Quill: анонимный AI-секретарь для твоих звонков

Я трачу 5–8 часов в неделю на звонках. Продуктовые колы, ретро, один-на-один с командой. Раньше выходил из звонка — и либо судорожно писал заметки по памяти, либо не писал ничего и потом забывал половину договорённостей. Потом начал использовать Quill . Теперь через две минуты после окончания любого звонка у меня есть полный транскрипт, резюме и список action items. Разберу, как это работает, что отличает Quill от конкурентов и почему я переключился с Granola .

https://habr.com/ru/articles/1015080/

#ai #notetaker #llm #language_processing #quill

Quill: анонимный AI-секретарь для твоих звонков

Я трачу 5–8 часов в неделю на звонках. Продуктовые колы, ретро, один-на-один с командой. Раньше выходил из звонка — и либо судорожно писал заметки по памяти, либо не писал ничего и потом забывал...

Хабр

CAG и KAG: Улучшенные методы дополнения генерации после RAG

Если вы следите за развитием технологий в области обработки естественного языка, то наверняка слышали о технологии Retrieval Augmented Generation (RAG), которая объединяет методы поиска с генеративными моделями для создания более интеллектуальных, обогащенных контекстом ответов. Но, как и любая технология, RAG имеет свои особенности, и именно здесь на помощь приходят два подхода: Cache-Augmented Generation (CAG) и Knowledge-Augmented Generation (KAG). В этой статье мы подробно рассмотрим, что представляют собой эти методы, чем они отличаются друг от друга и в чем заключается их преимущество. Давайте начнем! Читать далее ->

https://habr.com/ru/companies/raft/articles/891368/

#large_language_models #language_processing #ai #ии #пайплайн #rag

CAG и KAG: Улучшенные методы дополнения генерации после RAG

Доброго времени суток, уважаемые хабровчане. Меня зовут Кирилл Кухарев и я являюсь разработчиком в компании Raft. Про RAG в блоге нашей компании написано уже внушительное количество статей. Если...

Хабр
To the brain, reading computer code is not the same as reading language

MIT neuroscientists have found reading computer code does not rely on the regions of the brain involved in language processing. Instead, it activates the “multiple demand network,” which is also recruited for complex cognitive tasks such as solving math problems or crossword puzzles.

MIT News | Massachusetts Institute of Technology
To the brain, reading computer code is not the same as reading language

MIT neuroscientists have found reading computer code does not rely on the regions of the brain involved in language processing. Instead, it activates the “multiple demand network,” which is also recruited for complex cognitive tasks such as solving math problems or crossword puzzles.

MIT News | Massachusetts Institute of Technology