При разработке новых лекарств важно вовремя оценить конкурентную среду – какие препараты уже существуют или находятся в разработке для той же болезни (индикации). Такой анализ конкурентов обычно входит в due diligence проекта: инвесторы и фармкомпании вручную собирают данные из разных источников о всех потенциальных конкурентах целевого препарата.
Рубрика «llm» - 20
LLM-агенты против ручного ресерча: кейс Bioptic в биофарме
2025-08-26 в 9:35, admin, рубрики: ai-ассистент, Bioptic, llm, ml, агенты, Дороничев, ии-агенты, искусственный интеллект, машинное обучение, ФармаКак я автоматизировал мониторинг цен своей корзины на маркетплейсах и при чем тут LLM
2025-08-24 в 13:47, admin, рубрики: llm, маркетплейсы, машинное обучение, стартап, языковые моделиПривет! Маркетплейсы очень сильно изменили нашу жизнь, сделав ее супер удобной. Это классно, но думаю всем знакома картина, когда добавил товар в корзину, отвлекся, а он уже на 500р дороже. Или дешевле. Или вообще продается на косарь меньше на другом маркетплейсе. Ах да, как насчет «зачеркнутых выгодных» цен вида ̶1̶7̶0̶0̶0̶ 800р?
Все это превращает покупки в биржу (или большой рынок), где одни и те же товары уезжают разным людям по разным ценам. А если так, то значит это дело надо автоматизировать и хочу рассказать как это сделал я.
Темные лошадки ИИ – инференс LLM на майнинговых видеокартах Nvidia CMP 50HX, CMP 90HX
2025-08-24 в 12:11, admin, рубрики: 50HX, 90HX, CMP, fp16, llm, LM Studio, Nvidia, Ollama, искусственный интеллект, майнингСинтетические тесты показывают, что эти карты в 10 раз медленнее старых игровых. Но на практике с LLM они оказались на уровне RTX 2060/3060. Эта статья для тех, кто хочет сделать дешёвый LLM-сервер и любителей хардкорных экспериментов.
По ходу мы рассмотрим:
-
теоретические данные
-
условия для работы этих GPU
-
результаты практических тестов производительности
-
объяснение полученных противоречий
-
советы по небольшим доработкам (охлаждение, PCIexpress)
-
сравнение друг с другом и другими GPU
Введение
CLI-инструмент для фундаментального анализа акций с поддержкой LLM
2025-08-22 в 16:29, admin, рубрики: llm, python, акции, искусственный интеллект, финтех, фондовыйрынокВсем привет!
Я сделал CLI-инструмент для быстрой "фундаменталки" по акциям с добавочной аналитикой из 10-K через LLM. Он тянет данные из Yahoo Finance, дочитывает 10-K (edgartools + LLM), корректирует EV по fair-value, только страховщиков оценивает по "флоуту", делает SOTP по операционным сегментам и на базе квартилей выдаёт сигналы "КУПИ/ПРОДАЙ/НЕОПРЕДЕЛЁННО" - по метрикам, по группе и общий. Использует метрики: Forward P/E, P/FCF, EV/EBITDA.
Пример запуска:
git clone https://github.com/evgenyigumnov/ai-asset-screener.git
cd ai-asset-screener
pip install -e .
asset-ai --ticker=ADBE --group=BIG_TECH_COREМои впечатления от нового AI IDE — Qoder
2025-08-22 в 14:43, admin, рубрики: AI, IDE, llm, unity, среда разработкиAlibaba (у которых Qwen, AliExpress и Tmall) на днях представила Qoder — свою пока бесплатную альтернативу Cursor.
Я успел провести с ним сегодня свой рабочий день, и вот мои впечатления. Сравнивать его я буду с Windsurf, т.к. им пользовался дольше остальных.
Преимущества
Главная фича – на период беты он доступен полностью бесплатно. Но стоит поторопиться — вряд ли это продлится долго.
Доступны Top Tier модели, но Qoder не позволяет выбрать модель вручную — вместо этого он Читать полностью »
Вы неправильно поняли отчёт MIT об эффективности ИИ в корпорациях. Разбор от Venture Beat
2025-08-22 в 14:38, admin, рубрики: AI, artificial intelligence, llm, ИИ, искусственный интеллект, корпорации
Самая цитируемая статистика из нового отчётаЧитать полностью »
Почему провалился релиз GPT-5 и каковы перспективы настоящего open AI?
2025-08-22 в 11:40, admin, рубрики: chatgpt-4, llm, llm-модели, OpenAIПрошло уже две недели после выхода долгожданной GPT-5, которая, как казалось, должна была стать одной из главных вех в развитии AI индустрии. Но не стала — как бы ни оценивали эту модель, пессимистично или оптимистично, остается очевидным, что принципиальной разницы между ней и o4-mini, и даже DeepSeek R1 0528, нет - если говорить о качественном кратном отличии, которое ключевым образом меняло бы приложение этого AI к реальным задачам. Поэтому и воспринята новая модель была с разочарованием.
Справедливости ради стоит отметить, что как одна из многих GPT-5Читать полностью »
LLM-инференс в 20 раз быстрее, чем на GPU! Как подключить агента-кодера с CLINE и Cerebras
2025-08-22 в 9:56, admin, рубрики: AI, coding, llm, llm-агент, vibecoding, инференсХочешь, чтобы твой AI-ассистент для кодинга работал в 20 раз быстрее, чем на современных GPU? В этой статье покажу, как подключить Cerebras к CLINE — и получить мгновенные ответы от LLM.
Почему Cerebras в 20 раз быстрее, чем GPU
Компания Cerebras использует Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3) — самый большой и быстрый ИИ-чип в мире.
Основные фишки:
-
WSE-3: гигантский кремниевый чип, размером с CD-диск, 4 триллиона транзисторов и 900 000 ядер.
-
44 ГБ встроенной SRAM на самом кристалле → почти нет обмена с внешней памятью.
-
20 Пбайт/сЧитать полностью »
Люди-архиваторы, или как работают обратные аналогии
2025-08-21 в 13:16, admin, рубрики: AI, chain of thoughts, gpt, llm, архитектуры AI, ИИ, ИИ и машинное обучение, нейронные сети, нейросетиКогда‑то я посмотрел очень полезное видео про ML, где для аналогии нейронной сети приводилось понятие архиватора. Помню меня это впечатлило и определённо расширило кругозор. Странно, почему тогда я сразу не перенёс это на людей — скорее всего потому, что принято брать мозг за эталон и с него примерять разные наряды на искусственные нейронные сети, а не наоборот.
Как найти своё призвание за два года, а не за десять
2025-08-21 в 11:32, admin, рубрики: llm, ml, nlp, ИИ, карьера, образование, профессия, путь программистаСколько людей вы знаете, которые говорят: — Я работаю уже десять лет, но понимаю, что это вообще не моё.
Это происходит постоянно. Человек учится в бакалавриате, устраивается на первую работу, несколько лет работает, понимает, что не нравится, пробует другое место, потом ещё одно… И только к 35-40 годам начинает осознавать, что ему действительно интересно.
Проблема в том, что мир меняется слишком быстро, чтобы позволить себе такой долгий процесс поиска.
Но что, если можно сжать этот путь до двух лет?