Создатель Signal разработал ИИ-ассистента для сокрытия данных от операторов и правоохранителей
Создатель мессенджера Signal Мокси Марлинспайк стремится аналогичным образом революционизировать чат-боты, добавив слой анонимности. Он разрабатывает ИИ-помощника Confer с открытым исходным кодом, который гарантирует, что данные пользователей будут недоступными для оператора платформы, хакеров, правоохранительных органов или любой другой стороны, кроме самих владельцев учётных записей.
Крупнейший оператор столкнулся с проблемами обслуживания ЦОД для нужд ИИ
Американская некоммерческая организация PJM, которая обслуживает энергосети в 13 штатах, столкнулась с проблемами из-за нагрузок, связанных с многочисленными центрами обработки данных ИИ.
OpenAI купила стартап Torch, работающий с медицинскими картами
OpenAI объявила о покупке небольшого стартапа Torch, который разрабатывал приложение для объединения медицинских данных человека в единую цифровую картину. Сервис собирал информацию из разных источников: визитов к врачам, результатов анализов, медицинских записей и носимых устройств вроде умных часов и фитнес-трекеров.
Я создал «второй мозг» на базе ИИ с помощью Obsidian + Claude Code. Вот как
Хватит делать заметки, которые пылятся. Пора создать систему, которая действительно думает вместе с вами.Я перепробовал все системы продуктивности. Базы данных Notion, которые превращались в цифровые кладбища. Доски Miro, которые выглядели впечатляюще, но никогда не помогали мне делать что-либо. Хаос Apple Notes. Всё по полной программе.А потом что-то щёлкнуло. Я перестал пытаться создать лучшую систему заметок и начал строить кое-что другое: второй мозг, который действительно работает со мной.Секрет? Сочетание локального, простого текстового формата Obsidian с возможностью Claude Code реально работать
Тестирование LLM-приложений с DeepEval
Всем привет! Меня зовут Максим. Я NLP‑инженер в red_mad_robot и автор Telegram‑канала Максим Максимов // IT, AI. В этой статье я расскажу о том, как тестировать приложения с использованием Large Language Model (LLM), на примере инструмента DeepEval. Тестирование приложений, в которых используются LLM, отличается от тестирования других приложений. В частности, можно выделить 2 основные проблемы: Недетерминированность. В связи со своей спецификой LLM могут давать разные ответы на одни и те же запросы, что создаёт сложности во время тестирования;Работа с естественным языком.
Claude Code изнутри: как устроены AI-агенты для разработки
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как на самом деле устроены AI-агенты для программирования. Автор шаг за шагом показывает, что за Claude Code не стоит магия: это последовательный агентный цикл, инструменты, контроль разрешений и работа с контекстом.Что делает Claude Code мощным, на удивление просто: это цикл, который позволяет ИИ читать файлы, запускать команды и итеративно работать, пока задача не будет выполнена.Сложность начинается там, где нужно разрулить пограничные случаи, сделать хороший UX и встроиться в реальные процессы разработки.
Сотрудники крупных ИИ-компаний запустили проект Poison Fountain, чтобы навредить обучению нейросетей
Если некоторые радикальные критики ИИ предлагают взрывать дата‑центры
Функция потерь: как алгоритм понимает, что он ошибся
Доброго времени суток, «Хабр»!Представьте, что вы играете в дартс. Сначала ваши дротики разлетаются по всей мишени, но с каждой попыткой вы постепенно приближаетесь к заветному центру. Человек интуитивно понимает, что нужно скорректировать бросок: сильнее, выше, левее или правее. Примерно так же работает и алгоритм машинного обучения. Только вместо интуиции там есть функция потерь.Сегодня поговорим об этой функции, попробуем в ней разобраться и понять, как же алгоритм понимает, что он ошибся. Принимайте стратегически удобное положение, ну а я приступаю к своему повествованию.
