[Перевод] Создаём простого ИИ-агента с нуля. Часть 2
Что произойдёт, если дать языковой модели доступ к терминалу, файловой системе и интернету? Она перестанет быть болтливым ассистентом и превратится в …
AI & ML
⚑ Report a ProblemLatest AI & ML news from Tech News
All topics
AI
News
Tech
agents
ai
api
architecture
automation
aws
beginners
career
claude
database
devchallenge
devops
javascript
llm
machinelearning
mcp
opensource
performance
productivity
programming
python
react
security
showdev
tutorial
typescript
webdev
MCP vs CLI + Skill: что выгоднее для ИИ‑агента при работе с внутренними API
Когда работаешь с ИИ‑агентом каждый день, важно не только качество постановки задачи, но и эффективность расходования ресурсов. Контекс…
[Перевод] Создаём простого ИИ-агента с нуля. Часть 1
Часто можно услышать «ИИ-агент», но мало кто объясняет, что это такое, если разбирать на уровне кода. Спойлер: магии меньше, чем кажется — цикл, вызов…
Антивирус бессилен: только ИИ видит аномалии в промышленных сетях
По мере того как ландшафт промышленной кибербезопасности осваивает технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML), меняются и под…
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 11: Градиентный бустинг
В десятой части при изучении случайного леса мы наткнулись на проблему: переход от одиночного дерева к лесу частично снизил дисперсию, но вопрос со см…
Я научил небольшой Transformer генерировать цифры одной нитью
Наверняка вы видели портреты, собранные из одной нити, натянутой между сотнями гвоздей. Я решил проверить: можно ли научить нейросеть генерировать не …
Рождение LLM: история, которую мало кто знает
Когда люди слышат "языковая модель", у большинства сразу всплывает ChatGPT, Gemini, ну или на худой конец что-то связанное с Яндексом. Но мало кто зад…
П維чему нейро考ети дел思ют так
Если вы хоть раз тестировали локальную модель (да и нелокальную тоже) и замечали, как она посреди нормального текста вдруг выдает иероглиф, то заголов…
Эксперимент: может ли группа LLM отбирать стартапы лучше человека?
Шума вокруг ИИ много, но где реальные результаты? Проверяем гипотезу: может ли связка независимых LLM объективнее человека отбирать перспективные стар…
Откуда в обучении берётся nan: численная нестабильность в ML и почему всё считают в логарифмах
Многие ML‑инженеры знают, что нужно использовать CrossEntropyLoss , log_softmax и logsumexp . Гораздо меньше людей могут объяснить, что имен…
Как глушить нефтяную скважину… машинным обучением. Часть 2, техническая
Продолжаю рассказывать широкой общественности об интересном ML проекте, результаты которого внедряются в реальный технологический процесс. В первой ча…
Как я сжёг 17,4 миллиарда токенов за 25 дней. По тарифам API это 3,2 миллиона рублей. IT приходит конец
В конце цикла я прогнал скрипт по своим логам Claude Code и увидел число, в которое сам не сразу поверил. За 25 дней, с 24 апреля по 19 мая, я сжёг 17…
Компьютерное зрение на коленке: распознаем дорожные знаки и управляем роботом на ESP32 и Arduino
Каждый, кто осваивает Arduino, проходит одни и те же этапы. Сначала ты мигаешь светодиодом. Потом подключаешь датчик температуры — и вот уже температу…
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 10: Бэггинг и случайный лес
В предыдущей части мы изучали дерево решений и, несмотря на его замечательные свойства, наткнулись на один огромный недостаток — нестабильность. Казал…
Игра на основе ИИ из нулевых, которая поражала воображение
Говорят, боги не обжигают горшки. В одной странной, временами клинически глупой и одновременно гениальной игре нулевых на плечи божества — которым был…
[Перевод] Тест Лавлейс: переосмысление
Почему один из самых требовательных тестов ИИ уже, похоже, пройден Тест Лавлейс предложили в 2001 году, чтобы закрыть слабые места более известного те…
За кулисами нейросетей: полный цикл тренировки языкового ИИ
Ты уже пользуешься языковыми моделями — спрашиваешь, генерируешь, отлаживаешь код. Но откуда берётся сама способность отвечать? Не «где хранятся данны…
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 9: Дерево решений
В восьмой части мы завершили изучение SVM и разобрались с Kernel Trick. Теперь пришло время познакомиться с деревьями решений — одним из самых популяр…
Что происходит внутри LLM, когда ты отправляешь сообщение
Каждый день миллионы людей разговаривают с системой, про которую не могут ответить на простой вопрос: а что она вообще делает, когда отвечает? Не в см…
Pipeline в машинном обучении: как создавать сложные модели без боли и утечек данных
В ML‑проектах проблемы часто начинаются не с выбора алгоритма, а с предобработки: один трансформер забыли применить к те…
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&nb…
Как шахматный подход помог разобраться с фотолентой Яндекс Диска
Когда вы загружаете фотографии на Яндекс Диск, они не просто лежат в облаке: ML‑модели анализируют снимки, группируют их в альбомы…
Почему WER недостаточно: Семантическая декомпозиция ошибок ASR
В продуктах, построенных поверх моделей распознавания речи (Automatic Speech Recognition models, ASR), качество распознавания речи напрямую влияет на …
Пока все смотрят на LLM: почему классический ML годами зарабатывает сотни миллионов?
Пока лента обсуждает LLM и агентов, а инвесторы спорят про окупаемость GenAI, «скучный» классический ML тихо зарабатывает реальные деньги. Я Senior Da…
Искусственный интеллект без магии: Гигачат, нейросети, профессии и риск «дешёвого апокалипсиса» — интервью с Сергеем
Искусственный интеллект давно перестал быть темой только для исследовательских лабораторий. Он уже пишет код, редактирует изображения, помогает бизнес…
От диплома до продакшена: … Часть 7: Инфра, MLOps и уроки масштабирования
3.3. Что я сделал бы иначе Закладывал бы MLOps с первого дня , а не «сначала модель, потом инфраструктура». Параллельно — дешевле. Автоматизировал бы …
Языковые модели без лишних слов
Представляем новинку, которая уже получила высокие оценки от экспертов мирового уровня. Книга Андрея Буркова « Языковые модели без лишних слов: П…
Как мы контролируем сборку печатных плат: опыт внедрения ML-модели на производстве
Привет, Хабр! Это команда SmartFab YADRO . Мы решаем задачи на собственном производстве полного цикла Фаб Дубна, включающем цеха по производству много…
Inside AI Meetup — как это было? Делимся записями докладов, фото и атмосферой
Привет! 20 мая прошел Inside AI Meetup от Wildberries & Russ — про практические кейсы внедрения ИИ: векторный поиск и модерация с 200+ модел…
Где в IT джуны получают больше всего и куда пойти учиться
Зарплаты джунов в IT обычно невысокие. Работодатели ищут сотрудников с опытом от года даже на начальные позиции, а в вакансиях без опыта нередко предл…