«Взлом» Telegram-игры или минусы вайбкодинга
Сегодня вечером в одном популярном телеграм-канале увидел вот такой пост:Не указываю ссылок, чтобы не тыкать пальцемИгра была знакомой, классический Flappy Bird.
Учёные из СПб ФИЦ РАН научили нейросеть находить кейлоггеры
Специалисты Санкт‑Петербургского федерального исследовательского центра (СПб ФИЦ) РАН создали нейросеть для поиска кейлоггеров. Разработка выявляет следы работы кейлоггеров в сетевом трафике.Система мониторинга на базе методов машинного обучения в реальном времени отслеживает сетевой трафик и сообщает о подозрительных действиях, которые могут указывать на активность вредоносного ПО.
ChatGPT vs DeepSeek в сфере химической технологии и энергетики, что лучше?
Ни для кого не секрет, что нейросети активно развиваются и внедряются в нашу повседневную жизнь. На данный момент ИИ отлично умеет писать различные тексты, генерировать картинки и код, но насколько они хороши в энергетической сфере? Эта статья поможет Вам разобраться какую нейросеть лучше использовать если у вас возникают вопросы в данном сегменте или Вы хотите использовать её в обучении.
Зачем моему бизнесу нейросети: гайд для не-программистов
Как мне применить нейросети в своем бизнесе?Если ваша область деятельности напрямую не связана с разработкой, то этот вопрос легко может поставить вас в тупик. Действительно – из каждого утюга трубят про новые удивительные технологии и их достижения, а как их использовать, не ясно.На днях я общался с человеком, который огорченно рассказывал, что нейросеть (так он назвал ChatGPT) не справляется даже с самой простой задачей (найти в интернете все доступные стиралки и отсортировать их по техническим характеристикам из документации). Дескать для человека это было бы не сложно, так пусть робот этим занимается.
Конференция «Я из будущего» (спойлеры о развитии ИИ в будущем)
Картинка, любезно нарисованная ШедевриумомЯ пришёл из будущего, чтобы ускорить развитие ИИ. В этой статье я поделюсь тем, что я помню о будущем.Дисклеймер №1 (написанный для того, чтобы не попасть в психиатрическую лечебницу или в лабораторию для опытов
Большие языковые модели как инструмент для анализа технической документации и решения ИТ-инцидентов
Любой инженер, сталкивавшийся с инцидентами в ИТ-системах, знает: решение часто есть в документации. Проблема в том, что найти его — как искать иголку в стоге сена. Документация объёмная, разрозненная, специфичная и написана далеко не всегда для людей. Время идёт, SLA поджимает.Но что если бы у нас был помощник, который мгновенно читал бы всю документацию, понимал бы контекст сбоя и предлагал конкретные рекомендации? Сегодня это возможно — благодаря большим языковым моделям (LLM), таким как GPT-4, Claude, Gemini и другим.
Как я «взломал» популярное приложение и добыл корпоративный токен OpenAI
Благодаря искусственному интеллекту, все больше энтузиастов запускают свои продукты без команды профессиональных разработчиков. Так, например, совсем недавно вышла новость о 18-летних подростках, которые запустили приложение для подсчета калорий и заработали на нем миллионы долларов. Круто, правда?Но давайте взглянем на ситуацию с другой стороны: какое качество у таких "быстрых" проектов и какие уязвимости они могут нести? Здесь я хочу разобрать реальный кейс - уязвимость в одном очень популярном ИИ-приложении, которая открыла мне доступ к корпоративному токену OpenAI.
Как выбрать LLM-модель, которая заберет у вас работу
Пока одни спорят, заменит ли ИИ людей, другие уже выбирают, какую нейросеть поставить себе в напарники. ChatGPT, Claude, Mistral, а еще китайские модели, которые неожиданно набирают популярность — надо бы разобраться в этом хаосе.Не стоит полагаться только на отзывы или случайные тесты. Разбираемся, по каким критериям действительно стоит оценивать LLM, чтобы выбрать мощную и полезную модель, а не просто хорошо обученного бота.По каким параметрам оценивать языковые модели
Ищем соринку в глазу: контроль качества с помощью компьютерного зрения
ВведениеПривет, Хабр. На связи Аеза и сегодня мы хотели бы рассказать о том, как используется искусственный интеллект для контроля качества различных изделий.Здесь мы сразу оговоримся, что мы будем говорить именно о компьютерном зрении, как области искусственного интеллекта, которая позволяет машинам интерпретировать и анализировать визуальные данные почти так же, как это делает человек.
