Машинное обучение. - страница 74

Anthropic запустила программу амбассадоров Claude

Компания Anthropic открыла глобальную программу амбассадоров для своего AI-продукта Claude. Она рассчитана на организаторов митапов, локальные комьюнити и всех, кто умеет собирать разработчиков вместе.

продолжить чтение

В Autodesk Flow Studio появились инструменты для генерации 3D-объектов

Autodesk добавила в сервис Flow Studio инструмент для генерации 3D-объектов — Wonder 3D. Он создаёт персонажей и предметы по текстовому описанию и референсному изображению. Кроме того, нейросеть может генерировать текстуры, перестраивать топологию мешей и точечно редактировать элементы.

продолжить чтение

От OCR до ADE: как машины научились не просто читать, а понимать документы

Представьте что вы получили 500 кредитных заявок. В каждой — паспорт, банковская выписка, справка о доходах, налоговая форма. Всё в PDF. Имена файлов: upload1.pdf, upload2.pdf... Чтобы обработать их вручную — нужна неделя и несколько сотрудников. Чтобы обработать автоматически старым способом — нужно написать отдельный парсер под каждый тип документа, и молиться чтобы шрифт не поменялся. Эта статья о том как индустрия шла к решению этой задачи — и к чему пришла.

продолжить чтение

AI-продакт и результат: как рождаются продукты, которые приносят деньги

В цифровых продуктах «сделать фичу» давно не равно «создать ценность»: она появляется, когда решение меняет процесс и дает измеримый результат. В AI-продуктах это особенно важно: ценность определяет не интерфейс и не сама модель, а способность системы стабильно и безопасно закрывать задачу с предсказуемой экономикой.С AI-агентами это видно лучше всего: эффект возникает не при запуске функции, а когда агент встраивается в реальную работу, убирает ручные шаги, меняет роли и дает измеримые улучшения — в выручке, скорости, издержках или качестве.

продолжить чтение

Anthropic подала в суд на Пентагон из-за статуса «ненадёжного поставщика»

продолжить чтение

Как научить AI-агента работать «как у нас принято»: RAG для передачи знаний

Новый сотрудник приходит в компанию. Первый месяц смотрит, как работают другие. Задаёт вопросы. Впитывает неписаные правила.«К Петрову лучше не ходить в пятницу после обеда». «Если клиент из Газпрома — сначала согласуй с Мариной». «Этот шаблон договора устарел, бери новый из папки на диске».Через месяц-два новичок работает «как принято». Без инструкций — просто потому что видел, как это делают другие.AI-агент так не умеет. Всё, что сотрудники «знают на автомате», для него не существует. Пока не будет явно описано и загружено в систему.Проблема tacit knowledge

продолжить чтение

CEO всё чаще советуются с AI при принятии решений

продолжить чтение

Омни‑модели, синтетика и LLM‑агенты: встречаемся на Saturday ML Party в Петербурге

Saturday ML Party — это наш формат встреч, где мы обсуждаем с сообществом тренды индустрии, новые подходы и реальные вызовы в неформальной обстановке.

продолжить чтение

OpenAI покупает стартап Promptfoo для защиты AI-агентов

продолжить чтение

LLM Inside: выжимаем максимум из Decoder Attention на GPU

продолжить чтение