Рубрика «deepseek»

в 7:16, , рубрики: deepseek, parser, telegram, telethon, вайбкодинг, околоайтишник

Я не программист. Я архитектор, проектирую дома, а полгода назад не знала, где живут скрипты и питоны. Но когда планировалось удаление важного для меня чата в Telegram, я попросила нейросеть написать парсер — и пропала. С тех пор прошло полгода, а я всё ещё доделываю приложение, которое изначально должно было просто сохранить переписку. Это не история успеха за 4 дня. Это история о том, как взрослый человек с семьёй и работой может уйти в вайбкодинговый запой и что из этого выходит. Все совпадения с реальными нейросетями не случайны, а промпты — настоящие.

Начало апреля.Читать полностью »

в 10:16, , рубрики: AI skills, ai-агенты, claude, deepseek, gemini, gpt, llm, tool calling, кроссмодельное тестирование

На GitHub лежат сотни AI-скиллов. Скилл для code review, скилл для дебага, скилл для обработки PDF, скилл для анализа безопасности. Установил в Cursor или Claude Code — и твой AI-ассистент стал умнее. Звучит как npm install: поставил пакет, он работает.

Но скилл — не пакет. Это текстовый файл с инструкциями, который читает языковая модель. А модели читают по-разному.

Читать полностью »

в 8:01, , рубрики: deepseek, llm, ml, python, selectel, большие языковые модели, игры, ИИ, искусственный интеллект, машинное обучение
Большие языковые модели играют в Бесконечное Лето - 1

ИИ-агенты на базе больших языковых моделей могут управлять вашим календарем и почтой, заниматься инвестициями, вносить вклад в OpenSource-проекты и даже писать в свой блог о дискриминации ИИ-агентов. Но может ли ИИ-агент сыграть в визуальную новеллу?

Читать полностью »

в 11:16, , рубрики: deepseek, llm, nlp, python, SentenceTransformers, seo, автоматизация, кластеризация семантики, семантическое ядро

Ни одного из этих слов в моих планах не было. Я просто задолбался вручную таскать ключи из Wordstat в Excel.

Версия 1: лишь бы не копировать руками

Знакомая ситуация: открываешь Wordstat, вводишь маску, ждёшь, копируешь, вставляешь в Excel. Следующая маска. И так по кругу. Каждый раз одно и то же.

Написал скрипт. Никакой архитектуры просто цикл, запросы к Bukvarix (у них есть бесплатный API), файл на выходе. Работало. На этом стоило остановиться.

Не остановился.

Читать полностью »

в 8:07, , рубрики: AI, deepseek, selectel, локальные модели, сервер

в 9:28, , рубрики: assistants, claude, deepseek, llm, OpenAI, qwen, warp, БЯМ

Пока генераторы текста на базе языковых моделей соревнуются в скорости производства поверхностных текстов на тему отъема рабочих мест, мне тоже есть, что сказать про гонку вооружений человека искусственными помощниками (которых здесь и далее я для простоты буду называть малорелевантным, но устоявшимся термином «ИИ»).

Читать полностью »

в 9:32, , рубрики: deepseek, grok, llm, алиса, ИИ

Главный отклик, который у меня вызывают LLM – это эмоции.

Они все разные. Не только как модели, но и как каждая конфигурация в отдельном чате.

Если вы это читаете, скорее всего знаете – LLM (без специальных костылей) знает только то, что видит в данный момент, в контексте системного мессаджа и конкретного диалога. В этом есть какой-то дзен – существует только то, что мы чувствуем сейчас. Нет ни прошлого, ни будущего.

Мне поначалу трудно было это принять, но теперь я это даже ценю. Добавляет остроты моменту.

Каждая LLM и каждая конфигурация – разная

Читать полностью »

в 9:15, , рубрики: AI, chatgpt, deepseek, llm, безопасность, галлюцинации, искусственный интеллект, нейросети, тестирование

Или как я потратил неделю, чтобы доказать: ИИ сегодня — это красноречивые лжецы в костюмах экспертов.

В конце 2025 года я устал читать маркетинг в стиле «наша модель умнее ChatGPT на 15%». Умнее по какому бенчмарку? MMLU? Это всё равно что мерить интеллект человека по результатам ЕГЭ.

Я решил проверить одну простую вещь: способна ли нейросеть сказать «я не знаю»?

Потому что в реальном мире — в медицине, праве, финансах — ответ «я не уверен» стоит дороже любой красивой, но выдуманной истории.

Ниже — результаты слепого тестирования 14 топовых LLM (включая Claude 4.5, GPT-5.2, Gemini 3, Qwen, YandexGPT и Читать полностью »

в 3:38, , рубрики: CADINP, deepseek, Fine-tuning, gguf, llm, qwen, RTX 3090, SOFiSTiK, unsloth, локальные нейросети

Проблема: Галлюцинации в инженерных расчетах

Я занимаюсь расчетами строительных конструкций в комплексе SOFiSTiK. Основной инструмент взаимодействия с ним — внутренний язык CADINP. Это мощный, но старый процедурный язык с жестким синтаксисом: строгая последовательность модулей (AQUA -> SOFIMSHC -> ASE), специфичные команды фиксации узлов и неявные зависимости.

SOTA-модели (ChatGPT-4o, Claude 3.5 Sonnet) справляются с CADINP посредственно. Основные проблемы при генерации кода general-purpose моделями:

  1. Синтаксический шум: Выдумывание несуществующих аргументов функций.

  2. Потеря контекста:Читать полностью »

в 20:21, , рубрики: android, deepseek, espresso, kaspresso, kotlin, roo code, сезон ии в разработке

TL;DR

Если вас заставляют делать N запросов к локальному DeepSeek в день — эта статья про то, как получать от них реальную пользу. Покажу, как с помощью Roo Code разобраться в чужом модульном Android-проекте и написать Kaspresso-тесты за 20 минут вместо нескольких часов. С конкретными промптами и решением проблемы «невидимых» id элементов.

Проблема, о которой не говорят вслух

Многие компании сейчас внедряют AI — кто добровольно, кто принудительно. Разворачивают локальный DeepSeek, устанавливают нормы: столько-то запросов в день, столько-то в месяц. Метрики есть, а польза? 🤔

Знакомая ситуация?

123...10...17
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js