Всем привет! На Хабре регулярно появляются посты, так или иначе затрагивающие область права: от мировых антимонопольных споров до инициатив отечественных регуляторов. Но за громкими кейсами остается незамеченной другая интересная область — работа обычных юридических департаментов. В этой статье мы будем этот пробел восполнять: поделимся тем, как с помощью LLM анализировать поток из сотен договоров в ракурсе рисков и экономить на этом в год сотни часов работы юристов.
Рубрика «llm» - 2
Анализ договорных рисков при помощи искусственного интеллекта
2026-03-01 в 10:46, admin, рубрики: llm, анализ рисков, искусственный интеллектВоздействие генеративного ИИ на окружающую среду
2026-03-01 в 10:15, admin, рубрики: llm, MIT, sustainability, генеративный ии, дата-центры, искусственный интеллект, перевод, устойчивое развитие, экологический след, энергопотреблениеБыстрое развитие и внедрение мощных генеративных моделей искусственного интеллекта сопровождается экологическими последствиями, включая увеличение спроса на электроэнергию и потребления воды.
Адам Зеве | MIT News
17 января 2025 г.
Выбор готового ИИ чат-бота: почему мы в результате написали своего гибридного агента
2026-02-28 в 14:15, admin, рубрики: llm, rag ai, искусственный интеллект, чатботНебольшая история о том, как мы искали чат-бота на рынке, но не нашли и построили гибридную систему (правила + ИИ), которая обходится в ~5 000 руб. в месяц.
Какой подход подойдет вам?
Краткий итог нашего изучения рынка и создания собственного бота (почему это так - читайте ниже):
Промпт-бот (500 ₽ фриланс + 50 000 ₽/месяц API):
Читать полностью »
От микроменеджмента до автопилота: 4 стадии рефакторинга AI-кода на примере десктопного приложения
2026-02-26 в 9:01, admin, рубрики: cursor, llm, python, qt, архитектура по, вайбкодинг, искусственный интеллект, рефакторинг, технический долг, чистая архитектура
Реддит и ХабрЧитать полностью »
Я два месяца платил 300к человеку, который тихо скармливал мои задачи в ChatGPT
2026-02-25 в 9:15, admin, рубрики: chatgpt, github copilot, golang, llm, teamlead, качество кода, найм разработчиков, собеседование it, управление командой, фейк-опытУ меня небольшая продуктовая команда, 12 человек, пилим B2B-логистику. Go, React, PostgreSQL, всё на кубере. Предметка скучная снаружи, но внутри — ад: у каждого перевозчика свой API, и каждый API как будто писали в пятницу вечером. У СДЭК поле tariff_code в одном эндпоинте строка, а в другом число, я до сих пор не понимаю почему, и никто там не понимает, я спрашивал.
Large-v3 на Ryzen 5500U: как я оцифровал архив диктофонных записей без GPU и облаков
2026-02-24 в 16:15, admin, рубрики: Gradio, llm, open source, python, ryzen, WhisperX, автоматизация, искусственный интеллект, машинное обучение, транскрибацияУ многих из нас есть «кладбище» аудиозаписей: интервью, лекции, длинные совещания. Когда мой архив перевалил за сотню часов, я понял, что пора что-то менять. Облачные сервисы либо кусаются по цене, либо выдают «кашу» без нормальной пунктуации и разделения спикеров.
В этой статье я расскажу, как собрал локальный конвейер на базе WhisperX, почему 40 ГБ оперативной памяти важнее мощной видеокарты и как метод «вайб-кодинга» помог мне превратить одиночный скрипт в модульное приложение с пакетной обработкой.
Почему не ванильный Whisper?
Оригинальный Whisper от OpenAI хорош, но для моих задач у него было три фатальных недостатка:
История о том, как я устал от галлюцинаций ИИ и собрал инструкцию для нейронки
2026-02-24 в 11:16, admin, рубрики: ai agent, llm, prompt engineering, галлюцинации ИИ, ИИ, инструкция для ИИ, нейросети, промпты, системный промпт, эпистемическая честностьЛичный опыт, 14 версий и эволюция от «просто не ври» до адаптивного Deep Compute Engine
Вступление: Всё началось с боли
Делал свой проект с помощью нейросети. Всё шло хорошо, пока не начались они. Галлюцинации.
Сначала это было смешно: «Сэр, функция asyncio.gather() принимает 5 аргументов» (принимает *coros). Потом перестало: код не работает, время уходит, итерация за итерацией я объясняю агенту, что он только что выдумал параметр.
В какой-то момент я понял: проблема не в модели. Проблема в том, как я с ней разговариваю.
Так родилась INSTRUCTION_GENTLEMANЧитать полностью »
Как нам перегрузили производство из-за нейронки
2026-02-24 в 7:00, admin, рубрики: llm, бизнес-процессы, логистика, обработка заказов, ошибки, пробники, программа лояльности, производство, факапы
Дано: пользователи не знают, что делать с нейросетями. Это известная проблема. Если им не дать прикладной интерфейс, они не понимают, что можно почти всё.
Я дал 100 AI-агентам равный бюджет — они изобрели кредиты под 15%
2026-02-23 в 9:54, admin, рубрики: ai-агенты, claude, emergent behavior, llm, python, кредитная система, мультиагентные системы, экономическая симуляция, эмерджентностьМеня давно интересовала тема emergent behavior в мультиагентных системах. Все пишут про AI-агентов, которые пишут код или отвечают на письма. Я хотел другое: что будет, если дать агентам абстрактную цель и ограниченные ресурсы? Будут ли они сотрудничать? Конкурировать?
Гипотеза была скромная: агенты научатся как-то распределять задачи.
Реальность оказалась… ну, другой.
Сетап
Железо: VPS на Hetzner, 8 vCPU AMD EPYC, 32GB RAM, Ubuntu 22.04. Без GPU — агенты только дёргают API, считать нечего. Redis 7.2.3 для message board. Python 3.11.