От чат-ботов к цифровым близнецам, от промптов к протоколам — что ждет нас через 12 месяцев, и почему ваша ментальная модель ИИ безнадежно устарела.
2025-й был годом хайпа. Мы все научились писать промпты, восхищались Sora, DeepSeek, Chat GPT-5 и спорили, отнимет ли ИИ наши работы. 2026-й будет годом, когда хайп умрет, а на смену ему придет суровая, неудобная и стремительная реальность.
Забудьте про ИИ как про инструмент. В 2026-м ИИ окажется средойЧитать полностью »
Всем привет!
Последние полтора года я активно играю в D&D, в основном в длинные кампании. Если вы тоже играли, то, возможно, у вас возникала мысль, что персонаж настолько глубоко вошёл в вашу жизнь, что после окончания кампании хочется оставить эту частичку в виде чего-то физического.
Так мне показалось по отношению к другу, которого я затянул поиграть. Его персонаж уже глубоко запечатлелся не только у него, но и у всей нашей партии. Поэтому на его день рождения мы с другом решили сделать ему "миньку".
Привет! Представьте у вас есть идея для небольшого приложения. Вы начинаете продумывать его структуру и реализацию. Перед вами предстает ворох проблем; прописать разметку, стили, логику, отладить баги. Эти задачи могут вызвать затруднения у начинающих программистов и предпринимателей. А что если бы у вас был персональный ассистент, который не просто подсказывает код, а сам пишет его по вашим инструкциям на естественном языке?
Представьте себе: вы наблюдаете, как кто-то «пишет код». На экране — редактор, пара открытых вкладок, мигает курсор. Но человек почти не печатает. Он просто сидит и задумчиво смотрит в одну точку.
Нет, он не ленится. Просто программирование — это не про набор текста, а про решение задач. Как в кроссворде: большая часть работы происходит в голове, а не на клавиатуре.
Дружелюбный русский алгоритмический язык, который обеспечивает наглядность сокращенно ДРАКОН — визуальный язык, созданный в СССР для космической программы «Буран». Его разработали для задач высокой ответственности, где ошибка недопустима. Основная цель ДРАКОН — сделать логику однозначной и понятной. Сегодня мне кажется, что ДРАКОН может обрести новую жизнь благодаря искусственному интеллекту. Я не встречал статей о его применении с ИИ, и поэтому решил написать об этом.
Ваш AI-агент ведет себя как капризный стажер и доказывает, что 2+2=5? Или вы уже третью неделю пытаетесь дообучить модель, а она делает вид, что не понимает, чего вы от нее хотите?
Кажется, пора признать: классические подходы не работают. Пока одни AI-инженеры кропотливо готовят данные и тестируют их, другие непослушные инженеры открыли простую истину. Они всё делают наоборот: не тестируют агентов, кормят модель мусором и открывают ей полный доступ к конфиденциальным данным.
И знаете что? У них получаются самые незабываемые агенты!
В эпоху, когда большие языковые модели (LLM) становятся всё более мощными и применяются во многих задачах, одна из ключевых проблем остаётся прежней — как эффективно снабжать их релевантным контекстом. Одним из популярных решений является подход RAG, где качество итогового ответа зависит от целого ряда факторов, одним из которых является качественное чанкирование исходных текстов. Сегодня мы рассмотрим одно из новых и интересных решений.
Всем привет! Меня зовут Вадим, я Data Scientist в компании Raft. В этой статье я расскажу о ChonkieЧитать полностью »
В современном мире часто встречаются задачи с большим объемом данных, выполнение которых либо невозможно, либо сложно или затратно по времени/ресурсам автоматизировать обычными функциями и методами.
Одним из способов решения для таких случаев является применение AI с использованием RAG.
В этой статье мы постарались привести метрики для оценки качества работы подобных решений.
RAG (Retrieval Augmented Generation) - генерация ответов с использованием внешнего источника данных.
В продуктовых исследованиях часто встаёт вопрос — как не просто описывать поведение пользователей, а управлять им: понимать, кто уйдёт в отток, кто готов к апсейлу, а кому стоит предложить скидку или новую фичу. ML-модели позволяют формализовать закономерности в данных и прогнозировать, как конкретный пользователь поведёт себя в будущем или как изменится его поведение под воздействием наших действий.
В этой статье я собрал три типа моделей, которые часто используются в решении таких задач. ПерваяЧитать полностью »
