[Перевод] Хочешь своего AI-бота? Пошаговый план для новичков и не только

AI-чатботы стремительно трансформируют способы взаимодействия бизнеса и пользователей с технологиями. Эти интеллектуальные виртуальные ассистенты способны обрабатывать клиентские обращения, давать рекомендации и даже автоматизировать сложные бизнес-процессы.

В результате, около 65% организаций заявляют об использовании генеративного ИИ как минимум в одной бизнес-функции на регулярной основе — почти в два раза больше, чем десять месяцев назад. Читать далее

#ai #ai_chatbot #ии #ии_чат_бот #genai #llm #artificial_intelligence | @habr_ai

Жизнь после достижения AGI: тотальное счастье или закат цивилизации?

Представьте мир, где машины не просто следуют алгоритмам, а мыслят, обучаются и творят наравне с человеком, а возможно, и превосходят его. Это мир Общего Искусственного Интеллекта (AGI) – тот самый гипотетический рубеж, за которым ИИ достигнет когнитивных способностей, сопоставимых с человеческими. Мечта футурологов и ночной кошмар скептиков, AGI обещает революцию, сравнить которую по масштабу можно разве что с изобретением колеса или освоением огня. Но куда приведет нас этот тектонический сдвиг: к золотому веку всеобщего благоденствия или к закату человеческой цивилизации? Ознакомиться

#ии #agi #искусственный_интеллект #будущее_здесь #ai #artificial_intelligence #научно_популярное | @habr_ai

Что думают инженеры OpenAI, Microsoft и AWS о будущем AI: честные ответы с AI Engineer World's Fair 2025

Всем привет! Я провела три дня на AI Engineer World's Fair в Сан‑Франциско вместе с 3000 лучших AI‑инженеров мира, CTO компаний из Fortune 500 и основателями стартапов. Это третий год конференции, и она стала местом, где ведущие AI‑лаборатории, компании и инженерные команды показывают свои последние работы.

Я поговорила с инженерами и руководителями из OpenAI, Microsoft, AWS, Pydantic и YC‑стартапов. Хочу поделиться их откровенными мнениями и ключевыми инсайтами, которые определяют, как мы будем строить AI‑системы в 2025 году и далее.

18 треков конференции охватывали всё: от MCP до reinforcement learning, AI и робототехники. Доминирующая тема — AI‑агенты, но специфически агенты, готовые к production использованию. Разговор сместился от «что могут делать агенты» к «как мы деплоим их надёжно и в масштабе».

Если вам больше нравится формат видео, можете посмотреть их тут и тут на моем канале. Буду рада связаться с вами через LinkedIn, чтобы вы не пропустили новые апдейты из мира ИИ. Читать далее

#ai #искусственный_интеллект #artificial_intelligence #machinelearning #conference #career #career_advice #career_in_it | @habr_ai

Как предсказать курс рубля к доллару при помощи SAP Predictive Analytics

SAP в последние годы сфокусировалась на развитии машинного обучения, обработки больших данных и развитии интернета вещей. Это три важнейших технологических направления, которые компания развивает в своих решениях. SAP работает не только над развитием инструментом, но и на применении этих технологий на практике. Наличие большого числа клиентов, автоматизировавших свои бизнес-процесса на продуктах SAP, позволяет анализировать клиентские потребности комплексно, предлагать новые подходы в использовании клиентских данных для увеличения эффективности бизнес-процессов.

Давайте посмотрим, как выглядит анализ данных с использованием инструмента предиктивной аналитики от SAP.

Читать дальше →

#machine_learning #машинное_обучение #ai #artificial_intelligence #искусственный_интеллект #аналитика #analytics #predictive_analytics | @habr_ai

Speaker Recognition. Как искать человека по голосу

Поговорим про задачу Speaker Recognition. О том, как работает такая система, из каких этапов состоит, как мы ее оцениваем. Читать далее

#machinelearning #machine_learning #artificial_intelligence #artifical_neural_networks #metric_learning #speaker_identification #speaker_verification | @habr_ai

Как я разрабатываю агентские ИИ системы для извлечения признаков (feature-extraction) из мультимодальных данных

Извлечение признаков (feature extraction) из текстов — ключевой шаг при анализе документов: он является основной практической частью таких задач по обработке данных, как классификация, тематическое моделирование, NER, QA. Если раньше почти что для каждой из таких задач, и в особенности для разных модальностей данных использовались специализированные архитектуры нейронных сетей, то сейчас подобные системы обычно строятся вокруг LLM/VLM. Однако и современные модели на практике настраиваются под конкретные задачи через fine‑tuning или distillation, в связке с retrieval (RAG) и агентскими архитектурами.

В этой статье я рассматриваю свой опыт проектирования и разработки агентов для выполнения feature-extraction. При наличии мультимодальных данных с разнородной структурой - тексты, PDF, изображения - мне приходится извлекать нужные пользователю фрагменты информации. Для этого я перебрал различные подходы - в зависимости от сложности задачи - и теперь пора сравнить их эффективность и отметить сложности реализации. Читать далее

#ai #ml #openai #llm #llama #deepseek #chatgpt #machine_learning #artificial_intelligence | @habr_ai

Как создать свой Perplexity: Архитектура AI для глубокого исследования на Next.js и OpenAI

Многие программисты в ближайшие годы потеряют работу из-за ИИ. Ваша задача — самому стать тем, кто строит Perplexity, а не тем, кто только ими пользуется.

К концу статьи у вас будет четкое понимание того, как построить self-hosted SaaS для глубокого исследования, который можно встроить в любой продукт.

Переходите копируйте репозиторий поднимайте и вы сможете в полном мере насладиться экспериментами и изучить логи. https://github.com/aifa-agi/aifa-deep-researcer-starter Читать далее

#agi #aifa #nextjs #next #vercel #openai #ai #artificial_intelligence #ai_agents #deep_research | @habr_ai

ИИ для «чайников»

Периодически приходится делиться представлением об ИИ с далекими от него людьми, при этом приходится каждый раз изобретать простое объяснение принципа его работы.

Кажется что такое объяснение полезно: часто даже на серьезных презентациях слышатся восторженные заявления о "магии ИИ", использование которого автоматически ведет к успеху, поскольку "людям нравится ИИ".

Хочется кратко и доступно, "на пальцах" изложить, что такое ИИ, как он функционирует и какие задачи способен решать. Читать далее

#ии #ai #искусственный_интеллект #artificial_intelligence | @habr_ai

Вебинары трека Наука о данных Летней цифровой школы Сбера

Привет, коллеги ML инженеры, Data scientist'ы и все, кто интересуется искусственным интеллектом, созданием нейросетей, машинным обучением и анализом данных! Принёс вам пачку вебинаров с интенсива трека Наука о данных курсов повышения квалификации Летней цифровой школы Сбера. Читать далее

#машинное_обучениe #искусственный_интеллект #data_science #data_analysis #ai #artificial_intelligence #ии #нейросети #нейронные_сети #глубокое_обучение | @habr_ai

[Перевод] Как AI-редактор Cursor меняет процесс разработки — и стоит ли ему доверять

Одним из крупнейших сдвигов в современном софтверном девелопменте стало стремительное распространение AI-инструментов для написания кода. Эти решения помогают как разработчикам, так и людям без технического бэкграунда быстрее писать код, запускать прототипы и готовые приложения. Среди таких инструментов достаточно быстро привлёк внимание Cursor, почти сразу он занял позицию одного из лидеров рынка.

В этой статье я подробнее рассмотрю Cursor, его сильные и слабые стороны, а также сравню его с другими AI-редакторами кода. Это будет практический гайд, в котором я поделюсь своим опытом использования Cursor для создания to-do приложения. К концу материала у вас сложится четкое представление о том, подходит ли Cursor для вашего собственного девелоперского workflow.

Поехали. Читать далее

#cursor_ai #cursor_ai_ide #ai #artificial_intelligence #ии #ai_редактор #llm #ai_assistant #ии_ассистент | @habr_ai

[Перевод] Как технологические гиганты переосмысливают кибербезопасность в эпоху ИИ-агентов

Эпоха агентного ИИ больше не ограничивается компаниями-первопроходцами. Эти системы уже действуют в масштабах корпоративных сред, получая доступ к ресурсам, принимая решения и предпринимая действия с минимальным участием человека. Но вместе с этой автономией возникает и новый класс рисков. Архитектуры безопасности, созданные для предсказуемых, человекоцентричных рабочих процессов, оказываются неспособны справиться с агентами, работающими на машинной скорости, меняющими API и самостоятельно перемещающими конфиденциальные данные.

Перевод колонки американского Forbes. Читать далее

#ии #кибербезопасность #искусственный_интеллект #информационная_безопасность #ai #artificial_intelligence #cybersecurity | @habr_ai

[Перевод] Обзор GenAI уязвимостей и эксплойтов за Q2 2025

Генеративный ИИ продолжает активно внедряться в бизнес-процессы и продукты, а вместе с этим растёт и число атак, направленных против него. За второй квартал 2025 года эксперты зафиксировали 14 заметных инцидентов — от классических утечек данных до принципиально новых атак на основе промпт-инъекций.

В этом тексте собрали ключевые кейсы и постарались объяснить их значение для компаний, разработчиков и пользователей. Оригинал подборки был опубликован в блоге OWASP. Читать далее

#кибербез #кибербезопасность #информационная_безопасность #genai #artificial_intelligence #генеративный_ии | @habr_ai

[Перевод] Обзор GenAI уязвимостей и эксплойтов за Q2 2025

Генеративный ИИ продолжает активно внедряться в бизнес-процессы и продукты, а вместе с этим растёт и число атак, направленных против него. За второй квартал 2025 года эксперты зафиксировали 14 заметных инцидентов — от классических утечек данных до принципиально новых атак на основе промпт-инъекций.

В этом тексте собрали ключевые кейсы и постарались объяснить их значение для компаний, разработчиков и пользователей. Оригинал подборки был опубликован в блоге OWASP. Читать далее

#кибербез #кибербезопасность #информационная_безопасность #genai #artificial_intelligence #генеративный_ии | @habr_ai

[Перевод] Вы неправильно поняли отчёт MIT об эффективности ИИ в корпорациях. Разбор от Venture Beat

Самая цитируемая статистика из нового отчёта MIT оказалась сильно искажённой. Пока заголовки утверждают, что «95% пилотов генеративного ИИ в компаниях проваливаются», сам документ раскрывает нечто куда более поразительное: самое стремительное и успешное внедрение корпоративной технологии в истории разворачивается прямо у руководителей под носом. Читать далее

#ai #artificial_intelligence #llm #корпорации #ии #искусственный_интеллект #ии_агенты | @habr_ai

Как внедрить автоматическое ревью кода с помощью ИИ: опыт Microsoft, Google и ByteDance + практическое руководство

TL;DR

Автоматическое ревью кода с помощью ИИ уже работает в продакшене крупнейших компаний. Microsoft обрабатывает 600 000 пулл-реквестов в месяц, экономя сотни тысяч часов. ByteDance достигла 75% точности с 12 000 активных пользователей еженедельно. Google автоматизировал 7,5% всех комментариев ревьюеров. В статье — детальный разбор архитектур, метрики эффективности и пошаговое руководство по внедрению с расчётом окупаемости. Читать далее

#artificial_intelligence #code_review #devops #machine_learning #github #cicd #software_engineering #software_development #automation | @habr_ai

[Перевод] Процедурная память: как она упрощает и удешевляет работу ИИ-агентов

Новая методика, разработанная учёными из Чжэцзянского университета и Alibaba Group, наделяет агентов больших языковых моделей (LLM) динамической памятью, делая их более эффективными и результативными при решении сложных задач. Этот подход, получивший название Memp, обеспечивает агентов «процедурной памятью», которая непрерывно обновляется по мере накопления опыта — подобно тому, как люди учатся через практику.

Memp формирует рамку для обучения в течение всей «жизни» агента, благодаря чему ему не приходится каждый раз начинать с нуля при работе с новой задачей. Вместо этого он становится всё более опытным и продуктивным, встречаясь с новыми ситуациями в реальной среде, что особенно важно для надёжной автоматизации в бизнесе. Читать далее

#процедурная_память #большие_языковые_модели #ии #искусственный_интеллект #ai #llm #artificial_intelligence #procedural_memory | @habr_ai

Мой личный экзамен: как я разработал MVP LLM-агента на Google ADK

В этой статье я делюсь личным опытом разработки MVP LLM-агента на базе Google ADK в образовательных сценариях. Рассказываю, как строил архитектуру от монолитного агента до модульной системы, с какими вызовами столкнулся (память, токены, оркестрация) и какие инженерные лайфхаки помогли справиться. Но главное — делюсь философией: почему работа с LLM похожа на экзамен, как меняется роль CTO и чему учат такие проекты. В финале — 10 уроков, которые я вынес из этого «AI-экзамена». Читать далее

#mvp #artificial_intelligence #google_adk #google #python #llm_агент #agent #llm | @habr_ai

От парсера до ИИ-платформы: как рекрутер «навайбкодил» инструмент, который экономит часы работы

Ещё недавно подготовка CV занимала 40 минут. Теперь — 30 секунд и помощь ИИ в анализе кандидатов. В тексте рассказываем, как с помощью вайб-кодинга рекрутер «Технократии» собрал парсер, из которого выросла внутренняя HR-платформа с искусственным интеллектом для создания резюме и оценки кандидатов. Читать далее

#вайбкодинг #ии #искусственный_интеллект #прототипирование #ai #vibecoding #artificial_intelligence | @habr_ai

[Перевод] Насколько безопасно загружать свои фотографии в ChatGPT?

Загружая фото в ChatGPT или другие ИИ-сервисы, мы редко задумываемся, что отдаем куда больше данных, чем кажется на первый взгляд. Метаданные, детали фона, лица посторонних людей или даже случайно попавшие в кадр документы могут превратиться в ценный набор информации для компаний и потенциальных злоумышленников. Эксперты по кибербезопасности предупреждают: снимок, который вы считаете безобидным, может продолжить существовать и использоваться компаниями и системами ИИ даже после того, как вы завершите с ним взаимодействие. Читать далее

#ии #инфобез #персональные_данные #искусственный_интеллект #ai #artificial_intelligence #cybersecurity | @habr_ai

[Перевод] Новый фреймворк Memento позволяет агентам на базе LLM учиться на опыте — без дообучения модели

Учёные из Юниверсити Колледж Лондон (UCL) и лаборатории Huawei Noah’s Ark Lab разработали новый подход к обучению, который позволяет агентам на базе больших языковых моделей (LLM) динамически адаптироваться к среде без дообучения самой модели. Метод основан на системе структурированной памяти, которая автоматически обновляется по мере накопления агентом опыта, что даёт возможность непрерывно повышать качество его работы. Читать далее

#ии #искусственный_интеллект #ai #artificial_intelligence #llm #mcp #цепи_маркова | @habr_ai