Илон Маск заинтересовался взломом AI-агента на $50000
AI-агенты, способные самостоятельно обращаться к функциям системы для решения задач, набирают популярность. На прошлой неделе OWASP опубликовал гайд об угрозах для AI-агентов и примеры уязвимостей на базе популярных фреймворков: LangChain, LangGraph, CrewAI, OpenAI Swarm. Участник лаборатории ИТМО AI Security Lab Александр Буянтуев предложил версию криптоагента Freysa
Большой обзор больших языковых моделей
Большая языковая модель — что это такое?LLM (Large Language Model, большая языковая модель) — это тип модели машинного обучения (или тип модели глубокого обучения), основанный на больших объёмах данных, который может выполнять любые задачи по обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP).Более простыми словами это нейронная сеть с крайне большим количеством изменяемых параметров, которая позволяет решать задачи по обработке и генерации текста. Чаще всего реализована в виде диалогового агента, с которым можно общаться в разговорной форме.NLP
Устройство Re-Act ИИ агента
Что такое Re-Act? Re-Act (Reason + Act) – это парадигма, предлагающая объединить рассуждение и выполнение действий в работе языковой модели (ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models).В отличие от других подходов построения агентов, где модель либо только рассуждает, либо выполняет только действия, либо сразу выдаёт ответ, Re-Act заставляет модель чередовать логические рассуждения с вызовами пользовательских функций (или инструментов - Tools)
YouScriptor.com — перевод лекций с YouTube в PDF
Я много слушаю различных лекций на YouTube — в основном это античная и современная философия, математика, физика. В прошлом месяце я писал об экспериментах с распознаванием и оформлением текста и вот сейчас более менее довел проект YouScriptor.com до релизной версии.Миссией проекта YouScriptor.com
Обучить модель RoBERTa расстановке запятых на балконе для продакшена
RoBERTa — улучшенная версия модели BERT, разработанная Facebook AI. Она показывает отличные результаты в задачах обработки естественного языка, таких как классификация текстов и генерация ответов.
Русские тексты. Работа с текстами. Предварительная обработка русских текстовых данных
Предварительная обработка текстовых данных: ключевые этапы и методыТекстовые данные — один из самых сложных типов данных для анализа из-за их неструктурированной природы и высокой вариативности. Чтобы превратить "сырой" текст в информацию, пригодную для машинного обучения или лингвистического анализа, требуется предварительная обработка. Этот процесс включает стандартизацию, очистку и преобразование текста, что повышает качество моделей NLP (Natural Language Processing). Рассмотрим основные этапы и методы.
Почему искусственный интеллект такой дорогой: пять причин от Bloomberg
Стремление к созданию более масштабных моделей искусственного интеллекта, а также увеличение числа чипов и дата-центров для их разработки, оборачивается значительными расходами для технологических компаний.Важное примечание
Как оценить качество чат-бота? Бот с LLM vs бот на интентах по новой методологии usability-тестирования
Привет, Хабр! Я Юля, дизайнер диалоговых интерфейсов в Just AI. Мир захлестнула LLM-волна, и сфера чат-ботов оказалась в самом ее центре: все больше компаний хотят внедрять именно генеративные решения. Ведь уникальные ответы ChatGPT, тонко чувствующего контекст диалога и распознающего любой ваш вопрос, выглядят революционно. Хочется срочно такую умную нейронку опубликовать в виджете на своем сайте и заменить всех операторов-людей!
DeepSeek-R1 для чайников
В последние месяцы всё чаще слышим про «reasoning-модели», способные не просто продолжать текст, а действительно шаг за шагом решать сложнейшие задачи цепочкой рассуждений (chain-of-thought). Впервые такой подход эффектно показали в OpenAI o1, но, к сожалению, подробности там остаются секретными. Недавно же команда DeepSeek наделала шуму с открытыми вариантами R1 и R1-Zero, созданными поверх их собственной большой MoE-модели DeepSeek-V3. В этом посте я не стану углубляться в вопрос «чья модель лучше — o1 или R1». Зато разберу, какие главные технические детали
Если шутка не смешная. Часть 2. Я беру мрамор и отсекаю всё лишнее
В первой части статьи я рассказывала о том, как извлекала культурные реалии из субтитров фильмов. Теперь пришло время оптимизировать сам подход, скрипт и результаты анализа. В этот раз я обработала все четыре сезона любимого многими яркого и отдыхающего сериала Emily in Paris и узнала, например, что "hemorrhaging clients" — это отнюдь не "геморройные клиенты" и даже не клиенты с геморроем в медицинском смысле, а стремительная потеря клиентов (по аналогии с кровотечением, которое, как мы знаем, "hemorrhage" на английском). Узнала, что раскованные французы поднимают бокалы с возгласом Tchin-tchin!,
