Главная / Интервью

Интервью

Разговоры с теми, кто строит и применяет ИИ — без общих слов, с конкретикой.

«
Свежее интервью

Почему векторный поиск в проде врёт и как мы это чинили

CTO ИИ-стартапа рассказывает, как первая версия RAG выглядела идеально на демо и разваливалась на клиентах, и что пришлось переделать в первую очередь.

Алексей, CTO ИИ-стартапа · 3 мин

Как я ломаю чужих ИИ-ассистентов через обычный текст

CISO разбирает атаки на LLM-приложения: почему инъекция промпта опаснее классической инъекции кода и что реально помогает, а что создаёт лишь иллюзию защиты.

Сергей, CISO · 3 мин

Модель тихо деградирует в проде и никто этого не видит

ML-инженер объясняет, почему рабочая модель молча теряет качество через полгода после запуска и какие сигналы ловить, чтобы не узнать об этом от разъярённого клиента.

Марина, ML-инженер · 3 мин

Мы выпилили половину ИИ-фич и продукт стал лучше

Продакт-менеджер о том, как команда наштамповала модных ИИ-возможностей, увидела, что ими никто не пользуется, и научилась отличать реальную ценность от демо ради инвестора.

Ольга, продакт-менеджер ИИ-продукта · 3 мин

Оценивать ИИ на глазок больше нельзя и вот как мы это поняли

Инженер по оценке моделей объясняет, почему ощущение «стало лучше» обманывает целые команды и как построить измеримую проверку качества LLM без самообмана.

Артём, инженер по оценке моделей · 3 мин

Что происходит внутри большой языковой модели и почему нам страшно

Исследователь по интерпретируемости рассказывает, как учёные вскрывают чёрный ящик нейросети, зачем это нужно и почему честный ответ на вопрос «почему модель так решила» пока звучит как «мы не до конца знаем».

Дмитрий, исследователь по интерпретируемости · 3 мин

Почему запустить open-source модель у себя дороже, чем кажется

Инженер по инфраструктуре считает вслух, во что реально обходится своя LLM на своих серверах и когда это дешевле облачного API, а когда самообман.

Павел, инженер по ML-инфраструктуре · 3 мин

Синтетические данные спасли нам проект и чуть его не убили

Ведущий дата-сайентист о том, как сгенерированные данные вытащили модель из голода на примерах и как та же техника едва не завела всё в тупик самоповтора.

Наталья, ведущий дата-сайентист · 3 мин

Как показать пользователю, что ИИ может ошибиться, и не потерять его доверие

Дизайнер ИИ-интерфейсов рассказывает, почему честность про неуверенность модели повышает доверие, а не роняет его, и какие приёмы работают на живых пользователях.

Игорь, дизайнер ИИ-интерфейсов · 3 мин

Что регулирование ИИ реально требует от компаний уже сейчас

Юрист по ИИ-комплаенсу без пугалок объясняет, какие требования к системам ИИ перестают быть теорией и что стоит привести в порядок до того, как это спросят.

Екатерина, юрист по ИИ-комплаенсу · 3 мин