Game-changer-инструменты для разработчиков которые стоит попробовать. [Часть 1-2]
Разработка программного обеспечения и DevOps-инфраструктура в сложно представить без мощных open-source-инструментов. Некоторые из них не просто полезны — они меняют подход к автоматизации, деплою, ИИ-интеграции и безопасности. В этой статье собраны действительно сильные и перспективные проекты с открытым кодом: они бесплатны, активно развиваются и способны радикально упростить жизнь разработчика, DevOps-инженера или команды стартапа. Мы не просто перечисляем названия — а подробно разбираем, как и где применять каждый из них, в чём их плюсы и ограничения, и где они действительно полезны.n8n
Книга: «RAG и генеративный ИИ. Создаем собственные RAG-пайплайны с помощью LlamaIndex, Deep Lake и Pinecon»
Привет, Харборожители!Мы представляем вам новую книгу Дэниса Ротмана — «RAG и генеративный ИИ. Создаем собственные RAG-пайплайны с помощью LlamaIndex, Deep Lake и Pinecone». Это практическое руководство для тех, кто хочет освоить передовые технологии искусственного интеллекта и научиться создавать эффективные системы на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG).
ИИ как личный помощник для анализа и планирования своей жизни
Привет, Хабр! Я Алена, менеджер проектов в компании Innovative People, основатель сервиса по подбору проверенных психологов Easy Psy. Сейчас мы пробуем взаимодействовать с искусственным интеллектом и внедрять его в разные сферы жизни, в первую очередь, начиная с профессиональной. А задумывались ли вы о том, что ИИ может стать вашим ассистентом и помочь построить ориентиры в жизненном сценарии, по которому вам будет проще идти? Да, спланировать жизнь — ещё не значит её прожить, но согласитесь, гораздо приятнее понимать как большое разбить на много мелких шагов и действовать шаг за шагом.
Архитектура корпоративных данных: AWS + Snowflake
Фреймворк для понимания архитектуры корпоративных данных на AWS и SnowflakeОдна из самых больших проблем, с которой, как мы видим, сталкиваются дата‑инженеры и инженеры‑аналитики, — это то, что они тратят слишком много времени на поддержание устаревшей инфраструктуры, не имея при этом четкой наблюдаемости сбоев в работе конвейера.Это приводит к тому, что они постоянно находятся в состоянии тушения пожара и не могут сосредоточиться на решении более важных задач. И хуже всего то, что из‑за этого бизнес теряет доверие к данным.В Orchestra
Правда ли KAN лучше MLP? Свойство разделения глубины между двумя архитектурами
ВведениеПрошлым летом в свет вышла новая архитектура нейронных сетей под названием Kolmogorov-Arnold Networks (KAN). Основная статья есть в открытом доступе на архиве по следующей ссылке. На момент выхода статьи эта новость произвела фурор в мире машинного обучение, так как KAN показывали существенный прирост в качестве аппроксимации различных сложных функций. На фото ниже видно, что ошибка новых сетей падает значительно быстрее при увеличении числа параметров.
T-one — открытая русскоязычная потоковая модель для телефонии
Всем привет! Я Андрей, ML-разработчик из команды распознавания речи в Т-Банке. Мы занимаемся полным циклом разработки: сбором и разметкой данных, проведением экспериментов по обучению моделей, интеграцией в продакшен.
Сравнение сервисов распознавания капчи: Заглянем под капот и посмотрим на показатели
CAPTCHA-протоколы призваны отличать ботов от людей, однако в мире автоматизации и тестирования часто возникает необходимость эти капчи обходить. Существуют специальные сервисы распознавания капчи, которые берут на себя решение этих задач с помощью сочетания алгоритмов и человеческого труда. В этой статье мы проведем подробное сравнение четырех популярных сервисов: 2Captcha, SolveCaptcha, DeathByCaptcha и AntiCaptcha. Мы рассмотрим не только цены и виды поддерживаемых капч, но и архитектуру работы, API-интеграции, скорость и стабильность, а также особенности использования каждого сервиса.
Обнаружение уязвимостей ИИ агентов. Часть II: Исполнение кода
Основные выводы· В этом исследовании мы рассмотрели уязвимости, которые влияют на любые агенты на базе Large Language Model (LLM), которые могут выполнять код, загружать документы и получать доступ в Интернет.· Они могут позволить злоумышленникам запускать несанкционированный код, вставлять вредоносный контент в файлы, получать контроль и допускать утечку конфиденциальной информации.· Организациям, использующим искусственный интеллект (ИИ) для математических вычислений, анализа данных и других сложных процессов, следует проявлять бдительность в отношении связанных с этим рисков безопасности.
