Что будет, если пригласить на свидание OCR и GPT?
Привет, Хабр! Снова на связи Кирилл Пронин, разработчик PIX RPA из PIX Robotics, со мной Александр Сулейкин, Founder DUC Technologies
Когда O(n) мешает отбирать резюме в Росатоме
Главная проблема поиска сотрудников — предвзятость. Порой кажется, что наше резюме подходит под свою роль на 100 %, а рекрутер отклоняет его. Проблема с противоположной стороны баррикад: рекрутер должен отсмотреть по 200, 300 и более резюме в день. По разным данным, на каждое уходит всего лишь 6–10 секунд. А что если можно решить эти две проблемы с помощью ML? Сделать модель, которая исключит любой байес и поможет рекрутеру объективно отбирать подходящих кандидатов (где «подходящесть» обусловлена красивой математикой!). Мы это сделали. Оказалось, что если вы хотите добиться непредвзятости, то вам придётся внести в систему предвзятость. Оксюморон в статистике! Что мы увидели: Женатые и замужние — в топе: пока вы не уходите глубоко в анализ, этот быстрый фактор повышает ранг. Чем точнее ваша модель, тем меньше его вес. Английский — плохо: знание английского почему-то работало как антипаттерн, снижая релевантность. ОГУРЕЦ: кто-то зачем-то написал это слово в резюме. Оно попало в словарь модели и получило большой вес. Иксель — люди пишут Excel как угодно, и само слово в правильном написании оказалось снижающим оценку. К резюме может быть приложено много мусора. Самый эпичный пример: авиабилет Москва — Челябинск вместо резюме. Но давайте начну с начала.
Учёные «Сбера» и НИУ ВШЭ научили искусственный интеллект точнее распознавать человеческие эмоции
Специалисты из Центра Практического Искусственного Интеллекта «Сбербанка» и ВШЭ представили систему для идентификации эмоций, которая анализирует мимику, голос и речь одновременно. Это позволяет точнее определять эмоциональное состояние по сравнению с инструментами, которые анализируют только мимику.
Reuters: Google планирует разорвать отношения со Scale AI
Корпорация Google планирует разорвать отношения с компанией в сфере искусственного интеллекта Scale AI, пишет Reuters со ссылкой на пять источников. Собеседники информационного агентства объяснили решение Google приобретением 49% акций стартапа корпорацией Meta*.
Тест CRMArena-Pro показывает, что ИИ-агенты испытывают трудности в реальных бизнес-задачах
Новый тест Salesforce CRMArena-Pro выявляет серьёзные проблемы, с которыми сталкиваются ИИ-агенты в бизнес-контексте. Даже у таких топовых моделей, как Gemini 2.5 Pro, успешный ответ при однократном обращении достигается лишь в 58% случаев. При более длительном диалоге производительность падает до 35%.
Rednote выпускает свою первую языковую модель с открытым исходным кодом и архитектурой Mixture-of-Experts
Компания Rednote, занимающаяся социальными сетями, выпустила свою первую большую языковую модель с открытым исходным кодом. Система Mixture-of-Experts (MoE), получившая название dots.llm1, предназначена для того, чтобы соответствовать производительности конкурирующих моделей при значительно меньшей стоимости.
Выжимаем из ChatGPT максимум: советы по правильном выбору модели
Привет! С вами Андрей с канала “сбежавшая нейросеть”, на котором я рассказываю про ИИ с творческой стороны. В работе я использую модели разных компаний, среди которых, конечно, есть и ChatGPT с подпиской Plus. Это один из лучших ИИ на рынке, у которого есть одна большая проблема — доступных моделей настолько много, что в замешательстве оказывается даже опытный пользователь. Ниже расскажу, к какой модели и в каких случаях я прибегаю.
Многоагентный подход в ИИ — Anthropic ускоряет и улучшает поисковые запросы
Компания Anthropic опубликовала технические подробности своего нового исследовательского агента Claude, который использует многоагентный подход для ускорения и улучшения сложных поисковых запросов.
