ChatGPT – лишь один из множества инструментов, меняющих подход к работе с текстом. В этой статье мы разберем его альтернативы, а заодно расскажем, как искусственный интеллект помогает ускорять создание контента и оптимизировать управление знаниями в системе Документерра. Если вам интересны практичные AI-решения и их применение в реальных задачах, эта статья для вас.
За последние два года - за время невероятной популярности Generative AI - появилось много перспективных компаний, создающих новые прорывные модели. Последний пример - это китайский стартап DeepSeek, благодаря которому у нас есть открытые аналоги OpenAI GPT-4o и o1. С теми же (что проверено бенчмарками) возможностями в плане выполнения текстовых инструкций, задач на математику, логику и кодинг.
В последние годы искусственный интеллект (ИИ) стремительно развивается, становясь центральной силой, формирующей отрасли и переосмысливающей возможности как для отдельных людей, так и для бизнеса.
DeepSeek называют «поразительной и впечатляющей», несмотря на использование менее совершенных чипов.
Китайская компания в сфере искусственного интеллекта заставила Кремниевую долину недоумевать, как её программистам удалось почти сравняться с американскими конкурентами, используя более слабые чипы.
Как часто сейчас в ИТ сообществе можно услышать про невероятные успехи LLM моделей? ИИ написал диссертацию за 30 минут, ИИ пишет программы на уровне middle разработчика, ИИ диагностирует болезнь с точностью 99.99999% и много много других впечатляющих заголовков пестрят на сотнях сайтов. И это не говоря о том, что создатели таких ИИ моделей заявляют, что через 2-3 года ИИ станет умнее человека чуть ли не в каждой сфере жизни
А так ли это? Давайте поищем парочку не совсем хитрых, но интересных задач, с которыми может справиться даже ребенок (немного подумав, конечно)Читать полностью »
Давно не писал статей на хабр, потому что редко находится что-то действительно полезное.
Я подписан в Telegram на десяток новостных каналов про ИИ, но только недавно с удивлением для себя обнаружил, что гугл даёт делать 1500 бесплатных запросов в сутки на свои модели Gemini, что вполне достаточно для создания прототипа или даже небольшого pet-проекта. Как по мне так это неплохой способ начать экспериментировать с gpt-моделями, при этом ничего не платить и не возиться с банковской картой.
Попалось интересное исследование о последствиях внедрения ИИ в работу R&D лаборатории:
Интересно оно тем, что в нём рассматривается то, как ИИ вписывается в по-настоящему интеллектуальную сферу, а так же тем, что показывает не только изменения в эффективности исследований, но и влияние внедрения ИИ на самих учёных.
Его результаты можно отчасти экстраполировать и на другие похожие области, ту же разработку софта, об этом после разбора самой статьи.
С 2009 года я занимаюсь инновациями и НИОКР. От стартапов до проектов регионального значения, от DeepTech до IT‑проектов с ИИ. Самостоятельно пройдя все этапы (от разработки документации и получения финансирования до реального вывода проекта на рынок и 5-летней отчётности), я приобрела уникальный практический опыт. В настоящее время выступаю в роли эксперта.
Участие в качестве ментора в программе MENTOR IN TECH 6.0 по направлению IT Startups вдохновило на написание практических статей для заявителей, которые самостоятельно готовят свои проекты на конкурсы и гранты. Спасибо Women in Tech Russia и Women»s Startup Hub.
