vlm.
Когда фантастика 1939 года становится реальностью 2025-го
Вчера вечером я впервые после детства взяла в руки рассказ «Я, робот» Эндо Биндера, опубликованный в январе 1939 года в журнале Amazing Stories.Именно Эндо Биндера (псевдоним братьев Эрла и Отто Биндеров) — а не Айзека Азимова. Это тот самый рассказ, чьё название Азимов «позаимствовал» одиннадцать лет спустя для своего знаменитого сборника 1950 года, причём сам Азимов протестовал против этого решения издателя, понимая, что название уже занято. А фильм 2004 года с Уиллом Смитом сняли по мотивам азимовского цикла о Трёх законах роботехники, так что связь с оригинальным рассказом Биндера только в названии.
Зачем бизнесу GPT-платформа, а не просто LLM: опыт JET & Yandex GPT Lab
Меня зовут Антон Чикин, я руковожу отделом интеллектуального анализа в «Инфосистемы Джет». В статье я попробую показать на практическом примере, почему корпоративный ИИ нельзя свести к установке готовой LLM — и что именно приходится выстраивать вокруг неё, чтобы получить реальную ценность для бизнеса.Этот материал будет полезен тем, кто отвечает за внедрение ИИ в компаниях среднего и крупного масштаба: ИТ-директорам, архитекторам корпоративных систем, специалистам по информационной безопасности и тем, кто рассматривает генеративный ИИ как инструмент автоматизации бизнес-процессов.
Пишем отчет о пентесте за 1 час на локальной LLM. Часть 1
В этой статье мы рассмотрим как на оборудовании стоимостью от 1000$, с полностью локальными LLM и VLM на основе скриншотов и коротких пояснений генерировать грамотно написанные отчеты об уязвимостях самого широкого спектра, начиная от Web/мобилок, заканчивая инфрастурктурными уязвимостями Active Directory, k8s и так далее. Заглянем под капот VLM (Vision Language Model) и рассмотрим различные подходы к описанию уязвимостей.
Это не BDD, это другое. Путь от кода к BugBuster — платформе автоматизации тестирования на естественном языке
Ручные тест-кейсы копятся быстрее, чем их успевают автоматизировать. Селекторы ломаются после каждого обновления вёрстки. А код автотестов остаётся понятным только разработчикам. В этой статье я разберу ключевые проблемы автотестов и расскажу, как их можно решить.
Как мы строили KidFolio — цифровую платформу для родителей и детских садов
Мы — Даврон Ихматуллаев и Михаил Назаров — выпускники онлайн-магистратуры «Науки о данных» Центра «Пуск» МФТИ. В рамках дипломной работы и студенческого стартап-проекта мы разработали KidFolio — цифровую платформу, которая автоматически отправляет родителям персонализированные фото- и видеоотчеты из детского сада, используя технологии компьютерного зрения (CV) и мультимодальных языковых моделей (VLM).В этой статье расскажем, как мы делали из идеи продукт:от гипотезы и интервью с воспитателями до запуска MVP в виде телеграм-бота;как дообучали модели распознавания лиц под детский домен;
Какая GPT-модель лучше распознаёт аннотации книг?
Какая из современных мультимодальных GPT-моделей лучше и дешевле распознаёт текст с фотографий книжных аннотаций и правильнее выделяет оттуда структурированную информацию? Проведём сравнительное тестирование 28 моделей от Anthropic, Google, Meta, Mistral AI, OpenAI, Qwen и попытаемся ответить на эти вопросы не написав ни одной строчки кода самостоятельно.
