llm.
Языковые модели для бизнеса: сравниваем малые (SLM) и большие (LLM) модели
Большие языковые модели (LLM) звучат впечатляюще, но всегда ли нужно их использовать? Разберемся, в каких случаях стоит использовать LLM, а когда использование малых языковых моделей (SLM) окажется более разумным и экономичным решением без потери качества.В последние годы технологии искусственного интеллекта и обработки естественного языка (NLP) уверенно вошли в бизнес-практику. Их используют повсеместно — от анализа поведения клиентов до поддержки пользователей с помощью чат-ботов, автоматизированного маркетинга и многого другого.
Топ-100 нейросетей для генерации текста, кода, изображений, видео и аудио
После громкого дебюта ChatGPT и Midjourney в 2022 году нейросети стали появляться как грибы после дождя. Интернет наполнился большим количеством сервисов, предлагающих генерацию текста, кода, изображений, видео и аудио по текстовым запросам.Разумеется, многие из таких сервисов существовали и раньше, однако именно на 2022 и 2023 годы пришелся их рассвет — настолько стремительный и яркий, что неподготовленный пользователь может легко заблудиться в этом новом направлении.
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.
Топ-100 способов применения искусственного интеллекта для личных целей в 2025
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Сегодняшний перевод аналитика от Harvard Business Review. Исследование выявило 38 новых неочевидных способов применения — от психотерапии до планирования жизни.
Security Week 2522: уязвимость в ядре Linux обнаружена с помощью LLM
Всего две недели назад мы писали о негативных последствиях бездумного использования искусственного интеллекта для поиска уязвимостей, когда разработчикам ПО через сервис Bug Bounty присылают отчеты о несуществующих проблемах. На прошлой неделе появился противоположный пример: исследователь Шон Хилан подробно описал, как он смог обнаружить реальную уязвимость в ядре Linux с использованием LLM o3 компании OpenAI. Уязвимость CVE-2025-37899 была обнаружена в коде ksmbd, который отвечает за реализацию протокола обмена файлами SMB3. Это уязвимость типа Use-After-Free, и сама по себе она не представляет особого интереса — рейтинг ее опасности по шкале CVSS составляет всего 4 балла из 10. Интерес представляет процесс ее обнаружения — это пример более осмысленного использования языковых моделей для поиска уязвимостей.
Обзор OpenAI Codex на практике
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Сегодняшний перевод — OpenAI Codex Hands-on Review
Как все рынки мира оказались уязвимы конкуренции с любым умным айтишником
история о том, как в текущем моменте истории, по сути любой разработчик может в одиночку задизраптить любой вертикальный рынок и даже отрасльНовая революция и ее предпосылкиПомимо самого ИИ, который как снег на голову, мы находимся на пороге беспрецедентного передела рынков в бизнесе. Традиционная корреляция между успехом стартапа и созданием рабочих мест ослабевает с каждым днем. AI-native компании будут достигать соответствия продукта рынку (Product Market Fit) быстро с одним основателем, но с более высоким уровнем автоматизации, чем когда-либо прежде. Ок, это про стартапы.
О ужас, это текст от LLM
Привет всем В этой статье я лишь немного выскажусь на тему комментаторов, а именно таких, что я назвал бы их «инквизиторов LLM». Кто это? Это такие люди, что находят жптшные статьи или другие и пишут под ними что‑то в стиле.«Дааа, опять этот LLM мусор» или «Как же надоели эти LLM статьи»
