Рубрика «artificial intelligence»
Испанский в кармане: Архитектура Telegram-бота с локальным Whisper.cpp, AI-диалогами и оценкой произношения
2026-03-25 в 13:16, admin, рубрики: aiogram, artificial intelligence, machine learning, nlp, python, speech recognition, Whisper, асинхронность, испанский языкПривет! Меня зовут Vlad, я начинающий Python-разработчик и энтузиаст изучения языков.
Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота-самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было.
Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram-бота, который:
-
Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API.
-
Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном.
Графы знаний в юридическом домене: как не потерять сложность при построении RAG-системы
2026-03-20 в 7:16, admin, рубрики: AI, artificial intelligence, graph database, graphrag, knowledge graphs, large language models, llm, rag, vector database
Криптовалюта, которую не нужно майнить
2026-02-06 в 16:43, admin, рубрики: artificial intelligence, cryptocurrency, futuresBitcoin для работы сжигает больше энергии, чем Аргентина. ИИ генерирует миллионы статей и роликов в час, создавая Ниагарский водопад малополезной информации.
При этом интернет пережил уже два мегацикла «добычи»: сначала добычи внимания, затем добычи вычислений. Первый породил экономику рекламы, которая выродилась в бесконечный слоп, второй — гонку дата-центростроительства, которая упирается в киловатты, системы охлаждения и производство чипов.
Но есть ресурс, который нельзя «добыть». Который нельзя масштабировать. Который математически равен у всех.
Наше время.
Эта статья — про простую идею: Читать полностью »
Почему LLM не заменит хорошего разработчика, но сделает его работу быстрее
2025-11-10 в 8:21, admin, рубрики: AI, artificial intelligence, cursor, development, llmВсе еще встречаются разработчики, которые в своей профессиональной деятельности отказываются использовать LLM. Причины разные: чаще всего это психологический барьер или негативный прошлый опыт - если, конечно, речь не идёт о корпоративных политиках, где использование подобных инструментов строго запрещено.
Кто-то «закальцинировался» и не хочет пробовать новое, кто-то опасается ошибок, которые может допустить модель, и которые незаметно уйдут в продакшн, а кто-то разочаровался после неудачных попыток решить более комплексные задачи с помощью модели.
Маршрутизация LLM: оптимизация путей обработки языка
2025-11-06 в 11:30, admin, рубрики: AI, artificial intelligence, data augmentation, latency, llm, llm-модели, MTBench, маршрутизация запросовПовышение эффективности и производительности через инновационные стратегии маршрутизации.
Что такое LLM Routing?
-
В стремительно развивающемся мире искусственного интеллекта большие языковые модели (LLM)Читать полностью »
GigaMemory: научи ИИ «помнить всё» с AI Journey Contest 2025
2025-10-17 в 10:57, admin, рубрики: artificial intelligence, GigaChat, natural language processing, большие языковые модели, машинное обучение, память, соревнования, хакатон, ХакатоныМы всё чаще делегируем ИИ-ассистентам рабочую рутину и бытовые вопросы. Но во взаимодействии с ними есть существенная проблема: модели не помнят пользователя. Между сессиями теряются имя, контекст работы, желаемые ограничения и предпочтения, значительно влияющие на то, что и как стоит ответить пользователю. В итоге диалог каждый раз начинается «с нуля», а ответы звучат усреднённо. Это снижает эффективность и подрывает доверие: когда ассистент не помнит важное о вас, он превращается в поисковик с красивыми фразами.
Мы в команде RnD для B2C SberAI хотим это исправить. Представляем вашему вниманию задачу Читать полностью »
Мой первый AI & Blockchain хакатон: создание Global Forecasting System на Theta EuroCon в Берлине
2025-09-17 в 10:08, admin, рубрики: artificial intelligence, blockchain, cryptocurrency, forecastingВнутри хакатона: создание GFS — первого конкурента Aladdin от BlackRock
В сентябре я (Mykhailo Kapustin) впервые принял участие в хакатоне — это был Читать полностью »
Перевод датасета для оценки эмпатии на русский язык: подход, проблемы, результаты
2025-09-12 в 7:12, admin, рубрики: artificial intelligence, llm, machine learning, natural language processing, перевод с английского, пситехлабПривет. Меня зовут Нафиса Валиева. Я младший разработчик в MWS AI и Пситехлабе, студентка 3го курса ПМ-ПУ СПбГУ. Этот пост — текстовый вариант моего выступления на Дата Фесте. Я расскажу вам, как мы в команде Пситехлаб переводили интересный датасет с английского на русский с помощью больших языковых моделей (далее - БЯМ). Сам подход основан на ранней работе [1] нашего руководителя. Отличие в том, что здесь мы детально анализируем поведение различных БЯМ.
Зачем это вообще и что за датасет такой
Новый фреймворк Memento позволяет агентам на базе LLM учиться на опыте — без дообучения модели
2025-09-08 в 15:24, admin, рубрики: AI, artificial intelligence, llm, MCP, ИИ, искусственный интеллект, цепи марковаУчёные из Юниверсити Колледж Лондон (UCL) и лаборатории Huawei Noah’s Ark Lab разработали новый подход к обучению, который позволяет агентам на базе больших языковых моделей (LLM) динамически адаптироваться к среде без дообучения самой модели. Метод основан на системе структурированной памяти, которая автоматически обновляется по мере накопления агентом опыта, что даёт возможность непрерывно повышать качество его работы.
Дисклеймер: это вольная адаптция статьиЧитать полностью »