Data Science | Machinelearning [ru]

«Ты же говорил, что так можно»: как ИИ выручает бухгалтеров на 1С и их начальство Автор говорит: наткнулась недавно на статью о том, что бухгалтеру вполне можно подрядить ИИ на ответы по требованиям. В комментариях, ясное дело, сразу посыпались шуточки в духе «с такими ответами поедешь отдыхать за решёточку» (и ведь не поспоришь). По её мнению, наши законы написаны так, что читать их надо буквально между строк, да ещё и не единожды — иначе реальный смысл со всеми подводными камнями не выкупишь. Но статья, мол, вообще не про это. Куча бухгалтеров и предпринимателей (тех, кто сам тянет бухгалтерский и управленческий учёт) боится, что ИИ где-то налажает, и кажется, что надёжнее убить время и сделать всё руками. По факту же ИИ вполне способен разгрузить рутину и выдать ровно то, что тебе надо — если по-человечески поставить ТЗ. Автор обещает разобрать несколько кейсов из личного опыта, которые экономят ей вагон времени. Может, кому-то зайдёт, и ты глянешь на это под другим углом — сама она, напомним, раньше к ИИ в работе относилась крайне скептически. Читать далее 👉 Telegram | Max

Накодил через чатбота — получил уголовку: в Австралии впервые судят за слив через нейросеть Кристоферу Даффу из Сиднея 40. Ему вменяют взлом судебной системы в Новом Южном Уэльсе. Копы уверены: чувак сознательно попросил ChatGPT написать софт, который массово качал документы и лез туда, куда не положено. Речь почти о 9 тысячах судебных бумаг, а доступ к ним у Даффа был аж в 2025-м. Тогда же ему вкатили первые обвинения, устроили шмон в квартире, вынесли два ноутбука и выпустили под залог. А теперь тема всплыла снова. Свою вину Кристофер не признаёт. В качестве доказательства суд хочет подшить его переписку с чатботом. Как говорит источник, в австралийском правосудии такого ещё не проделывали. Подробности и доводы сторон 👉 Telegram | Max

Поднять LLM на своём железе: что прикинуть до похода за видюхой Топовая видюха — вообще не гарантия, что локальная LLM у тебя поедет. В материале копают: с чего GPU вдруг прохлаждается, как на скорость влияют память, KV-кэш и движок инференса, и что стоит посчитать заранее, если собрался городить свой стенд. Разобраться в LLM 👉 Telegram | Max

Охота за идеальным ML-ноутом: с макбука на x86+Linux Пост вроде бы и с иронией написан, но вопрос автор поднимает совсем не шуточный: что за железо вообще тянет на звание идеального для ML-разработчика. И крутится всё вокруг переезда с макбука на x86+Linux. Читать далее: habr.com 👉 Telegram | Max

Jev: что за API решений у него под капотом и что на нём уже собирают Три дня — и вокруг Jev наросла мини-экосистема. Браузерный агент выцепил авиабилеты за семь секунд. Кто-то слепил торгового бота, фильтры контента и вообще Tesla FSD. Но текст Jev не пишет — его API вытаскивает вариант ответа из набора, который заранее очертило приложение. Автор перекопал доку TypeSafe, код jev-ultrafast, выложенную трассу того самого семисекундного прогона и сотню источников — первичных или почти. В статье: контракт Noul, Choice и Score, сам вызов API, цена, как устроен браузерный агент и 15 ранних кейсов вместе с границами того, что они вообще доказывают. А вопрос-то простой: где этот узкий слой решений реально обставляет обычную LLM, а где валидный ответ всё равно выходит просто не тем ответом? Читать далее 👉 Telegram | Max

Классический RAG не вывез — пришлось пилить AI-консультанта по архитектуре Знание про архитектуру по углам разбросано: что-то осело в Confluence, что-то в реестре систем, что-то в ADR, а самое сочное вообще живёт в головах экспертов и архитекторов. А ландшафт банка — это же куча систем, модулей, компонентов, интеграций и команд. В таких масштабах старые способы раздавать знания уже не дают ни нужной скорости, ни полноты доступа. Время на поиск утекает, новичку в этом зоопарке разобраться тяжко, а архитекторы и эксперты как заведённые отвечают на одни и те же вопросы. С виду таска — типовой RAG: собрать документы, порезать на чанки, накрутить эмбеддинги и скармливать найденный контекст большой языковой модели. Но очень быстро стало понятно: вопросы про архитектуру устроены посложнее обычного поиска по тексту. В статье разберут, почему классического RAG не хватило, зачем понадобился граф знаний, как сделали маршрутизацию запросов между источниками банка и к какой архитектуре в итоге пришли. Читать далее 👉 Telegram | Max

Как я слепила настольную лампу в Blender через Codex и GPT-6 Astra В прошлом году у меня завёлся 3D-принтер. А где-то в июле я загорелась напечатать органайзер под всякую мелочь. Готовой модели, которая бы подошла, не нашлось — пришлось открывать Blender и делать своё. И на этом всё встало: панели, кнопки, настройки — я поплыла и просто отложила моделирование. Не так давно в сообществе на глаза попались примеры, как люди работают с Blender через Codex и GPT-6 Astra. И я решила дать второй заход. Первым упражнением стала настольная лампа: основание, стойка, кронштейн и плафон. Отмоделировав, я выставила материалы и свет, а потом прогнала пятисекундный облёт камеры. Читать далее 👉 Telegram | Max

Дед в 70 лет наклепал 445 книг через ChatGPT. И цепляет тут вообще не он Билл Джонс, 70 лет, на пенсии. В активе — 445 книг, сделанных с помощью ChatGPT, и тысячи баксов с них. Но кайф не в самом Джонсе, а в том, о чём этот кейс орёт. ИИ превратил производство контента в дешёвую и быструю движуху. Теперь не надо год высиживать одну книгу и молиться, чтоб она выстрелила. Запускай пачку сразу — и смотри, какая из них зайдёт. Автор копает дальше: что это вообще меняет для тех, кто пишет. Читать далее 👉 Telegram | Max

Граница код | модель как архитектурный объект Накидаю мыслей поверх одного проекта: архитектура — router + pipelines (AWS, Claude). Возьмём кейс, который видел почти каждый, кто пилил LLM-агента для вопросов к данным на человеческом языке: text2sql, аналитический ассистент, бот поверх базы — неважно. Схема обычно такая: агент тащит всё на себе. Сам решает, что за запрос пришёл, сам его собирает, сам выбирает, в каком виде отдать ответ, и сам же прикидывает, стоит ли предупреждать про отклонение. В этом и весь смысл агента, ради этого и пишется системный промпт. На десятке тестовых вопросов всё летает. А потом прилетает боль: вопросы приходят в других формулировках. Тот же самый вопрос, но сказанный иначе, обрабатывается по-другому — модель иначе прочитала фразу, и структурно одинаковые результаты вдруг поехали в разной форме (строка, таблица, график), причём без объяснения почему. Или наоборот: формулировка та же, а отклонение то с пояснением, то пустое. Что делают первым делом? Дописывают в промпт ещё одно правило. Пару раз реально выручает. А потом новое правило начинает грызться со старыми, и промпт превращается в лоскутное одеяло из заплаток под конкретные случаи. Нестабильность никуда не девается — она просто зарывается в том, в каком порядке модель применяет взаимоисключающие инструкции. Корень в другом: в этом сценарии вообще никто явно не решал, что делает код, а что модель. Оно сложилось само, пока промпт сочинялся. Отсюда и решение: граница между кодом и моделью — не деталь реализации, а отдельный архитектурный объект. Не примешь это решение осознанно — его примут за тебя по дефолту, и почти наверняка не в сторону устойчивости. Читать далее 👉 Telegram | Max

ИИ-агент, написанный ИИ-агентом: полгода работы, 1600 коммитов и рейтинг — ноль В IT он больше двадцати пяти лет, в Android — почти пятнадцать. И этого, как выяснилось, недостаточно. В требованиях всё чаще не Kotlin с Compose, а умение тащить разработку через ИИ: поставить задачу, разгрести то, что вернулось, и вовремя заметить, где инструмент с абсолютно уверенным лицом гонит. Про TDD, BDD, DDD и FDD вокруг уже почти не говорят — на их месте AIDD и SDD. А в рабочих тикетах JIRA завёлся обязательный字段 с «уровнем использования ИИ»: «полностью сделано агентом» и «частично сделано агентом». Варианта «сделано своими руками» там нет. Учиться по статьям — дохлый номер: в статьях почему-то всегда всё работает. Значит, нужен живой проект, и не игрушечный, а такой, где реально есть где накосячить. Агента он писал при помощи агента. Через полгода приложение висит в Google Play, автор сам гоняет его каждый день, и учебной работой это уже не назвать. Дальше — история роста: три смены курса (учебный проект дорос до продукта, Gemini CLI уступил место Claude Code, маршрутизатор на два выхода превратился в граф), одна стена, в которую он приехал на полном ходу, и запуск, который не выстрелил. Читать далее 👉 Telegram | Max