Сегодня появляется все больше и больше приложений на основе больших языковых моделей — условным чат-ботом в Telegram уже никого не удивить. В рамках обучения в магистратуре AI Talent Hub мне не раз приходилось разрабатывать такие приложения с использованием ChatGPT или GigaChat. В этой статье я расскажу о полезном инструменте для работы с LLM - мы рассмотрим главные возможности фреймворка LangChain, а также методы мониторинга и проверки качества существующего приложения с ИИ.
Рубрика «ml» - 19
Все, что нужно для создания приложений с LLM: обзор возможностей LangChain
2025-06-23 в 15:36, admin, рубрики: LangChain, llm, ml, nlp, машинное обучениеКак собрать компьютер для нейросетей: ИИ на службе у человека
2025-06-19 в 8:14, admin, рубрики: AI, llm, ml, xcom-shop, нейросети, сборка пк
Компьютер для работы с ИИ — как Восток – дело тонкое. Это не игровая сборка и не печатная машинка, которую обычно берут в офис. Чтобы собрать ПКЧитать полностью »
Почему гуманоидные роботы — не пустохайп, а прорыв робототехники
2025-06-19 в 4:50, admin, рубрики: AI, bostondynamics, figure, ml, tesla bot, искусственный интеллект, роботыВ рунете про гуманоидов почти не говорят. Ну пока я не начну. Начинаю.
Раз за разом корпорации вроде Nike, Boeing, Adidas сливают десятки миллионов на “жестяных” роботов. Заканчивается это не всегда, но часто демонтажом линий и рабской эксплуатацией наймом низкоквалифицированных людей. Почему гуманоидные роботы могут переломить ситуацию.
Универсальность против специализации. Новая парадигма.
-
MP3 плеер
-
GPS навигатор
-
Будильник
-
Фотоаппарат
Вот далеко не полный список вещей, что заменил смартфон (точнее их ещё используют, но редко и ситуативно) Читать полностью »
RAG на практике: чат-бот для корпоративной вики
2025-06-18 в 12:35, admin, рубрики: ml, rag, ИИ, чат-ботПривет! Меня зовут Алиса, я руковожу командой машинного обучения в Банки.ру и занимаюсь проектами, связанными с внедрением ИИ. В этой статье расскажу, как мы создавали чат-бота для работы с внутренней документацией: какие задачи решали, с какими сложностями столкнулись, что сработало, а что — нет. Надеюсь, наш опыт окажется полезным тем, кто только начинает путь или уже в процессе — возможно, это поможет сэкономить время и нервы.
Предпосылки создания бота
Как обучают ИИ: без формул, но с котами
2025-06-18 в 9:22, admin, рубрики: Generative Art, generative models, ml, self-supervised, генеративные модели, искусственный интеллект, научпоп, обучение нейронных сетей, парадигмы
Что такое машинное обучение и как оно вообще «учится»? Чем это отличается от обычного программирования с if, for и «всё работает, пока не трогаешь»? А где заканчиваются понятные алгоритмы и начинается чёрный ящик вроде ChatGPT?
Разбираемся с суффиксами квантования LLM: что на самом деле значат Q4_K_M, Q6_K и Q8_0
2025-06-16 в 17:15, admin, рубрики: AI, llm, llm-архитектура, llm-модели, llm-приложения, ml, ИИ, ИИ и машинное обучение, искусственный интеллект, квантование
Привет!
Читать полностью »
Провал роботизации Nike, и почему гуманоиды важны
2025-06-14 в 4:47, admin, рубрики: AI, elonmusk, ml, tesla, роботыТак доказывает их производитель.
Как устроены LLM-агенты: архитектура, планирование и инструменты
2025-06-12 в 8:07, admin, рубрики: AI, LangChain, llm, ml, Ollama, selectel, агенты, большие языковые модели, машинное обучение
Всем привет! С вами Кирилл Филипенко, сисадмин из Selectel, и сегодня мы погрузимся в тему LLM-агентов. Сейчас об этих самых «агентах» кричат буквально из каждого утюга, поэтому пришло время наконец-то разобраться, что это такое, как они работают и с чем их, собственно, едят. Прыгайте под кат, будет интересно!Читать полностью »
Никто не читает старые статьи… базу, так сказать, основу…
2025-06-11 в 13:40, admin, рубрики: ml, наука, разбор, статьиМного авторов так или иначе рассказывают о статьях в ML-сообществе, но большинство из них популярны, потому что являются хорошими опытными специалистами, а значит в своё время прошли все базовые статьи и могут себе позволить рассказывать только о новинках в сообществе. Что же делать молодым специалистам, которые действительно хотят разобраться, но ещё не читали ту самую базу?.. так сказать, основу...
Для себя и, надеюсь, кого-то ещё, я предлагаю эти три разбора, на мой взгляд, основополагающих статей мира ML. Приятного прочтения.
Обнаружение новых небесных объектов с помощью ML: стартап СТРАЖ для астрономов
2025-06-11 в 9:00, admin, рубрики: ml, астрономия, магистратура, машинное обучение. нейросети, новые звезды, облачная инфраструктура, облачные технологии, студенческий стартап«Страж» — это первая в России ML-система для обнаружения и классификации переменных звезд на базе сразу нескольких разнотипных нейросетей. Она уже на этапе прототипа способна анализировать данные обсерваторий с точностью до 98% и скоростью в 5 раз выше ручной обработки.
Работая с огромными массивами данных, «Страж» упрощает и ускоряет обработку снимков звездного неба, на которых могло притаиться потенциальное открытие. Проект реализован при технологической поддержке облачной платформы Yandex Cloud.