Новинка: Прикладные API для искусственного интеллекта и Data Science
В течение последних двух лет мы проделали большую работу по изданию неустаревающих книг, связанных с проектированием и развитием API. Как известно, сам вопрос «Что такое API?» довольно многогранен, и в своё время на Хабре развёрнутый ответ на него дала одна из наших топовых авторов Ольга Назина @Molechka – к настоящему моменту её статья собрала почти 1 350 000 просмотров и 1555 закладок. Книги Ольги Назиной не относятся к этой статье напрямую, но, если вы их ещё не читали, рекомендуем посмотреть все четыре
Ужасы Медицинских Данных: Новый Сезон
Уже в эту среду мы запускаем новый сезон "Ужасов Медицинских Данных"! 🔍 Мы подготовили для вас целую серию увлекательных докладов, которые погрузят вас в мир медицинских технологий и данных.🗓 Когда? Среда, 27 мая в 13:00🔗 Ссылка на трансляцию📋 Расписание:• 13:00–13:05 — Вступительное слово — Жека Никитин (Цельс)• 13:05–13:30 — Иван Золин (РНЦ ITMO) MAS-EHR: Мультиагентная система для интеграции, гармонизации и анализа клинических данных• 13:30–13:55 — Евгений Гутин (Цельс)
Как у меня НЕ получился торговый бот на Polymarket
Привет, Хабр. Видел в интернете кейс. где сделали бота с LLM для торговли на Polymarket и он сделал $10k из $1k за месяц. Ну и чо бы не попробовать что то такое же сделать! Побочный проект, чисто по приколу. Вооружил его вирутальным стартовым капиталом — $100 нарисованных.И вот на второй день этот несерьёзный проект показал +9% на счёте.
RAG без downtime: настраиваем инкрементальное обновление документов на Qdrant и LangChain
PM: Нам нужно актуализировать базу знаний для ИИ-ассистента, там изменилась инструкция по смене пароля.DevOps: Не проблема, сейчас запущу скрипт, через два часа всё обновится. Предупреди Заказчика о недоступности сервиса.Знакомая ситуация? Полная зачистка векторной базы и реиндексация всех имеющихся документов с остановкой сервиса - решение простое и надёжное, но «прощается» только на этапе прототипа.В продакшене могут быть сотни тысяч документов, живые пользователи и
Облачная LLM на 16 ГБ VRAM — часть 2: LangGraph Server, LangSmith и SDK
Друзья, привет! Возвращаюсь с продолжением.
«Абалкинские чтения» впервые об ИТ в медицине: спектральный анализ МЭГ выявил гендерные пики активности мозга
В Плехановском Университете прошли "Абалкинские чтения". Это было в юбилейный 15-й раз. Новость в том, что в первый раз на этой экономической площадке была заявлена секция с цифровой медициной : "
15 Google-аккаунтов и ни рубля на ИИ: пишу VPN-сервис в одиночку
Меня зовут Стас. Коммерческой разработки — ноль. Ни фронт, ни бэк. Есть MacBook Air M2 на 16 гб и привычка докапываться до сути.
Как мы в отделе документации создали LLM агента для автоматизированного перевода с английского на другие языки
Автор: Александр Казанцев, руководитель отдела документации и контентаПредставьте, что вы поддерживаете крупный проект с документацией на нескольких языках. Каждый раз, когда в английской версии появляется новое руководство или исправляется ошибка, нужно вручную обновлять все переводы в других языковых версиях. Это дорого, медленно и чревато рассинхронизацией. Даже два дополнительных языка начинают создавать проблему, а если их больше?LLM-модели на вашем сервереЛучшие LLM-модели на профессиональных серверах с GPU-картами
Как я обучил GPT с нуля на русском языке — и что из этого получилось
Всё началось с наивной мысли: зачем платить за API или тащить 7B-модель, если мне нужна маленькая модель для простых разговоров на одном языке? Логика казалась железной — большие модели умеют всё и на всех языках сразу, но это же избыточно. 0.7B, заточенная под один язык и один стиль общения, должна справляться не хуже.Спойлер: это было наивно. Но путь оказался ценнее результата.В этой статье — как я прошёл путь от стандартного nanoGPT до кастомной архитектуры с RoPE/SwiGLU/GQA, собрал русскоязычный корпус с нуля, и придумал распределённое обучение на бесплатных Colab-воркерах через Google Drive.Почему не взять готовую модель?
