llm.
Инновации в кибербезопасности: обзор Carmina AI от Innostage
Автор: Олейникова Анна, директор по продуктовому развитию InnostageПредпосылки и решениеСовременные центры мониторинга (SOC) сталкиваются с возрастающими требованиями к скорости и качеству реагирования на инциденты информационной безопасности. При этом, ключевые задачи по обогащению и анализу инцидентов во многом выполняются вручную, что снижает эффективность работы команд и увеличивает издержки бизнеса. Это приводит к ряду проблем для бизнеса:● Перегрузка аналитиков SOC● Фрагментированность инструментов и отсутствие автоматизации
Мы были между двух огней
Всем привет! Меня зовут Артём Матюшечкин, я менеджер разработки из команды Толк.ИИ в продукте Контур.Толк — это сервис для общения и работы. Наша команда сделала суммаризацию, обновила и ускорила сегментацию виртуальных фонов, внедрила шумоподавление в продукт. В этой статье поделюсь опытом управления такой командой, которая пыталась одновременно уместить в себе требования бизнеса и технологий.
Написал приложение с помощью GPT-5 и вот что получилось
Привет, Хабр!Периодически почитываю местные статьи про использование LLM в разработке, в комментариях обычно возникают дискуссии относительно эффективности такого подхода. Как я заметил, как правило и статьи, и уж тем более комментарии ограничены общими рассуждениями без конкретики, поэтому решил поделиться личным опытом по разработке мобильного приложения с помощью LLM, подкрепив публикацию исходниками, чтобы читатель мог более предметно оценить качество работы. Пара слов о себе
Почему ставка Broadcom на OpenAI — это большой риск. Мнение от The Wall Street Journal
Автор фото: David Paul Morris/BloombergСоглашение Broadcom о разработке огромного количества чипов и вычислительных систем для OpenAI вызвало воодушевление у инвесторов. Однако этот шаг не столь однозначно выгоден, как может показаться, если судить по росту акций компании.
LLM в роли «судьи» vs. человеческая оценка: почему вместе — лучше
В гонке за следующей волной «умных» систем большие языковые модели берут на себя неожиданные роли. Одна из самых интересных — использовать такие модели как «судей» для оценки других моделей. Подход уже экономит командам массу ручной работы, но остаются вопросы: способен ли LLM уловить каждую тонкую ошибку? Что происходит в ситуациях, где критичны человеческая интуиция или глубокая предметная экспертиза?
Как оценить качество машинного перевода
Работая в области машинного перевода в компании Lingvanex, я постоянно читаю статьи в которых сравнивается качество разных переводчиков. Иногда отличие между ними составляет от 0.3 до 1% по какой-либо из метрик, но и это уже повод заявить, что их переводчик - лучший.При оценке качества машинного перевода важно не только сравнить результаты различных систем перевода, но и проверить, являются ли обнаруженные различия статистически значимыми. Это позволяет оценить, насколько полученные результаты достоверны и могут ли они быть применимы к другим наборам данных.
Почему «больше токенов ≠ лучше» или Как научить LLM работать с длинным контекстом
Всем привет! Меня зовут Наталья Бруй, я промпт-инженер в MWS AI. Вместе с моей коллегой Анастасией Тищенковой мы решили ответить на вопрос, который мучает нашего пиарщика
