У меня нет рта, но я должен выводить эмодзи морского конька
Существует ли эмодзи морского конька? Давайте спросим об этом у GPT-5 Instant:
Карьера вайб-кодера — это тупик
Сразу расставлю все точки над «и»: LLM полезны. Вопрос не в том, могут ли LLM писать код, они на это способны. Вопрос в том, почему вайб-кодинг может оказаться вашей худшей карьерной инвестицией.
От мозга к мультиагентным системам: как устроены Foundation Agents нового поколения
Аналитический центр red_mad_robot разобрал объёмную научную статью «Advances and Challenges in Foundation Agents» от группы исследователей из передовых международных университетов и технологических компаний. Работа предлагает новый взгляд на текущее состояние и развитие «интеллектуальных агентов», которые могут адаптироваться к множеству задач и контекстов. Рассказываем, какие идеи лежат в основе Foundation Agents, с какими проблемами предстоит столкнуться, и что ждёт нас в будущем.
Использование больших языковых моделей (LLM) в Access Management
ВведениеХайп вокруг нейросетей, особенно больших языковых моделей (LLM), пока не утихает.Как в свое время было с хайпом на блокчейн многие техноэнтузиасты начинают применять подход “решение в поисках проблемы”. То есть, искать применение нейросетей ко всем задачам подряд.Это объясняется двумя причинами:Повысить шансы привлечение инвестиций, добавив суффикс AI к названию своего проекта.Экспериментировать с новыми технологиями всегда интересно.Access Management
Как я нашёл уязвимость в ядре Linux при помощи модели o3
В этом посте я расскажу, как нашёл уязвимость нулевого дня в ядре Linux при помощи модели OpenAI o3. Уязвимость обнаружилась благодаря одному лишь API o3 — не потребовались никакая дополнительная настройка, агентские фреймворки и инструменты.
CAG и KAG: Улучшенные методы дополнения генерации после RAG
Доброго времени суток, уважаемые хабровчане. Меня зовут Кирилл Кухарев и я являюсь разработчиком в компании Raft. Про RAG в блоге нашей компании написано уже внушительное количество статей. Если кто-то не знаком с этой технологией или только начинает изучать, рекомендую обратить ваше внимание на статью Игоря
250 откликов за 20 минут: как я автоматизировал процесс ответов на вакансии
Будем откровенны: поиск работы — это отстой. Это мучительный цикл многократного копипастинга одной и той же информации, внесения сотен мелких правок в резюме и написания сопроводительных писем, которые должны выглядеть, как мольба, но не слишком очевидная. Обратим внимание на следующее: повторяющиеся задачи + структурированный процесс = идеальный кандидат для автоматизации. Поэтому я поступил так, как поступил бы любой разработчик в здравом уме — создал систему автоматизации всей этой фигни. В конечном итоге я смог разослать 250 откликов на вакансии за 20 минут. (Ирония заключается в том, что я получил оффер ещё до того, как закончил создавать эту систему. Подробнее об этом ниже.) В статье я расскажу, как я это сделал.
Google призналась, что демонстрация мультимодальности Gemini — это постановка
6 декабря вместе с семейством моделей Gemini компания Google показала видеоролик, где человек взаимодействует с мультимодальной языковой моделью. На видео пользователь общается голосом, рисует и показывает жесты, а Gemini распознаёт увиденное и всячески развлекает. Как заметили наблюдатели и как позже признала Google, видеоролик преувеличивает технические способности ИИ.
Даже если случайно переставить буквы в словах, GPT-4 понимает текст
Цветом выделена токенизация Для представления внутри трансформеров слова или их небольшие части преобразуются в токены. Кажется, что если перемешать в каждом слове буквы, то языковая модель на трансформерах потеряет всякую способность понимать текст. Авторы научной работы «Unnatural Error Correction: GPT-4 Can Almost Perfectly Handle Unnatural Scrambled Text» (arXiv:2311.18805) показали, что это не так. Как выяснилось, GPT-4 без проблем оперирует текстом, где в каждом слове все буквы случайно переставлены.
