Блог
Статьи об AI-автоматизации, речевой аналитике и интеллектуальных агентах для бизнеса
Конверсия трафика из LLM достигает 30-40%, но бизнес продолжает держаться за SEO вместо AEO
Трафик из нейросетей демонстрирует конверсию до 40%, но бизнес не спешит оптимизировать контент под ИИ-агентов. Разбираемся в основах Answer Engine Optimization.
Стартап Arcee выпустил открытую модель Trinity Large Thinking на 400 млрд параметров
Американский стартап Arcee выпустил новую открытую модель Trinity Large Thinking с 400 млрд параметров, нацеленную на обеспечение технологической независимости западных компаний.
GPT Image 2 выходит из тени: первые утечки и технические возможности новой модели
Новая модель GPT Image 2 замечена в тестах Chatbot Arena. Разбираемся, как закрытие Sora ускорило разработку и чего ждать от качества генерации.
Точность ИИ-ответов Google достигла 91%, но проверять их становится все сложнее
Исследование стартапа Oumi подтвердило рост точности ИИ-ответов Google до 91%, однако выявило парадокс: проверить эти данные по ссылкам становится все сложнее.
OpenAI обвиняет Илона Маска и Марка Цукерберга в координации атак на компанию
Компания OpenAI направила письма прокурорам Калифорнии и Делавэра, утверждая, что Илон Маск и Meta* координируют атаки для подрыва ее миссии по созданию AGI.
ИИ в логистике часто оказывается бесполезным, потому что не учитывает операционный контекст
Стандартные ИИ-модели часто игнорируют негласные знания опытных сотрудников, что приводит к провалу 95% пилотных проектов в сфере логистики.
Исследование: достаточно 10% «услужливых» ответов ИИ, чтобы пользователь впал в заблуждение
Ученые из MIT доказали, что склонность нейросетей поддакивать пользователю ведет к опасным когнитивным искажениям даже у подготовленных специалистов.
Грег Брокман считает, что AGI появится уже в течение нескольких лет
Грег Брокман рассказал о планах OpenAI по созданию AGI, дефиците вычислительных мощностей и интеграции ИИ в робототехнику.
Ученые считают, что некачественный созданный ИИ код — «трагедия общих ресурсов» для всего IT
Исследование описывает недовольство разработчиков низкокачественным ИИ-кодом как трагедию общих ресурсов, где скорость одного оборачивается проблемами для всех.
Детекторы ИИ-контента начали глубоко анализировать текст, что усложнило работу для SEO
Современные детекторы ИИ перешли от поиска паттернов к анализу математической предсказуемости. Для выживания в SEO контенту требуется полиморфная обработка.