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»).
Рубрика «deepseek»
Что пугает лично меня в развитии искусственных помощников
2026-02-23 в 9:28, admin, рубрики: assistants, claude, deepseek, llm, OpenAI, qwen, warp, БЯМГлавный 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
Я заставил 14 нейросетей врать: Большой аудит галлюцинаций 2026
2026-01-27 в 9:15, admin, рубрики: AI, chatgpt, deepseek, llm, безопасность, галлюцинации, искусственный интеллект, нейросети, тестированиеИли 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 »
Fine-tuning Qwen-8B под проприетарный синтаксис (CADINP) на одной RTX 3090: опыт инженера-конструктора
2026-01-21 в 3:38, admin, рубрики: CADINP, deepseek, Fine-tuning, gguf, llm, qwen, RTX 3090, SOFiSTiK, unsloth, локальные нейросетиПроблема: 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:
-
Синтаксический шум: Выдумывание несуществующих аргументов функций.
-
Потеря контекста:Читать полностью »
Roo Code для тестировщика: как превратить обязательные запросы к DeepSeek в реальную пользу
2026-01-14 в 20:21, admin, рубрики: android, deepseek, espresso, kaspresso, kotlin, roo code, сезон ии в разработкеTL;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?
Тестирую ChatGPT, Claude, DeepSeek, Grok и ещё 5 нейросетей на реальном запросе: кто поможет активировать Windows?
2026-01-09 в 20:55, admin, рубрики: chatgpt, claude, deepseek, gemini, GigaChat, glm, grok, qwen, ИИ, нейросети
Друзья, всем привет! Сегодня у меня для вас необычный эксперимент - тестирование нейросетей в боевых условиях.
Маленькая модель обыграла большие: почему Nanbeige4-3B меняет правила игры
2025-12-27 в 10:54, admin, рубрики: deepseek, gemini, llm, qwen, нейросети
Нейросеть, которая не двигает стоп-лосс в 3 часа ночи. Мои эксперименты с алготрейдингом
2025-12-21 в 15:58, admin, рубрики: deepseek, llm, python, алготрейдинг, Криптовалюты, машинное обучение, трейдингВсё началось со знаменитого челленджа - соревнования, где разработчики пытаются создать прибыльного AI-трейдера. Идея засела в голове: а что если LLM действительно может торговать лучше человека? Без эмоций, без FOMO, без revenge trading в три часа ночи. Я решил проверить. И вот к чему это привело.
PG_EXPECTO: Анализ влияния размера shared_buffers на производительность СУБД PostgreSQL
2025-12-13 в 12:52, admin, рубрики: deepseek, iostat, postgresql, postgresql performance, vmstat, нагрузочное тестирование, нейросеть, сезон ии в разработке, статистический анализ
Предисловие
Производительность СУБД — ключевой фактор , однако спонтанные проверки часто искажают реальную картину. PG_EXPECTO Читать полностью »
