AI-агенты

Затестил Kimi AI, Qwen, DeepSeek и Grok на работе с текстами. Делюсь результатами

1 мин чтенияHabr AI
Обложка: Затестил Kimi AI, Qwen, DeepSeek и Grok на работе с текстами. Делюсь результатами

Нейросеть получает статью на редактуру и возвращает гладкий текст, в котором автора уже не узнать. В препринте 2026 года исследователи из Berkeley, Google DeepMind и других организаций показали, что ИИ-модели меняют смысл текста, даже когда их просят исправить только грамматику. Kimi AI, Qwen, DeepSeek и Grok всё чаще пробуют для текстов вместо ChatGPT, и выбирать среди них редактора на глаз рискованно. По умолчанию нейросеть, которой дали текст на редактуру, переписывает его, хотя просили только править. Ограничить её можно только жёстким промптом и сравнением версий. Модели для редактуры надо сравнивать по тому, какую долю текста они изменили и сохранился ли смысл, а не по впечатлению, что стало лучше.

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