Stack Overflow умирает? Как ИИ вытесняет живые сообщества разработчиков
Stack Overflow, некогда главная платформа для программистов, переживает кризис: за два года трафик упал почти на 90%. Что стало причиной — изменившиеся привычки пользователей или ошибки самой платформы? Давайте попробуем разобраться в происходящем. А еще посмотрим, что администрация делает для спасения и что ждет сообщества разработчиков в новой реальности, где ответы на вопросы находятся быстрее, чем успеваешь их задать.
79% научных публикаций об AI завышают результат
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.
Умный дом без боли: интеграция нейросетей в Node-RED шаг за шагом
Нейронные сети с каждым днем становятся умнее и дешевле. Сейчас уже никого не удивить приложениями, позволяющими проводить инференс на современных домашних ПК. Но сами по себе они всего лишь инструмент, потенциал которого начинает раскрываться в более сложных сценариях автоматизации. Сегодня покажу, как старый добрый Node-Red может общаться с некоторыми нейросетями и в каких сценариях это будет более эффективно. Поехали!
«Yet Another» против «Not Yet Another»: Почему ИИ-стартапы застряли в копировании
В мире технологий есть одна устойчивая тенденция: копировать проще, чем создавать. Новый стартап, новый чат-бот, новый алгоритм аналитики данных — звучит знакомо? Рынок ИИ переполнен продуктами, которые, несмотря на громкие заявления, часто оказываются лишь вариациями уже существующих решений. Это явление получило название "yet another" — еще один такой же. Но почему так происходит, и есть ли выход из этого замкнутого круга?
Язык Julia: что это и почему он популярен в научных вычислениях
Согласно индексу TIOBE, Julia входит в топ-50 самых актуальных языков программирования в 2025 году и занимает в рейтинге 34-ю строчку.Julia получил признание благодаря универсальности, скорости, понятному синтаксису и множеству других достоинств, о которых мы расскажем в статье. Этот идеальный вариант для научных вычислений в любых отраслях — от анализа огромных массивов данных до расчетов прочности архитектурных объектов.
Как научить ИИ обслуживать клиентов не хуже человека?
Новость о мощи ChatGPT прогремела уже более двух лет назад, однако крупные компании ещё до сих пор полностью не автоматизировали поддержку клиентов. В этой статье разберём на пальцах, какие данные и надстройки нужны для больших языковых моделей, как сделать так, чтобы внедрение было экономически целесообразным и, наконец, что делать с чат-ботами прошлого поколения.
Кодируем как по проводу: как представить категориальные данные для нейросети
Работая над собственным проектом Rainbow.Net — нейросетью прямого обучения — я столкнулся с интересной задачей: нейронное кодирование, при котором предполагается, что сигналы, передаваемые между биологическими нейронами, могут обладать огромной информационной ёмкостью. Это вызвало у меня закономерный вопрос:А какой информационной ёмкостью вообще обладают сигналы в классических искусственных нейросетях?
CLIP или SigLIP. База по Computer vision собеседованиям. Middle-Senior
Вопросы о CLIP-моделях встречаются почти на каждом техническом собеседовании.Неважно, занимаетесь ли вы видеоаналитикой, создаёте генеративные модели или работаете над поиском по изображениям — CLIP и его потомки (BLIP , SigLIP
Как я обошел современные GPT модели с помощью GPT2-small на задачах рассуждения
Не так давно я уже писал статью по такому необычному явлению, как гроккинг - отложенная генерализация. Если долго тренировать модель на наборе данных, то тестовая точность достигнет 100% и модель станет безошибочно решать задачу. Звучит круто! Но вот проблема - никто до сих пор не мог применить гроккинг на задачах из реального мира, а мы это сделали и сейчас публикуемся на крупнейшей МЛ конференции. Если интересно, как мы этого достигли, то прошу под кат.
Endless Fun Machine: бесконечный генератор смешных картинок
Релиз генератора картинок нового поколения от OpenAI породил нескончаемый поток ИИ-комиксов, мемов и прочих смешнявок в западных соцсетях.Естественно, противники ИИ мгновенно заклеймили весь подобный контент своей фирменной фразой "AI slop", вне зависимости от реального качества картинки и вложенного смысла. И вообще, вы же просто пишете текст, и машина за вас всё рисует, никакие вы не творцы! На это следовал контраргумент, что смысл юмора не в реализации, а в идее.Наблюдая за этими бесконечными интернет-войнами, я задумался: а возможно ли с помощью ИИ генерировать и идеи тоже? Так и родился проект Endless Fun Machine:
