Datanomics

Сегодня поговорим о том, как превратить ваши коммерческие предложения из обезличенных шаблонов в инструмент продаж с помощью ИИ. В эпоху персонализации клиент ждет, что вы знаете его историю и предлагаете именно то, что ему нужно. Делать это вручную для сотен клиентов — непозволительная роскошь. Решение: связка больших языковых моделей (LLM) и подхода RAG (Retrieval-Augmented Generation). Как это работает и что автоматизируем: 1. Глубокая аналитика клиента: Система анализирует историю покупок, частоту заказов, средний чек и даже ценовую чувствительность...

История Anthropic за последние два месяца — это сюжет для технологического триллера. Компания сначала испугалась собственной разработки, потом выпустила её в свет, а затем столкнулась с жёстким запретом правительства, который поставил под угрозу её выход на биржу. Разбираемся по порядку. Апрель: принципиальное решение не выпускать В апреле Anthropic представила новую модель Mythos и сразу же приняла беспрецедентное решение — не выводить её в открытый доступ. Причина: модель показала пугающую эффективность в поиске уязвимостей в реальных системах...

В пищевой отрасли сезонность один из тех факторов, который незаметно, но очень сильно меняет поведение спроса. Если не учитывать сезонность, то появляются недопоставки в начале сезона, излишки в конце, перегрузка логистики и невозможность заранее спланировать сырьё. Какие типы сезонности встречаются чаще всего • Годовая. Классические примеры — арбузы, цитрусовые, мороженое, квас. Продажи растут и падают плавно, по предсказуемой траектории. • Недельная. Алкоголь, снеки, товары к выходным. Пятница почти всегда выделяется...

За последние дни вышли два кейса, которые отлично показывают, как искусственный интеллект меняет киберугрозы и почему старые модели защиты больше не работают. 1) Исследование Anthropic: ИИ делает сложные атаки доступными для новичков Anthropic изучила 832 заблокированных аккаунта, использовавших ИИ для вредоносной активности. И вот такие выводы: - ИИ помогает выполнять сотни приёмов взлома, описанных в профессиональных справочниках по кибератакам (MITRE ATT&CK). - Две трети злоумышленников использовали модели для подготовки атак и создания вредоносного кода...

Исследователи Массачусетского технологического института предложили новый метод обучения моделей — обучение с подкреплением с учётом калибровки уверенности. Смысл простой: модель должна не только давать ответ, но и правильно оценивать, насколько она уверена. Почему это вообще проблема Современные системы искусственного интеллекта устроены так, что: - получают награду за правильный ответ, - получают штраф за неправильный, - но не получают ничего за честное «я не знаю». В итоге модель ведёт себя как студент на экзамене: главное - не молчать, хоть что‑то сказать, лишь бы выглядело уверенно...