Почему мы не нашли готового PII-детектора для русского языка: грабли боевого контура перед LLM
Почему готового PII-детектора для русского языка оказалось мало: кириллица, regex, NER, GLiNER, маскирование и ошибки боевого LLM-контура. Читать да…
Latest News
⚑ Report a ProblemTech news from the best sources
All topics
- 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
Найти человека по голосу среди 134 тысяч записей
В последний вечер дататона у нас оставалось три попытки отправить решение. К этому моменту мы уже перебрали несколько моделей, собрали тяжёлый ансам…
Как мы автоматизировали обработку входящих клиентских обращений
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Тимохин, я лидер команды ML CRM «Кластер CRM и клиентский опыт» в ВТБ. В этой статье расскажу, как мы разрабатывали…
Memorization vs Generalization: что действительно умеет языковая модель (TLM) на 2 160 параметров (v1.1.0)
Продолжая тему Крошечной Языковой Модели на Nodejs мы поймем где проходит граница ее возможностей. На примере Крошечной Языковой Модели (TLM) из 2 1…
[Перевод] Языковая Модель без магии: Крошечная Language Model на чистом Node.js
Мы создаем крошечную языковую модель с нуля на чистом Node.js без использования TensorFlow или PyTorch, реализуя нейроны, автоград, эмбеддинги, меха…
Credit Scoring: Одинокое дерево, целый лес и разочарование в нейросетях
Введение Кажется, что нейросети могут все. Мы видим результат их работы в системах распознавания лиц, видеоаналитике. Нас поражает умение нейросетей…
Векторный поиск в модерации контента. Как поместить 200+ моделей в один ансамбль?
Привет, я Лев Нечаев. Когда-то я работал на заполярной атомной станции, а теперь руковожу командой «Автоматическая модерация методами ИИ» в RWB. В э…
Можно ли лучше? Activation Steering, pt 2: repeng, pyreft и другие способы найти вектор правильнее
У статьи есть 1 часть: Стягивай куда нужно: Activation Steering Tutorial Привет, друзья! В первой части мы разобрали базовую идею steering-а и реали…
Как я запустил перцептрон на обычном непрограммируемом калькуляторе Casio
Всем привет, это моя первая статья на Хабре, и я решил посвятить ее своему недавнему мини‑проекту, сутью которого является обучение небольшого…
Ты сможешь! Введение в машинное обучение с подкреплением для программистов и не только
Почти весь код туториалов, который мне попадался в открытом доступе, с точки зрения кодирования, написан на уровне junior-программиста, что вполне з…
Красота математики и ML (part 1/2): алгоритм MinHash
Алгоритм MinHash позволяет транслировать разряжённые (sparse) бинарные векторы большой размерности в целочисленные векторы многократно меньшей разме…
Как я сделал Smart Select для Krita: локальное AI-выделение объектов по лассо
Я недавно начал пользоваться Krita, и после Фотошопа основной болью для меня было отсутствие удобного инструмента для умного выделения объектов выде…
[Перевод] Я залез в исходники Claude Code. Фичи, которых нет в документации
Оказывается, документация Claude Code рассказывает не всё. Стоило только лишь заглянуть в исходники. И вот что можно настроить, но чего нет в доке:…
Как работает адаптивный RAG, которому вообще не нужна LLM
Один из самых популярных способов снизить процент галлюцинаций языковых моделей — метод RAG, то есть схема, в которой модель при необходимости обращ…
Как работает адаптивный RAG, которому вообще не нужна LLM
Один из самых популярных способов снизить процент галлюцинаций языковых моделей — метод RAG, то есть схема, в которой модель при необходимости обращ…
Выделение одного значащего признака из набора данных с помощью машинного обучения. Используется Apache Spark
В первой части была создана инфраструктура для запуска машинного обучения. Там же была создана БД с данными для использования в примерах. В данной ч…
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…
Векторы, размерности и пространства признаков
Если убрать из машинного обучения все сложные слова и модные термины, то в сухом остатке почти всегда останется одна и та же идея: мы представляем р…
AGI: это правда закат человечества? Обзор технологии, которой нас запугали
СМИ подали слова учёных так, будто человечеству осталось совсем недолго: мол, уже к середине 2030-х нас вытеснит суперинтеллект. Имя этой угрозы — A…