technology Posts | Discover

DeepL vs Google Translate vs ChatGPT: кто переводит лучше?

Сравнение DeepL, Google Translate и ChatGPT: сильные и слабые стороны для писем, бытовых задач и IT‑локализации.

OpenAI Assistants API: создание агента своими руками

Краткое руководство по OpenAI Assistants API: из чего состоит агент, как создать Thread, Message и Run, советы по безопасности и интеграции инструментов.

AI-агенты: что это и как они работают

Краткий обзор: что такое AI-агенты, как они разбивают задачи, используют память и инструменты, и где помогают в IT и бизнесе.

IT Загрузка..·7 июл. 2026 г.

Построение IT-команды с нуля: последовательность найма

Практичная последовательность найма для запуска IT‑команды: Product/Project lead, Tech Lead, разработчики, QA, дизайн и DevOps по потребности.

IT Загрузка..·26 июн. 2026 г.

Bias в AI: откуда берётся предвзятость

Разбор причин bias в AI: данные, разметка, метрики и drift; примеры влияния в найме, скоринге и распознавании лиц.

Диффузионные модели: принцип работы простыми словами

Краткое объяснение работы диффузионных моделей: прямой и обратный процессы, генерация из шума, преимущества и области применения (Stable Diffusion).

Как подготовить данные для ML: Feature Engineering

Краткий обзор этапов Feature Engineering: очистка, кодирование категорий, масштабирование, создание признаков и отбор — практические примеры для ML и Data Science.

AI и управление контентом: автоматизация публикаций

Как AI помогает автоматизировать планирование, адаптацию и публикацию контента, интегрируясь с CMS и сохраняя контроль качества.

AI в маркетинге: персонализация и таргетинг

Краткий обзор роли AI в маркетинге: как персонализация и таргетинг повышают конверсию, снижают CPA и улучшают клиентский опыт.

Super Resolution: увеличение разрешения с помощью AI

Краткий обзор Super Resolution: как AI повышает разрешение изображений, основные методы (CNN, GAN, Transformer) и области применения — фото, видео, e‑commerce, игры.

Tree of Thoughts — продвинутая техника промптинга

Короткое объяснение Tree of Thoughts (ToT): метод ветвления рассуждений для более качественных решений в коде, архитектуре и продуктовых задачах.

Аномалии и выбросы в данных: как обнаружить

Обзор методов обнаружения аномалий: визуализация, статистика (Z-score, IQR), ML (Isolation Forest, Autoencoder) и подходы для временных рядов (Prophet, ARIMA).

AI в логистике: оптимизация маршрутов и склада

Краткий обзор применения AI в логистике: оптимизация маршрутов, управление складом, снижение затрат и повышение точности ETA.

AI в HR: подбор, онбординг и аналитика

Краткий обзор применения AI в рекрутинге, онбординге и HR-аналитике: выгоды, риски, защита данных и контроль при внедрении.

AI в бизнесе: с чего начать внедрение

Пошаговый план внедрения AI в компании: выбор процесса, проверка данных, пилот, команда, экономика и риски — фокус на ROI и практическую ценность.

Будущее NLP: что будет после LLM?

Краткий обзор: от генерации текста к AI‑агентам, мультимодальности, верификации фактов и компактным моделям; как изменится NLP для бизнеса.

Внедрение AI без программистов: no-code решения

Обзор no-code инструментов для внедрения AI в маркетинг, продажи, поддержку и внутренние процессы — плюсы, ограничения и практические шаги.

AI в медицине: диагностика, drug discovery, документация

Краткий обзор применения AI в медицине: диагностика, ускорение drug discovery и автоматизация медицинской документации с указанием ограничений и рисков.

Computer Vision в ритейле — детекция полок и товаров

Обзор применения Computer Vision в ритейле: детекция полок и товаров, подсчёт фейсингов, сверка планограмм, OCR ценников, сложности внедрения и выгоды для бизнеса.

Data Augmentation для CV: техники и инструменты

Краткий обзор техник Data Augmentation в Computer Vision: базовые и продвинутые методы, риски и популярные инструменты (Albumentations, Torchvision, CutMix).