2000 идентификаций в секунду: как выбрать нужную таблицу на документе без нейросетей
Система распознавания документов может найти на одном изображении сразу несколько областей, похожих на таблицы. Среди них может быть нужная нам таблица, другая таблица, блок реквизитов, рамка или просто удачно выровненный текст. И прежде чем запускать распознавание ячеек, нужно понять, какой именно из найденных регионов содержит целевую таблицу.
Как ИИ помог автоматизировать контент с помощью Pandoc, bash и пары утилит
Привет, на связи Влада, веб-специалист ЮMoney. Год назад я рассказывала на Хабре, как контент-менеджеру пригодятся терминал, Git и несколько десятков строк кода.С тех пор многое изменилось. В работе появился ИИ — инструмент, снизивший порог входа в автоматизацию. Не потому, что пишет код вместо нас, а потому, что ускорил создание небольших утилит под наши процессы.Расскажу, как из одного bash-скрипта вырос набор внутренних инструментов для контент-команды. Идеи пригодятся техническим писателям, контент-менеджерам и всем, кто регулярно работает с Markdown, XML и CMS.
Как я экономлю 80% контекста нейросетей при работе с логами
ПроблемаЯ разрабатываю приложение KeyRay - кроссплатформенный аналог Punto Switcher, имеющий на порядок лучшую стабильность переключения раскладки. При разработке активно использую нейросети для отладки багов. И столкнулся с неприятной проблемой: при копировании логов в чат огромная часть контекстного окна уходит впустую. Работа с логами во время разработки в паре с ИИ занимает львиную долю времени и контекста чата.
«Мы не дообучаем нейросеть, мы дообучаем скрипт»: Как Mac Mini и локальная LLM писали для нас Regex
Привет! Меня зовут Максим Морозов, я AI Project Manager в Битрикс24.В предыдущей статье я рассказывал о локальных нейросетях как безопасной и экономичной альтернативе облачным API. Сегодня — практический кейс, где мы применили этот подход в реальном проекте.Главная идея этой работы: вместо дообучения (Fine-Tuning) нейросети на своих данных — что долго, дорого и требует поддержки датасета — мы используем штатную модель без дополнительного обучения. Модель генерирует regex, а скрипт сохраняет эти правила и использует их автономно.
Регулярные выражения для инженеров тестирования: чтение, анализ и применение в тестировании
Всем привет. Сегодня в блоге ЛАНИТ на Хабре мы с вами поговорим про такую важную тему, как регулярные выражения. Что это такое, для чего применяется, чем знание этого инструмента работы с данными может помочь инженеру тестирования и как регулярные выражения устроены.
Шахматный движок на 84688 регулярных выражениях
В праздничные выходные мне пришло в голову, что я давно не занимался чем-то бессмысленным. Представляю вашем вниманию... Regex Chess
