- Видео 25
- Просмотров 11 718
AI.Dialogs
Добавлен 20 авг 2024
AI.Dialogs - важное и интересное об искусственном интеллекте и ИТ.
Здесь вы сможете узнать, как ИИ меняет технологии и как это можно использовать в работе и жизни.
Что вас ждёт?
Интервью и беседы: Делимся полезной информацией и обсуждаем, как ИИ помогает решать реальные задачи.
Обсуждения и кейсы: Разбираем примеры того, как ИИ работает на практике.
Обучающие видео: Простые и понятные ролики о том, как использовать ИИ в ваших проектах.
AI.Dialogs - для всех, кто хочет оставаться в курсе новейших технологий и применять ИИ на практике. Если вас интересует, как ИИ может упростить вашу работу или помочь в новых проектах, вы на правильном пути.
Подписывайтесь на канал и включайте уведомления, чтобы не пропустить свежие видео. Давайте разбираться в ИИ вместе!
Здесь вы сможете узнать, как ИИ меняет технологии и как это можно использовать в работе и жизни.
Что вас ждёт?
Интервью и беседы: Делимся полезной информацией и обсуждаем, как ИИ помогает решать реальные задачи.
Обсуждения и кейсы: Разбираем примеры того, как ИИ работает на практике.
Обучающие видео: Простые и понятные ролики о том, как использовать ИИ в ваших проектах.
AI.Dialogs - для всех, кто хочет оставаться в курсе новейших технологий и применять ИИ на практике. Если вас интересует, как ИИ может упростить вашу работу или помочь в новых проектах, вы на правильном пути.
Подписывайтесь на канал и включайте уведомления, чтобы не пропустить свежие видео. Давайте разбираться в ИИ вместе!
Секреты инференса LLM: Почему так дорого и как ускорить?
Погружаемся в мир инференса и разбираем, что на самом деле происходит, когда модели искусственного интеллекта начинают работать на практике. 🚀
// Больше пользы на нашем Telegram-канале: t.me/aidialogs
🔍 Что вы узнаете:
Разница между обучением и инференсом моделей ИИ.
Как модели применяют полученные знания для решения реальных задач.
Примеры использования инференса, включая фильтрацию спама.
Почему инференс обходится дороже обучения.
Технологии и методы, ускоряющие инференс: специализированные чипы, сжатие моделей и middleware.
💡 Почему это важно: Понимание инференса помогает лучше использовать возможности ИИ, оптимизировать затраты и повышать эффективность приложений. Узнай, как современные техно...
// Больше пользы на нашем Telegram-канале: t.me/aidialogs
🔍 Что вы узнаете:
Разница между обучением и инференсом моделей ИИ.
Как модели применяют полученные знания для решения реальных задач.
Примеры использования инференса, включая фильтрацию спама.
Почему инференс обходится дороже обучения.
Технологии и методы, ускоряющие инференс: специализированные чипы, сжатие моделей и middleware.
💡 Почему это важно: Понимание инференса помогает лучше использовать возможности ИИ, оптимизировать затраты и повышать эффективность приложений. Узнай, как современные техно...
Просмотров: 62
Видео
💬 Контекстное окно LLM - что это и как оно влияет на работу моделей?
Просмотров 1647 часов назад
Когда мы говорим о больших языковых моделях (LLM), часто слышим термин «контекстное окно». Но что это на самом деле означает? 🤔 📲 Больше полезного контента на нашем Telegram-канале: t.me/aidialogs В этом выпуске #ВажноЗнать мы разберём: - Что такое контекстное окно и как оно влияет на работу модели? - Как работает токенизация, и чем токены отличаются от слов? - Почему модели забывают, и как это...
🤯 Почему LLM ошибаются? Можно ли избежать галлюцинаций?
Просмотров 949 часов назад
Вы когда-нибудь сталкивались с тем, что LLM выдают неправдоподобные, но уверенные ответы? Надеюсь, что вы это заметили ;) Это явление называется общим словом "галлюцинации", и в новом видео мы разбираем: - Что такое галлюцинации больших языковых моделей? - Почему LLM склонны к фактическим ошибкам и выдумкам? - Как снизить вероятность галлюцинаций в работе с LLM? 📲 Больше полезного контента на н...
Что такое LLM? Как они работают и меняют бизнес?
Просмотров 74519 часов назад
Разбираемся с большими языковыми моделями (LLM). Что это такое, как они работают и какие бизнес-проблемы решают? 📲 Больше полезного контента на нашем Telegram-канале: t.me/aidialogs 💬 Хотите внедрить LLM в свой бизнес? Пишите в Telegram: t.me/smirnoff_ai 📚 В видео вы узнаете: - Что такое LLM и чем они отличаются от других AI-технологий. - Как работают трансформеры - архитектура, лежащая в основ...
LLM vs AI: В чем отличия? Что такое генеративный ИИ?
Просмотров 81721 час назад
Разбираем ключевые понятия мира искусственного интеллекта: AI, машинное обучение, глубокое обучение и генеративный AI. Как они связаны, чем отличаются и почему генеративный AI стал таким популярным. Погружаемся в хронологию развития технологий, от первых шагов до взлета больших языковых моделей. 📲 Больше полезного контента - в нашем Telegram-канале t.me/aidialogs 💬 Если хотите внедрить AI в ваш...
Как взломать LLM? Разбираем основные методы атак и способы защиты
Просмотров 484День назад
В этом видео мы рассказываем о том, как атакуют большие языковые модели (LLM) и как разработчики могут защитить свои приложения. Взломы, уязвимости, недочёты в промптах - всё это может привести к серьёзным последствиям для бизнеса. Мы объясним, как избежать ошибок и сделать ваши проекты на базе LLM безопасными. 📲 Больше полезного контента в нашем Telegram-канале: t.me/aidialogs 📚 Что вы узнаете...
Мультиагентные системы для решения сложных задач: когда одного ИИ агента недостаточно 🧠
Просмотров 91414 дней назад
Мультиагентные системы для решения сложных задач: архитектуры, примеры, достоинства и недостатки В этом видео мы разбираем мультиагентные системы - следующий этап в развитии приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Если одного агента недостаточно, мультиагентные архитектуры позволяют эффективно распределять роли и решать даже самые сложные задачи. 📲 Больше полезного контента на наше...
ИИ-агенты 2025 полный обзор: от основ до лучших практик и сценариев использования
Просмотров 3,4 тыс.21 день назад
Хотите узнать, как строить интеллектуальные автономные системы на основе больших языковых моделей (LLM)? В этом видео мы подробно разбираем все аспекты работы с ИИ-агентами: от базового понимания и классификации до создания сложных автономных систем. Мы рассмотрим ключевые подходы, примеры реальных проектов и лучшие практики! 📲 Подробнее и больше полезного контента на нашем Telegram-канале: t.m...
Self-Reflective RAG на базе LangGraph: как построить надежный графовый пайплайн для ИИ ассистента
Просмотров 42428 дней назад
Self-Reflective RAG на базе LangGraph: как построить надежный графовый пайплайн для ИИ ассистента? При создании ИИ астестинов на базе LLM существуют отрасли и сценарии, где точность ответа критически важна, а ошибки просто недопустимы. Что же делать в таких случаях? В этом видео мы обсуждаем, как справиться с этой задачей, используя подход Self-Reflective RAG и фреймворк LangGraph для построени...
Эволюция RAG для LLM: от статических пайплайнов к автономным ИИ агентам
Просмотров 606Месяц назад
Как создать умную QnA-систему с использованием LLM и Agentic RAG? В этом видео мы разбираем эволюцию Retrieval-Augmented Generation (RAG) от статических пайплайнов до агентных решений и рассматриваем кейс для магазина приложений - Rustore. 📲 Больше полезных материалов в нашем Telegram-канале: t.me/aidialogs 💡 Что вы узнаете из видео? - Как построить QnA-систему для разработчиков на основе техни...
🎙️ ИИ-секретарь на открытых LLM: от транскрипции до протокола за 20 секунд
Просмотров 811Месяц назад
Хотите узнать, как автоматизировать процесс создания протоколов совещаний с помощью открытых LLM? В этом видео мы расскажем, как создать ИИ-секретаря, который преобразует аудиозаписи в структурированные протоколы за считанные секунды. Подробнее на нашем Telegram-канале: t.me/aidialogs 📲 💡 Что вы узнаете из видео? - Как работает транскрипция аудио с использованием Whisper и WhisperX. - Как диари...
🎙️Транскрибация и анализ переговоров: что умеют современные LLM?
Просмотров 279Месяц назад
В новом видео мы с Алексом забираем практический кейс, как искусственный интеллект помогает анализировать аудиопереговоры и повышать безопасность в одной из крупнейших компаний - РЖД. Подробнее на нашем Telegram-канале: t.me/aidialogs 📲 💡 Что вас ждёт? - Реальный кейс анализа служебных переговоров на соответствие регламентам. - Разбор, как LLM распознают и анализируют записи переговоров. - Три ...
LLM для оценки качества онлайн-уроков: анализ активности, эмоций и обратной связи
Просмотров 125Месяц назад
В этом видео мы разбираем, как большие языковые модели (LLM) помогают образовательным онлайн-платформам оценивать и повышать качество обучения. Мы рассмотрим реальные кейсы и примеры, а также обсудим, какие методы и инструменты используются для анализа качества преподавания. 🎓 Почему это важно? В условиях массового онлайн-обучения крайне важно следить за качеством преподавания, разбираться в об...
Как LLM меняют образование? Реальные кейсы для онлайн-платформ
Просмотров 198Месяц назад
Образовательные платформы активно внедряют большие языковые модели (LLM) и искусственный интеллект для улучшения качества обучения. В этом видео мы подробно разберём, какие именно задачи решают LLM в образовании и какие технологии помогают создавать виртуальных ассистентов, анализировать обратную связь и подбирать подходящие курсы для пользователей. 💥 Что вы узнаете из видео? - Какие задачи реш...
Как нейросеть знает то, что не знает? Секрет в методе RAG для LLM
Просмотров 881Месяц назад
В видео разбираем большую обзорную статью-сборник (survey), в которой собраны разнообразные методы и практики для работы с Retrieval-Augmented Generation (RAG). Этот метод помогает LLM-моделям “узнавать” то, чего они изначально не знают. Как это работает? Нейросеть подключается к внешним источникам знаний и комбинирует их с тем, что уже знает сама. Проще говоря, она как бы “гуглит” перед тем, к...
Нейропоиск информации по базе знаний медиа агентства / Разработка QnA-бот на базе локальной LLM+RAG
Просмотров 642Месяц назад
Нейропоиск информации по базе знаний медиа агентства / Разработка QnA-бот на базе локальной LLM RAG
Как нейросети найти лучший вариант решения среди множества: метод Tree of Thoughts
Просмотров 161Месяц назад
Как нейросети найти лучший вариант решения среди множества: метод Tree of Thoughts
Как решать большие и сложные задачи с нейросетью без переделок: метод Prompt Chaining
Просмотров 1343 месяца назад
Как решать большие и сложные задачи с нейросетью без переделок: метод Prompt Chaining
Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting для более точных и глубоких ответов нейросетей
Просмотров 803 месяца назад
Self-Consistency и Generated Knowledge Prompting для более точных и глубоких ответов нейросетей
Разработка ИИ-ассистента / QnA бота на хакатоне Цифровой прорыв 2024
Просмотров 383 месяца назад
Разработка ИИ-ассистента / QnA бота на хакатоне Цифровой прорыв 2024
Meta-Prompting: Быстрый способ решать новые и типовые задачи с LLM
Просмотров 884 месяца назад
Meta-Prompting: Быстрый способ решать новые и типовые задачи с LLM
Самые простые техники для точных ответов нейросетей
Просмотров 534 месяца назад
Самые простые техники для точных ответов нейросетей
Польза prompt engineering для разработки ПО: примеры и инсайты
Просмотров 634 месяца назад
Польза prompt engineering для разработки ПО: примеры и инсайты
Основы Prompt Engineering и параметры LLM моделей
Просмотров 2854 месяца назад
Основы Prompt Engineering и параметры LLM моделей
Про создание AI-ассистента на базе локальной LLM
Просмотров 3055 месяцев назад
Про создание AI-ассистента на базе локальной LLM
Спасибо большое за видео!
Всем привет !
Очень хороший формат подачи материла. Будем ждать еще такие же лекции.
А про, что хотелось бы еще послушать?
@@ai.dialogs Embeddings, например.
Интересная лекция, только микрофон портит восприятие материала
Спасибо. Про микрофон верно указали. Надо звуком поработаем, поправим в будущем
очень актуальная тема Prompt-engeeniring это новое направление айти, как Вы считаете ? Уделяйте больше времени промптам в своих подкастах
Уверены, что это важный необходимый навык, причем не только в айти, а в принципе по жизни и в любой профессии! А для айти обязательный уже. Поэтому рады, что тема для вас актуальна! Оставайтесь с нами. Промпты стараемся всегда разбирать в кейсах! О чем еще хотелось бы посмотреть или узнать?
Нейросети придумали еще в 50-х. А в 80-х был большой хайп с надеждой их использования в финансах. Типа угадать, какие акции поднимутся, какие упадут. Но не пошло. Входных данных тогда было мало. Про ботов сказал, а про агентов нет. А это сейчас большая тема.
Спасибо за дополнение. Мы уже разбирали на канале тему агентов. В формате "важно знать" тоже запишем!
Про отличия я так и не услышал. Просто перечисление разных аспектов ответа не даёт
Постарался дать максимум пользы за короткое время. Вложенность, как матрешка: AI-ML-DL-LLM. В этом и есть главное отличие терминов. А, что стоит за каждым термином осветил в видео.
Очень интересно, спасибо! Пожалуйста, записывайте побольше таких видео "для чайников", кто ничего не знает, но хочет разобраться
опять про ииностранных агентов?
AI-агентов если быть точным
класс, жду продолжения
Обязательно будет продолжение! Кстати на какую тему было бы интересно увидеть новые выпуски?
Было интересно послушать, спасибо пацаны
Спасибо! А какая тема в этой сфере вызывает больший интерес у Вас?
Все эти абстракции, с которых вы начали - это для большинства людей просто балаболия. Надо было НАЧАТЬ с демонстрации работающих сценариев, чтобы люди сразу увидели пользу и втянулись, а потом уже можно по восходящей возвышаться в абстракциях, начиная с разбора блоков продемонстрированных агентов и далее уже уходя в теорию. Т.е. ровно наоборот, чем сделали вы. Это интернет, тут надо держать пользователя, тем более на таких длинных роликах.
Ценная обратная связь, спасибо! Мы постараемся в будущих видео начинать с конкретных примеров. В этом видео можете сразу переключиться к обсуждению примеров: 10:03 - практики Antropic и LangChain, 30:16 - инженерные задачи и поддержка. Спасибо за ваши рекомендации! Агенты конечно затягивают и тяжело остановиться - это очень впечатляющая технология.
@ лайк за обратную связь, правда все понимают пока, что технология пздц сырая, надеюсь хоть в этом году увидим РЕАЛЬНО рабочих агентов за нормальный прайс, а не как у Антропик)
Спасибо за лайк и комментарий! Да, технология активно развивается, но прогресс очевиден. Мы разбирали эту тему в очень прикладном контексте - чтобы каждый мог сам подступиться к созданию агентов. На нашем канале уже есть два видео, где мы показываем реализацию агентов своими силами: ruclips.net/video/6xqXksnEyUU/видео.html и ruclips.net/video/77iVM7mK2zA/видео.html
ОЧЕНЬ сильно не хватает таймкодов
Спасибо за комментарий! Таймкоды уже добавили - теперь легко переключаться на нужные моменты. Проверьте в описании к видео!
Сталкивались ли с кейсом разделения базы РАГ модели по правам доступа, чтобы LLM у одного пользователя не видела загруженые вектора другого пользователя?
Спасибо за интересный вопрос! Да, мы сталкивались с подобными кейсами - это по сути типовое базовое требование построения ИИ ассистентов для корпоративных баз знаний. В таких задачах мы использовали фильтрацию по метаданным, которая отлично поддерживается фреймворком Haystack. Этот подход позволяет эффективно управлять различными атрибутами и изолировать данные разных пользователей или отделов или даже целых организаций. Мы делали 2 доклада на эту тему: в первом Сергей рассказывал про кейсы ruclips.net/video/jZJbE_VLBHg/видео.html (кажется это был кейс от РЖД), а во втором были технические детали реализации ruclips.net/video/iDe-pKicafk/видео.html
@@ai.dialogs Очень интересно, благодарю!
В первые попробовал такой подход с Llama, когда дали доступ запускать локально, прикольно теперь наблюдать 😂 Любопытно было бы построить теперь агента из думающих моделей
Запуск локально - это уже круто! Спасибо, что поделились опытом. В видео мы немного затрагиваем эту тему. Весь 2024 год процесс рассуждения моделей стремительно развивался, в том числе открытых. В 2025 точно надо пробовать собирать мультиагентные системы и мы планируем это делать и конечно обозревать на канале. Если есть что-то конкретное, что хотелось бы разобрать - обязательно делитесь.
@@ai.dialogs Вот как раз и говорил выше, что было бы интересно попробовать/посмотреть, агента из мультиагентных моделей
Спасибо за интерес! Как раз мультиагентные модели - это очень перспективная тема. Мы планируем снять видео, где подробно покажем, как реализовать агента, использующего несколько взаимодействующих моделей. Подписывайтесь и следите за обновлениями - скоро будет практическая демонстрация!
Такое длинное вступление, не дождался включения гостя. Не хватило навигации по видео, чтобы переключиться сразу на интересующую тему. А так идея канала симпатичная и тема интересная
Спасибо за честный отзыв! Но в диалоге не было гостей, просто один докладчик, а второй - активный слушатель ) Теперь мы добавили таймкоды, чтобы вам было проще находить интересующие темы. Например, начало обсуждения агентов - 3:55, а глубокий разбор - 19:00. Надеемся, с таймкодами будет удобнее!
Спасибо за видео! А можно ссылку на код ребят с агентам? Очень интересный подход
Будем продолжать рассматривать интересные решения. Спасибо что посмотрели. Вот ссылочка на работу с агентами github.com/notdiff/RuMate/tree/main
Слушать очень неинтересно.
Спасибо! Гораздо интереснее смотреть! Смотрите новые выпуски и делитесь впечатлениями.
деньги с карт может воровать или с банка ИИ?
нет
Это была прнзентация. А покажите алгоритм применения, и результат
Обязательно расскажем больше и про сценарии применения подобных ии-секретарей и про результаты! Следите за новыми выпусками
Уже советуем - хорошим знакомым коммерсантам! Удачи Вам ребята! Работайте! ;) )))
Супер ) Спасибо ) Работаем, не покладая клавиш ) По любым вопросам обращайтесь напрямую t.me/smirnoff_ai
Пушка Реально очень крутое применение отрытых ИИ моделей
А ведь все еще только впереди )
Уже советуем - хорошим знакомым коммерсантам! Удачи Вам ребята! Работайте! ;) )))