Автоматизация рутины нейросетями: как поручить ИИ повторяющиеся задачи
Каждый владелец бизнеса делает десятки одинаковых действий в день. Отвечает на одни и те же вопросы клиентов. Переносит заявки в таблицу. Собирает отчёт из пяти источников. Пишет посты, которые откладываются, потому что «нет времени».По оценкам отраслевых исследований, около 84% компаний тратят минимум четверть рабочего времени на повторяющиеся задачи. Для малого бизнеса это особенно дорого: штат маленький, размазать рутину не на кого, и нанимать ещё одного человека ради механической работы невыгодно.
Стратегию развития цифровых платформ подготовят к февралю 2027 года с участием 11 министерств и РЭЦ
Премьер-министр России Михаил Мишустин поручил подготовить стратегию развития цифровых платформ, в том числе с участием государства. Документ должен быть готов к началу февраля 2027 года, сообщили в пресс-службе правительства.
LLM Sandbox: пример реализации агента с песочницей [часть 2, практика]
ВведениеСтатья посвящена практической реализации агента с изолированной средой исполнения кода. Рассказываю как устроен агент, который пишет и исполняет код в Docker песочнице.
Я спросил у нейронки, как верифицировать её ответы, и она сказала: «Хочешь честно? Это про доверие»
Не доверяйте нейросетям... проверяйте их!Классификация и анализ методов верификации нейросетейПри эксплуатации нейросетей вида r=f(a,w) в ответственных системах необходимо соблюдение двух фундаментальных требований: повторяемость и проверяемость результата. Информация о требовании повторяемости на основе детерминированного ответа изложена в ранее опубликованной статье. Но с выполнением второго требования всё несколько сложнее.
Классификация и анализ методов верификации нейросетей
Классификация и анализ методов верификации нейросетейПри эксплуатации нейросетей вида r=f(a,w) в ответственных системах необходимо соблюдение двух фундаментальных требований: повторяемость и проверяемость результата. Информация о требовании повторяемости на основе детерминированного ответа изложена в ранее опубликованной статье. Но с выполнением второго требования всё несколько сложнее.
Как мы валидировали сервер YADRO для NVIDIA H100 Special
Недавно на рынке появились PCIe-карты NVIDIA H100: они позиционируются как решения на базе SXM-чипов, извлеченных из HGX-модулей. Но точно ли их производительность не уступает производительности оригинальных NVIDIA H100 NVL? Меня зовут Артём Маклаев, вместе с командой я занимаюсь оценкой производительности серверных платформ для задач искусственного интеллекта в YADRO. В целях эксперимента мы решили сравнить показатели PCIe-карты NVIDIA H100 (дальше по тексту буду называть их NVIDIA H100 Special
Насколько стабильны ответы нейросетей и почему нам стало это интересно
Привет, Хабр!Меня зовут Дарья Сарычева, эту статью мы подготовили вместе с моим коллегой Андреем Саниным, с которым вместе работаем в агентстве «Альтера» в Санкт‑Петербурге.
AI в разработке: серебряная пуля или русская рулетка?
TL;DRСовременные LLM и AI-агенты — это не «сильный интеллект», а инструмент, работающий по инструкциям, промптам, контексту и доступным ему инструментам. Они могут выглядеть разумными, но не обладают сознанием, ответственностью, намерением и настоящим пониманием последствий.Я выделяю несколько ключевых рисков:Отсутствие интеллектаЭффективностьБезопасностьОтветственность за результатКогнитивная трансформацияСмена парадигмы
Внедрили AI-агента в BI-систему — чистая магия в обработке и визуализации терабайтов данных
Привет, это команда Далее. На одном из проектов у нас есть терабайты данных о рекламных кампаниях, которые хранятся на десятках площадок. Это множество таблиц, агрегаций, расчетных метрик и формул.Big Data обрабатывают аналитики и дата-инженеры: приводят в нормальный вид, следят за качеством, рассчитывают дополнительные метрики. В конце концов, все приходит в BI-систему, где менеджеры делают отчеты и визуализируют информацию на дашбордах.
