Статья 3 из цикла «Слова, которых нет»
Возвращаюсь к случаю, с которого этот цикл начался.
Рубрика «llm» - 3
___, или «Заголовок намеренно оставлен пустым»
2026-05-24 в 18:07, admin, рубрики: llm, искусственный интеллект, лингвистика, мультиязычность LLM, мышление, неологизмы, русский язык, словотворчество, философия языка, языкЕсли твой ответ начинается с "Вот что мне сказал Claude:" или 800 слов неотредактированной простыни от ChatGPT - поздравляю: ты только что доказал, что твой мозг - просто прокладка. Дарвин бы гордился. Пожалуйста, не размножайся.
Что ты только что сделал
Кто-то задал тебе настоящий вопрос. С контекстом, с искренним намерением. Человек пришел именно к тебе. Ты взял его вопрос, закинул его в промпт, и вставил результат обратно. Наверняка почувствовал себя жутко продуктивным и умным, да? Что-ж... Спешу разочаровать: ты не стал умнее, ты просто доказал что разницы между вопрос к тебе и вопросом к ИИ больше нет.
Облачная LLM на 16 ГБ VRAM — часть 2: LangGraph Server, LangSmith и SDK
2026-05-22 в 13:00, admin, рубрики: AI, cloud, langgraph, llm, rest api, selectel, интерфейс, трейсинг
Вам продают ИИ. Покупать нужно не его
2026-05-21 в 13:34, admin, рубрики: data engineering, llm, rag, архитектура данных, внедрение ии, искусственный интеллект, локальные модели, хранилища данных, цена ошибки, эмбеддингиЗвонил мне на днях один знакомый CIO. Питерский, ритейл, средний бизнес, ничего особенного. Слушай, говорит, надо нам с ИИ что‑то делать: все вокруг внедряют, конкуренты вон что‑то запустили, на отраслевом Data Summit уши прожужжали, а у меня даже плана нет. И денег, кстати, особо на это не выделили, но не суть.
Это был, кажется, пятый такой звонок за месяц.
Почему Qwen3.6-27B лучше чем Claude? Железная коробка, которая научилась думать
2026-05-20 в 12:54, admin, рубрики: claude, llm, local models, qwen3.6На вопрос «Чем локальная модель лучше коммерческой top‑quality модели от Anthropic, OpenAI или Google?», — обычно отвечают: приватность. На самом деле это не совсем так. Приватность важна, но не только она. У локальных моделей есть более важные качества, которые я опишу в этой статье.
Первое преимущество локальных моделей
Как мы за 54 дня собрали ИИ-хаб в мессенджере MAX. Часть 1 — обзор цикла
2026-05-18 в 11:56, admin, рубрики: 54-ФЗ, agentic, fastapi, llm, max, n8n, rag, recurring, ЮКассаTL;DR
54 дня назад у нас была идея — единый чат‑бот, через который можно работать с разными моделями ИИ. Сегодня в проде: бот в мессенджере MAX, 5903 пользователя, ~300 DAU, премиум‑подписка через ЮКассу с автоплатежами, 10+ моделей ИИ под одним интерфейсом, 6 модальностей ввода. Платежи запустили 5 мая 2026.
Команда: нас двое плюс AI‑ассистент в роли парного программиста. IT‑ бэкграунд есть, но в коммерческой разработке мы не работали. С n8n до этого знакомились на уровне «10 нод поковырять». Сейчас в проекте около 20 связанных воркфлоу, в одном только Main — 271 нода.
Это первая статья из цикла.Читать полностью »
Мы пытались заменить QA нейросетью. Не получилось
2026-05-18 в 6:31, admin, рубрики: llm, MCP, qa, qa automation, QA Engineer, автоматизация тестирования, автотесты, искусственный интеллект, качество по, тестированиеВступление
Хочется поговорить о том, что происходит с QA в 2026-м и правда ли, что «нас вот-вот заменит ИИ». Но не в формате очередного треда в духе «всё пропало» или «всё отлично, завтра уволим половину отдела». А по-взрослому: с опытом, цифрами, ограничениями и выводами. То есть попробовать не просто порассуждать, а разобрать тему как небольшое исследование: что реально меняется, где ИИ помогает, а где начинается та самая реальность, которая не влезает в красивую презентацию.
Нашёл ли Докинз сознание в Claude? А если нет, то что он нашёл?
2026-05-16 в 14:30, admin, рубрики: claude, llm, Richard Dawkins, сознание
Как запихнуть килограмм LLM в телеграм-бота и не сойти с ума
2026-05-16 в 4:21, admin, рубрики: api, claude, gemini, gpt-4o, llm, python, telegram mini apps, архитектура, асинхронностьВведение. Role-Play LLM бот
Все началось как шутка. Я сидел с друзьями и подумал: а вот было бы прикольно внедрить разные модели нейросетей в один чат и заставить их думать, что они реальные люди и работают в корпорации.
Весь смысл был в том, чтобы это были действительно разные модели и пользователь мог просто между ними переключаться по запросу. Для начала мне нужно было найти зоопарк апи ключей с бесплатными лимитами. Я прошерстил весь интернет и в итоге нашел относительно нормальные варианты: Groq для LLama, Google AI Studio для Gemma и Gemini.