Как искать живой спрос в шумных городских Telegram-чатах
Городские Telegram-чаты похожи на непрерывный поток логов без схемы. В одном сообщении человек ищет квартиру, в следующем агент публикует двадцатую…
Последние новости
⚑ Сообщить о проблемеTech news from the best sources
Все темы
- Искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети
- Новости сети
- автомобили, мотоциклы, транспортные средства
- вирусы, трояны, уязвимости в ПО, вопросы безопасности
- игры
- космос
- мобильные телефоны, смартфоны, сотовая связь, коммуникаторы, КПК
- модули ОЗУ, карты памяти, флеш-накопители, кардридеры
- на острие науки
- процессоры
LLM
ai
ai-агенты
claude
devops
llm
open source
python
ruvds_статьи
Статьи
автоматизация
ии
ии-агенты
информационная безопасность
искусственный интеллект
машинное обучение
нейросети
программирование
тестирование
управление проектами
Почему голосовые ИИ‑агенты перебивают людей: замерил на боевом API и починил правилами русского синтаксиса
Все голосовые платформы решают, что человек договорил, по таймеру тишины. Я замерил, во что это выливается на живой русской…
SayFable: офлайн-библиотека с NLP-разметкой, синтезом на 68 языков и чатом по книге
Привет, Хабр! В прошлых статьях я рассказывал про локальный переводчик с синтезом голоса на кабардинском и про то, как собрать пол…
Что общего у Таро, Viterbi и LLM: как алгоритм выбирает один смысл из многих
Можно ли описать интерпретацию Таро как задачу поиска лучшего смыслового пути? Разбираю учебную вероятностную модель: от локального greedy к точному…
Domain-routed agents vs naive RAG: экономика и риски архитектурного выбора
Классический RAG хорошо ищет отдельные факты, но может пропускать исключения и связи между разными разделами документации. Я проверил альтернативный…
Как я собрал OmniBot: Discord Activity, локальный ruBERT и модерация без чёрного ящика
Когда я начал развивать Discord-сообщество, обычной команды /ban хватило совсем ненадолго. Роли настраивались в одном месте, приветствия — в другом,…
Детектор был прав, разметка врала: как мы искали слепую зону LLM-судей и нашли ошибки в эталоне
Мы собрали training‑free детектор галлюцинаций из шести готовых языковых моделей, получили хорошие метрики и наткнулись на красивую загадк…
Библиография тоже умеет галлюцинировать: что изменилось после защиты диплома
После защиты диплома я доработала систему проверки библиографических источников: добавила OCR, кэширование, offline-режим, классификацию ошибок, вне…
Библиография тоже умеет галлюцинировать: что изменилось после защиты диплома
После защиты диплома я доработала систему проверки библиографических источников: добавила OCR, кэширование, offline-режим, классификацию ошибок, вне…
Почему я перестал слать каждый вопрос в LLM: архитектура предсказуемого конвейера
Очевидный путь для бота поддержки на LLM — слать в модель каждый вопрос вместе с куском базы знаний. На демо работает, в проде разваливается: галлюц…
ContentCombine: как я сделал мультинишевый контент-комбайн и запустил ежедневный SEO-дайджест
Я сделал ContentCombine — мультинишевый контент-комбайн, который собирает материалы из RSS, Telegram, сайтов и других источников, нормализует их, сч…
Как желание быстрее читать чужой код превратилось в войну с недетерминизмом LLM
Началось всё примерно так. Я сидел над своим проектом: пока работал, общался по нему с нейросетками и параллельно искал в&n…
Когда нейросети заменят живых продавцов? Тест 10 LLM на умение продавать для русского рынка
Нам всё чаще заказывают ИИ-ботов для продаж и квалификации. И каждый раз один и тот же вопрос: на каком движке его строить? Бенчмарков «кто умнее» —…
# Морфоанализатор ингушского языка: как мы научили словарь понимать словоформы — и что изменилось за два месяца
В апреле я писал тут про PaydaDosh — открытый словарь и корпус ингушского языка. Та статья была про «вот, собрали всё в одном месте»: 66 тысяч стате…
Обрести свой голос: сложность выбора TTS-архитектуры для ИИ-агента
Продолжение цикла о разработке собственного TTS-сервиса для targetai. В первой - о критериях оценки и методологии бенчмарка. Эта — о том, как мы при…
Сжать четыре токена в один вектор: запускаем автоэнкодер CALM на доменных данных (и на одном CPU)
Взяли автоэнкодер из свежей работы CALM (Continuous Autoregressive Language Models) , который учится упаковывать чанк из K=4 токенов в один не…
Как мы голос для ИИ-ассистента выбирали или критерии оценки TTS-движков
Мы в targetai специализируемся на создании ИИ-ассистентов для клиентского сервиса. И голосовые агенты для нас — один из ключевых сценариев. В какой-…
Одна строка — много объектов: как агрегировать эмбеддинги для ML-моделей
Иногда одна строка датасета соответствует не одному объекту, а целому набору связанных объектов: новостям, комментариям, изображениям или&…
Как мы боремся с галлюцинации AI Master: гибридный Guard на Embedding + LLM Extractor на примере AI-RPG «Стирая Грань»
Каждый, кто пробовал создавать текстовые RPG или симуляторы на базе LLM (будь то GPT-4, DeepSeek или локальная 70B), сталкивался с проблемой «Yes-An…
Языковые модели без лишних слов
Представляем новинку, которая уже получила высокие оценки от экспертов мирового уровня. Книга Андрея Буркова « Языковые модели без лишних слов:…
[Перевод] Нехватка CUDA-памяти при обучении с GRPO: как перестать гадать и начать считать
Ошибка CUDA out of memory при обучении LLM обычно превращается в бесконечный цикл случайных правок: уменьшили batch size, урезали sequence length, с…
Как я обучил GPT с нуля на русском языке — и что из этого получилось
Всё началось с наивной мысли: зачем платить за API или тащить 7B-модель, если мне нужна маленькая модель для простых разговоров на одном языке? Логи…
SciGraph: как я учил ИИ читать научные статьи не только по словам, но и по связям
SciGraph показывает, почему GraphRAG для научных статей — это не только про графы и LLM, но и про честные метрики. В&n…
AI для PHP-разработчиков. Часть 6: Bag of Words и TF–IDF – как компьютер превращает текст в математику
Когда мы говорим, что нейросети "понимают текст", легко забыть: компьютер изначально вообще не понимает слова. Для него текст – это набор чисел, ста…
Основы парсинга сайтов: от HTML до готового датасета для NLP
Даже сильная NLP‑модель быстро упирается в банальную проблему: ей нужны данные, причём не абстрактные «готовые датасеты», а текс…