#Бизнес
Подборка материалов по теме «Бизнес»: релизы, исследования, бенчмарки, опенсорс.

Машинное зрение на складе: 5000 коробок в час на 41 направление
Wiren Board помогла объединить машинное зрение, WMS и управление конвейером в сортировочной линии на 41 направление с пропускной способностью до 5000 коробок в час.

Нейросеть для рерайта текста: BotHub, QuillBot, Алиса AI
Habr AI выпустил обзор сервисов для рерайта: в подборку вошли BotHub, Writesonic, ReTextAI, QuillBot и другие инструменты с разным качеством русского языка, ценами…

Нейросеть для документов: IBM Granite 4.0 Vision
IBM представила Granite 4.0 3B Vision — компактную мультимодальную модель для извлечения таблиц, графиков и ключевых полей из документов, которую можно встроить в…

ИИ в России упирается в энергокризис: дата-центрам не хватает мощностей

Как использовать нейросеть для создания курсов: опыт Яндекса

ИИ ускорил код до 37K строк в день, но сайт весит 6,4 МБ Y Combinator

Boring Meeting: ИИ для встреч на 32 языках

Внедрение ИИ в разработку: как нейросети меняют роль инженера
В «Диасофт» описали, как ИИ и подходы Industry 4.0 меняют разработку: инженер всё меньше пишет руками и всё чаще проектирует, настраивает и контролирует цифровой…

Интервью по машинному обучению: 151 вопрос FAANG с разбором
Автор Пенг Шао собрал в одной книге 151 вопрос по ML-интервью — от базовой теории и Python до проектирования систем, оценки моделей и прохождения телефонных…

Raspberry Pi 5 дорожает из-за ИИ: платы с 16 ГБ стоят как ноутбук

Нейросеть для анализа документов: JuliaLM вместо NotebookLM

Почему ИИ ошибается с бизнес-данными и как это исправить

Google Photos запустила AI Enhance на Android: автообрезка, свет и цвет — не без промахов

Законопроект об ИИ ужесточает ответственность владельцев онлайн-сервисов и нейросетей
В российском законопроекте об ИИ уточнили правила обучения и использования моделей, закрепили маркировку синтетического контента и усилили ответственность…

Как избежать утечки данных в машинном обучении: Target Encoding
Наивный target encoding незаметно «сливает» таргет в признаки и завышает метрики — разбор того, где именно возникает leakage и как его устранить через LOO и K-Fold.









