Заметки о данных, ИИ, ИТ
и безопасности
Без маркетингового тумана. Так, как я думаю о задачах в реальной работе с собственниками и руководителями.
ChatGPT: пользовательский интерфейс к ИИ становится массовым
Что означает запуск ChatGPT для компаний и менеджеров - не технологически, а с точки зрения того, как изменится ожидания к автоматизации.
Stable Diffusion и открытая генеративная графика как фактор рынка
Что означает публичный релиз Stable Diffusion для компаний, которые работают с визуальным контентом, брендингом и творческими процессами.
GitHub Copilot: что изменится в работе разработчиков и что это значит для менеджера
GitHub Copilot вышел в публичный доступ. Разбираю, что это меняет для команд разработки и о чём стоит думать руководителю.
DALL-E 2 и новая визуальная продуктивность
OpenAI показала DALL-E 2. Разбираю, что это меняет для бизнеса - не для художников, а для тех, кто работает с визуальным контентом каждый день.
GPT-3 в API: что с этим делать основателю
OpenAI открыла доступ к GPT-3 через API. Разбираю, что это меняет для бизнеса и где стоит притормозить.
Разрыв между экспериментом и продакшном: почему ML-модели не добираются до работы
Большинство ML-проектов дают хорошие результаты в эксперименте и плохо работают в производственной среде. Разбираю, почему это происходит.
Когда хорошая модель портится: дрейф, обнаружение и бизнес-цена
Модель, прошедшая все тесты при запуске, может незаметно деградировать за несколько месяцев. Понимание причин помогает решить, сколько стоит вложить в мониторинг.
GPT-3 год спустя: что реально изменилось для бизнеса
Год после выхода GPT-3 - хороший момент, чтобы отделить реальные изменения от шума и понять, где языковые модели уже работают.
GitHub Copilot и начало массового AI-assisted development
Что означает запуск GitHub Copilot для компаний, которые нанимают разработчиков и управляют инженерными командами.
Transformer выходит за пределы NLP: что это значит
Архитектура transformer, которая изменила обработку текста, начинает работать с изображениями и структурированными данными. Что это значит для бизнеса.
MLOps: разрыв между экспериментом и производством
Почему большинство ML-экспериментов не доходят до продакшна и что с этим делать на организационном уровне.
CLIP и мультимодальность: приход zero-shot-поведения
Что означает выход CLIP от OpenAI для компаний, которые думают о практическом применении ИИ за пределами текста.