Обновить

Моя лента

Тип публикации
Порог рейтинга
Уровень сложности
Предупреждение
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы настроить фильтры
Статья

ИИ снова закрывается: почему нейросети оказались на грани блокировок

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели67

ИИ снова закрывается. Пока мир следит за технологической войной чипов, Пекин и Вашингтон начали закрывать доступ к самому главному — готовым моделям. США уже убрали Claude Mythos из общего доступа, из-за рисков в кибербезопасности. 

Китай в свою очередь готовится заблокировать экспорт GLM, Qwen и DouBao. Добро пожаловать в эпоху «цифрового суверенитета», где нейросети официально признаны стратегическим оружием. Разбираемся, к чему приведет эта односторонняя прозрачность.

Читать далее

Новости

Статья

Топ вопросов с NLP собеседований: обучение LLM, prompt-engineering и alignment

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение15 мин
Охват и читатели90

На NLP/LLM собеседованиях часто проверяют не только знание архитектуры Transformer, но и понимание полного жизненного цикла современной LLM: как модель предобучается, почему обычная GPT-модель ещё не является удобным ассистентом, зачем нужен instruction tuning, как работает RLHF и что такое alignment, какие у него есть подводные камни.

В этой статье - чеклист по GPT-like моделям, prompt engineering, этапам обучения LLM и alignment. Это не полноценная лекция с нуля, а тренажёр перед техническим интервью: пройтись по ключевым определениям, увидеть типовые вопросы и закрыть пробелы в формулировках.

Содержание:

Краткая история развития LLM от GPT до ChatGPT

Техники промпт-инжениринга

Этапы обучения LLM

Alignment

Итоговый чеклист вопросов с собесов

Полезные материалы

Читать далее
Пост

Большинство объяснений машинного обучения начинаются с нейронов, весов или градиентного спуска. Но есть одна деталь, без которой вся эта конструкция вообще не работает.

Откуда модель вообще узнаёт, что ошиблась? Именно с этого, как мне кажется, и стоит начинать изучение машинного обучения. В новой части книги я попытался объяснить это максимально просто и без фраз вроде "нейросеть сама обучается". Разбираем, что такое ошибка, почему она превращается в loss-функцию, зачем вообще нужны MSE и Log Loss, и как несколько строк математики становятся тем самым сигналом, который заставляет модель становиться лучше. Loss-функции являются центральным механизмом обучения современных моделей машинного обучения.

Если давно хотели понять, что происходит "под капотом" современных AI-моделей – буду рад, если почитаете.

📖 https://apphp.gitbook.io/ai-dlya-php-razrabotchikov-intuitivno-i-na-praktike/chast-ii.-obuchenie-kak-optimizaciya/2.1-oshibka-loss-funkcii-i-zachem-oni-nuzhny

Теги:
0
Комментарии0
Новость

xAI переименована в SpaceXAI

Время на прочтение2 мин
Охват и читатели646

Стартап в сфере искусственного интеллекта xAI объявил о смене названия на SpaceXAI. Космическая компания SpaceX приобрела разработчика Grok в феврале этого года. C марта 2025 года в составе холдинга объединили компании xAI и X Corp. Таким образом теперь SpaceX теперь объединяет продукты космической компании, разработчика ИИ и социальной сети.

Читать далее
Новость

JetBrains добавляет командное управление ИИ-инструментами для разработки

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели745

JetBrains объявила о запуске JetBrains AI for Teams and Organizations — набора возможностей для команд и компаний, которые уже используют ИИ в разработке, но сталкиваются с разрозненными инструментами, контекстами и расходами.

Идея не в том, чтобы заставить всех разработчиков перейти на один ИИ-инструмент. Напротив, JetBrains делает ставку на более гибкую модель: разработчики продолжают работать в привычных IDE, терминальных агентах и внешних сервисах, а организация получает общий слой управления, контекста, политик и аналитики.

Узнать, что меняет JetBrains
Статья

Учимся писать свой Prometheus exporter на Go с нуля. Часть 1

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение18 мин
Охват и читатели2K

Чтобы измерять нагрузку, ошибки, задержки и потребление ресурсов, осознанно поддерживать SLO и настраивать алерты, не обойтись без Prometheus. Он принимает текстовый формат на HTTP-эндпоинте. Только вот Kafka, PostgreSQL, сетевое железо и Redis метрики по HTTP не отдают, либо понимают только JMX, SNMP и собственный REST API. Так что без переводчика не обойтись.

Всем привет! Я DevOps-разработчик из MTC Web Services. Этим материалом я открываю цикл из пяти постов, благодаря которому вы шаг за шагом напишете собственный Prometheus exporter с нуля на языке Go. Но просто написать код может и ИИ. Моя же цель — дать вам не только практическую, но и теоретическую основу, чтобы в будущем вы могли легко разработать свой exporter под любую задачу. 

Если вдруг вам уже знакома теория и важнее практика — заглядывайте в оглавление за практикой. В качестве примера я выбрал kafka_exporter: он покрывает несколько типов источников, позволяет реализовать паттерн Custom Collector и его легко тестировать локально. А еще есть много популярных kafka_exporter, с которыми мы сможем сравнить наш результат. Код буду коммитить в репозиторий.

Читать дальше
Новость

Аудиторию Steam оценили в 200 млн активных пользователей в месяц — в полтора раза больше, чем у PlayStation

Время на прочтение2 мин
Охват и читатели1.7K

Ежемесячная аудитория Steam может приближаться к 200 млн пользователей — по крайней мере, такой вывод следует из расчётов, которые автор GameDiscoverCo Саймон Карлесс опубликовал в своём выпуске информационного бюллетеня, а ресурс GamesRadar перепроверил собственными методами.

Читать далее
Статья

Kodacode релиз v1.0. Новая модель Koda pro основанная на GLM 5.2

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели2.2K

Мы сильно улучшили нашего агента в этом релизе и прокачали нашу топовую модель Koda pro в основе которой GLM 5.2. В момент первого запуска в нашем плагине даже не было режима «Агент», а сейчас он стал для нас основным. С момента запуска этого режима в прошлом сентябре мы накопили много опыта в создании кодового агента. В релизе 1.0 мы значительно улучшили агентность: обновили реализацию агентных инструментов, системный промпт и провели новую итерацию обучения моделей. В результате, на нашем бенче из задач, отобранных из SWE-bench Verified, на нашей старой версии Koda Pro метрики увеличились на 10%.

Модель              resolved/completed

Koda-pro old v9.8. 59%

Koda-pro (GLM5.2)            77.4%

claude-sonnet-5          78.8%

Koda Pro основанная на GLM 5.2 и близка по метрикам к топовым моделям.

Мы провели большое число замеров нашего агента с различными opensource-моделями. GLM 5.2 показала себя наилучшим образом. Также ещё подкрутили настройки под неё. Отдельная история — это оптимальный инференс модели и как её ужать в одну ноду. В итоге у нас получилось раскачать Koda Pro до уровня Claude Sonet 5.

Читать далее
Статья

Что такое сверхмассивные чёрные дыры, что о них знают астрономы и что пока не поняли

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение5 мин
Охват и читатели1.8K

В центре практически каждой наблюдаемой массивной галактики находится сверхмассивная чёрная дыра. Космический телескоп НАСА имени Джеймса Уэбба обнаружил, что некоторые из этих сверхмассивных чёрных дыр могут быть даже слишком большими для галактик, в которых они находятся, что ставит под сомнение представления астрономов об этих объектах и вызывает вопросы об их росте в ранней Вселенной. Астрономы по-прежнему исследуют многие ключевые вопросы, касающиеся этих загадочных и мощных объектов, и их изучение может помочь учёным понять, как формируются и растут галактики.

Я астроном, изучающий сверхмассивные чёрные дыры в других галактиках. Эти увлекательные астрономические объекты могут рассказать исследователям о том, как материя поглощается или выбрасывается из центра галактики и как это может влиять на другие процессы в галактике.

Читать далее
Статья

Как я искал себе читалку и придумал новый формат электронных книг для изучающих язык

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение17 мин
Охват и читатели2K

Небольшая история о том, как я искал для себя читалку, как в итоге придумал новый формат для электронных книг — и, главное, как я месяцами воевал с дешёвыми LLM, чтобы они генерировали этот формат без ошибок. Будет и про устройство формата, и про то, как он «затюнен» под копеечные модели, и про основные проблемы.

Читать далее
Статья

Три пульсометра на одном графике: кто из них врёт

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение10 мин
Охват и читатели2K

Я разрабатываю спортивный гаджет, и он умеет принимать пульс со стандартных BLE-датчиков с профилем Heart Rate. Датчиков у меня было три ...

Читать далее
Статья

Как я разработал легковесный Guardrails для русского языка

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение16 мин
Охват и читатели2.2K

В этой статье расскажу о том как я воплотил в реальность свою идею разработать легковесный prodaction guardrails. Расскажу что такое Guardrails, далее поделюсь основными компонентами lite-guardrails, его архитектурой, этапами разработки, настройкой observability, а также созданием документации по проекту.

🔥 Начинаем 🔥
Новость

Selectel и ИТМО запускают совместную компанию для развития ИИ-сервисов

Время на прочтение2 мин
Охват и читатели1.9K

Selectel и Национальный исследовательский университет ИТМО запускают совместное предприятие. Новая компания будет разрабатывать платформу для создания, внедрения и эксплуатации мультиагентных систем на базе больших языковых моделей.

Читать далее

Ближайшие события

Новость

MCP-сервер FinamTrade: как ИИ-ассистенты меняют интерфейс работы с брокерскими данными

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели1.8K

Ура, мы запустили MCP-сервер для нашей торговой платформы FinamTrade! Теперь наши клиенты могут подключать свои брокерские счета к ИИ-ассистентам, таким как ChatGPT или Claude, и мгновенно получать информацию о портфелях и счетах с помощью запросов на естественном языке.

Читать далее
Статья

Как маркетплейсы победили интернет-магазины и что будет дальше

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение17 мин
Охват и читатели2.2K

Помните интернет-магазины, где на странице контактов висел номер ICQ? Зелёный цветок показывал, что менеджер онлайн и может ответить на запрос.  А про квитанцию Сбербанка в способах оплаты? Её нужно было распечатать, заполнить и отнести в отделение. Та ещё интернет-торговля.

В 2000-х всё стало иначе. ICQ сменили на чаты поддержки. Квитанции ушли в музей. Потом Price.ru и первые прайс-агрегаторы уступили место маркетплейсам. Интерфейсы стали лучше, оплата быстрее, доставка привычнее. Сейчас уже виден следующий слой: товар может стать ответом AI-ассистента на запрос покупателя. А дальше начнётся новая борьба за то, какие товары попадут в ответ машины.

Привет, Хабр. Меня зовут Дмитрий Смирнов. Я более 20 лет занимаюсь развитием бизнеса в ритейле, FMCG и смежных отраслях. В этой статье хочу описать эволюцию ритейла не как историю красивых интерфейсов, а как историю потери контроля. Кто видит покупателя? Кто управляет карточкой? Кто решает, какой товар будет наверху? И что будет, когда первый контакт с покупателем уйдёт от маркетплейса к AI-ассистенту?

Читать далее
Статья

Нейросеть — плохой калькулятор, и это не баг

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели1.9K

Коллега прислал скриншот: попросил модель перемножить два шестизначных числа, та выдала ответ мгновенно, уверенно и с ошибкой аккурат в середине числа — первые и последние цифры правильные, серединка выдуманная. Подпись под скриншотом была короткая: «И вот этому мы доверяем юнит-экономику?» Вопрос риторический, но он вскрывает недопонимание, которое я встречаю постоянно, в том числе у технарей: от языковой модели ждут поведения калькулятора, а потом обижаются. Давайте разберём, почему арифметика для LLM — противоестественное занятие, почему она при этом «иногда работает» и что индустрия с этим делает. Спойлер: делает, и довольно успешно, просто не там, где кажется.

Начать придётся с банальности, которую все знают и мало кто продумывает до конца: языковая модель предсказывает следующий токен, а не исполняет алгоритм. Умножение в столбик — это процедура: разряды, переносы, промежуточные суммы, строгий порядок операций. Процессор её исполняет, школьник исполняет, а трансформер за один проход — нет: он порождает текст, похожий на правильный ответ, опираясь на статистику виденных примеров. Для коротких чисел этой статистики навалом — таблица умножения и мелкая арифметика встречаются в обучающих данных миллионы раз, поэтому «7 × 8» модель выдаёт безошибочно. Но это работа памяти, а не вычислителя: примерно как вы отвечаете «пятьдесят шесть», не перемножая ничего в голове. С ростом разрядности похожие примеры из данных заканчиваются, и модель начинает делать то, что умеет, — правдоподобно продолжать. Отсюда фирменный почерк ошибок: верные крайние цифры (их проще выучить как паттерн) и каша в середине, где нужно честно тащить переносы.

Читать далее
Пост

Cтaтья «BotSharp изнyтpи: ищeм cлaбыe мecтa в кoдe ИИ‑плaтфopмы нa.NET»

Пpинятo cчитaть, чтo в AI и ML бeз Python никyдa, a.NET — этo иcключитeльнo иcтopия пpo enterprise, вeб‑paзpaбoткy и гeймдeв. Ho пpoeкт BotSharp гoтoв пocпopить c этим cтepeoтипoм, пpeдлaгaя ИИ‑плaтфopмy нa экocиcтeмe Microsoft.

Mы peшили зaглянyть пoд кaпoт BotSharp и пpoвepить, какие ошибки есть в его иcxoдном кoде.

Теги:
0
Комментарии0
Статья

Как я подключал к нейросетям своего деда, который распечатывает электронные письма

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели2K

Моему деду восемьдесят два. Инженер, пятьдесят лет стажа, из них последние пятнадцать — в почётной должности «внук, почини интернет». Excel он уважает, мессенджеры терпит, а важные электронные письма распечатывает и складывает в шкаф — «чтобы было». Прошлой зимой он посмотрел по телевизору сюжет про искусственный интеллект и спросил меня, правда ли, что «эта штука пишет документы». Я сказал: правда. Он сказал: покажи. Дальше начались три месяца полевого эксперимента, из которого я вынес больше, чем из иных рабочих проектов, — потому что смотреть, как с технологией разбирается человек без наших рефлексов, оказалось поучительнее любых статей про UX.

Первая попытка провалилась образцово. Я открыл ему чат — тогда это был ChatGPT через мой аккаунт, но с тем же успехом это мог быть GigaChat или что угодно ещё, — развернул экран и гордо сказал: пиши что хочешь. Дед посмотрел на пустое поле, потом на меня и задал вопрос, который я теперь считаю главным вопросом всей потребительской ИИ-индустрии: «А что писать-то?» Я ответил худшим из возможных способов: «Да что угодно!» Он пожал плечами, набрал двумя пальцами «здравствуйте» и получил в ответ три абзаца доброжелательной пустоты. На этом сеанс закончился. «Болтливая, — резюмировал он. — Как справочная, только справок не даёт».

Разбор полётов занял у меня пару недель, и главный вывод был неприятным для моего самолюбия: проблема не в дедушке. Пустое поле пугает не тех, кто глуп, а тех, кто аккуратен. Он инженер старой школы; для него система без документации — неисправная система. Он всю жизнь работал с системами, у которых есть паспорт, режимы и допуски, и предложение «пиши что хочешь» звучит для него не как свобода, а как «инструкция утеряна, действуй на свой страх и риск». Добавьте сюда два классических страха поколения: «я нажму не то и сломаю» и «оно всё запоминает» — второй, кстати, не такой уж иррациональный, если почитать пользовательские соглашения. В общем, свободный чат разбился о совершенно здравую осторожность.

Читать далее
Новость

Tesla запустила конкурс стартапов Cell Giga Challenge для расширения производства аккумуляторных элементов в Берлине

Время на прочтение2 мин
Охват и читатели1.6K

Tesla запустила конкурс стартапов Cell Giga Challenger для расширения производства аккумуляторных элементов на гигафабрике в Берлине. Американский автопроизводитель реализует эту программу на фоне наращивания выпуска  аккумуляторных ячеек Tesla 4680 до запланированного уровня в 18 ГВт⋅ч ежегодно. Достижение этой цели сделает гигафабрику одним из крупнейших предприятий по производству элементов питания в Европе.

Читать далее
Новость

Премия «Хакатоны России 2026»: кто победил. Итоги вечера и полный список лауреатов

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели1.5K

Привет! 3 июля в Москве мы третий раз вручили Премию «Хакатоны России». Один вечер, шесть блоков, 35 номинаций — и целый год индустрии, спрессованный в несколько часов на сцене.

Внутри — полный список лауреатов до последней строчки. Кто забрал «Хакатон года» с 3514 участниками в пяти городах. Кто дебютировал так, что взял награду с первого запуска и многие другие хакатоны и IT-соревнования!

Плюс два новых блока Премии: про людей, которые тащат движение на себе, и про корпоративные хакатоны. А ещё — запуск платформы «Хакос» и первой студенческой CTF-Лиги.

Разбираем по блокам: масштаб и влияние, форматы и темы, ИИ и вайбкодинг, геймджемы, CTF. С цифрами, призовыми фондами и объяснением, за что именно суммарное мнение экспертов — включая вторые и третьи места.

Читать далее
1
23 ...