
Признайтесь:Читать полностью »

Признайтесь:Читать полностью »
Май и июнь - пора защит дипломов во многих ВУЗах. И так уж сошлось, что AI-тема в этом году заиграла интересными красками. И если уж мы на уровне компании используем AI для рабочих задач, то нетрудно предположить, что многие студенты используют AI в своих дипломных и курсовых работах, но вслух не обсуждают этот интересный момент. Потому что вопрос этичности витает рядом. В этом посте я решился открыто рассказать про свой опыт и как-то подружиться с проблемой этичности, по крайней мере, для себя.

Всем привет! С вами Кирилл Филипенко, сисадмин из Selectel, и сегодня мы погрузимся в тему LLM-агентов. Сейчас об этих самых «агентах» кричат буквально из каждого утюга, поэтому пришло время наконец-то разобраться, что это такое, как они работают и с чем их, собственно, едят. Прыгайте под кат, будет интересно!Читать полностью »
Впервые в истории искусственный интеллект не просто обучается, а самостоятельно находит пути к собственному усилению. Он не следует алгоритму, а создаёт его сам. О новой разработке Японцев.

Поспорил с коллегой, что соберу своего ИИ-агента за вечер. Он посмеялся, я завёл терминал.
За 19 лет в айти я участвовал в автоматизации процессов, писал ботов, даже обучал нейросети для поиска багов. Но вот чтобы сделать персонального ИИ-агента — такого, который реально помогает, а не просто болтает — руки не доходили. Пока не появился повод в виде лёгкой подколки в чате.
Пошёл по трём направлениям: кастом на LangChain, локальная сборка через Ollama и no-code-конструкторы. Где-то пришлось попотеть с кодом, где-то — удивиться, насколько просто всё работает.

В прошлом году мы уже рассказывали, как создавали нашего помощника программиста Kodify. Не прошло и года, и мы Читать полностью »
для бизнеса, разработки и другой работы
По моему практическому рабочему опыту, вот так:
Claude 4
* Sonnet => лучше всех пишет код, идеально держит контекст. Отлично пишет тексты и шутит. Подходит для создания ИИ-бота.
* Opus => неоправданно дорогой, всего на 20% лучше Sonnet.
Контекст — до 200 тыс. токенов.
У меня возникло желание запустить локальную версию DeepSeek R1 и V3. Это связано с необходимостью избежать рисков связанных с блокировками доступа и утечкой данных. Ещё добавилось желание протестировать разнообразные настройки LLM. До этого момента я пробовал запускать разные небольшие модели исключительно на cpu. А вот опыта с большими моделями не было.