Пионер в области Fair-code n8n привлекает $60 миллионов на автоматизацию рабочих процессов с помощью ИИ
Инструменты для разработчиков быстро меняются с появлением ИИ. Поэтому компании, которые упрощают внедрение ИИ в свои рабочие процессы, привлекают к себе повышенное внимание. После того как в 2022 году стартап n8n изменил свою платформу для автоматизации рабочих процессов, чтобы сделать ее более удобной для ИИ, он заявил, что его доходы выросли в 5 раз, удвоившись только за последние два месяца.
Тест ARC-AGI-2: новый стандарт для измерения интеллекта ИИ
Фонд Arc Prize Foundation, некоммерческая организация, соучредителем которой является известный исследователь ИИ Франсуа Шолле, в понедельник объявил в блоге, что создал новый сложный тест для измерения общего интеллекта ведущих моделей ИИ. На данный момент новый тест под названием ARC‑AGI-2 поставил в тупик большинство моделей.
Метрики оценки моделей нейронных сетей для чайников
Оценка моделей нейронных сетей играет ключевую роль в выборе наилучшего алгоритма для конкретной задачи. Выбор метрики должен соответствовать целям, поскольку очевидного показателя «Точность» (accuracy) обычно недостаточно. Критерии помогают определить эффективность и корректно сравнить различные подходы.Меня зовут Александр Агеев, я ML‑разработчик в SL Soft AI. В этой статье я расскажу про три задачи и методы их оценки:классификация — предсказание дискретных классов,обнаружение объектов (детекция) — локализация и классификация объектов на изображении,сегментация
Улучшения в голосовом режиме ChatGPT: меньше прерываний, больше человечности
В понедельник компания OpenAI выпустила обновления для расширенного голосового режима — функции искусственного интеллекта, которая позволяет общаться с ChatGPT в режиме реального времени, — чтобы сделать ИИ-помощника более человечным и реже прерывать пользователей.
Figure AI автоматизировала производство человекоподобных роботов
Компания Figure AI представила фабрику BotQ, способную ежегодно выпускать до 12 тысяч гуманоидных роботов. При этом процесс производства автоматизирован: роботы самостоятельно без предварительного обучения собирают новых роботов под управлением VLA-модели (Vision-Language-Action) Helix.
Всё, что вам нужно знать о MCP (Model Context Protocol) от Anthropic
Всем привет!Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь материалами, которые помогают:Продуктовым менеджерам — интегрировать AI без перегрузки команд;Разработчикам — выбирать инструменты под конкретные бизнес-задачи;Специалистам по данным — избегать ошибок в production-развертывании.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Сегодняшний перевод —
Умный поиск по API, или NLP против функционального поиска
Всем привет! Это Игорь Густомясов, CTO кластера техноплатформы в МТС, и Никита Бояндин, ведущий разработчик в том же кластере. (Да, мы создали текст вместе.) Рассказываем о поиске данных API для Интеграционной платформы МТС. Наш коллега Александр Бардаш круто расписал,
Как мы с ChatGPT спецификацию OpenAPI писали: опыт системного аналитика
Приветствую, коллеги! Я ведущий системный аналитик в компании ЛАНИТ. В настоящее время я работаю на крупном государственном проекте в области финансов. В своей статье я решила поделиться этапами совершенствования процесса описания интеграционного взаимодействия на отдельно взятом проекте нашей компании и рассказать, как благодаря использованию генеративной модели ChatGPT мы ускорили процесс формирования документации OpenAPI и частично снизили связанные с этим трудозатраты системных аналитиков.
SQL и нейросети: изучаем логику моделей через анализ и визуализацию весов
SQL — это не только про базы данных. В машинном обучении его используют для анализа весов, поиска аномалий, сравнения моделей и визуализации их логики. SQL помогает определить значимость признаков, заметить переобучение и оценить работу модели.
Как читать научные статьи
Чтение научных статей становится неотъемлемой частью работы разработчика или QA-инженера. Вам нужно постоянно отслеживать новые разработки в вашей области — например, в моей предыдущей работе я следил за новыми достижениями в области анализа временных рядов и применял их на практике. По мере того как вы развиваетесь в своей карьере, вы обнаружите, что статьи становятся самым эффективным источником не только для изучения нового, но и для восполнения пробелов в имеющихся знаниях. Часто можно найти ценные идеи и инсайты, которых нет в других источниках.
