Natural Language Processing. - страница 18

Ловим ошибки в диалогах поддержки с помощью LLM: опыт команды Yandex Crowd

продолжить чтение

Как пригласить виртуального слесаря для ведения ТГ канала?

Это Петрович на Akiman DIYВсем привет! Никогда не видели чтобы слесари были админом канала? Так вот сейчас я вам это и покажу! Его зовут Петрович, он слесарь 8 разряда, ему 40 лет и он приколист :-)

продолжить чтение

Кейс: разработать квест-мастера на нейронке

Инженерия подсказок, как и все, что связано с нейросетями, для непогруженного человека может показаться чем-то раздутым и незначительным. Нет, ну серьезно. Что трудного попросить ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ сочинить стишок или рассказать популярно что такое "Эпистемологический анархизм". Но на деле все действительно оказывается слишком, слишком, слишком нетривиально. Расскажу на примере пустяковой задачки: "Разработать ИИ-агента квест-мастера, который генерит загадки и отслеживает ее угадываемость".Доп.цель:

продолжить чтение

RAG-системы на арене: протестировали 5 популярных решений на реальных данных

продолжить чтение

Что такое AI-агент и из каких основных частей он состоит

Введение Всем привет! Меня зовут Максимов Максим, я — NLP инженер в компании red_mad_robot. В этой статье хотел бы рассказать об определении AI-агента, а также об основных его компонентах. Также на практических примерах будет показано, как каждый из компонентов может быть реализован.Содержание:Что такое AI‑агент?Основные компоненты AI‑агента:LLMИнструментыПромптыПамятьПланирование и рассуждение

продолжить чтение

Создание умных AI-агентов: полный курс по LangGraph от А до Я. Часть 3. Даём ИИ руки: работа с инструментами и MCP

В предыдущих частях мы создали умных агентов с памятью и мультимодельными системами. Но есть проблема — они всё ещё умные болтуны.Критическое ограничение: агенты без рукНаши агенты могут анализировать, классифицировать и синтезировать ответы, но НЕ МОГУТ:Зайти в базу данных за информациейПрочитать файл с дискаСделать HTTP-запрос к APIСоздать отчёт и сохранить егоОтправить email или выполнить git commit

продолжить чтение

Вышла Code World Model: новая модель для кодинга

Meta (признана экстремистской и запрещена в РФ) выкатила Code World Model (CWM) — LLM на 32 млрд параметров, которая не просто предсказывает следующую строчку кода, а учится понимать, как код исполняется. Впервые модель массово тренировали не только на исходниках, но и результатах выполнения Python-кода и взаимодействии с Docker-средами — по сути, научили её играть в программиста, который пишет, запускает, дебажит и фиксит баги.

продолжить чтение

Насколько зацензурен и опасен DeepSeek?

Насколько предвзят искусственный интеллект? Принято ругать нейросети за трансляцию стереотипов человеческого мышления, которые были подсмотрены в датасетах для обучения. На деле ИИ куда более аккуратен, чем можно ожидать.Хороший пример — генерация фотографий бабочек. Как правило, дизайнеры-люди очень любят изображать бабочек в мёртвом виде. Дело в том, что энтомологи руководствуются строгими визуальными стандартами: вид сверху, расправленные на 180° крылья, чистый фон, симметрия.

продолжить чтение

Создание умных AI-агентов: полный курс по LangGraph от А до Я. Часть 2. Диалоговые агенты: память, сообщения и контекст

Представьте себе AI-агента, который не просто выполняет изолированные задачи, а ведет осмысленный диалог, запоминает контекст разговора и принимает решения на основе накопленной информации.Вместо простого:Пользователь: "Сколько будет 2+2?"Бот: "4"Мы создадим агента, который может:Пользователь: "Привет! Меня зовут Алексей, я работаю Python-разработчиком"Агент: "Приятно познакомиться, Алексей! Как дела в мире Python? Над какими проектами сейчас работаешь?"Пользователь

продолжить чтение

Часть 5. Обзор техник оценки качества систем RAG

Предисловие переводчикаПродолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (ссылка на первую часть — здесь, на вторую часть — здесь, третью часть — здесь, четвёртую часть — здесь). Перевод этой части мы выполняли в тандеме с коллегой — Мариной Хазиевой. К некоторым терминам, как и в прошлых частях, добавлены переводы и пояснения для удобства начинающих ИТ-переводчиков.

продолжить чтение

1...10...161718192021...30...34