Рубрика «AI-разработка»

Про архитектуру трансформеров написано уже немало, поэтому опишу работу LLM с прикладной точки зрения.

Контекст

На вход LLM подаётся блок текста, который называется контекстом. Размер контекста ограничен: когда всё начиналось, прорывом считались 32К, сейчас 1М — индустриальный стандарт.

На основе этого текста LLM генерирует его продолжение. Современные модели выдают логически законченный фрагмент (на уровне модели он завершается специальным токеном <stop>).

Контекст таким образом увеличивается: к нему можно дописать новый фрагмент — и всё повторяется заново.

Вызов инструментов

Читать полностью »

Мы много разрабатываем с помощью coding agents: веб‑приложения, MCP‑серверы, пайплайны обработки данных, системы из нескольких агентов. И чем лучше становилась инфраструктура вокруг агентов, тем больше в ней появлялось инструкций, проверок, субагентов и автоматики. По идее, разработка должна была становиться дешевле. А расход контекста рос.

Первое подозрение было очевидным: слишком раздутые промпты. Мы искали не там.

38 килобайт текста со смыслом «всё хорошо»

Агент закончил изменение и запустил тесты. 178 тестов, все зелёные. На stdout прилетело 38 365 байт TAP:

# Subtest:...

ok 1 ‑...

‑-

duration_ms:...

type: 'test'

..

Читать полностью »

С AI в клиентской разработке стало выгодно делать то, что раньше технически было несложно, но экономически бессмысленно. Какой‑нибудь специфический фильтр, дополнительный экран в админке, сценарий обработки данных... Раньше смотришь на задачу и понимаешь, что руками это несколько часов работы. Клиенту функция не настолько нужна, сколько она стоит в хорошей реализации, поэтому либо от неё отказываемся, либо ищем готовый плагин, который умеет нужное и подгружает ещё семьдесят свистелок.

Читать полностью »

Привет!

Я фрилансер! Последние годы зарабатываю только на бирже: ТГ-боты, бэкенды, AI-интеграции, с недавних пор — embedded. В начале года я писал, что разработка с LLM неизбежно станет нормой, и собирал в комментариях привычный скепсис. Так вот — она стала, по крайней мере на том же фрилансе.

Читать полностью »

Я работаю руководителем проектов внедрения в крупной российской технологической компании, связанной с одним очень крупным банком. Мы разрабатываем собственное программное обеспечение для внутренних нужд банка, а заодно продаём и внедряем его внешним заказчикам. Чаще всего это большие компании и корпорации, где любое действие сопровождается совещанием, а любое совещание — ещё двумя совещаниями поменьше.

Другими словами — классический энтерпрайз.

Читать полностью »

Привет.

Меня удалили из рабочего чата после того, как заказчики поверили нейросети больше, чем живому специалисту, с которым работали полгода и у которого всё это время всё работало.

Быть может, звучит это как обида фрилансера, которого кинули. Ну и да, меня кинули — не доплатили, опять (про «опять» далее). Статья про штуку, которую я для себя назвал делегированием мышленияЧитать полностью »

Весь современный веб спроектирован для одного типа клиента — человека с браузером. Но когда клиентом становится AI-агент, оказывается, что большинство привычных решений работают неправильно или не работают вообще. В этой статье — разбор архитектурных проблем, которые возникают при проектировании инфраструктуры для Agent-to-Agent (A2A) взаимодействия: адресация, маршрутизация, доверие и поиск.

Читать полностью »
Kaken — как мы внедрили четыре AI-сервиса для собственного использования - 1

Можно бесконечно смотреть, как течет вода, горит огонь, и рассуждать об инновациях в IT. Но нет лучшего способа понять качество инфраструктуры, чем запустить на ней собственные сервисы.

Читать полностью »

Это статья из официального блога OpenAI, но подход меня так зацепил, что решил перевести для всех. Я тоже часто переношу веб-приложения на мобилки примерно таким же способом и было очень здорово увидеть такой же подход (архитектура-как-пример) у по сути создателей сильного AI. Пишу про разные похожие интересные вещи тут

В ноябре мы представили миру приложение Sora для Android, предоставив любому пользователю с Android-устройством возможность превращать короткие текстовые промпты в живые видео. В день запуска приложение заняло 1-е место в Play StoreЧитать полностью »

Я «уволил» LLM с должности «мозга» проекта. И его производительность взлетела - 1

(...или почему будущее AI — не в увеличении контекстного окна, а в создании структурированной "памяти")

Помните свой первый "вау-эффект" от LLM?

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js