В ответах нейросетеей почти всегда есть ссылки. Но не по всем из них видно, что за источник за этим стоит
Ответ нейросети с включённым поиском обычно приходит со списком источников, и этот список выглядит как готовый ответ на вопрос «где про эту тему пишут». Я собрал такой список по семи запросам одной темы из логов собственного прогона — получилось 359 уникальных адресов. Раскрыть удалось 199. За остальными 160 стоит редирект, за которым реальный сайт не виден ни из кода, ни глазами.
Ниже — откуда берётся этот пробел, почему его нельзя закрыть локально, что из неё всё-таки вытаскивается бесплатно и как из-за неё врут метрики, если считать их наивно.
В прошлой статье я разбирал флот из тридцати трёх ИИ-агентов и в разделе про энергетику упомянул вскользь: чертёж там рисуется одной функцией сразу в двух форматах. Большинство читателей эту фразу пропустили, а зря — за ней стоит развилка, на которой я потерял недели. Задача звучит просто. Есть данные — параметры подстанции, состав оборудования, нагрузки. Нужен чертёж: не картинка, а лист формата А3, который инженер откроет в AutoCAD и поправит. Очевидный путь — взять AutoCAD и рисовать в нём программно. Я так и сделал: подключился к нему из Python по COM и начал водить его снаружи. Работает. Но когда дошло до генерации по данным, выяснилось, что CAD в этой задаче чаще мешает, чем помогает. Разберу оба пути на живом коде: где COM незаменим, где он тихо врёт, и почему в итоге чертежи у меня генерирует код, не открывающий никакого CAD вообще. Вот что на выходе — лист, собранный кодом из строки текста с параметрами:
Пошаговое руководство по развертыванию JupyterLab на GPU-сервере. Рассказываем про настройку JupyterHub, драйверов NVIDIA, безопасности (Nginx/SSL), лимитов ресурсов и мониторинга.
Сделать фотографию ярче несложно. Сделать это естественно и быстро прямо на планшете — уже интереснее. Именно такую задачу мы решали для камеры KVADRA_T. Нужно было усилить цвета и контраст, не получить перенасыщенную картинку или артефакты и при этом обработать полноразмерный снимок достаточно быстро, чтобы пользователь практически не замечал задержки. Привет, Хабр! Меня зовут Денис Смирнов, я старший инженер по разработке ПО искусственного интеллекта KVADRA AI в YADRO. В этой статье расскажу, как мы искали нейросеть для автоматической цветокоррекции на планшете KVADRA_T, почему выбрали MSLTNet и как довели ее до работы на реальном устройстве.
В 1951 году Марвин Минский построил первую в мире работающую нейросеть, а через восемнадцать лет он написал книгу, которая убила все финансирование нейросетей на полтора десятилетия. Кстати, эту книгу он посвятил человеку, которого, собственно, она уничтожила. И это, дорогой Хабр, не то что бы метафора.
Комментарии
Войдите, чтобы оставить комментарий.
Пока нет комментариев — станьте первым.