Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии
Привет Хабр! В нашем блоге кейс-пополнение. Дисклеймер:
Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера
Несколько месяцев назад мы выпустили токенизаторы для видео и изображений — KVAE-1.0. Сегодня представляем следующее поколение: KVAE-2.0 — две новых модели, которые превосходят Wan 2.2 и HunyuanVideo 1.5 по объективным метрикам и качеству генерации и являются, таким образом, лучшими открытыми видео-токенизаторами. Код и веса выложены в открытый доступ.
Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему
Понятие «Умный город» всё ещё звучит футуристично, но уже сегодня это реальность многих прогрессивных городов мира. Речь здесь не только о технике: камерах, беспилотниках и ИИ, хотя об этом вспоминают в первую очередь. Это инфраструктура, которая работает на опережение. Она не ждёт, пока кто-то обнаружит проблему, а сама сигнализирует об инциденте, чтобы её устранить.
Убийцы OpenAI, Google и Anthropic уже здесь
Эпоха языковых моделей подходит к концуУ крупнейших имён в мире ИИ есть проблема старения — и они пытаются решить её, наращивая вычислительную мощь. Грубая ошибка.OpenAI, Google, Anthropic и прочие последние два года
Искусственный архитектор: как нейросети справляются с проектированием ПО
Не так давно в нашем блоге была статья о том, как искусственный интеллект помогает разбирать логи 1C
Full-stack верификация: как Playwright-агент тестирует UI, затем проверяет базу данных без единой строки SQL
Ваш тест на оформление заказа нажимает «Оформить заказ» и видит зелёный тост. Хорошо. Но вот чего он не проверяет: реально ли записалась строка? Правильно ли записались позиции заказа? Уменьшился ли инвентарь? UI написал «подтверждено», но UI иногда врёт — проглоченная ошибка, откаченная транзакция, очередь, которая молча дропнула сообщение.
Как я заставил ИИ писать код по книжке: Clean Architecture + TDD на автопилоте
Для привлечения вниманияЭто продолжение первой статьи
Часть 6: Безопасность и приватность в голосовом управлении — как защитить умный дом от утечек и взломов
От диплома до продакшена: Как я создавал архитектуру ИИ-проекта для…Автор: Алексей Бобрешов, руководитель отдела искусственного интеллекта в федеральном холдинге Категория: Искусственный интеллект, безопасность, умный дом, приватность *Это продолжение серии статей.Введение: Ошибки, которые я осознал (слишком поздно - нет, нет ничего слишком, есть цена ошибки)Когда я начинал работу над дипломным проектом «Умный дом» в 2020–2021 годах, моя голова была забита другими вопросами:Как добиться точности распознавания выше 90%?
Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг
Все началось пару месяцев назад, когда я всерьез увлекся темой автономных агентов. Если вы следите за индустрией, то наверняка слышали про ruflo — это мощнейший движок для оркестрации Claude Code. Он позволяет создавать настоящие «ульи» из агентов, которые сами пишут код, сами его проверяют и сами деплоят.Но когда я попытался внедрить это в реальный проект, я столкнулся с суровой реальностью.Предыстория: Командная строка превращается в лапшуПредставьте: вы хотите, чтобы один агент набросал архитектуру, второй написал код, а третий прогнал тесты. В ruflo
