· Хабр

Применение доменно-специфичных языков в эпоху развития искусственного интеллекта

Представитель Московской Биржи поднял вопрос целесообразности использования доменно-специфичных языков (DSL) на фоне распространения ИИ. Несмотря на способность больших языковых моделей понимать естественный язык, присущая ему неоднозначность может приводить к ошибкам и неправильным трактовкам.

Читать в первоисточнике — Хабр ↗

Ещё в ленте

· Хабр · Open source

Опубликован бесплатный курс по созданию локальных RAG-приложений на Python

Разработчик представил бесплатный курс local-docs-ai по созданию локальных RAG-систем на Python за семь занятий. Программа разбирает процесс построения поиска по документам Markdown и TXT с помощью локальных embedding-моделей и генерации ответов с указанием первоисточников. Код проекта доступен в открытом репозитории с интерфейсом для терминала и браузера.

Исследователь безопасности взломал инфраструктуру фишеров с помощью AI

Исследователь Цзяо-Лин Ю использовал Claude Code и Gemini для взлома фишинговой сети и выяснил, что мошенники также применяют нейросети для автоматизации создания сайтов. Преступники разворачивали новые площадки за четыре минуты и запустили свыше двадцати доменов за сутки. Это демонстрирует рост скорости и производительности атак с использованием AI, опережающий возможности защиты.

· Хабр · Продукты

Тестирование доступности 25 AI-сервисов для разработки из России

На фоне очередной волны блокировок аккаунтов Anthropic было проверено 25 AI-сервисов на доступность с российских IP без VPN и прокси. Из них работоспособными оказались девять платформ, включая DeepSeek, Mistral, Qwen, Trae и Zed, а 15 сервисов ограничили доступ. Результаты замера помогают разработчикам найти функционирующие альтернативы для написания кода.

Метод Prediction-Powered Smoothing для оценки качества нейросетей

Исследователи представили научную работу о новом методе оценки ИИ под названием Prediction-Powered Smoothing. Подход использует заимствование силы у смежных задач для детальной проверки качества и точности моделей. Метод призван обеспечить надежность и экономическую оправданность внедрения нейросетей в реальные продукты.