Хабр / ML & AI
478 subscribers
5.47K links
Telegram-канал, где вы можете найти публикации из RSS-фидов тематических хабов "Машинное обучение" и "Искусственный интеллект" портала Хабр.

Данный канал не является официальным представительством платформы Хабр.

Администратор - @evilfreelancer
Download Telegram
Как ИИ упрощает работу системного аналитика

Привет, Хабр. Меня зовут Паша, и в сфере IT я уже 14 лет. Из которых 7,5 лет проработал в госсекторе, можно сказать, фулстек-специалистом — от ремонтов компьютеров до разработки сайтов и приложений. После ушел работать в банковский сектор, в котором уже 6,5 лет работаю в роли системного аналитика. В этой статье хочу рассказать, как в размеренную жизнь системного аналитика ворвался ИИ и как он помогает в повседневной жизни быстрее решать рутинные задачи. Например, описание API и состоваление UML диаграмм в рутинные задачи Confluence.

Читать далее

#системный_анализ #ии #asciidoc #confluence #api #plantuml #оптимизация | @habr_ai
SmolAgents: или как заставить LLM работать на тебя за 30 минут

Представьте, что вы — настоящий папа Карло, который хочет оживить своего робота, но не простого, а на основе больших языковых моделей (LLM). Ваш робот будет не только разговаривать, но и использовать специальные инструменты, которые помогут ему взаимодействовать с сайтами, кодом и даже выполнять ваши повседневные задачи.

Простыми словами, агент — это комбинация модели искусственного интеллекта (LLM) и инструментов, которые вы ему предоставляете для выполнения конкретных задач.

Привет, чемпионы! В этой статье я расскажу вам, как создать своего собственного AI-агента, который сможет помогать вам в различных задачах, и покажу это на конкретных примерах. Читать далее

#smolagents #агенты_ии #агенты #llm #huggingface #api | @habr_ai
[Перевод] Популярные API для работы с искусственным интеллектом

В 2025 году API для работы с искусственным интеллектом стали неотъемлемым инструментом для разработчиков, стремящихся быстро внедрять мощные AI-функции без необходимости глубоко разбираться в машинном обучении. В этой статье — практический обзор ключевых провайдеров AI API, таких как OpenAI, Anthropic, Google и AWS, а также новых решений вроде Groq и Cerebras, предоставляющих высокопроизводительные платформы инференса. Мы разбираем особенности, ценовые модели и сценарии использования, чтобы помочь вам сориентироваться в быстро развивающемся ландшафте технологий искусственного интеллекта. Читать далее

#ai_api #ml #ds #искусственный_интеллект #машинное_обучение #api #ии | @habr_ai
Говорим с Битрикс24 на языке ИИ: представляем опенсорс MCP-сервер для LLM-интеграции

Привет! Мы — партнеры Битрикс24 и создаем для бизнеса приложения с генеративным ИИ, интегрируя их с корпоративными порталами.

В этой статье мы расскажем о созданном нами решении, которое позволяет любым разработчикам легко подключать свои чаты и другие приложения с LLM-моделями к Битрикс24. Речь идет о MCP-сервере — помощнике для ИИ, который позволяет получать из портала Битрикс24, например из раздела CRM, точные данные для ответа пользователю. Читать далее

#битрикс24 #опенсорс #python #openai #anthropic #mcp #api #rest_api #crm #llm | @habr_ai
Новый генератор изображений ChatGPT: все стили, режимы и возможности, в чате и через API

Привет друзья! Вы наверняка уже знаете, что недавно ChatGPT получил обновление с революционной функцией генерации изображений. Новая технология, основанная на модели GPT-4o, генерирует картинки как никто другой на рынке! За первую неделю после запуска более 130 миллионов пользователей создали свыше 700 миллионов изображений – это настоящий бум! Уверен вы видели или даже сами делали Ghibli-фикацию - изображения в стиле аниме студии Гибли. Но что еще крутого может делать новая генеративная модель? Давайте разбираться! Читать далее

#chatgpt #openai #обновление #генерация_изображений #искусственный_интеллект #api #gpt_4o #timeweb_статьи | @habr_ai
ИИ учится управлять материей: будущее производства уже наступило

За последние десятилетия технологический прогресс изменил экономику и бизнес. Алгоритмы управляют логистикой, искусственный интеллект анализирует документы и генерирует код, а данные передаются через API — интерфейсы, позволяющие программам взаимодействовать друг с другом. Один из примеров — LLM API (Large Language Model API), который позволяет каждому из нас подключаться к большим языковым моделям, к примеру, ChatGPT и использовать их для создания текста, обработки информации и принятия решений.

Но в то время как цифровой мир стал гибким и доступным, физический мир — мир атомов, а не битов — всё ещё зависит от ручного труда. Мы по-прежнему готовим еду, делаем уборку дома и собираем оборудование во многом так же, как столетия назад. Даже на высокотехнологичных заводах автоматизация и роботизация узко специализирована и требует сложного программирования.

Следующий шаг в интеграции цифровых инструментов и промышленности — Physical API, физический API. Что изменится

#physical_api #ai #api #robotics #mr_soc #mr_sop #nvidia #artificial_intelligence #factory #industry | @habr_ai
n8n – всё, что нужно знать о сервисе

Привет!

Если вы ищете способ автоматизировать рутину, интегрировать любимые сервисы и работать с ИИ без сложной настройки — вам в особенности подойдёт n8n.

n8n.io - платформа для автоматизации рабочих процессов (workflow automation) с открытым исходным кодом. Платформа. позволяет не зная программирования и, не написав ни одной строчки кода, создавать различные инструменты для вашей работы.

В неё встроено более 400 готовых узлов (nodes) для популярных сервисов и множество AI агентов, поддержка RAG.

Ранее мы уже разбирали эту платформу в нашей предыдущей статье и, прочитав её, вы уже сможете самостоятельно развернуть ТГ чат-бота с ChatGPT.

В этой же статье разберёмся, как всё устроено чуть глубже и ответим на часто задаваемые вопросы в сети. Читать далее

#n8n #n8n_компоненты #n8n_триггеры #n8n_шаблоны #n8n_как_установить_на_сервер #api_n8n #webhooks_n8n #http_request_n8n #rest_api_n8n #развернуть_n8n_локально | @habr_ai
👍1
[Перевод] Подбираем лучший механизм аппаратной конкурентности для машинного обучения на ЦП

В среде выполнения задач ИИ для Firefox можно задействовать сразу множество потоков в выделенном процессе логического вывода, чтобы ускорить выполнение таких операций на ЦП. В среде WASM/JS можно создать SharedArrayBuffer и обрабатывать содержимое этого буфера сразу несколькими потоками. Такая рабочая нагрузка поддаётся конкурентному распределению на несколько ядер ЦП. Читать дальше →

#перевод #api | @habr_ai