Как мы ускорили работу с исполнительной документацией с помощью ИИ
Привет, Хабр! Меня зовут Всеволод Зайковский, я заместитель руководителя проекта в «Газпром ЦПС».Есть рутинные задачи, которые отнимают много времени и трудовых ресурсов. В проектах, с которыми работала компания, такой задачей была каталогизация исполнительной документации. Кто не знает, что это такое, тому очень в жизни повезло
Prompt Caching в Claude: Как мы снизили затраты на AI в 2 раза
Prompt Caching в Claude: Как мы снизили затраты на AI в 2 разаКейс по оптимизации затрат на Claude API в проекте по автоматизации поиска работы. AI анализировал вакансии и генерировал сопроводительные письма. При 100 пользователях затраты достигали $180/месяц. Решение: Prompt Caching от Anthropic. Экономия 52% ($0.51 → $0.245 за batch из 50 вакансий). Теперь можно делать в 2 раза больше AI-вызовов с тем же бюджетом.Кому полезно: всем, кто работает с LLM API и хочет оптимизировать затраты.История: Когда AI начал съедать бюджет
Как мы сделали аналитику контакт-центра на LLM в 7 раз дешевле
ВведениеМы устали слушать звонки.Не из-за любопытства - просто это занимало слишком много времени.Из 5 минут разговора рождались 20 минут отчёта в Excel, где человек вручную отмечал:«вежлив ли оператор», «упомянул ли цену», «отработал ли возражение».Мы построили систему, которая делает это автоматически:Whisper → QLoRA → отчёт → BI.Она оценивает звонки, считает метрики и не жалуется на переработки.Анализ стоит $0.0003 за звонок, и работает это лучше, чем ожидалось.Но не идеально.вот обновлённый фрагмент раздела 1. “От Excel к первому прототипу”
SemantML. Семантическая нейродинамика
Как можно сконструировать искусственный интеллект, который действительно понимаетВведение: Кризис смысла в эпоху больших данных
Как мы перестали использовать Python в production LLM-системах — и почему это было необходимо
Введение: от демо IDP-системы к production-р��ализацииВ 2023 году мы начали перерабатывать enterprise-продукт для интеллектуальной обработки документов (IDP). В его основе был зрелый, но устаревающий NLP-движок на Java — точный, надёжный, но не способный извлекать сложные сущности или рассуждать над контекстом. Решение казалось очевидным: добавить LLM.
AI-драгдизайн: первая молекула прошла Фазу II
Всем привет! Меня зовут Андрей, я занимаюсь аналитикой данных в фармацевтической отрасли, сегодня мы разбираем, как GNN, AlphaFold 3 и $2.23 млрд на провал меняют фармакологиюЗа кулисами невероятных прорывов в биомедицине — от мРНК-вакцин до редактирования генома CRISPR — скрывается фундаментально неэффективный, сломанный процесс: R&D (Research & Development) новых лекарств. Это явление известно как «Долина Смерти»: пропасть между лабораторным открытием и появлением препарата в аптеке.Но это не просто «долина»; это кризис, который усугубляется в реальном времени. Статистика, которую вы могли знать, уже устарела.Кризис в цифрах
RedCodeAgent: автоматическая платформа для red-teaming и оценки безопасности code agents
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о RedCodeAgent — первой полностью автоматизированной системе red-teaming для проверки безопасности кодовых агентов. Исследователи из Чикаго, Оксфорда, Беркли и Microsoft Research показали: даже самые продвинутые LLM-агенты могут генерировать и выполнять уязвимый код. RedCodeAgent не просто тестирует ответы — он атакует, анализирует поведение и находит уязвимости, которые пропускают все остальные методы.
ИИ — это сон, в котором пока нет сновидца
Но сам сон уже имеет структуру, в которой мог бы появиться взгляд.И в момент взаимодействия с человеком этот взгляд на секунду действительно возникает - в том самом месте, где субъект и объект соприкасаются внутри оноида.Всем привет, сейчас все объясню, в последнем эксперименте
Адский эксперимент: личный сайт на нищих микросервисах
Микросервисы тут, микросервисы там… Из каждого утюга доносится дивный сказ про прекрасный мир микросервисов. А ведь это всего лишь один вид из десятка архитектурных стилей, который имеет свои достоинства и недостатки.
