KiSinWi — AutoML-платформа с микросервисной архитектурой и мультиагентными воркфлоу
Знаете это чувство, когда обучаешь классификатор изображений в десятый раз и ловишь себя на мысли, что делаешь ровно то же самое, что и в прошлый раз? Поменять архитектуру, подкрутить learning rate, добавить аугментацию, подождать, посмотреть на кривые, вздохнуть, поменять ещё раз. Рутина, которую вроде бы знаешь наизусть и именно поэтому она бесит больше всего.В какой-то момент (прошлой осенью) я подумал: а почему этим до сих пор занимаюсь я, а не модель, которая в этом разбирается не хуже (ну наверное)? Так началась KiSinWi
Айсберг использования AI, или как сохранить рабочее место
Привет, Хабр! Мне грустно читать посты о том, как руководители давят на сотрудников по ускорению интеграции AI в рабочие процессы и ставят строгие KPI.Я был в такой же ситуации, когда где-то полгода назад ко мне подошёл менеджер и спросил: «Вань, а как у нас там с AI?», на что я ответил: «Ээээ... у нас всё хорошо))» и понял, что нужно максимально быстро вкатываться в современные инструменты и искать информацию, чем я и поделюсь с вами в этой статье.
LongConspectWriter: автоматическая генерация структурированных конспектов лекций на потребительском GPU
АннотацияАвтоматическая генерация структурированных академических конспектов из аудиозаписей лекций по точным и естественным наукам затруднена для локальных малых языковых моделей (small language models, SLM). Транскрипт лекции продолжительностью ≈1,5 ч составляет около 15–20 тыс. токенов и формально умещается в контекстное окно современных локальных SLM, однако при обработке такого контекста single-call SLM систематически деградируют: теряют фрагменты из середины последовательности, не удерживают структуру и галлюцинируют термины и формулы. Это проявление эффекта Lost in the Middle
Каково это — работать с Fable 5 (Mythos)
У меня был ранний доступ к первой публично доступной модели класса Mythos — Claude 5 Fable. Большинство обсуждений вокруг Mythos сосредоточено на кибербезопасности, но я тестировал модель на всём остальном (ограничения Fable фактически блокируют её использование в этой области). Мой вывод: это реальный скачок относительно всех моделей, с которыми я работал раньше. И, что важнее, он говорит о фундаментальных изменениях в том, как мы взаимодействуем с AI.
Как я за месяц перевела команду с SQL-промптов на мультиагентную систему и сэкономила команде 200 часов
Дарья Воронкина
От Naive RAG до ReAct-агента: как мы строили корпоративного AI-помощника на open-source моделях (часть 2)
Привет, Хабр! Меня зовут Саша, я — старший AI-инженер в Лаборатории искусственного интеллекта «Честного знака». Наша команда развивает «Честного помощника» — мультиагентную LLM-систему для обработки документов, поиска информации по Confluence, Jira, GitLab и генерации текстов. Главная цель команды — повышать эффективность и качество работы сотрудников за счёт расширения числа специализированных агентов в нашей мультиагентной системе.
Разрыв в ИИ-компетенциях растёт. Что с этим делать компании?
28 мая мы провели в Альпине закрытую мастер-встречу про то, как растить ИИ-компетенции в команде без миллионных бюджетов. На встречу подключились более 150 специалистов из фармы, ритейла, IT, логистики и банков. Я рассказывал про наш путь в AlpinaGPT, коллеги показывали свои кейсы в маркетинге, продажах и разработке, в зале задавали вопросы CTO и L&D-директора крупных российских компаний. После трёх часов разговоров у меня осталось одно главное наблюдение — то, ради чего я и пишу эту статью.Меня зовут Жемал Хамидун, я CPO AlpinaGPT, Head of AI
Harness под любую задачу: Dynamic Workflow в Claude Code
На прошлой неделе мы выпустили динамические воркфлоу в Claude Code. Теперь Claude может на лету писать собственную обвязку (harness) под конкретную задачу.Стандартная обвязка Claude Code создавалась для кода — но она также полезна для многих других типов задач, поскольку, как выясняется, многие задачи напоминают задачи по написанию кода. Тем не менее есть определённые классы задач, под которые нам приходилось строить кастомные обвязки поверх Claude Code для достижения максимальной производительности:
Fujitsu объявила о создании технологии для самообучающихся мультиагентных ИИ-систем
Компания Fujitsu Limited объявила о разработке саморазвивающейся технологии многоагентных ИИ-команд, которая позволяет нескольким ИИ-агентам выполнять задачи вместе, непрерывно и безопасно обучаясь на основе результатов, обратной связи от людей, изменений в политике и спецификациях.
ИИ-агенты за пределами чат-бота: платформа, мультиагентность, безопасность и путь в прод — новый выпуск подкаста ГНИВЦ
ИИ-агенты в проде — не игрушка, а архитектура. Подкаст ГНИВЦВышел новый выпуск подкаста ГНИВЦ, посвящённый теме, которая окончательно вышла из лабораторий в продакшен
