Долго пытался сформулировать, почему мне нравится Claude и Gemini и умение рассуждать ChatGPT.
И наоборот, не нравится (точнее, кажется по большей части бесполезной на практике) умение ChatGPT написать точный, с первого раза работоспособный код. Или там, решить задачки из олимпиады по математике, выдавая потрясающий балл на экзаменах в MIT.
Интуиция не врёт. (Юдковский перевернулся в гробу)
Когда Google представила Gemini 2.0 FlashЧитать полностью »
1. Большинство людей не разговаривают с ChatGPT о личном
Исследователи проанализировали почти 40 миллионов взаимодействий и выяснили, что подавляющее большинство пользователей используют ChatGPT только для практических задач, а не для эмоциональной поддержки или дружеских бесед.
2. "Дружба" с ИИ — редкое явление
Только небольшая группа активных пользователей действительно воспринимает ChatGPT как друга. Именно эти люди чаще всего вовлекаются в эмоционально насыщенные беседы с ботом.
3. Голосовое общение с ИИ может быть палкой о двух концах
На заре вычислительных устройств программисты писали код самостоятельно — полностью с нуля и в одиночку. Режим хардкор! Единственное, что могло облегчить их труд, — бумажные справочники, описывающие синтаксические особенности отдельного языка.
Сегодня всё иначе. Помимо многочисленных электронных документаций, гайдов, статей, видео и форумов существуют нейросети — похоже, одна из самых прорывных технологий начала 21 века.
Обученные на больших объемах данных, теперь они — основные поставщики справочного материала.
В этом посте я расскажу про подход, благодаря которому я занял первое место в обеих призовых номинациях и в общем SotA рейтинге.
RAG - это инструмент, расширяющий возможности LLM через “подключение” к ней базы знаний любого размера.
Привет!
Если вы, как и я, регулярно общаетесь с нейросетями, то наверняка сталкивались с ситуацией, когда приходится раз за разом объяснять ИИ одни и те же вещи: кто вы, чем занимаетесь, какие у вас предпочтения и цели. Каждый новый чат — это знакомство с чистого листа.
Сегодня я хочу рассказать о технологии, которая решает эту проблему — персональном контексте для LLM. Объясню простыми словами, что это такое, как это работает и почему это важное направление в развитии взаимодействия человека с ИИ.
Пост не о том, как я хакнул какую-то из строгих цензурированных моделей, придумав невероятный промпт, и сейчас нет никаких проблем с генерацией любых картинок, даже самых неприличных. И не о том, как на ПК с 12 гБ оперативки запустил маленькую модель, но натренировал ее так, что она бьет в тестах монстров вроде Gemini или о3, а также, страшно и произносить такую ересь, побеждает всемогущую модель DeepSeek. И теперь считает без ошибки буквы r в слове strawberry.
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе для аналитики данных. Последний год активно изучаю AI-решения в кросс-функциональные процессы. В своих переводах 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.
Сегодняшний перевод Субъективный гид по выбору модели искусственного интеллекта в 2025 годуЧитать полностью »
У меня, как у практикующего юриста в консалтинге и человека, горящего желанием научиться новым навыкам, появилась идея (которая в ходе реализации изменила свой вид) создать программу для анализа эмоций и тональности документов.
В программировании имею небольшой опыт обучения основам C#, а с недавнего времени — изучение основ Python.
Я начну с самого начала, чтобы те, кто еще не пробовал кодить, могли понять, с чем придется столкнуться и чего бояться не стоит.
На вооружение был взят ChatGPT (Plus)/DeepSeek и VS Code для написания кода.
Привет. В этой статье я собрала для вас 3 генеративные нейросети, с помощью которых я сама решаю задачи по маркетингу.
