научно-популярное. - страница 119

Почему не всех сильных кандидатов берут на PhD в США? 9 типичных ошибок при поступлении и сила signaling

продолжить чтение

Я заменил промышленный конвейер данных ИИ-агентами — и вот что из этого вышло

Шесть недель без простоев, ни одного вызова службы поддержки и ноль сожалений - честный разбор того, как мы заменили ETL-конвейер автономными ИИ-агентами.Ночной кошмар дата-инженераМеня разбудило уведомление в Slack. Основной ETL-конвейер снова упал. Третий раз за неделю.Тогда я сделал то, за что меня едва не уволили.Я полностью заменил систему ИИ-агентами. Не помощниками. Не «копилотами». Агентами, которые принимали решения в продакшене без запроса разрешения.Технический директор решил, что я сошел с ума. Команда думала, что я сломался под гнетом бесконечных ночных инцидентов.

продолжить чтение

Как заработать на LLM, перестав писать «правильные промпты»

В этой статье я бросаю вызов общепринятому представлению о больших языковых моделях как о «тупых исполнителях», которые ничего не понимают, галлюционируют, но позволяют получить результат быстрее (нередко за счет качества). Подобные мифы активно распространяются в сети, а также на курсах, на которых обучают «правильно» писать промпты. Я на Хабре уже написал несколько статей, разоблачающих отсутствие мышления у LLM, но здесь я опишу способность больших языковых моделей решать задачи, людям недоступные

продолжить чтение

Битва поколений: Gemini 2.5 Flash vs Gemini 3 Flash

Я снова возвращаюсь к сравнению моделей. Однако сегодня мы не будем рассматривать нейросети от разных компаний, а сравним Gemini 3 Flash и предыдущее поколение этой серии - Gemini 2.5 Flash.С одной стороны, кто-то уже сейчас скажет, что третья версия будет лучше. Однако я не стану спешить с таким выводом, сравню обе версии и вынесу вердикт, опираясь на свое далеко не авторитетное мнение.Принимайте стратегически удобное положение, делайте ставки, а я приступаю к сравнению.

продолжить чтение

Тестируем GigaChat на наличие сознания доступа

Чем исследование сознания помогает в разработке LLM, развитие  каких элементов позволит моделям лучше программировать, тестировать, размышлять. Разберем на примере Gigachat.Я регулярно вижу научные статьи, в которых иногда завуалированно, а иногда и практически открытым текстом, рассказывают, как вроде бы обнаружили почти реальные признаки сознания у LLM. Мне читать такие статьи весьма интересно, а иногда и забавно. 

продолжить чтение

Разумные системы, осьминоги и иллюзия Нового года

Приветствую, читатели! Это Santry’s Singularity blog — нерегулярные заметки о жизни на пороге сингулярности. Меня зовут Игорь Santry, я техноредактор. Я завел эту колонку, чтобы собрать лучшие лонгриды и видео, которые зацепили меня за последнее время.

продолжить чтение

Машина, которая никогда не останавливается: как одно предложение поставило предел человеческому познанию

Аннотация

продолжить чтение

Исследователи начали разрабатывать «нейроморфную» кожу для роботов

Исследователи из Китая применили схемы импульсной активности для создания искусственной роботизированной кожи. Они внедрили некоторые принципы передачи и интеграции сигналов от сенсорных нейронов человека. 

продолжить чтение

Код неравенства: как ИИ научился дискриминировать

продолжить чтение

Научный прорыв: ИИ доказал способность усиливать, а не подавлять человеческую креативность

ИИ чаще всего ассоциируется с автоматизацией и вытеснением человеческого труда. Однако свежие результаты, полученные учёными из

продолжить чтение