Поиск работы в Telegram: как автоматизировать рутину с помощью JobStalker
Поиск работы часто превращается в бесконечный скроллинг по Telegram-каналам: десятки уведомлений, тонны сообщений, чтение длинных описаний вакансий, попытки понять, подходит ли это тебе. А ведь Telegram — один из самых популярных источников свежих предложений о работе, особенно в IT, маркетинге и фрилансе. Но вручную фильтровать всё это — сплошная потеря времени. Здесь на помощь приходят современные технологии: машинное обучение, которое может анализировать текст лучше, чем человек, и автоматизировать процесс.Именно из этой идеи родился JobStalker
Мой путь от идеи до релиза на примере простого чат-бота с ИИ
Приветствую! Последние несколько недель я занимался созданием проекта, который способствует улучшению усвоения информации на основе заметок. Мне хотелось сделать инструмент, которым смогу пользоваться не только я, но и другие. В ходе этой разработки я столкнулся с рядом проблем и процессом их решения, которые решил отобразить в этой статье. Изложенная здесь информация будет интересна тем, кто тоже хочет создать что‑то свое, но не знает с чего начать.
ИИ в программной инженерии: обзор практик, инструментов и проблем
Привет, Хабр! Меня зовут Николай Бушков, я работаю архитектором в команде Engineering Productivity R&D в Т-Банке (группа «Т-Технологии»). В начале лета я выступал на конференции MTS True Tech Day c докладом «
Как я автоматизировал поиск работы на LinkedIn при помощи LLM
Эта статья по сути является продолжением моей прошлогодней статьи, в которой я автоматизировал отклики на hh.ru. Кстати, если кому это интересн, тот проект до сих пор живой, недавно проверял :)
Как создать AI-агента и дать ему инструменты
AI‑агенты сейчас на пике хайпа, поэтому давайте разберёмся, что это за новый зверь и как его готовить.Тема применения сервисов GenAI сейчас на хайпе, на конференциях по этой теме всегда аншлаг, а подавляющее большинство пользователей «играется» с текстовыми запросами в бесплатных сервисах, восторгаясь полученными результатами.В этой статье хочу пойти дальше и определиться с понятием AI‑агентов и показать пример создания AI‑агента с помощью системы n8n.io и популярных сервисов GenAI.Понятие AI-агента
Рецепт vLLM с мистралем. Часть 1
На первом этапе нашей заготовки модели мы займемся ее 4-х битным квантованием, а во второй части будем использовать vLLM для запуска парралельных запросов к ней.Поехали!
Переводим fb2 книжки, с нейронками, для себя
Получилось так что я купил книжку на английском, в Австралии (автор оттуда и там она дешевле в 3 раза чем у Гугла), но прочитать не смог, очень богатый мир , много странных слов, начал терять контекст истории, читал по 2 страницы в день. Затем на ТГ канале Акимова попалась ссылка на прототип агента по переводу текста , со сслыками в итоге на научные работы и т.д., обрадовавшись полез на гитхаб искать форки и конечно готовую софтину , но почему то она не случилась. спустя два года появились платные сервисы, но не опенсорсная поделка, и я решил собрать хотя бы MVP чтобы проверить идею самостоятельно, потом написать
Эволюция чат-ботов на базе LLM: от GPT-2 до многоагентных систем
Примерно полгода назад, когда я присоединился к команде AI, я начал более близкое знакомство с системами, построенными на базе LLM. Наши прототипы различных решений на LLM заставили меня задуматься о том, как они развиваются. И я понял, что развитие этих систем в целом повторяет эволюцию чат-ботов. Здесь я хочу простым языком рассказать, как развивались чат-боты, их возможности и как они работают сейчас.1. Первые LLM: генерация текста на основе вероятностей (2018–2019)
