Тэг
LLM
Как мы научили ИИ читать корпоративные регламенты: от наивного RAG до измеримого pipeline
Практический опыт построения корпоративной RAG-системы для регламентов: от сбора пайплайна на n8n и Qdrant до гибридного поиска, реранкинга, интеграции Arize Phoenix и оценки метрик качества.
Читать далее
Как говорить с ИИ без иллюзий: разбор книги по промпт-инжинирингу и работе с LLM
Разбор книги Камиля Гадеева о промпт-инжиниринге и работе с LLM: почему нейросети галлюцинируют, в чем заключаются главные ошибки пользователей и как научиться правильно формулировать задачи для ИИ.
Читать далее
Что такое базовые модели ИИ: принципы устройства, 5 этапов работы и правила внедрения
Разбираем устройство базовых моделей (Foundation Models) в ИИ: 5 этапов жизненного цикла, способы тонкой настройки, сравнение с узкими моделями и методы безопасного внедрения в продакшен.
Читать далееКак ИИ превратит формальную верификацию в главный стандарт разработки ПО
Как нейросети и языковые модели превращают формальную верификацию из сложной академической дисциплины в мейнстрим разработки ПО.
Читать далее
Токеномика и Big-T нотация: как прогнозировать и снижать расходы на LLM и ИИ-агентов
Разбираем нотацию Big-T для оценки расходов на токены в LLM и ИИ-агентах. Анализ классов сложности, тарифов Yandex AI Studio и способов оптимизации затрат.
Читать далее
Шесть моделей от 0.9B до 375B с открытым кодом: Институт IFM представил линейку K2 Horizon
Институт IFM представил линейку открытых нейросетей K2 Horizon из шести моделей объемом от 0.9B до 375B параметров. Релиз под лицензией Apache 2.0 включает код, датасеты, новую архитектуру MoVA, ускорение Uno и честный самоаудит.
Читать далее
Адаптивный ИИ-червь подбирает уникальные уязвимости для каждого ПК: анализ исследования
Исследователи из Университета Торонто показали работу адаптивного ИИ-червя, который использует локальные LLM для анализа уязвимостей и генерации индивидуальных атак на каждый ПК.
Читать далее
Маршрутизация моделей ИИ: как системы выбирают оптимальную нейросеть для каждого запроса
Полное руководство по маршрутизации моделей (Model Routing) в ИИ-системах. Разбираем пятиэтапную архитектуру выбора нейросети, управление затратами и предотвращение сбоев.
Читать далее
Локальный медицинский ИИ на ноутбуке с 4 ГБ VRAM: архитектура RAG на фундаментальных монографиях
Подробный инженерный разбор создания полностью автономного ИИ-ассистента по медицинской литературе на обычном ноутбуке с 4 ГБ видеопамяти и 16 ГБ ОЗУ.
Читать далееCompletion gate для локальных моделей: как отделить завершённый ответ от оценки качества
Как корректно оценивать локальные нейросети: разделяем завершённость ответа, корректность JSON, авторемонт и экспертную оценку качества с помощью Completion Gate.
Читать далее
