AI-агенты

Профессионал и Системы

1 мин чтенияHabr AI
Обложка: Профессионал и Системы

ПРАВО НА СОБСТВЕННОЕ МНЕНИЕ В «ИИ и инфляции качества» я писал о снижении стоимости интеллектуальной итерации. Если дополнительная проверка раньше занимала два часа, а теперь десять минут, меняется не только производительность: меняется представление о нормальном результате. В «Человеке и Рое» тот же механизм был применен к масштабу интеллектуальной работы. Если решение проблемы дешевеет, в работу попадают проблемы, которые раньше никто не решал не потому, что они были не нужны, а потому, что стоимость ответа превышала стоимость решения. У снижения стоимости интеллектуального труда есть еще одно следствие: дешевеет превращение профессионального мнения в работающую систему. И вот оно может заметно изменить не только рынок программного обеспечения, но и конкуренцию между самими специалистами. Сейчас популярно хоронить SaaS.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей
AI-агентыHabr AI

Sandflow открыла датасет из 106 тысяч 3D‑моделей

Французский стартап Sandflow выпустил Sand3D — открытый датасет и 106 тыс. 3D‑моделей различных объектов. Каждая модель сопровождается кодом на Python, который строит объект из независимых деталей. Датасет предлагают использовать для обучения моделей создавать и редактировать 3D‑модели.

1 мин чтения
Обложка: Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума
AI-агентыHabr AI

Пять футурологических сценариев сосуществования человека и искусственного разума

Представим, что ИИ уже умеет выполнять любую работу, получил юридические права и тела роботов. Кто тогда владеет фабриками, принимает последнее решение и остается автором будущего? Разбираем пять устойчивых обществ и два предела, за которыми сосуществовать уже некому.

1 мин чтения
Обложка: ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов
AI-агентыHabr AI

ASR для AI-разработки: как я замерял качество распознавания технических терминов

В этой статье я расскажу о том, как бенчмарк распознавания речи при AI-разработке голосом. Поговорим про сам замер, фабрики софта, постановку задач, особенности речи и датасет, посмотри на циферки и разберемся почему классический WER — очень коварная метрика, особенно в разработке. Ну что, лонг-тапнем на диплинк и деплоим на шпрот?

1 мин чтения