Проектирование архитектуры в нотации ArchiMate с использованием ИИ. Часть 1

Всем привет! Меня зовут Владимир Зуев, я руководитель разработки JAVA-практики в компании Axenix. Сегодня я хочу рассказать о нотации ArchiMate, используемой для разработки и моделирования информационных систем. Несмотря на свои уникальные возможности, нотация ArchiMate не получила широкого распространения. Даже среди практикующих архитекторов распространенность нотации не превышает 25%. Отчасти это связано со скудным описанием в официальной документации и отсутствием практических руководств. Я хочу исправить эту ужасную несправедливость и показать сильные стороны ArchiMate, подробно разобрав ее использование на практическом примере, а так же показать как применение ИИ может помочь архитектору.

https://habr.com/ru/companies/axenix/articles/1032160/

#проектирование_систем #архитектура_приложений #archimate #искусственный_интеллект #genai #анализ_и_проектирование_систем #natural_language_processing #беспилотный_автомобиль #ватс

Цифровая копия сотрудника (руководство)

Как клонировать экспертизу человека, на которого у тебя нет бюджета? Я взял двухчасовой разговор с топовым маркетологом, прогнал транскрипт через промпты, построенные на научных методах извлечения знаний — CogKC, Knowledge Graph, поведенческое клонирование — и получил JSON-файл, который отвечает на вопросы почти как она. Сначала проверил на себе: файл с «душой» выглядел банально, но агент на его основе пугающе точно воспроизводил мою логику решений. Внутри — наука, два эксперимента, этика и готовые промпты.

https://habr.com/ru/articles/1026998/

#Искусственный_интеллект #Машинное_обучение #Natural_Language_Processing #Управление_знаниями #Стартапы #Этика_ИИ

Как решать задачу NER на практике

Рассказываю, как на практике решать задачу NER. На примере извлечения сущностей из резюме пройдём путь от разметки данных до работающего API. Меньше теории, больше практики. 🔥 Начинаем 🔥

https://habr.com/ru/articles/1023552/

#NER #NLP #bert #natural_language_processing #python #как_решать_задачу_ner

[Перевод] Почему никто не ожидал, что механизм «предсказать следующее слово» не должен был оказаться так успешен (но оказался)

Привет, Хаброжители! Большие языковые модели по-прежнему просто предсказывают следующее слово. Два года назад одна лишь эта причина казалось достаточной, чтобы их отвергать — ведь именно ею обосновывали их неуклюжий вывод. Но в настоящее время большие языковые модели стали гораздо лучше, и одним лишь масштабированием этого не объяснить.

https://habr.com/ru/companies/piter/articles/1018914/

#алгоритмы #искусственный_интеллект #машинное_обучение #Natural_language_processing

Способы автоматизации ответов на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Автоматизация ответов на часто задаваемые вопросы (FAQ) - актуальная задача в процессах, где важно быстро и качественно взаимодействовать с клиентами и с аудиторией. Если клиент долго не может найти информацию, долго не получает ответа в чате, то он уходит к другому продавцу. В итоге и продажа теряется, и клиент теряется. Особенно это критично во время проведения активной рекламной кампании, когда количество обращений резко возрастает и очень большая часть не успевает обрабатываться. Что можно сделать, чтобы не терять обращения, продажи и клиентов? Ответ: Автоматизировать ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ). Автоматизация ответов на часто задаваемые вопросы (FAQ) - один из распространенных способов применения Искусственного Интеллекта в бизнесе. Раньше клиент был вынужден искать информацию самостоятельно на сайте, в том числе в FAQ‑разделе сайта. Если же вопрос отправлялся оператору, то оператору приходилось самому готовить ответ, опираясь на свой опыт и имеющую документацию. Теперь у клиентов появилась возможность составлять свой вопрос на естественном языке, и система автоматически выдает ответ, основываясь на соответствующей Базе Знаний. В итоге клиенты получают быстрые и точные ответы на типичные вопросы и переходят к оформлению и оплате.

https://habr.com/ru/articles/1015142/

#искусственный_интеллект #управление_продажами #поддержка_пользователей #поддержка_клиентов #автоматизация_поддержки #natural_language_processing #обработка_естественного_языка

Машинный перевод. Как развивалась технология

Почти десять лет я занимаюсь машинным переводом в Lingvanex - и за это время увидел, как меняются не только модели, но и само понимание языка. В этой статье я прослежу путь от первых философских идей Древней Греции до нейросетей и LLM, которые формируют индустрию сегодня. Разберём ключевые этапы эволюции, прорывные исследования 2024–2026 годов и попробуем понять, куда движется машинный перевод дальше.

https://habr.com/ru/articles/1003076/

#машинный_перевод #machine_translation #artificial_intelligence #llm #llmмодели #технологии #лингвистика #обработка_естественного_языка #nlp #natural_language_processing

Курс Natural Language Processing & LLMs — новый сезон

новый запуск курса начинается 10 февраля курс включает в себя все базовые технологии от TF-IDF до агентов, про вайб-кодинг тоже поговорим

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/990832/

#анализ_текста #анализ_текстов #искусственный_интеллект #nlp #naturallanguageprocessing #natural_language_processing #natural_language_understanding #llm #агенты #агенты_ии

Топ вопросов с NLP собеседований: трансформеры и внимание до малейших деталей

Архитектура трансформера и его сердце механизм внимания уже давно стали базой собесов на NLP, LLM и даже CV. В работе трансформеры тоже доминируют. Именно поэтому очень важно до деталей разбираться в том, как они устрены, из каких частей состоят, как работают и где применяются на практике. Разберем архитектуру по слоям с примерами кода и большим количеством картинок и схем.

https://habr.com/ru/articles/972178/

#transformers #attention #llms #natural_language_processing #nlp #нлп #механизм_внимания #трансформеры #глубокое_обучение #машинное_обучение

GigaMemory на AI Journey Contest 2025: итоги

Приветствуем всех! С вами снова ML-команда RnD для B2C SberAI. Этой осенью в рамках AI Journey Contest 2025 мы представили задачу GigaMemory: global memory for LLM. Её цель — создание автономного модуля долговременной памяти для языковых моделей, способного накапливать и использовать знания о конкретном пользователе, по сути наделяя ИИ способностью «помнить» своего собеседника. Пришло время объявить результаты соревнования и разобрать лучшие решения участников!

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/974310/

#artificial_intelligence #natural_language_processing #большие_языковые_модели #хакатон #соревнование #машинное_обучение #память #gigachat #хакатоны

«Король глядит угрюмо…» — а я считаю звуки. Цифровое сравнение Стивенсона и Маршака

Стивенсон и Маршак. Схватка поэтических тяжеловесов, которую можно судить с помощью кода Python. Награда - вересковый мед.

https://habr.com/ru/articles/972154/

#python #токенизация #naturallanguageprocessing #natural_language_processing #nlp #поэзия #литература #чтение