Айтишники + нейросети = эпичные вопросы 🤩
Собрали для вас самые интересные. Листайте карточки и делитесь со знакомыми кодерами🤩
👍 — задавали эти вопросы
🔥 — отвечали на них (😱)
Собрали для вас самые интересные. Листайте карточки и делитесь со знакомыми кодерами
👍 — задавали эти вопросы
🔥 — отвечали на них (😱)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🤔4❤3🔥2😁1
Как команды выбирают модели 🤩
*можно было отметить несколько вариантов
🤩 Проводят собственные тесты➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 82,2%🤩 Сравнивают тесты на бенчах➖ ➖ ➖ ➖ ➖ ➖ 48,9%🤩 Читают обзоры
➖ ➖ ➖ ➖ 37,8%🤩 Советуются с комьюнити➖ ➖ ➖ 33,3%🤩 Оценивают косвенные сигналы
➖ ➖ 31,1%
*можно было отметить несколько вариантов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3👍2
LLM-рейтинги теряют вес 🤩
Как выбрать действительно лучший AI-инструмент? Публичные рейтинги и бенчмарки вроде MMLU или Chatbot Arena отражают лишь часть возможностей модели. Поэтому коллеги из LLM Arena опросили специалистов и составили карту ключевых ориентиров при выборе нейросетей.
Исследование в цифрах:
Что важно при выборе:
1️⃣ качество ответов
2️⃣ цена и скорость
3️⃣ устойчивость без галлюцинаций
4️⃣ совместимость с инфраструктурой
🤩 В отчёте мы собрали не просто статистику, а живые аргументы, реальные кейсы и позиции экспертов рынка.
➡️ Полный текст исследования с графиками и аналитикой
👍 — за практику и опыт
🤔 — остались ли ещё полезные рейтинги?
Как выбрать действительно лучший AI-инструмент? Публичные рейтинги и бенчмарки вроде MMLU или Chatbot Arena отражают лишь часть возможностей модели. Поэтому коллеги из LLM Arena опросили специалистов и составили карту ключевых ориентиров при выборе нейросетей.
Итог: команды всё чаще полагаются на собственные тесты
Исследование в цифрах:
🤩 82,2% проводят свои тесты, а рейтинги используют для подстраховки🤩 26,7% полностью игнорируют рейтинги как источник данных🤩 18% обращаются к агрегаторам вроде LLM Stats
Что важно при выборе:
👍 — за практику и опыт
🤔 — остались ли ещё полезные рейтинги?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤5🤔3👏1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А вы знали, что сегодня Международный день жестовых языков?
Мы в Сбере помним об этом круглый год! Например, обучаем нейросети понимать язык жестов, чтобы общаться с ними можно было не только с помощью текста и речи.
Уже в ноябре команда исследователей поделится опытом с мировым сообществом на международной конференции EMNLP 2025 в Китае.
🤩 — поздравляем с праздником!
Мы в Сбере помним об этом круглый год! Например, обучаем нейросети понимать язык жестов, чтобы общаться с ними можно было не только с помощью текста и речи.
Заслуга учёных Сбера — один из самых больших в мире датасетов изолированного русского жестового языка Logos, содержащий более 200 тысяч видеофрагментов.
Уже в ноябре команда исследователей поделится опытом с мировым сообществом на международной конференции EMNLP 2025 в Китае.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14🔥6👏4👍2
Пять крутых AI-инструментов для разработчика 🔥
Собрали свежий набор сервисов, которые реально помогают в разработке, — от сборки ассистентов и RAG-систем до создания UI-прототипов
🤩 Sim AI
🤩 RAGFlow
🤩 Transformer Lab
🤩 Bolt
🤩 Magic Patterns
❤️🔥 — ещё больше полезных подборок
Собрали свежий набор сервисов, которые реально помогают в разработке, — от сборки ассистентов и RAG-систем до создания UI-прототипов
No-code платформа для визуальной сборки и развёртывания рабочих процессов с AI-агентами. Подключаете модели, API, базы данных и бизнес-сервисы через drag-and-drop интерфейс
Движок для создания RAG-ассистентов на своих датасетах. Работает локально и в облаке, поддерживает большинство LLM и позволяет гибко настраивать модели под разные проекты
Открытая среда для экспериментов с LLM и Diffusion-моделями. Можно тестировать и дообучать модели, оценивать их, а также генерировать картинки и вычислять эмбеддинги
Хороший вариант для прототипирования интерфейсов из Figma и текстов. На основе промптов создаёт код, включая структуру файлов и зависимостей. Интегрируется со множеством сервисов и позволяет быстро развернуть приложение
Ещё одна платформа для прототипирования. Её фишка — сбор ОС. Проект можно легко выгрузить в Figma или код, а также создать специальную ссылку и предложить пользователям заполнить форму обратной связи. В России сервис не доступен
❤️🔥 — ещё больше полезных подборок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥17❤5👍4🔥1💯1
Ищете партнёра для стартапа? Как насчёт AI?
Во второй волне акселератора Sber500 х GigaChat ждём самые интересные бизнес-проекты с рабочим прототипом или MVP+, которые хотят внедрять GigaChat в сервисы, запускать новые фичи и выводить продукты на рынок на его основе.
Участники пройдут через два этапа:
🤩 Подать заявку на бесплатное участие можно на сайте акселератора до 27 сентября.
Во второй волне акселератора Sber500 х GigaChat ждём самые интересные бизнес-проекты с рабочим прототипом или MVP+, которые хотят внедрять GigaChat в сервисы, запускать новые фичи и выводить продукты на рынок на его основе.
Участники пройдут через два этапа:
🤩 Онлайн-буткемп, где можно будет протестировать гипотезы, получить доступ к API, инструкциям по интеграции и другим материалам GigaChat, посетить Q&A-сессии с экспертами
🤩 Основная программа для лучших проектов с возможностью доработать стартап с международными менторами и презентовать его инвесторам. Часть участников пригласят на октябрьский демо-день на Moscow Startup Summit
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4😁3🔥2👍1
Учиться со шпаргалками — правильно. Но только если ты нейросеть 🤩
В карточках рассказываем про методику RAG — способ «обновить» AI-сознание, чтобы пользователь мог получать больше актуальной информации
🤩 — если тоже хотите такую методику
В карточках рассказываем про методику RAG — способ «обновить» AI-сознание, чтобы пользователь мог получать больше актуальной информации
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤14👍4🔥2😁1
AI-модели учатся почти так же, как люди
➡️ Zero-shot Learning — это подход к машинному обучению, когда AI учат выполнять задачу, опираясь на текст промпта и загруженный датасет
➡️ Few-shot Learning — метод, позволяющий LLM опираться на примеры от пользователей, чтобы дать более конкретный и точный ответ
Примеры коммуникации с такими моделями оставили в карточках!
❤️ — если учитесь налету
💔 — делаете круто, но с примерами
Некоторые сразу понимают суть задачи, а другим нужны примеры уже выполненной работы — референсы
✔️ скорость работы✖️ непредсказуемый результат
✔️ высокая точность ответа✖️ нужен подробный промпт
Примеры коммуникации с такими моделями оставили в карточках!
❤️ — если учитесь налету
💔 — делаете круто, но с примерами
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💔9❤7👍3
О чём будем говорить на GigaChat Audio Day?
Anonymous Quiz
23%
11%
6%
60%
❤5👍3🔥2💯1