llm.
Издательство Питер. Колонка редактора, сентябрь 25 г
Привет, Хаброжители! Предлагаем ознакомиться с краткими обзорами новинок, отправленных в типографию.
От «равных» весов к «умным»: OTPO для более точного Alignment LLM
Оптимальный транспорт, чтобы взвешивать в ответе модели то, что действительно важноКонтекстЯзыковые модели уже давно вышли за рамки поисковой строки: они пишут код, тексты и помогают с ресёрчем. Сегодня доступ к ним — через мобильные приложения и API — есть у каждого. Ассистенты становятся частью повседневности: от советов по личным вопросам и факт-чекинга (при том, что модели честно предупреждают о возможных ошибках) до планов питания и выбора следующего отпуска.
Как ИИ помогает разгрести легаси и ускорить модернизацию
СпойлерыКогда речь заходит о модернизации легаси-систем, главная проблема обычно не в том, чтобы написать новый код. Самое больное место — это понять, как вообще всё устроено и что с этим делать дальше.Здесь на помощь приходит ИИ. Его можно использовать не только как «генератор кода», а как инструмент для восстановления архитектурных идей старых систем. Это здорово экономит время на предварительном проектировании и снижает общую трудоёмкость.
Масло, вода, ртуть, акварель. Простой тест для LLM… или нет?
конечно графика немного не такая, в тесте, но мы явно движемся к этому =)
Универсальные модели в видеоаналитике: единый фундамент для множества задач
Привет! С вами Кирилл Тузов, Data Scientist в команде видеоаналитики бэк-офиса Wildberries & Russ.Камеры видят всё. Вопрос в том, распознают ли наши алгоритмы, что именно они видят, — и насколько быстро, надёжно и без тонны ручной работы это происходит. В этой статье я расскажу, как мы используем Self-Supervised, Zero-Shot и мультимодальные модели, чтобы приблизиться к максимально возможной эффективности.Зачем нужна видеоаналитика?Видеоаналитикой называют любые подходы и алгоритмы, которые позволяют в автоматическом режиме отслеживать видеопоток и находить интересующие события или объекты.
Смерть fine-tuning? Почему RAG и промпт-инженерия вытесняют дообучение моделей
Привет, Хабр! Я — Владимир Килязов, эксперт по машинному обучению в Cloud.ru. Последние несколько лет я активно помогаю бизнесу и технарям работать с LLM в своих задачах без космических бюджетов.Помните времена, когда для обучения языковой модели новым трюкам, ее обязательно «доводили» на специальных датасетах? Теперь есть и другие варианты. Вместо классического дообучения можно использовать RAG и промт-инженерию, и это будет быстрее и дешевле. Получается, fine-tuning больше не нужен? Про это и порассуждаем тут в статье.
ИИ в медицине: исследование показало слабое место языковых моделей
Большие языковые модели давно научились впечатлять. Они красиво отвечают, сдают экзамены, пишут код. Но когда дело дошло до медицины, их возможности оказались ограниченными. Исследование, опубликованное в
Generative Business Intelligence. BI без дашбордов и аналитиков
Для многих сейчас понятия 'Business Intellegence' и 'Дашборд' практически тождественны. А можете представить BI без дашбордов?Давайте начнём с того, что дашборды бизнесу не нужны 🙂. Нужны ответы на вопросы. Дашборд - это инструмент, позволяющий отвечать на вопросы. А что, если вместо дашбордов будет другой инструмент? Это не фантастика, и возможно уже сейчас.В классическом BI мы вручную пишем SQL, строим отчёты и визуализации. Но сегодня нейросети делают всё больше работы: сами пишут запросы, формируют дашборды и даже выдают инсайты. У этого направления уже есть название - Generative BI (GenBI). Адептов GenBI становится всё больше.
С чего начать изучение ИИ: лучшие языки программирования в 2025 году
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, какие языки программирования для ИИ стоит учить в 2025 году. TL;DR: Python остаётся стартовой точкой, C++ берёт на себя критические по производительности задачи, JavaScript и TypeScript открывают путь к ИИ прямо в браузере, Java удерживает корпоративный сектор, а Go обеспечивает лёгкость продакшн-развёртывания.
