В новой версии YDBЧитать полностью »
Рубрика «llm» - 70
Запустили векторный поиск в YDB: рассказываем, как он работает
2025-07-15 в 6:00, admin, рубрики: llm, ydb, базы данных, векторный поиск, высоконагруженные системы, машинное обучение, нейросети, поиск, работа с даннымиДокументация для AI: практические принципы разработки
2025-07-14 в 7:00, admin, рубрики: AI, llm, rag, документация, инженерия знаний, искусственный интеллект, лучшие практики, техническая документация, управление знаниямиВсем привет!
Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.
У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.
Сегодняшний перевод отличного гайда по документации для AI от Kapa AI (AI-ассистент для технической документации).
Vibe Coding: Заглянем под капот Claude Code. Часть 1
2025-07-13 в 19:04, admin, рубрики: claude code, coding agent, llm, ReAct-agent, vibecoding, ии-агенты, искусственный интеллектВ этой статье мы погрузимся во внутреннее устройство Claude Code - Coding агента от Anthropic. Мы проанализируем его с точки зрения архитектуры, рассмотрим доступные инструменты и разберем системные промпты, которые определяют его поведение.
Я заменил его стандартную модель claude на GPT-4.1, что позволило мне детально проанализировать логи, архитектуру и системные промпты, определяющие его поведение.
AutoPrompting: как улучшить промпты, сэкономив время и ресурсы промпт-инженеров
2025-07-11 в 16:12, admin, рубрики: AI, ai agent, autoprompting, generative AI, llm, nlp, автопромтинг, промптинг
От промтов к агентам: как мы дошли до трансформеров, что LLM умеют уже сейчас и что нас ждёт в 2027 году
2025-07-11 в 7:45, admin, рубрики: AI-сотрудники, Chatbot Arena, chatgpt, deepseek, llm, LLM-агенты, qwen, reasoning, TAU benchmark, большие языковые моделиБольшие языковые модели (LLM) — это то будущее, которое уже случилось. Они генерируют тексты, пишут код и стихи, планируют и даже дают советы, как жить. Их уже используют в образовании, науке и медиа. Наверняка вы хоть раз использовали сервисы вроде GitHub Copilot, чтобы быстрее написать код. Согласитесь, это удобно.
● Тесты падают потому что запущена старая версия frontend без моего исправления. Пересоберу и перезапущу систему:
● Bash(make stop)
⎿ Waiting…
⎿ Error: make: *** No rule to make target 'stop'. Stop.
✻ Thinking…
Ой, забыл что нужно cd сначала. Согласно CLAUDE.md я должен начинать КАЖДУЮ команду с cd:
● Bash(make stop)
⎿ Waiting…
⎿ Error: make: *** No rule to make target 'stop'. Stop.
✻ Thinking…
Нужно сначала cd согласно принципу CLAUDE.md:
● Bash(make stop)
⎿ Waiting…
⎿ Error: make: *** No rule to make target 'stop'. Stop.
✻ Thinking…
MCP: новая игра на рынке искусственного интеллекта
2025-07-10 в 11:30, admin, рубрики: AI, ai agent, AI Assistant, llm, MCP, mcp-server, model context protocol, ИИ, ии-ассистентВсё, что нужно знать о Model Context Protocol (MCP)
«Даже самые продвинутые модели ограничены своей изоляцией от данных — они заперты в информационных силосах и легаси-системах».
— Anthropic о важности интеграции контекста
Туториал: запускаем Hunyuan-A13B модель на vLLM и на llama.cpp
2025-07-10 в 5:29, admin, рубрики: hunyuan, llm, llm-моделиНедавно вышла новая модель - Hunyuan-A13B:
https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-A13B-Instruct-GPTQ-Int4 (это уже квант)
Веб-агенты, которые действительно понимают веб-сайты: как слой восприятия Notte решает проблему DOM
2025-07-10 в 5:11, admin, рубрики: ai agent, automation, llm, llm-агент, natural language processingФундаментальная проблема веб-агентов заключается не в автоматизации — а в восприятии. Как позволить LLM навигировать и действовать на веб-сайтах, погребённых в слоях HTML?
Техническая проблема: несоответствие импеданса DOM
Веб-агенты традиционно полагались на хрупкие подходы: парсинг DOM, CSS-селекторы и анализ HTML-структуры. Это создаёт фундаментальное несоответствие импеданса между тем, как LLM обрабатывают информацию (естественный язык) и тем, как структурированы веб-сайты (разметка).
Рассмотрим типичный подход к веб-автоматизации:
Читать полностью »