Profound привлёк $180 млн на продвижение брендов в ИИ
Пока компании пытаются понять, как попадать в ответы ChatGPT и других ИИ-систем, вокруг этого уже строится отдельный рынок.
Пока компании пытаются понять, как попадать в ответы ChatGPT и других ИИ-систем, вокруг этого уже строится отдельный рынок.
Большинство современных нейросетей до сих пор обучаются по алгоритму backpropagation, созданному ещё в 1970-х.
Разработчики игр получили нового помощника, который знает Unity не по документации из интернета.
ИИ уже настолько вошёл в работу McKinsey, что компания столкнулась с неожиданной проблемой - сотрудники начали слишком активно расходовать токены.
Согласно прогнозам экспертов, опубликованным в Database Trends and Applications, от 80 до 90% корпоративных данных остаются неструктурированными.
Автоматизация тестирования и выстраивание надёжных CI/CD-процессов стали неотъемлемой частью современной разработки программного обеспечения.
Развитие мобильных технологий и рост вычислительных возможностей смартфонов открыли новый этап в применении искусственного интеллекта.
Инструменты автоматической генерации кода перестали быть экспериментом и превратились в полноценный элемент производственной разработки.
Развитие больших языковых моделей стремительно меняет подход к созданию интеллектуальных систем.
Индия — страна с одной из самых богатых языковых картин в мире: по разным оценкам здесь используется более 22 официально признанных языков и сотни диалектов.
Аналитика спроса является одним из ключевых направлений применения искусственного интеллекта в бизнесе.
Машинное обучение давно вышло за рамки экспериментальных лабораторий и стало фундаментом цифровой трансформации бизнеса.
Современные DevOps-процессы становятся все более сложными: инфраструктура распределена по нескольким облакам, релизы происходят ежедневно, а требования к надежности и скорости развертывания постоянно растут.
Обработка мультимедийных данных — одна из самых затратных статей расходов для цифровых платформ, работающих с видео, изображениями и аудио.
Современные CRM-системы накапливают колоссальные объемы данных: историю коммуникаций, поведение клиентов, сделки, обращения в поддержку, маркетинговые активности и финансовые показатели.