12 марта текущего года компания Cognition представила Devin AI, первого в мире, по словам разработчиков, полностью автономного ИИ-программиста. В своем блоге Cognition написали: «Devin может планировать и выполнять сложные инженерные задачи, вспоминать соответствующий контекст на каждом этапе, учиться со временем и исправлять ошибки». Они также продемонстрировали аудитории способности ИИ на реальном примере с сайта Upwork, из-за чего в начале весны вызвали волну обсуждений и заставили программистов опасаться за свои рабочие места.

Однако, похоже, можно спокойно выдохнуть, поскольку недавно компания была обвинена во лжи. Пользователи сомневаются в работоспособности Devin AI, называя примеры из промо-видео фейками и указывая на то, что выпущенный продукт совсем не соответствует действительности.

Действительно ли Devin AI всего лишь хитроумный трюк маркетинга, или же будущее уже на пороге? Разберем подробности в статье.

Привет, Хабр.

В этой статье о том, как без написания кода поставить себе локально и использовать LLM без подключения к сети. Для меня это удобный способ использования в самолёте или in the middle of nowhere. Заранее выгрузив себе нужные файлы, можно делать анализ бесед саппорта с клиентами, или получить саммарайз отзывов из стора на приложение, или оценить резюме/тестовое задание кандидата...

Всем привет!

На связи Георгий Бредис, Deep Learning Engineer из команды Intelligent Document Processing в SberDevices. Наша команда занимается задачами автоматизации бизнес-процессов путем извлечения информации из неструктурированного контента и созданием сервисов суммаризации и поиска на основе LLM. В данный момент мы исследуем новые способы извлечения информации из интерфейсов, что открывает новые возможности для автоматизации процессов в сфере RPA.

В этой статье речь пойдет об использовании больших языковых моделей для работы с браузером, как одного из самых распространенных примеров интерфейса.

Вы тоже устали вручную заполнять Dockerfile и docker-compose.yaml под каждый новый проект?

Я всегда задумывался, применяю ли я известные best practices, когда пишу конфиг для Docker, и не занесу ли я случайно какие-нибудь уязвимости, вручную заполняя конфиг-файлы.

Что же, теперь мне больше не придется беспокоиться об этом, благодаря добрым людям из Docker, которые недавно реализовали инструмент для этого - docker init .

Интересно, как экономить время и быстро генерировать конфиги, даже если вы не профи в Docker? Прошу под кат.

Четыре года назад ИТ-эксперт Чип Хуэн* проанализировала экосистему ML с открытым исходным кодом. С тех пор многое изменилось, и она вернулась к изучению темы, на этот раз сосредоточившись исключительно на стеке вокруг базовых моделей.

О результатах исследования читайте под катом.

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис.

Всем привет. Сегодня я покажу вам, как можно создавать 2.5D уровни в изометрии с помощью быстрого прототипирования техникой grayboxing, и генеративного искусственного интеллекта, а именно Stable Diffusion. Практически весь процесс, описываемый в статье, довольно легко автоматизируется.

Если интересно, добро пожаловать под кат.

Эта статья является продолжением анализа существующих способов устранения галлюцинаций чат-ботов и повышения точности их ответа. В прошлый раз был разбор того, как оценивать точность в процессе диалога, а сегодня мы поговорим о методах, которые из научного сообщества уже проникли в такую библиотеку как llamaIndex, но еще не получили освещения на Хабре.

Часть первая тут.

Как пользователи, мы хотим иметь возможность просто загрузить все нужные нам документы в RAG и пользоваться ими без дополнительных настроек. Большинство традиционных подходов RAG также используют полученные документы “как есть”, без проверок, являются ли эти документы релевантными или нет. Более того, современные методы в основном рассматривают полные документы как справочные знания, как во время поиска, так и во время использования. Но значительная часть текста в этих извлеченных документах часто не важна для генерации и только затрудняет поиск релевантной информации. А если результат работы ретривера окажется низкого качества, есть большая вероятность получить галлюцинацию в ответе.

Для решения проблемы можно двигаться в нескольких направлениях.

Как всем известно, люди делятся на две категории:

1. Те, кто любит отправлять голосовые сообщения

2. Те, кто кто надеются, что для первых приготовлен отдельный котел

Но мы здесь не для того чтобы осуждать какую-то из этих категорий. Читать сообщения я люблю больше, чем слушать и здесь я расскажу, как я попробовал решить для себя эту проблему.

Задача создания классификатора изображений на основе пользовательского набора данных является частой задачей для AI программиста, однако автоматический инструмент, решающий задачу без участия программиста мне на глаза не попадался.

CV tools — сервис анализа визуальной информации, имеющей в составе средства настройки и тестирования необходимых задач для не‑программиста, он также позволяет использовать обученную систему как REST‑сервер для анализа изображений.

"Вносите вклад в открытый исходный код, это лучшее, что со мной случилось!" - все чаще и чаще слышу я в Twitter в последнее время. Хотя я не возражаю против самого высказывания, мне кажется, что в нем непреднамеренно (или намеренно) упускается приличная часть правды о вкладе и авторстве открытого кода. Это похоже на то, как если бы вы рекомендовали туристический маршрут, с которого в конце концов открывается незабываемый вид, но при этом вы не упоминаете о том, сколько трудностей и подготовки требует этот поход.

Я знаю, что найдутся люди, которые пойдут по этому маршруту и окажутся ошеломленными, если не сказать неподготовленными, перед лицом того, что на самом деле представляет собой жизнь сопровождающего открытого кода. Поскольку я создал этот блог с целью писать о вещах, о которых, по моему мнению, люди должны говорить чаще, пришло время и мне прикоснуться к обширной и манящей плоскости открытого исходного кода.

Представьте себе игру с полностью открытым и бесконечным миром, этот мир живет своей жизнью, и игрок полностью свободен делать всё, что заблагорассудиться, а игра просимулирует результаты его действий. Такой, open world со своей уникальной вселенной. Интересная такая идея для петпроекта, не правда ли? В этой статье я расскажу о своей попытке реализовать подобную игру, по крайней мере её фундамент.

Предобученные языковые модели генерируют качественный текст, сравнимый по качеству с человеческим (иногда даже превосходящий его). Но некоторые проблемы остаются даже у лучших LLM — сеть не понимает, что говорит. Может получаться хоть и виртуозный с точки зрения грамматики и лексики, но всё-таки неверный по смыслу результат. 

В трех частях я постарался описать как создать Telegram Bot для BMW G серии и разместить его на VPS. В первой части рассмотрен процесс получения данных с BMW используя учетные данные Connected drive. Во второй части рассмотрен процесс создания телеграм бота. В третьей части рассказывается о размещении данных скриптов на VPS и конфигурация linux.

ИИ готовится заменить сотни тысяч должностей не только в разработке ПО, но и во множестве других областей: в журналистике, творческой работе, общении с покупателями и так далее. Это та же самая мантра, которую мы слышим по поводу каждой технологической инновации: «Компьютер полностью заменит людей». Старая история из фильмов про терминаторов.

Хотя я уже перечислил некоторые возможные последствия для ПО в своей статье «Мы снова в кризисе ПО, но в ближайшее время ИИ никого не заменит», мне бы хотелось рассмотреть, что произойдёт, если большие языковые модели (Large Language Model, LLM) полностью заменят человеческий труд. Содержание дилеммы будет практически одинаковым для всех областей, но я сосредоточусь на разработке ПО, потому что самые громкие заявления об LLM звучат как раз в её сторону.

Добрый день! Меня зовут Александр. Меня очень интересует тематика нейронных сетей, связанных с работой с текстом. И по этому я решил пройти курс от OTUS «Natural Language Processing». В рамках выпускной работы на этом курсе, я хотел попробовать расширить знания в сфере генерации текстов и использовании различных стратегий генерации. А так как мне еще нравится стилистика жанра фэнтези, то выбор пал на генерацию текстов этого жанра. При этом хотелось попробовать генерировать не только тексты выбранной стилистики но и по заданным параметрам, например имя главного героя, место действия и др.

Я — ведущий гейм дизайнер с опытом разработки крупных, хардкорных проектов в жанрах от MMORPG и CRPG до мобильной MOBA. Почти три года мы с лучшим другом продюсировали, дизайнили, разрабатывали и занимались живым оперированием своих серверов по игре ARK: Survival Evolved. За это время мы неплохо заработали (в среднем проект приносил $6000-12000 gross ежемесячно). Конечно же, мы столкнулись с тонной сложностей и челленджей, и выучили много уроков. В этой статье я хочу не только рассказать о нашем приключении, но и поделиться выученными уроками. Оперирование кастомных серверов огромных франшиз типа Roblox, Fortnite или Minecraft и других игр похожа на разработку игр в классическом понимании, но имеет под собой свою специфику. Этот опыт будет полезен не только моддерам, но и разработчикам и продюсерам игр. 

ARK: Survival Evolved — ММО экшен от 1 и 3-го лица с крафтом, строительством и динозаврами. На динозаврах в игре можно охотиться, можно приручать, ездить на них, разводить и воевать с другими племенами в игре, и это основная фишка, привлекающая игроков. Но настоящая основная особенность игры в том, что карты — собственно, ковчеги, объединены в кластеры, внутри которых игроки могут беспрепятственно путешествовать между карт, превращая мир игры в настоящее ММО — в отличие от большинства остальных подобных игр. Это гениальная игра, о которой невозможно рассказать в двух словах, и она доводит своих игроков до настоящей аддикции, и те проводят в ней тысячи и десятки тысяч часов.