Neuro Sova

Метка: искусственныйинтеллект

  • Почему анализ ошибок важнее выбора инструментов: путь к успеху в разработке ИИ

    Большинство команд, работающих над искусственным интеллектом, сосредотачиваются не на тех вещах. Вот распространённая сцена из моей консультационной практики: **Команда ИИ:** «Вот наша архитектура агента — у нас есть RAG здесь, маршрутизатор там, и мы используем этот новый фреймворк для…» **Я:** (Поднимая руку, чтобы остановить увлечённого технического руководителя) «Можете показать, как вы измеряете, работает ли это…

  • Гиперавтоматизация: от теории к практике — разбираемся в трендах и проблемах внедрения

    Несмотря на то что гиперавтоматизация пока не так популярна среди предприятий, она уже быстро эволюционирует из простой автоматизации процессов в взаимосвязанную интеллектуальную экосистему, основанную на искусственном интеллекте (ИИ), машинном обучении (ML) и роботизированной автоматизации процессов (RPA). Мотивирует ли это бизнес внедрять такие решения? Скорее всего, да. По данным Gartner, к 2026 году почти треть предприятий…

  • Искусственный интеллект в 2025 году: анализ текущего состояния и перспективы развития

    Искусственный интеллект (ИИ) продолжает менять различные сферы жизни общества — от здравоохранения и образования до бизнеса и повседневной жизни. По мере развития этой технологии понимание её текущего состояния и будущих тенденций становится всё более важным. Стэнфордский институт человекоцентричного искусственного интеллекта (HAI) отслеживает рост и проблемы ИИ в своём ежегодном отчёте AI Index Report, предлагая всесторонний…

  • Debug-Gym: как Microsoft помогает ИИ-агентам научиться эффективно отлаживать код

    ### Проблема отладки в инструментах кодирования с использованием ИИ Несмотря на значительный прогресс в генерации и завершении кода, инструменты кодирования на основе искусственного интеллекта продолжают сталкиваться с проблемами при отладке — неотъемлемой части разработки программного обеспечения. Хотя большие языковые модели (LLM) могут генерировать фрагменты кода и иногда предлагать исправления, они часто сталкиваются с трудностями при…

  • Локальный искусственный интеллект: новая эра конфиденциальности и доступности

    Искусственный интеллект больше не ограничивается крупными центрами обработки данных или облачными платформами, управляемыми технологическими гигантами. В последние годы происходит нечто примечательное — ИИ приходит в дома. Локальные большие языковые модели (LLM), такие же инструменты ИИ, которые используются в чат-ботах, создателях контента и помощниках по кодированию, теперь можно загружать и запускать непосредственно на личных устройствах. И…

  • Как инновационный чип NTT меняет правила игры в сфере периферийных вычислений ИИ

    ### NTT представила революционный чип для логического вывода в сфере искусственного интеллекта, способный обрабатывать видео 4K в реальном времени Компания NTT Corporation сделала значительный шаг в области периферийных вычислений с искусственным интеллектом (ИИ), представив новый чип для логического вывода, который может обрабатывать видео 4K в реальном времени со скоростью 30 кадров в секунду, потребляя при…

  • Распространение ИИ: почему будущее искусственного интеллекта — это не одна модель, а миллион решений

    Каждый раз, когда выходит новая модель искусственного интеллекта — обновления GPT, DeepSeek, Gemini — люди поражаются их размерам, сложности и, всё чаще, потребности в вычислительных ресурсах. Считается, что именно эти модели определяют потребности в ресурсах для революции в области ИИ. Но это предположение неверно. Да, крупные модели требуют много вычислительных мощностей. Однако основная нагрузка на…