fosstodon.org is one of the many independent Mastodon servers you can use to participate in the fediverse.
Fosstodon is an invite only Mastodon instance that is open to those who are interested in technology; particularly free & open source software. If you wish to join, contact us for an invite.

Administered by:

Server stats:

10K
active users

#ии

15 posts6 participants0 posts today

[Перевод] Руководство Google по промпт-инжинирингу. Часть 2: продвинутый промптинг и работа с кодом

Представляю вашему вниманию перевод второй части статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Эта публикация продолжает цикл переводов, посвященных методам эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями. В первой части мы познакомились с основами промпт-инжиниринга, базовыми настройками БЯМ и ключевыми техниками промптинга. Вторая часть посвящена более продвинутым и специализированным методам, которые существенно расширяют возможности работы с языковыми моделями и позволяют решать более сложные задачи. Оригинальная публикация фокусируется в основном на моделях Gemini и сервисе Vertex AI от Google, однако описанные техники и рекомендации универсальны и применимы практически ко всем современным большим языковым моделям (GPT, Claude, Llama и др.).

habr.com/ru/articles/901920/

ХабрРуководство Google по промпт-инжинирингу. Часть 2: продвинутый промптинг и работа с кодомОт переводчика Представляю вашему вниманию перевод второй части статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Эта...

MCP своими руками

Привет! Это Влад Шевченко, технический директор направления искусственного интеллекта red_mad_robot. Сегодня я хочу рассказать, что из себя представляет протокол MCP от Anthropic — для этого лучше всего создать его аналог собственными руками. Эта статья предназначена для разработчиков, которые хотят глубже понять, как работает MCP, и научиться создавать подобные механизмы самостоятельно.

habr.com/ru/companies/redmadro

ХабрMCP своими рукамиПривет! Это Влад Шевченко, технический директор направления искусственного интеллекта red_mad_robot. Сегодня я хочу рассказать, что из себя представляет протокол MCP от Anthropic — для этого лучше...

Динозаврик по имени Джун

Еще совсем недавно джуны очень ценились. Можно было вырастить преданного сотрудника, гораздо медленнее поднимать ему зарплату, и в итоге получался отличный боец, который знает все правила взаимодействия в компании и плавно перерастает в мидла. Вакансий на рынке было много. Если говорить о веб-разработке, то залететь верстальщиком было вообще плевое дело — пару недель почитать книжки по HTML/CSS, попрактиковаться с табличной версткой (да, бывалые динозавры еще помнят, когда такой подход был мейнстримом), потом перейти к блочной — и можно отправляться на собеседования. Неделя — и вы уже в руках какой-нибудь веб-студии, а там, при желании, через полгода станете полноценным фронтендером или переквалифицируетесь в бэкенд-разработчика. Хорошие времена: можно не особо напрягаясь было заработать на хлеб, клацая по клавиатуре.

habr.com/ru/articles/901506/

ХабрДинозаврик по имени ДжунЕще совсем недавно джуны очень ценились. Можно было вырастить преданного сотрудника, гораздо медленнее поднимать ему зарплату, и в итоге получался отличный боец, который знает все правила...

[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.

habr.com/ru/companies/otus/art

ХабрПопулярные API для работы с искусственным интеллектомAPI для искусственного интеллекта предоставляют разработчикам доступ к мощным предобученным моделям и при этом не требуют глубоких знаний в области машинного обучения. В статье представлен обзор самых...
#ai_api#ml#ds

[Перевод] Руководство Google по промпт-инжинирингу. Часть 1: основы и базовые техники

Представляю вашему вниманию перевод статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Это первая часть из цикла трех статей, где мы разберем основы промпт-инжиниринга и базовые техники взаимодействия с большими языковыми моделями. Вы узнаете, как настраивать параметры моделей, использовать различные типы промптов и получать предсказуемые, релевантные результаты. Несмотря на фокус оригинала на Gemini/Vertex AI, описанные принципы применимы ко всем современным моделям ИИ.

habr.com/ru/articles/901426/

ХабрРуководство Google по промпт-инжинирингу. Часть 1: основы и базовые техникиОт переводчика Представляю вашему вниманию перевод статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Это первая часть из...

Как ИИ помогает исследовать мозг, а роботы научились понимать трехмерный мир: топ-10 исследований ИИ за март 2025

Привет, Хабр! Предлагаю взглянуть на десять исследований в области искусственного интеллекта (ИИ), которые особенно запомнились мне в прошлом месяце: мультимодальная Qwen2.5-Omni, автоматизированные ИИ-лаборатории, новые подходы к медицинской симуляции и нейровизуализации мозга. Постарался изложить обо всем кратко и простыми словами.

habr.com/ru/articles/901350/

ХабрКак ИИ помогает исследовать мозг, а роботы научились понимать трехмерный мир: топ-10 исследований ИИ за март 2025Привет, Хабр! Предлагаю взглянуть на десять исследований в области искусственного интеллекта (ИИ), которые особенно запомнились мне в прошлом месяце: мультимодальная Qwen2.5-Omni, автоматизированные...
#ИИ#LLM#Research

ChatGPT vs DeepSeek в сфере химической технологии и энергетики, что лучше?

Ни для кого не секрет, что нейросети активно развиваются и внедряются в нашу повседневную жизнь. На данный момент ИИ отлично умеет писать различные тексты, генерировать картинки и код, но насколько они хороши в энергетической сфере? Эта статья поможет Вам разобраться, какую нейросеть лучше использовать если у вас возникают вопросы в данном сегменте или вы хотите использовать её в обучении.

habr.com/ru/articles/901214/

ХабрChatGPT vs DeepSeek в сфере химической технологии и энергетики, что лучше?Ни для кого не секрет, что нейросети активно развиваются и внедряются в нашу повседневную жизнь. На данный момент ИИ отлично умеет писать различные тексты, генерировать картинки и код, но насколько...

Как мы собираем SWE-bench на других языках

Современная разработка ПО — это плавильный котел языков: Java, C#, JS/TS, Go, Kotlin… список можно продолжать. Но когда дело доходит до оценки ИИ-агентов, способных помогать в написании и исправлении кода, мы часто упираемся в ограничения. Популярный бенчмарк SWE-bench, например, долгое время поддерживал только Python. Чтобы преодолеть разрыв между реальностью разработки и возможностями оценки ИИ, наша команда в

habr.com/ru/companies/doubleta

ХабрКак мы собираем SWE-bench на других языкахСовременная разработка ПО — это плавильный котел языков: Java, C#, JS/TS, Go, Kotlin… список можно продолжать. Но когда дело доходит до оценки ИИ-агентов, способных помогать в написании и исправлении...

Заметки из окопа: Практика «выращивания кода» с помощью LLM

Дискуссии об ИИ и больших языковых моделях (LLM) в разработке часто скатываются в бинарные споры: «замена», «выживание», «деградация». LLM — не против нас, а с нами. Не угроза, а помощь в рутине. Не замена, а инструмент. При умелом использовании ИИ освобождает от рутины и ускоряет реализацию, но не отменяет глубокое понимание предметной области. Без навыка писать код и ясности, что и зачем ты делаешь — ИИ бесполезен. Важнее понять, как LLM усиливают нас, трансформируют работу и рождают новые практики. Копнуть глубже

habr.com/ru/articles/901036/

ХабрЗаметки из окопа: Практика «выращивания кода» с помощью LLMДискуссии об ИИ и больших языковых моделях (LLM) в разработке часто скатываются в бинарные споры: «замена», «выживание», «деградация». LLM — не против нас, а с нами....

Как ИИ раскрыл тайну мозга бородачей с очками, а роботы научились понимать 3D-мир: топ-10 исследований ИИ за март 2025

Привет, Хабр! Предлагаю взглянуть на десять исследований в области искусственного интеллекта (ИИ), которые особенно запомнились мне в прошлом месяце: мультимодальная Qwen2.5-Omni, автоматизированные ИИ-лаборатории, новые подходы к медицинской симуляции и нейровизуализации мозга. Постарался изложить обо всем кратко и простыми словами.

habr.com/ru/articles/900874/

ХабрКак ИИ раскрыл тайну мозга бородачей с очками, а роботы научились понимать 3D-мир: топ-10 исследований ИИ за март 2025Привет, Хабр! Предлагаю взглянуть на десять исследований в области искусственного интеллекта (ИИ), которые особенно запомнились мне в прошлом месяце: мультимодальная Qwen2.5-Omni, автоматизированные...

GPT‑4.1 глазами веб‑разработчика: возможности, интеграция и примеры

В апреле 2025 года OpenAI представила серию моделей GPT‑4.1 – сразу три версии: GPT‑4.1 (полноразмерная) , GPT‑4.1 mini и GPT‑4.1 nano ​. Все они значительно превосходят предшественников (GPT‑4.0, также называемый GPT‑4o, и GPT‑4o mini) по качеству кодирования, следованию инструкциям и работе с длинным контекстом​. Главная сенсация – поддержка контекста до 1 000 000 токенов ​o. Это примерно 8 полных копий кода фреймворка React, которые теперь можно подать модели за один раз​! Для сравнения, у предыдущих GPT-4 максимальный контекст был 128 тысяч токенов. Обновился и «горизонт знаний» – GPT‑4.1 обучен на данных вплоть до июня 2024 года, что уменьшает количество ответов «не знаю» на современные вопросы. GPT‑4.1 (основная модель) – флагман с максимальными возможностями. Она улучшила результаты на множестве бенчмарков: например, решает ~54.6% задач на SWE-bench Verified (стандартный тест по разработке ПО), тогда как оригинальный GPT‑4o справлялся лишь с 33.2%​. Это рекордный показатель для моделей GPT и на 21% превышает результат GPT‑4o. Модель стала лучше генерировать код без лишних правок (доля «лишнего» кода снизилась с 9% до 2%​) и более строго придерживается форматов (например, может вносить правки в виде diff-патчей, а не переписывать файл целиком​). GPT‑4.1 mini – облегчённая модель, которая жертвует лишь небольшой долей качества ради скорости и цены. По многим заданиям mini догоняет или даже превосходит оригинальный GPT‑4.0. В тестах OpenAI «мини» не уступает GPT‑4o по интеллекту , но при этом выдаёт ответ почти вдвое быстрее и на 83% дешевле обходится по стоимости вызова​ (то есть стоимость снижена до ~17% от GPT‑4.0). Для разработчиков это означает, что многие задачи теперь можно решать “бюджетной” версией модели без ощутимой потери качества. GPT‑4.1 nano – новейшая и самая лёгкая модель в семействе, первый «нано»-уровень от OpenAI. Nano – рекордсмен по скорости и цене : как отмечает OpenAI, это «самая быстрая и дешёвая модель за всю историю компании»​. Например, nano возвращает первый токен ответа менее чем за 5 секунд даже если запрос содержит 128k токенов контекста​. Она также поддерживает 1М контекста и показывает неплохой уровень интеллекта: ~80.1% на знаниевом тесте MMLU и 50.3% на задачах GPQA​. Хотя nano уступает «старшим братьям» в сложных размышлениях, она отлично подходит для простых и массовых задач – классификация, автодополнение кода, чат-боты с короткими ответами​. В целом, появление mini и nano даёт веб-разработчикам гибкость: можно выбрать мощную GPT‑4.1 для сложной логики или обработки гигантского документа, а для быстрых откликов или фоновых задач – задействовать nano с минимальными затратами.

habr.com/ru/articles/900904/

ХабрGPT‑4.1 глазами веб‑разработчика: возможности, интеграция и примерыНовая линейка OpenAI GPT‑4.1: миллион токенов и три модели В апреле 2025 года OpenAI представила серию моделей GPT‑4.1 – сразу три версии: GPT‑4.1 (полноразмерная) , GPT‑4.1 mini и...
#ai#gpt#django

каким системным промтом можно убедить LLM не нести чушь, если она не знает ответа?

Нюгерсантт (Nugersatt) — это швейцарский полутвердый сыр из коровьего молока. Вот некоторые ключевые характеристики этого сыра:

Происхождение:* Кантон Берн, Швейцария.
Характеристики:* Сыр имеет слегка пряный, ореховый вкус. Текстура гладкая, но может быть немного зернистой.
Внешний вид:* Обычно имеет светло-кремовый цвет.
Использование:* Нюгерсантт хорошо плавится и часто используется в фондю, запеканках и других блюдах, требующих расплавленного сыра. Также его можно употреблять как самостоятельную закуску.
Особенности:* Считается традиционным сыром региона Бернланд.

Если вам интересны подробности, можете найти больше информации здесь:

* https://www.swissinfo.ch/rus/regiony/bern/nugersatt/62627322
* https://swisscheeseusa.com/nugersatt/ (на английском языке)
#слово #нюгерсантт #AI #ИИ

Покупка товара с помощью ИИ в Amazon

В марте Amazon запустили Nova Act - свою AI-модель для автоматизации работы в браузере. По своей сути, это Chat GPT Operator от Open AI. Спустя неделю в Amazon показали на своем примере, как можно использовать возможности этой SDK. Модель Nova Act помогает в автоматизации взаимодействий с клиентами: выполнять задачи по запросу пользователей с минимальным участием человека, улучшая персонализацию и повышая эффективность бизнеса. Amazon выкатили фичу под названием Buy for Me, которая позволяет пользователям покупать товары с сайтов других брендов через платформу Amazon. Процесс покупки упрощается, если товар отсутствует в ассортименте Amazon.

habr.com/ru/articles/900790/

ХабрПокупка товара с помощью ИИ в AmazonВ марте Amazon запустили Nova Act - свою AI-модель для автоматизации работы в браузере. По своей сути, это Chat GPT Operator от Open AI. Спустя неделю в Amazon показали на своем примере, как можно...

Мал, да удал? Тест Qwen-QwQ-32B на реальных задачах

Число параметров всегда имело значение — по крайней мере, так нас убеждали. Этой догме следовали до тех пор, пока 6 марта Alibaba не представила QwQ-32B — компактную модель с 32 млрд параметров, бросившую вызов тяжеловесу DeepSeek‑R1 с его 671 миллиардами. Это классическая история Давида и Голиафа, но, к удивлению многих, маленькая и ловкая модель не просто держится на плаву — она даже обходит гиганта в ключевых задачах. Но как нейросеть, уступающая в размерах в 20 раз, может показать такие впечатляющие результаты? Давайте разберёмся. В этом обзоре я сравнил между собой Qwen‑QwQ-32B , Qwen-2.5-72B‑Instruct , DeepSeek‑R1 и ChatGPT‑o3-mini‑high на нескольких сложных задачах и делюсь с вами результатами.

habr.com/ru/companies/bothub/a

ХабрМал, да удал? Тест Qwen-QwQ-32B на реальных задачахЧисло параметров всегда имело значение — по крайней мере, так нас убеждали. Этой догме следовали до тех пор, пока 6 марта Alibaba не представила QwQ-32B  — компактную...

История ИИ на пальцах — от перцептрона до GPT-4o

История развития области искусственного интеллекта - невероятно захватывающая тема. Как из первых, довольно робких идей, которые часто подвергались критике, выросли технологии, меняющие наш мир прямо сейчас? Об этом пути – от почти механических предков ИИ до современных моделей вроде ChatGPT/Claude/Gemini/Grok и других, способных вести осмысленный диалог – я и хочу рассказать. Это не будет скушняцкий научный трактат, изложение фактов или лекция, а скорее взгляд со стороны человека, которому самому это все супер интересно - взгляд на ключевые вехи, прорывы и интересные моменты этой удивительной истории. Я собираюсь не просто пройтись по истории, но и на пальцах объяснить (вот как сам разобрался - так и расскажу) - как оно все работало. Возможно, без огромной технической глубины - зато интересно и с понятными примерами. Мы с вами получим представление о том, как оно было – от допотопного перцептрона до последних современных моделей-трансформеров. Посмотрим, как это работало, удивимся прорывам и попробуем заглянуть – что там за горизонтом (хотя, конечно, с AI-2027 мне тягаться бесполезно). Поехали!

habr.com/ru/articles/900228/

ХабрИстория ИИ на пальцах — от перцептрона до GPT-4oОт перцептрона до GPT-4o Введение История развития области искусственного интеллекта - невероятно захватывающая тема. Как из первых, довольно робких идей, которые часто подвергались критике, выросли...

Как я начал бояться вайб-кодинга, или почему мы доверяем ИИ больше, чем коллегам

Ещё год назад я смеялся над мемами про Copilot, который "пишет весь код за тебя". Теперь - я уже не смеюсь. Потому что вижу, как всё чаще код влетает в main почти без участия человека. Его не пишут - его принимают. Почти как оракульское послание. Это не всегда плохо. Но иногда - страшно.

habr.com/ru/articles/900150/

ХабрКак я начал бояться вайб-кодинга, или почему мы доверяем ИИ больше, чем коллегамЕщё год назад я смеялся над мемами про Copilot, который "пишет весь код за тебя". Теперь - я уже не смеюсь. Потому что вижу, как всё чаще код влетает в main почти без участия человека. Его не пишут -...

КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ МЁРТВА: ЯНДЕКС И ВК ОБУЧАЮТ ИИ НА ВАШИХ ЛИЧНЫХ ДАННЫХ?

Если бы у Кевина Митника была Алиса PRO, то ему бы не пришлось рыться в мусорных баках ради доступа к персональным данным. Протестировав Yandex GPT я узнал, что голосовой ассистент от Яндекс не только раздаёт всем мой номер телефона по первому требованию, но и знает список несовершеннолетних в моей семье, несмотря на "закрытый" профиль ВКонтакте где он был опубликован. А также где-то хранит всю эту информацию без моего разрешения, но при допросе - уходит в несознанку... Нырнуть в мусорку от Яндекса...

habr.com/ru/articles/900132/

ХабрКОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТЬ МЁРТВА: ЯНДЕКС И ВК ОБУЧАЮТ ИИ НА ВАШИХ ЛИЧНЫХ ДАННЫХ?Счёт производства индусов идёт на секунды по мнению Алисы ПРО Недавно Яндекс "подарил" мне месячную подпис ь ку на АлисаПро - доступ к последней модели YandexGPT в рамках использования голосового...

От стратегий гигантов до смелых инноваций — ключевые AI-инициативы с Mobile World Congress

Аналитический центр red_mad_robot внимательно следил за событиями крупнейшей мобильной конференции, и собрал для вас самую суть: как именно AI меняет мобильную индустрию прямо сейчас и какие тренды определят её ближайшее будущее. Mobile World Congress (MWC) в Барселоне традиционно задает тон развитию мобильных технологий на год вперед. В 2025 году выставка прошла под знаком тотального доминирования искусственного интеллекта. AI перестал быть просто модной фичей, превратившись в ядро стратегий ведущих игроков рынка.

habr.com/ru/companies/redmadro

ХабрОт стратегий гигантов до смелых инноваций — ключевые AI-инициативы с Mobile World CongressАналитический центр red_mad_robot внимательно следил за событиями крупнейшей мобильной конференции, и собрал для вас самую суть: как именно AI меняет мобильную индустрию прямо сейчас и какие тренды...

ИИ и трансформация бизнес-процессов: методологии и когнитивные барьеры

Компании все чаще обращаются ИИ для трансформации своих бизнес-процессов. Однако успешная AI-трансформация требует не просто автоматизации отдельных задач, а фундаментального переосмысления самих процессов – своего рода «переход от улучшения седел к созданию автомобилей». Эта статья рассматривает два аспекта такой трансформации.

habr.com/ru/articles/899838/

ХабрИИ и трансформация бизнес-процессов: методологии и когнитивные барьерыКомпании все чаще обращаются ИИ для трансформации своих бизнес-процессов. Однако успешная AI-трансформация требует не просто автоматизации отдельных задач, а фундаментального переосмысления самих...

Disrupt по делу: как внедрять AI-продукты без розовых очков — опыт продакшена

Как не утонуть в инновациях: от стабильного AI-продакшена до смелых прорывов. Ещё недавно первая ML-модель в продакшене казалась большим достижением. А сегодня на команду обрушиваются десятки новых фреймворков, множество кейсов, например, использования LLM, и кто-то предлагает немедленно строить мультиагентную систему. Что делать – продолжать оттачивать текущее или броситься в очередной Disrupt ? Привет, Хабр! Меня зовут Никита Безлепкин. В этой статье разберёмся, как комбинировать между собой проверенную методологию систематизаци AI проектов CRISP-DM и управленческую методологию Run–Change–Disrup t, которые помогают не потеряться в технологиях и принять верное решение по их применению. На практических примерах разберем, как отличить стабильный путь от туманного стартап-подхода – без «розовых очков» и с пользой для дела. Я уже более восьми лет занимаюсь AI-продакшеном. В 2023–2024 годах моя команда совместно с бизнесом внедрила в продакшен свыше 20 кейсов с LLM-моделями (всего у нас более 50 проектов с суммарным МАУ > 60 млн). Прошёл полный цикл создания AI-решений — от идеи и архитектуры до запуска и масштабирования, интегрируя ai-модели в бизнес-процессы разных компаний. Рассказал об этом на эфире для комьюнити Skillbox IT Experts. А в этой статье делюсь опытом и основными мыслями из доклада.

habr.com/ru/articles/899710/

ХабрDisrupt по делу: как внедрять AI-продукты без розовых очков — опыт продакшенаКак не утонуть в инновациях: от стабильного AI-продакшена до смелых прорывов. Ещё недавно первая ML-модель в продакшене казалась большим достижением. А сегодня на команду обрушиваются десятки новых...