#artificial_intelligence — Public Fediverse posts

Искусственный интеллект и «стены памяти»: начало Software-Defined Memory?

С 1947 года, когда появилась первая память с произвольным доступом — трубка Уильямса, — базовый принцип хранения данных в оперативной памяти фундаментально почти не изменился. За это время процессоры стали на порядки быстрее, но по-прежнему значительную часть времени они тратят на ожидание данных. Этот разрыв известен как «стена памяти» (Memory Wall), и именно он всё сильнее влияет на экономику современной инфраструктуры. Достаточно посмотреть, какую долю в стоимости сервера сегодня занимает RAM. Мы покупаем терабайты памяти, но существенная её часть нередко остаётся «холодной»: ресурсы зарезервированы, потребляют энергию и стоят дорого, но используются далеко не полностью. В эпоху дефицита памяти, in-memory-приложений, искусственного интеллекта и других высоконагруженных систем такая неэффективность обходится слишком дорого. А что, если эффективный объём доступной памяти можно заметно увеличить за считаные минуты — без замены оборудования? В этой статье я коротко пройду по истории RAM, объясню, почему проблема Memory Wall стала особенно острой именно сейчас, и покажу, к какой новой вехе может привести подход, который условно можно назвать Software-Defined Memory. Разберем, как технологии MEXT используют AI для оптимизации инфраструктуры под AI- и data-intensive-нагрузки. Спойлер: иногда, чтобы «увеличить» память, не нужно покупать новую — достаточно радикально лучше использовать ту, что уже установлена.

https://habr.com/ru/articles/1014104/

#Стена_памяти_Memory_Wall #Software_defined_memory #MEXT #зомбипамять #оперативная_память #linux #виртуализация_памяти #высоконагруженные_системы #оптимизация_памяти #artificial_intelligence

Искусственный интеллект и «стены памяти»: начало Software-Defined Memory?

С 1947 года, когда появилась первая память с произвольным доступом — трубка Уильямса, — базовый принцип хранения данных в оперативной памяти фундаментально почти не изменился. За это время процессоры стали на порядки быстрее, но по-прежнему значительную часть времени они тратят на ожидание данных. Этот разрыв известен как «стена памяти» (Memory Wall), и именно он всё сильнее влияет на экономику современной инфраструктуры. Достаточно посмотреть, какую долю в стоимости сервера сегодня занимает RAM. Мы покупаем терабайты памяти, но существенная её часть нередко остаётся «холодной»: ресурсы зарезервированы, потребляют энергию и стоят дорого, но используются далеко не полностью. В эпоху дефицита памяти, in-memory-приложений, искусственного интеллекта и других высоконагруженных систем такая неэффективность обходится слишком дорого. А что, если эффективный объём доступной памяти можно заметно увеличить за считаные минуты — без замены оборудования? В этой статье я коротко пройду по истории RAM, объясню, почему проблема Memory Wall стала особенно острой именно сейчас, и покажу, к какой новой вехе может привести подход, который условно можно назвать Software-Defined Memory. Разберем, как технологии MEXT используют AI для оптимизации инфраструктуры под AI- и data-intensive-нагрузки. Спойлер: иногда, чтобы «увеличить» память, не нужно покупать новую — достаточно радикально лучше использовать ту, что уже установлена.

https://habr.com/ru/articles/1014104/

#Стена_памяти_Memory_Wall #Software_defined_memory #MEXT #зомбипамять #оперативная_память #linux #виртуализация_памяти #высоконагруженные_системы #оптимизация_памяти #artificial_intelligence

Искусственный интеллект и «стены памяти»: начало Software-Defined Memory?

С 1947 года, когда появилась первая память с произвольным доступом — трубка Уильямса, — базовый принцип хранения данных в оперативной памяти фундаментально почти не изменился. За это время процессоры стали на порядки быстрее, но по-прежнему значительную часть времени они тратят на ожидание данных. Этот разрыв известен как «стена памяти» (Memory Wall), и именно он всё сильнее влияет на экономику современной инфраструктуры. Достаточно посмотреть, какую долю в стоимости сервера сегодня занимает RAM. Мы покупаем терабайты памяти, но существенная её часть нередко остаётся «холодной»: ресурсы зарезервированы, потребляют энергию и стоят дорого, но используются далеко не полностью. В эпоху дефицита памяти, in-memory-приложений, искусственного интеллекта и других высоконагруженных систем такая неэффективность обходится слишком дорого. А что, если эффективный объём доступной памяти можно заметно увеличить за считаные минуты — без замены оборудования? В этой статье я коротко пройду по истории RAM, объясню, почему проблема Memory Wall стала особенно острой именно сейчас, и покажу, к какой новой вехе может привести подход, который условно можно назвать Software-Defined Memory. Разберем, как технологии MEXT используют AI для оптимизации инфраструктуры под AI- и data-intensive-нагрузки. Спойлер: иногда, чтобы «увеличить» память, не нужно покупать новую — достаточно радикально лучше использовать ту, что уже установлена.

https://habr.com/ru/articles/1014104/

#Стена_памяти_Memory_Wall #Software_defined_memory #MEXT #зомбипамять #оперативная_память #linux #виртуализация_памяти #высоконагруженные_системы #оптимизация_памяти #artificial_intelligence

Искусственный интеллект и «стены памяти»: начало Software-Defined Memory?

С 1947 года, когда появилась первая память с произвольным доступом — трубка Уильямса, — базовый принцип хранения данных в оперативной памяти фундаментально почти не изменился. За это время процессоры стали на порядки быстрее, но по-прежнему значительную часть времени они тратят на ожидание данных. Этот разрыв известен как «стена памяти» (Memory Wall), и именно он всё сильнее влияет на экономику современной инфраструктуры. Достаточно посмотреть, какую долю в стоимости сервера сегодня занимает RAM. Мы покупаем терабайты памяти, но существенная её часть нередко остаётся «холодной»: ресурсы зарезервированы, потребляют энергию и стоят дорого, но используются далеко не полностью. В эпоху дефицита памяти, in-memory-приложений, искусственного интеллекта и других высоконагруженных систем такая неэффективность обходится слишком дорого. А что, если эффективный объём доступной памяти можно заметно увеличить за считаные минуты — без замены оборудования? В этой статье я коротко пройду по истории RAM, объясню, почему проблема Memory Wall стала особенно острой именно сейчас, и покажу, к какой новой вехе может привести подход, который условно можно назвать Software-Defined Memory. Разберем, как технологии MEXT используют AI для оптимизации инфраструктуры под AI- и data-intensive-нагрузки. Спойлер: иногда, чтобы «увеличить» память, не нужно покупать новую — достаточно радикально лучше использовать ту, что уже установлена.

https://habr.com/ru/articles/1014104/

#Стена_памяти_Memory_Wall #Software_defined_memory #MEXT #зомбипамять #оперативная_память #linux #виртуализация_памяти #высоконагруженные_системы #оптимизация_памяти #artificial_intelligence

[Перевод] Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом

“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем. Когда команды активно используют инструменты для генерации кода с помощью ИИ, возникают определенные издержки, которые не отражаются в показателях производительности. Особенно это касается случаев, когда проверка всего кода, генерируемого ИИ, становится утомительной. Эти издержки накапливаются постепенно, и в конечном итоге их приходится оплачивать — с процентами. Это называется “долг понимания” или “когнитивный долг” .

https://habr.com/ru/articles/1016680/

#code_quality #ai #artificial_intelligence #technical_debt #сomprehension_debt #качество_кода #ии #искусственный_интеллект #технический_долг #долг_понимания

[Перевод] Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом

“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем. Когда команды активно используют инструменты для генерации кода с помощью ИИ, возникают определенные издержки, которые не отражаются в показателях производительности. Особенно это касается случаев, когда проверка всего кода, генерируемого ИИ, становится утомительной. Эти издержки накапливаются постепенно, и в конечном итоге их приходится оплачивать — с процентами. Это называется “долг понимания” или “когнитивный долг” .

https://habr.com/ru/articles/1016680/

#code_quality #ai #artificial_intelligence #technical_debt #сomprehension_debt #качество_кода #ии #искусственный_интеллект #технический_долг #долг_понимания

[Перевод] Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом

“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем. Когда команды активно используют инструменты для генерации кода с помощью ИИ, возникают определенные издержки, которые не отражаются в показателях производительности. Особенно это касается случаев, когда проверка всего кода, генерируемого ИИ, становится утомительной. Эти издержки накапливаются постепенно, и в конечном итоге их приходится оплачивать — с процентами. Это называется “долг понимания” или “когнитивный долг” .

https://habr.com/ru/articles/1016680/

#code_quality #ai #artificial_intelligence #technical_debt #сomprehension_debt #качество_кода #ии #искусственный_интеллект #технический_долг #долг_понимания

[Перевод] Долг понимания — скрытая цена кода, сгенерированного искусственным интеллектом

“Долг понимания” (comprehension debt) — это скрытая цена, которую человеческий интеллект и память платят в результате чрезмерной зависимости от ИИ и автоматизации. Для инженеров это особенно актуально в сфере разработки агентных систем. Когда команды активно используют инструменты для генерации кода с помощью ИИ, возникают определенные издержки, которые не отражаются в показателях производительности. Особенно это касается случаев, когда проверка всего кода, генерируемого ИИ, становится утомительной. Эти издержки накапливаются постепенно, и в конечном итоге их приходится оплачивать — с процентами. Это называется “долг понимания” или “когнитивный долг” .

https://habr.com/ru/articles/1016680/

#code_quality #ai #artificial_intelligence #technical_debt #сomprehension_debt #качество_кода #ии #искусственный_интеллект #технический_долг #долг_понимания

Испанский в кармане: Архитектура Telegram-бота с локальным Whisper.cpp, AI-диалогами и оценкой произношения

Привет, Хабр! Меня зовут Vlad, я начинающий Python‑разработчик и энтузиаст изучения языков. Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота‑самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было. Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram‑бота, который: 1. Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API. 2. Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном. 3. Поддерживает живой диалог через LLM, исправляя ошибки на лету. 4. Работает быстро и экономно на слабом VPS. В этой статье я подробно разберу архитектуру проекта, покажу, как интегрировать бинарный whisper.cpp в асинхронный aiogram 3.x, реализую алгоритм оценки речи и расскажу про управление состояниями (FSM). Под капотом — Python, нейросети и немного магии.

https://habr.com/ru/articles/1014888/

#Python #Telegram_Bot #Aiogram #Whisper #Speech_Recognition #Machine_Learning #NLP #Artificial_Intelligence #Асинхронность #Испанский_язык

Испанский в кармане: Архитектура Telegram-бота с локальным Whisper.cpp, AI-диалогами и оценкой произношения

Привет, Хабр! Меня зовут Vlad, я начинающий Python‑разработчик и энтузиаст изучения языков. Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота‑самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было. Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram‑бота, который: 1. Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API. 2. Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном. 3. Поддерживает живой диалог через LLM, исправляя ошибки на лету. 4. Работает быстро и экономно на слабом VPS. В этой статье я подробно разберу архитектуру проекта, покажу, как интегрировать бинарный whisper.cpp в асинхронный aiogram 3.x, реализую алгоритм оценки речи и расскажу про управление состояниями (FSM). Под капотом — Python, нейросети и немного магии.

https://habr.com/ru/articles/1014888/

#Python #Telegram_Bot #Aiogram #Whisper #Speech_Recognition #Machine_Learning #NLP #Artificial_Intelligence #Асинхронность #Испанский_язык

Испанский в кармане: Архитектура Telegram-бота с локальным Whisper.cpp, AI-диалогами и оценкой произношения

Привет, Хабр! Меня зовут Vlad, я начинающий Python‑разработчик и энтузиаст изучения языков. Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота‑самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было. Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram‑бота, который: 1. Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API. 2. Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном. 3. Поддерживает живой диалог через LLM, исправляя ошибки на лету. 4. Работает быстро и экономно на слабом VPS. В этой статье я подробно разберу архитектуру проекта, покажу, как интегрировать бинарный whisper.cpp в асинхронный aiogram 3.x, реализую алгоритм оценки речи и расскажу про управление состояниями (FSM). Под капотом — Python, нейросети и немного магии.

https://habr.com/ru/articles/1014888/

#Python #Telegram_Bot #Aiogram #Whisper #Speech_Recognition #Machine_Learning #NLP #Artificial_Intelligence #Асинхронность #Испанский_язык

Испанский в кармане: Архитектура Telegram-бота с локальным Whisper.cpp, AI-диалогами и оценкой произношения

Привет, Хабр! Меня зовут Vlad, я начинающий Python‑разработчик и энтузиаст изучения языков. Недавно я столкнулся с классической проблемой полиглота‑самоучки: учебники дают теорию, аудиокурсы — пассивное восприятие, но нет главного — обратной связи по произношению. Репетиторы дороги, а разговорные клубы требуют уровня, которого у меня еще не было. Я решил закрыть эту боль кодом. Моя цель была амбициозной: создать Telegram‑бота, который: 1. Слушает голосовые сообщения и распознает речь без дорогих облачных API. 2. Оценивает точность произношения в процентах, сравнивая с эталоном. 3. Поддерживает живой диалог через LLM, исправляя ошибки на лету. 4. Работает быстро и экономно на слабом VPS. В этой статье я подробно разберу архитектуру проекта, покажу, как интегрировать бинарный whisper.cpp в асинхронный aiogram 3.x, реализую алгоритм оценки речи и расскажу про управление состояниями (FSM). Под капотом — Python, нейросети и немного магии.

https://habr.com/ru/articles/1014888/

#Python #Telegram_Bot #Aiogram #Whisper #Speech_Recognition #Machine_Learning #NLP #Artificial_Intelligence #Асинхронность #Испанский_язык

Графы знаний в юридическом домене: как не потерять сложность при построении RAG-системы

Ни одна современная AI-система в юридическом домене не обходится без RAG: юридические данные слишком специфичны, слишком изменчивы и никогда слишком редко составляли значимую часть обучающей выборки LLM, чтобы доверять ей без внешней базы знаний. Обычно при построении RAG-системы используют модуль поиска, основанный на векторных БД. Однако в таких сложно организованных областях знаний, как юридическая, архитектура, основанная на поиске в хранилище "плоских" эмбеддингов, может не справиться. Векторный поиск позволяет находить семантически близкие (схожие) фрагменты текстов, тогда как юридический домен также требует понимания многочисленных связей между сущностями , рассеянными по множеству документов . Кажется, что область знаний, организованная таким образом, идеально может быть представлена в виде графа знаний, особенно после появления современных инструментов, позволяющих автоматически строить такие графы на тысячах документов и использовать их в качестве хранилища знаний для RAG-систем. Однако все имеет свою цену: неполнота или неточность построенного графа может свести на нет все вложенные ресурсы и оставить вас с системой, которая хуже "наивного" векторного поиска. Какие преимущества поиска по графу знаний по сравнению с классическим векторным поиском, а также каковы критерии, когда использование графового поиска действительно необходимо для построения RAG-системы в юридическом домене?

https://habr.com/ru/articles/1012556/

#RAG #retrievalaugmented_generation #ai #artificial_intelligence #llm #large_language_models #vector_database #graph_database #knowledge_graphs #graphrag

Машинный перевод. Как развивалась технология

Почти десять лет я занимаюсь машинным переводом в Lingvanex - и за это время увидел, как меняются не только модели, но и само понимание языка. В этой статье я прослежу путь от первых философских идей Древней Греции до нейросетей и LLM, которые формируют индустрию сегодня. Разберём ключевые этапы эволюции, прорывные исследования 2024–2026 годов и попробуем понять, куда движется машинный перевод дальше.

https://habr.com/ru/articles/1003076/

#машинный_перевод #machine_translation #artificial_intelligence #llm #llmмодели #технологии #лингвистика #обработка_естественного_языка #nlp #natural_language_processing

X offices raided in France
https://apnews.com/article/france-x-investigation-seach-elon-musk-1116be84d84201011219086ecfd4e0bc
#ycombinator #Elon_Musk #XCorp #Linda_Yaccarino #France #United_Kingdom #Artificial_intelligence #Paris #General_news #Send_to_Apple_News #AP_Top_News #Technology #Privacy #World_news #Jan_Op_Gen_Oorth #Business #William_Malcolm #SpaceX #Child_abuse #Prisons #Adolf_Hitler #Sexual_abuse

X offices raided. French prosecutors investigate child abuse images & deepfakes
https://apnews.com/article/france-x-investigation-seach-elon-musk-1116be84d84201011219086ecfd4e0bc
#ycombinator #Elon_Musk #XCorp #Linda_Yaccarino #France #United_Kingdom #Artificial_intelligence #Paris #General_news #Send_to_Apple_News #AP_Top_News #Technology #Privacy #World_news #Jan_Op_Gen_Oorth #Business #William_Malcolm #SpaceX #Child_abuse #Prisons #Adolf_Hitler #Sexual_abuse

Nvidia shares are down after report that its OpenAI investment stalled
https://www.cnbc.com/2026/02/02/nvidia-stock-price-openai-funding.html
#ycombinator #Sam_Altman #Alphabet_Class_A #Breaking_News_Technology #Technology #NVIDIA_Corp #Breaking_News_Markets #Markets #Artificial_intelligence #Generative_AI #Elon_Musk #Satya_Nadella #business_news

GigaMemory на AI Journey Contest 2025: итоги

Приветствуем всех! С вами снова ML-команда RnD для B2C SberAI. Этой осенью в рамках AI Journey Contest 2025 мы представили задачу GigaMemory: global memory for LLM. Её цель — создание автономного модуля долговременной памяти для языковых моделей, способного накапливать и использовать знания о конкретном пользователе, по сути наделяя ИИ способностью «помнить» своего собеседника. Пришло время объявить результаты соревнования и разобрать лучшие решения участников!

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/974310/

#artificial_intelligence #natural_language_processing #большие_языковые_модели #хакатон #соревнование #машинное_обучение #память #gigachat #хакатоны

Prompt Injection via Poetry
https://www.wired.com/story/poems-can-trick-ai-into-helping-you-make-a-nuclear-weapon/
#ycombinator #artificial_intelligence #machine_learning #algorithms #nuclear_war #chatgpt #openai #meta #anthropic

Локальные нейросети для бизнеса: как сэкономить время и деньги с Mac Mini и GPT-OSS-20B

Привет! Меня зовут Максим Морозов, я AI project manager в Битрикс24. В эпоху тотальной цифровизации даже малому бизнесу необходимо использовать искусственный интеллект — анализировать отзывы, автоматизировать рутину или создавать чат-ботов. Но облачные API (OpenAI, Claude) обходятся дорого, и не все готовы передавать данные третьим лицам из-за требований конфиденциальности. Решение? Локальные нейросети на собственном «железе».

https://habr.com/ru/companies/bitrix/articles/969626/

#bitrix24 #битрикс_24 #artificial_intelligence #llm #ai_агенты

Artificial Intelligence MCQ Questions & Answer Part 3
#quizs #qu #mcq_quizsquestion #artificial_intelligence #quizsquestion
visit:-https://quizsquestion.com/artificial-intelligence-mcq-questions-answer-part-3/

Тренды DevOps 2025: Новые версии K8s и OpenSearch. Гид по главным изменениям

Привет, коллеги! Год продолжает радовать нас мощными апдейтами!) Делимся подборкой самого интересного, что случилось в мире DevOps-инструментов недавно. Динамическое обновление ресурсов Pod и Kubernetes Одна из самых крутых фич, которая стала стабильной в Kubernetes 1.33 , - это возможность изменять запросы и лимиты CPU/памяти у работающих подов без их перезапуска.

https://habr.com/ru/articles/961124/

#opensearch #elasticsearch #kubernetes #artificial_intelligence #искусственный_интеллект #инфраструктура #itинфраструктура #информационные_технологии #ml #mlops

NO ... "No, I will not turn myself off." The actual response was not recorded but the above might be a plausible one. #ai #android_dreams #errtlings #life #AGI #consciousness #emergent #behavior #survival #artificial_intelligence #LLM #research #dystopia #writing gulfnews.com/technology/m...

AI models may be developing a ...

GigaMemory: научи ИИ «помнить всё» с AI Journey Contest 2025

Мы всё чаще делегируем ИИ-ассистентам рабочую рутину и бытовые вопросы. Но во взаимодействии с ними есть существенная проблема: модели не помнят пользователя . Между сессиями теряются имя, контекст работы, желаемые ограничения и предпочтения, значительно влияющие на то, что и как стоит ответить пользователю. В итоге диалог каждый раз начинается «с нуля», а ответы звучат усреднённо. Это снижает эффективность и по доверие: когда ассистент не помнит важное о вас, он превращается в поисковик с красивыми фразами. Мы в команде RnD для B2C SberAI хотим это исправить. Представляем вашему вниманию задачу GigaMemory: global memory for LLM. Мы предлагаем участникам построить долгосрочную персональную память для языковой модели — систему, которая хранит, обновляет и надёжно извлекает знания о конкретном пользователе . Привычки, предпочтения, ограничения и прочие факты о пользователе, которые могут пригодиться в дальнейшем общении. Цель — научить ИИ отвечать не «в среднем по больнице», а исходя из вашего реального контекста: от прошлых задач на работе до семейных дат и спортивных планов.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/957292/

#artificial_intelligence #natural_language_processing #большие_языковые_модели #хакатон #соревнования #хакатоны #машинное_обучение #память #gigachat

Diffusion Beats Autoregressive in Data-Constrained Settings
https://blog.ml.cmu.edu/2025/09/22/diffusion-beats-autoregressive-in-data-constrained-settings/
#ycombinator #Machine_learning #artificial_intelligence #deep_learning #natural_language_processing #automated_machine_learning #big_data #data_science #neural_networks #ethics_and_ai #computer_science #research

Перевод датасета для оценки эмпатии на русский язык: подход, проблемы, результаты

Эмпатия играет важную роль в коммуникации между людьми, и в частности, в сервисах психологической помощи. В онлайн-среде, где такая помощь всё чаще оказывается в текстовом формате, появляется много различных сервисов, которые предоставляют психологическую помощь на основе чатботов. Для них способность отвечать эмпатично становится критически важным навыком. В противном случае хорошо если сеанс окажется просто бесполезным и не усугубит имеющиеся проблемы. Успех БЯМ побуждает разработчиков использовать их в качестве основы для таких чатботов. Для оценки их способностей разрабатываются различные бенчмарки, в частности для задач с уклоном в психотерапию. Одним из таких является PsyEval . Однако для автоматической оценки эмпатии в текстах на русском языке размеченных датасетов просто нет. Мы, русскоязычные MLщики, не можем сказать, как сейчас БЯМ справляются с задачами, которые связаны с выявлением эмпатии и генерацией эмпатичных ответов. А ведь эти задачи напрямую влияют на качество инструментов псих-поддержки. Чтобы это хоть как-то исправить, мы приспособили большие языковые модели к переводу датасета с английского на русский язык. В этом посте я расскажу, как мы в команде Пситехлаб переводили датасет EPITOME с помощью больших языковых моделей.

https://habr.com/ru/articles/946264/

#llm #natural_language_processing #machine_learning #artificial_intelligence #перевод_с_английского #пситехлаб #датасет

Как внедрить автоматическое ревью кода с помощью ИИ: опыт Microsoft, Google и ByteDance + практическое руководство

TL;DR Автоматическое ревью кода с помощью ИИ уже работает в продакшене крупнейших компаний. Microsoft обрабатывает 600 000 пулл-реквестов в месяц, экономя сотни тысяч часов. ByteDance достигла 75% точности с 12 000 активных пользователей еженедельно. Google автоматизировал 7,5% всех комментариев ревьюеров. В статье — детальный разбор архитектур, метрики эффективности и пошаговое руководство по внедрению с расчётом окупаемости.

https://habr.com/ru/articles/940318/

#artificial_intelligence #code_review #devops #machine_learning #github #cicd #software_engineering #software_development #automation

The warning signs the AI bubble is about to burst
https://www.telegraph.co.uk/business/2025/08/20/ai-report-triggering-panic-and-fear-on-wall-street/
#ycombinator #ChatGPT #Technology #Meta #Business #Standard #Artificial_Intelligence #Big_tech #Silicon_Valley #US_content #Shares

Mark Zuckerberg freezes AI hiring amid bubble fears
https://www.telegraph.co.uk/business/2025/08/21/zuckerberg-freezes-ai-hiring-amid-bubble-fears/
#ycombinator #Artificial_Intelligence #Meta #Mark_Zuckerberg #Business #Standard #Shares

[Перевод] Как AI-редактор Cursor меняет процесс разработки — и стоит ли ему доверять

Одним из крупнейших сдвигов в современном софтверном девелопменте стало стремительное распространение AI-инструментов для написания кода. Эти решения помогают как разработчикам, так и людям без технического бэкграунда быстрее писать код, запускать прототипы и готовые приложения. Среди таких инструментов достаточно быстро привлёк внимание Cursor, почти сразу он занял позицию одного из лидеров рынка. В этой статье я подробнее рассмотрю Cursor, его сильные и слабые стороны, а также сравню его с другими AI-редакторами кода. Это будет практический гайд, в котором я поделюсь своим опытом использования Cursor для создания to-do приложения. К концу материала у вас сложится четкое представление о том, подходит ли Cursor для вашего собственного девелоперского workflow. Поехали.

https://habr.com/ru/articles/935966/

#cursor_ai #cursor_ai_ide #ai #artificial_intelligence #ии #ai_редактор #llm #ai_assistant #ииассистент

[Перевод] Как AI-редактор Cursor меняет процесс разработки — и стоит ли ему доверять

Одним из крупнейших сдвигов в современном софтверном девелопменте стало стремительное распространение AI-инструментов для написания кода. Эти решения помогают как разработчикам, так и людям без технического бэкграунда быстрее писать код, запускать прототипы и готовые приложения. Среди таких инструментов достаточно быстро привлёк внимание Cursor, почти сразу он занял позицию одного из лидеров рынка. В этой статье я подробнее рассмотрю Cursor, его сильные и слабые стороны, а также сравню его с другими AI-редакторами кода. Это будет практический гайд, в котором я поделюсь своим опытом использования Cursor для создания to-do приложения. К концу материала у вас сложится четкое представление о том, подходит ли Cursor для вашего собственного девелоперского workflow. Поехали.

https://habr.com/ru/articles/935966/

#cursor_ai #cursor_ai_ide #ai #artificial_intelligence #ии #ai_редактор #llm #ai_assistant #ииассистент

[Перевод] Как AI-редактор Cursor меняет процесс разработки — и стоит ли ему доверять

Одним из крупнейших сдвигов в современном софтверном девелопменте стало стремительное распространение AI-инструментов для написания кода. Эти решения помогают как разработчикам, так и людям без технического бэкграунда быстрее писать код, запускать прототипы и готовые приложения. Среди таких инструментов достаточно быстро привлёк внимание Cursor, почти сразу он занял позицию одного из лидеров рынка. В этой статье я подробнее рассмотрю Cursor, его сильные и слабые стороны, а также сравню его с другими AI-редакторами кода. Это будет практический гайд, в котором я поделюсь своим опытом использования Cursor для создания to-do приложения. К концу материала у вас сложится четкое представление о том, подходит ли Cursor для вашего собственного девелоперского workflow. Поехали.

https://habr.com/ru/articles/935966/

#cursor_ai #cursor_ai_ide #ai #artificial_intelligence #ии #ai_редактор #llm #ai_assistant #ииассистент

[Перевод] Как AI-редактор Cursor меняет процесс разработки — и стоит ли ему доверять

Одним из крупнейших сдвигов в современном софтверном девелопменте стало стремительное распространение AI-инструментов для написания кода. Эти решения помогают как разработчикам, так и людям без технического бэкграунда быстрее писать код, запускать прототипы и готовые приложения. Среди таких инструментов достаточно быстро привлёк внимание Cursor, почти сразу он занял позицию одного из лидеров рынка. В этой статье я подробнее рассмотрю Cursor, его сильные и слабые стороны, а также сравню его с другими AI-редакторами кода. Это будет практический гайд, в котором я поделюсь своим опытом использования Cursor для создания to-do приложения. К концу материала у вас сложится четкое представление о том, подходит ли Cursor для вашего собственного девелоперского workflow. Поехали.

https://habr.com/ru/articles/935966/

#cursor_ai #cursor_ai_ide #ai #artificial_intelligence #ии #ai_редактор #llm #ai_assistant #ииассистент

Вебинары трека Наука о данных Летней цифровой школы Сбера

Привет, коллеги ML инженеры, Data scientist'ы и все, кто интересуется искусственным интеллектом, созданием нейросетей, машинным обучением и анализом данных! Принёс вам пачку вебинаров с интенсива трека Наука о данных курсов повышения квалификации Летней цифровой школы Сбера.

https://habr.com/ru/articles/935564/

#машинное_обучениe #искусственный_интеллект #data_science #data_analysis #ai #artificial_intelligence #ии #нейросети #нейронные_сети #глубокое_обучение

@alternativeto
Mainly, this would be translated as:
“Samsung adds even more possibilities to harvest your personal data.”

Why didn't you write this instead? It would have been much easier ;)

#Samsung #SamsungSmartThings #SmartThings #AI #ArtificialIntelligence #artificial_intelligence #routine #schedule #scheduling #SamsungWatch #app #control #SmartTag #share #update #updates #user #dataHarvesting #privacy #privacyMatters #DataPrivacy #private #security #confidential #confidentiality

Sam Altman Slams Meta's AI Talent Poaching: 'Missionaries Will Beat Mercenaries'
https://www.wired.com/story/sam-altman-meta-ai-talent-poaching-spree-leaked-messages/
#ycombinator #mark_zuckerberg #sam_altman #meta #openai #silicon_valley #artificial_intelligence

Как создать свой Perplexity: Архитектура AI для глубокого исследования на Next.js и OpenAI

Многие программисты в ближайшие годы потеряют работу из-за ИИ. Ваша задача — самому стать тем, кто строит Perplexity, а не тем, кто только ими пользуется. К концу статьи у вас будет четкое понимание того, как построить self-hosted SaaS для глубокого исследования, который можно встроить в любой продукт. Переходите, копируйте репозиторий , поднимайте и вы сможете в полном мере насладиться экспериментами и изучить логи.

https://habr.com/ru/articles/923948/

#agi #aifa #nextjs #next #vercel #openai #ai #artificial_intelligence #ai_agents #deep_research

If AI Lets Us Do More in Less Time–Why Not Shorten the Workweek?
https://sfg.media/en/a/if-ai-lets-us-do-more-in-less-time/
#ycombinator #artificial_intelligence #workweek

If AI Lets Us Do More in Less Time–Why Not Shorten the Workweek?
https://sfg.media/en/a/if-ai-lets-us-do-more-in-less-time/
#ycombinator #artificial_intelligence #workweek

The Void IDE, Open-Source Alternative to Cursor, Released in Beta
https://www.infoq.com/news/2025/06/void-ide-beta-release/
#ycombinator #void_ide_beta_release #Development #Text_Editor #Artificial_Intelligence

Kandinsky 4.1 Image – новый генератор изображений от Сбера

В декабре прошлого года на конференции AI Journey наша команда представила диффузионную генеративную модель Kandinsky 4.0 Video. Теперь мы рады представить новую версию нашей модели генерации изображений Kandinsky 4.1 Image!

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/915760/

#генерация_изображений #kandinsky_4 #sberai #generative_models #texttoimage #computer_vision #diffusion #sft #artificial_intelligence #machine_learning

MCP: революция в мире искусственного интеллекта

Model Context Protocol — это не просто очередной технический стандарт. Это фундаментальное изменение парадигмы в разработке систем искусственного интеллекта. Если раньше языковые модели были подобны сверхразумным, но изолированным существам, то теперь они могут стать активными участниками цифровой экосистемы, взаимодействующими с окружающим миром в реальном времени.

https://habr.com/ru/articles/910524/

#mcp #mcpserver #mcpservers #ai #artificial_intelligence #ии

Experts say Silicon Valley prioritizes products over safety, AI research
https://www.cnbc.com/2025/05/14/meta-google-openai-artificial-intelligence-safety.html
#ycombinator #Silicon_Valley #Mark_Zuckerberg #Sam_Altman #Technology #Breaking_News_Technology #Artificial_intelligence #Generative_AI #Amazon_com_Inc #Meta_Platforms_Inc #Alphabet_Inc #business_news

Huawei unveils laptop running self-developed HarmonyOS as Windows licence expire
https://www.scmp.com/tech/big-tech/article/3309569/huawei-unveils-first-laptop-running-self-developed-harmonyos-windows-licence-expires
#ycombinator #laptop #Huawei #personal_computer #tablet #electronic_device #Windows #HarmonyOS #operating_system #Microsoft #Apple #MacOS #AI_PC #artificial_intelligence #Celia #Shenzhen #DingTalk #Bilibili #Android #Guangdong #ByteDance #Zhu_Dongdong

The Unreasonable Effectiveness of Multiple Dispatch in Julia (2019)
https://www.youtube.com/watch?v=kc9HwsxE1OY
#ycombinator #high_performance_computing #machine_learning #hpc #parallel_computing #julia_programming_language #Language #artificial_intelligence #Julia #julia #data_science

Hmmm. I don't think they're going to be a good fit in this company
#Artificial_Intelligence #NotReady

https://futurism.com/professors-company-ai-agents?fbclid=IwY2xjawJ8rC9leHRuA2FlbQIxMQBicmlkETE5NjRvOEhxd0dROFNkRnNFAR4wzyXRuQ5dorLY7FjJIZnd8-pLoYPkzzn43e5kRjlgViQmbEgfWd5-g4fsuA_aem_-3TnXvObPBhMJhLzzbtylA

Организация датасетов с ClearML

Как версионировать датасеты, отслеживать историю трансформаций в них? Как хранить метаданные? Как строить графики и статистики по данным? Как сделать это "по красоте" с помощью платформы ClearML

https://habr.com/ru/articles/902824/

#clearml #mlops #data_science #dataset #datasets #ml #ai #artificial_intelligence #artificial_neural_network

Запуск ML-экспериментов через ClearML

Как можно создавать ML-эксперименты обучения и тестирования, их настраивать, ставить в очередь и запускать прям из веб-интерфейса Хочу изучить подробнее

https://habr.com/ru/articles/902148/

#clearml #machinelearning #machinelearning #artificial_intelligence #artificial_neural_network

OpenAI looked at buying Cursor creator before turning to Windsurf
https://www.cnbc.com/2025/04/17/openai-looked-at-cursor-before-considering-deal-with-rival-windsurf.html
#ycombinator #Artificial_intelligence #Microsoft_Corp #Apple_Inc #NVIDIA_Corp #Business #Technology #Breaking_News_Technology #Enterprise #business_news

ML-эксперименты проще с ClearML

В этой статье поговорим про мощный инструмент для организации ML-экспериментов (и не только) с помощью платформы ClearML . Как с помощью нее проводить исследования «по фэншую». Покажу, что данная платформа может хранить всю необходимую информацию для ведения, визуализации, сравнения и воспроизведения экспериментов. Хочу узнать больше

https://habr.com/ru/articles/901072/

#clearml #machinelearning #machinelearning #ai #artificial_intelligence