
(upd: Название обновлено для лучшего соответствия содержанию статьи. Прошлое название: Нескромные следствия скромной аксиомы или теоретические основы попаданчества)

(upd: Название обновлено для лучшего соответствия содержанию статьи. Прошлое название: Нескромные следствия скромной аксиомы или теоретические основы попаданчества)
Проблема усталости от ИИ назревала давно.
Фотограф: Андрей Рудаков/Bloomberg

Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.
Меня зовут ВандерЧитать полностью »
Новое исследование учёных из Университета штата Аризона показывает: знаменитое «цепочечное рассуждение» (Chain-of-Thought, CoT) в больших языковых моделях (LLM) скорее похоже на «хрупкий мираж», чем на проявление подлинного интеллекта. Эта работа продолжает традицию критического анализа глубины рассуждений LLM, но в отличие от предыдущих исследований предлагает уникальный взгляд через призму «распределения данных», который позволяет понять, где и почему CoT систематически даёт сбой.
Дисклеймер: это вольная адаптция Читать полностью »
Доброго времени суток, «Хабр»!
Вероятно, многим уже известно, что современные нейронные сети способны обрабатывать изображения в качестве входящего запроса. Пользователи активно применяют эту возможность, загружая фото с заданиями или вопросами, — особенно часто так поступают учащиеся школ и вузов, получая от нейросети готовые решения задач или правильные ответы на интересующие вопросы.
Сегодня я рассмотрю перечень нейросетей и сервисов, проверю их на фотографиях с разными форматами заданий и постараюсь подсказать, какие из них лучше всего подходят для распознавания текста с изображений.
Использование ИИ проникло уже во все возможные сферы в ИТ. Мы применяем LLM модели как через Web так и подключая через специальный API в программном коде. Запускаем агентов кодогенерации и реализации других практических задач через специальные плагины или отдельные приложения. Рассмотрим ещё один интерфейс работы с GenAI — командную строку. Сразу предупрежу, мы не будем рассматривать код-агенты вроде Claude Code или AI-терминалы вроде Warp.
Данная статья была написана для крупнейшего сообщества цифровых управленцев я-ИТ-ы. Ее основная цель — дать тем, на чьих плечах сейчас лежит ответственность за выстраивание ИТ-инфраструктуры компаний, понимание технологического «сегодня» в сфере искусственного интеллекта (ИИ), решений, технологий, которые применяются и уже дают результат. И, что самое важное, обозначить вектор развития для понимания технологического «завтра», чтобы инфраструктура и процессы строились с учетом всех изменений, происходящих в этой весьма динамичной сфере.
Привет, я Маша, дизайнер в креативной студии Клайбер. В своей работе я часто использую нейросети и стараюсь следить за всеми новостями и тенденциями. Однако в последнее время я заметила, что использование AI в дизайне стало повсеместным и многим уже приелось.
Помните, как год-два назад мы удивлялись нейросетям? А сегодня использование ИИ уже всем надоело и почти стало антитрендом.