искусственный интеллект. - страница 87

Галлюцинации нейросетей. Как это устроено, откуда берётся и как с этим бороться. Часть 1

Одна маленькая даже не ошибка, а скорее особенность нейросетей пока мешает им развиваться и внедряться в жизнь куда более бурными темпами, чем сейчас. Хотя, казалось бы, — куда ещё быстрее? Но нет. Эта особенность стоила юристам отстранений от практики, авиакомпании — проигранного суда, а для Google стала поводом к потере примерно ста миллиардов долларов капитализации за один день. Слово «галлюцинация» станет словом года сразу в двух словарях.

продолжить чтение

Как мы построили multilabel guardrail‑классификатор и как мы сделали его в 3 раза быстрее и дешевле

Как учесть 15 категорий риска одновременно, не потерять редкие и критичные классы, обмануть попытки обхода фильтров и не разориться на инференсе. Изображение сгенерировано с помощью seedream-5.0-pro

продолжить чтение

OpenAI разрабатывает функцию автоматического отключения ИИ‑систем

OpenAI сообщила Палате представителей США, что её инженеры разрабатывают «автоматические возможности отключения» для систем ИИ.

продолжить чтение

ИИ не может стать разумным, пока не сможет использовать ошибку как источник новых знаний

Я хочу поделиться с вами одним случаем из своего детства. Но это не просто история. Это хорошая иллюстрация принципа обучения, который есть у человека и которого пока нет даже у самых передовых ИИ‑моделей.

продолжить чтение

Microsoft обучает виртуальных репетиторов с помощью AI‑двойников учеников

Исследователи из Microsoft Research и Университета Иллинойса в Урбане‑Шампейне представили StudentSim — систему для создания виртуальных копий учеников. Такие модели воспроизводят уровень знаний, типичные ошибки и реакцию людей на подсказки преподавателя. На них можно тестировать и обучать виртуальных репетиторов, не привлекая для этого реальных учеников.

продолжить чтение

Стартап Mostik связал GLM-5.2 и Qwen-3.5 без текстового обмена

Российские математики разработали способ, который позволяет разным ИИ-моделям обмениваться информацией без промежуточной генерации текста. О разработке 2 сентября сообщил WIRED.В демонстрации команда связала GLM-5.2 на 753 млрд параметров и Qwen-3.5 на 4 млрд параметров. По заявлению Mostik, гибридная система работает примерно в 20 раз дешевле полной GLM-5.2, а её качество находится между результатами двух исходных моделей.

продолжить чтение

Сохранение джунов и будущее кадровой воронки

Как мы знаем, рынок труда в некоторых сферах сейчас достаточно напряжен для соискателя и в материале про рынок ИТ специалистов я показывал, что некоторым молодым специалистам достаточно трудно сейчас найти работу, это касается многих офисных профессий, не только ИТ.Сами компании зажаты между необходимостью расти и при этом не сильно увеличивать тот же ФОТ и получается вопрос: зачем нам нужен джун, которого нужно около года учить, и еще не факт, что он останется работать.Это касается не только России. Причины немного отличаются, но в целом всё то же.

продолжить чтение

Как создавался агрегатор ИБ‑новостей: склейка сюжетов, семь признаков важности и порог по данным

Идея агрегатора новостей по кибербезопасности зародилась еще давно. Хотелось получать самое важное и без инфошума. LLM тогда ещё не были повседневным инструментом, и первую версию реализовал на модели суммаризации rut5_base_sum_gazeta, а важность считал textrank. Работало так себе. Потом появились сервисы, которые сами подбирают новости под настроенную ленту. Но оптимального решения так и не увидел — это либо про всё сразу, либо что‑то про одну узкую тему.

продолжить чтение

Как подключить к LLM вашу документацию и базу знаний

Материал подготовлен в рамках курса «ИИ для Python‑разработчиков». Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я — независимый эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу статьи и книги.Вы когда‑нибудь пытались спросить у ChatGPT о том, как работает ваш собственный проект? Модель вежливо отвечает, но её ответы — это общие шаблоны, основанные на обучении на миллионах чужих репозиториев.

продолжить чтение

5 причин внедрить ИИ в клиентский сервис

Рост затрат на найм сотрудников, постоянно выгоревшая команда, текучка, падение лояльности клиентов и просадка в выручке — это только часть последствий, с которыми сталкиваются компании без автоматизации и ИИ в поддержке.

продолжить чтение