Основные способы создания сайтов с помощью нейросетей и ИИ-конструкторов
Согласно совместному исследованию Imperial College London, Stanford University и Internet Archive, к маю 2025 года ИИ участвовал в создании 35% новых сайтов, а 18% были сгенерированы им полностью. Автор материала выделяет три ключевых подхода к ИИ-разработке: генерацию кода через чат-боты, продвинутый «вайбкодинг» на собственном сервере и специализированные ИИ-конструкторы со встроенным хостингом.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Создание аналога модели Jev на бесплатном GPU в Google Colab
TypeSafe AI выпустила модель Jev класса System One, которая возвращает варианты и вероятности без текстовых ответов, после чего аналогичную d1 представила Liquid AI. В материале рассматриваются принципы работы подобных систем и приводится инструкция по сборке их аналога на GPU T4 в Colab. Решение включает компактное ядро на 70 строк кода, калибровку вероятностей и замер производительности.
Как история обращений помогает улучшить векторный поиск и развить базу знаний
При автоматизации поддержки стандартный векторный поиск и LLM часто ошибаются из-за неполных запросов пользователей или отсутствия нужных данных. Автор статьи предлагает изменить сопоставление обращений со статьями и применить тематическую разметку. Это позволяет точнее отвечать на запросы, выявлять пробелы в базе знаний и готовить черновики новых материалов.
ИИ-ассистенты ускорили написание кода и сместили нагрузку на тестирование
Использование ИИ-агентов позволяет программистам за один день выполнять объем задач, на который раньше уходила неделя или месяц. При этом процесс релиза сдерживается необходимостью проверки написанного функционала тестировщиками. Без этого этапа созданный с помощью LLM код нельзя отправить в продакшен.
Оценка сэмплеров на квантованных flow-моделях в INT8
В материале рассмотрено тестирование работы сэмплеров на квантованных в INT8 flow-моделях. В ходе измерений авторы опровергли собственную первоначальную гипотезу о влиянии формата на результат.