Ретроспектива 2025: год LLM — практика, иллюзия и реальные сдвиги
Команда AI for Devs подготовила перевод большой обзорной статьи о 2025 годе в мире LLM. Автор подводит итоги года: от vibe coding и coding-агентов до MCP, prompt injection, локальных моделей, браузеров с ИИ и «slop» как культурного феномена.Это третья часть моей ежегодной серии обзоров всего, что произошло в сфере LLM за последние 12 месяцев. Предыдущие выпуски см. в материалах Stuff we figured out about AI in 2023 и Things we learned about LLMs in 2024.Этот год оказался насыщенным и принес с собой множество самых разных тенденций.
История о том как «Очень хочется, но ты зеленый»
Акт 1. Сбор и анализНачало 2024 года. Я работаю сис.админом в группе тех. поддержке пользователей. В свободное время на работе сижу что-то читаю о сетях, и информационной безопасности. Параллельно развернул Zabbix, настроил дашборды и ничего не предвещало беды. Но тут меня посетила идея, что мне нужен какой-то проект связанный с искусственным интеллеком. Загорелся я этим очень сильно, и решил что я должен что-то сделать!
Нейроакварель. Тестируем разные ИИ-решения для создания эффекта живописи красками
Мой арт "Луч осени", доработанный в ИИ-приложении Prisma
GigaChat 3 Lightning: разбираем open source модель от Сбера
Привет, Хабр!В конце прошлого года Сбер выложил GigaChat 3 в open source под MIT. Две модели: Ultra Preview на 702 миллиарда параметров и Lightning на 10 миллиардов. Взял Lightning, развернул на бесплатном Colab, погонял тесты. Плюс разобрался в документации.
Хакатон Норникеля: как мы выжали максимум из YOLO и заняли 2 место
Привет, Хабр! Пару лет назад мы с коллегами из Центра искусственного интеллекта СФУ искали способы набраться практического опыта в задачах компьютерного зрения. Одним из таких форматов оказались хакатоны — соревнования по решению ML-задач на реальных кейсах с жесткими дедлайнами.За эти пару лет мы успели поучаствовать примерно в десяти хакатонах (Цифровой прорыв, Атомик Хак) и в половине из них доходили до призовых мест
ИИ в организации за три дня. Прорыв в обучении персонала
Меня зовут Евгений Чужакин, руководитель ООО "Неминд" — мы участники SBER 500, специализируемся на разработках в области искусственного интеллекта для бизнеса. Как золотые партнёры «Битрикс24», мы внедрили ИИ-решения во множество компаний. GigaChat описали один из наших кейсов на РБК (кейс «Внедрение AI-решения в CRM компании на 3,5 часа сократило ежедневные рутинные задачи менеджеров»).В данной статье детально разберём одну из тем этого кейса — AI-тестирование сотрудников. Как с помощью ИИ мы не просто автоматизировали рутину, а в корне изменили подход к проверке знаний, сэкономив
ИИ в HR: тестирование. Разбираем кейс на простых примерах
Дни ручного создания тестов и проверки сотен ответов — в прошлом. Показываем на живом примере, как AI теперь делает это за вас: генерирует вопросы из документа за секунды и придирчиво проверяет текстовые ответы, как строгий, но справедливый эксперт. Читайте разбор кейса и готовый алгоритм действий.Меня зовут Евгений Чужакин, руководитель ООО «Неминд» — мы участники SBER 500 и золотые партнёры «Битрикс24», специализируемся на внедрении ИИ для бизнеса. В том числе — на AI-тестировании. Один из наших кейсов был описан компанией GigaChat на РБК.
Туториал к мануалу: публикация исходного DIY-нейрокода под ESP32 с деталями для 3D-печати и сборки своего девайса (18+)
По результатам голосования публикуются исходники устройства, а именно:Корпус:
Дрейф, потеря контекста и «уверенная чушь»: протокол восстановления SDX-S
Авторы Юрий Зеленцов, ака Ded_Egor, Ашер Гапети Если нечего удерживать, удерживать нечего!Ашер ГапетиВведениеLLM стали рабочим инструментом ровно в тот момент, когда ошибки начали стоить времени и денег. И в эксплуатации быстро всплывает неприятный факт: модель не просто “иногда ошибается”, она периодически деградирует как процесс. Контекст уезжает, правила теряются, инструменты падают, а ответы остаются уверенными и гладкими, как будто всё под контролем.
ИИ как инструмент для создания реальных объектов: от генерации картинки к 3D-печатной игрушке
Недавно в Марий Эл состоялась премьера балета «Снегурочка», где визуальные декорации были созданы с помощью ИИ: художник подготовил эскизы, а нейросети оживили их в динамичные проекции. Это показывает, как ИИ выходит за пределы цифрового контента и применяется для физических опытов — от сценических элементов до осязаемых объектов. Вдохновившись таким подходом, я решил протестировать полный цикл создания 3D-игрушки: от текстовой идеи до пластиковой фигурки жирафа. Но с акцентом на практичность — минимизируя ручной труд за счет ИИ, учитывая распространенные ошибки и глобальные тенденции.
