Как я делал голосового ассистента на NLP и не сошел с ума
Голосовые ассистенты давно перестали быть просто игрушкой — теперь это полноценные цифровые помощники, которые умеют общаться, искать информацию и даже шутить (иногда лучше некоторых людей). В этой статье разберём, как собрать своего кастомного ассистента с нуля на Python, используя современные NLP-инструменты. Без Siri, без Alexa, всё своё, родное.
Знакомимся с SciPy
Технологии машинного обучения используются во многих отраслях. В этой статье мы поговорим о использовании библиотеки SciPy при выполнении научных и технических вычислений.SciPy — это бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом, используемая для различных вычислений, в том числе и для задач Machine Learning. Различные модули библиотеки позволяют оптимизировать алгоритмы, интегрировать, использовать линейную алгебру или обрабатывать сигналы. Кроме того, SciPy можно интегрировать с другими инструментами, такими как Matplotlib для визуализации данных.
Нейросетевой подход для классификации событий отслеживаемых сверхширокополосным радаром
В данной статье речь пойдёт о том, как используя разные архитектуры нейронных сетей классифицировать данные полученные со сверхширокополосного радара " XETHRU by NOVELDA X4M02 290056-010 ". Моя работа основана на публикации " UWB-gestures, a public dataset of dynamic hand gestures acquired using impulse radar sensors
Fine tuning роя агентов
Исходный код, разобранный в статье, опубликован в этом репозиторииВ вакансиях LLM инженеров присутствует слово RAG. Это подразумевает интеграцию во внешнюю базу данных, например, PostgreSQL с PGVector или MongoDB Atlas Vector Search.
Настраиваем контекст Copilot: что работает, а что нет
Недавно мы разбирались, как писать код с Cursor. Знать про настройку LLM необходимо всем, кто профессионально использует нейросети в своей работе. Предлагаем перевод еще одной статьи Романа Иманкулова. Автор исследовал GitHub Copilot, чтобы разобраться в составлении инструкций по кодированию и, таким образом, повлиять на предложения, которые генерирует Copilot.
SPL – мультиязычный вычислительный граф и локальный FaaS на вашем ноутбуке
Привет, Хабр!Хочу рассказать вам про пет-проект, над которой мы сейчас работаем с товарищем. Основная идея заключается в создании мультиязычного вычислительного графа с возможностью быстрого развертывания собственной мини-FaaS (Function as a Service) платформы прямо на локальной машине. То есть возможность совмещать наработки из разных источников (на самом деле не только их, а еще и различные сторонние утилиты) посредством локального фреймворка и сервера. Сейчас мы называем этот проект SPL (Smart Pipe Lime).
AI в работе технического писателя
Всем привет! Меня зовут Севара Ахтямова и я работаю техническим писателем — аналитиком около 4 лет. В этой статье я расскажу, как AI помог мне справиться с рабочей рутиной — от генерации toctree до отладки сборки Sphinx-документации. Всё это — на реальных задачах. Я постаралась собрать побольше примеров из личного опыта. Надеюсь, не слишком много.
Code-Level Observability: Глубокая видимость на уровне кода против традиционных APM и преимущества BitDive
Современные приложения и распределённые системы стали невероятно сложными, а традиционные инструменты мониторинга зачастую не справляются с выявлением скрытых проблем. Code-Level Observability предлагает новый подход, позволяющий получить детальное представление о работе приложения непосредственно на уровне исходного кода. В этой статье мы рассмотрим, почему глубокая видимость кода становится необходимостью, какие проблемы имеют популярные APM-системы, и как система BitDive превосходит традиционные решения.Введение
Замена Langchain, как OpenAI Agents SDK справляется с глубоким поиском?
Агенты супер багованы. В своих проектах в компании мы заметили, что Langchain стал уж слишком баговым. В мультиагентных системах агенты зачастую циклятся, так как не понимают, когда они выполнили финальное действие, не вызывают друг друга когда надо, или же просто возвращают данные в битом формате JSON. Короче говоря, создать агентную систему стало не так то просто, и мы даже стали задумываться об упрощении систем, избавляясь от кучи агентов. И вот неделю назад OpenAI обновили SDK для создания агентов, а еще выкатили доступ к новым тулзам по API. Ну и я пошел тестить.
Как мы оживили DPED: ИИ-проект для улучшения мобильных фото до снимков с «зеркалок»
Привет, Хабр! На связи команда регионального научно-образовательного центра «Искусственный интеллект и анализ больших данных» при НГТУ им. Р. Е. Алексеева.Сегодня практически у каждого крупного производителя смартфонов есть собственные системы улучшения качества фотографий, основанные на искусственном интеллекте. Помимо этого, существует множество аналогичных открытых моделей нейросетей. Возникает вопрос: зачем тогда мы решили оживить
