Тэг
LLM
Маршрутизация ИИ-моделей: когда одной модели недостаточно и как грамотно настроить роутинг
Разбираем концепцию маршрутизации ИИ-моделей: зачем распределять запросы между разными нейросетями, как настроить автоматический роутинг и когда такие архитектуры избыточны.
Читать далее
Как я внедрил ИИ-агента в разработку: опыт создания умного помощника для YouTrack
Личный опыт создания и внедрения ИИ-агента для автоматизации задач в YouTrack: архитектура, техническая реализация на Python, интеграция и затраты.
Читать далее
Как я создал ИИ-инструмент для автоматического заполнения Obsidian
Личный опыт создания open-source утилиты memplua на базе Whisper и локальной LLM для автоматического ведения заметок и заполнения базы знаний в Obsidian.
Читать далее
Jev: революционная модель от TypeSafe AI, которая ничего не пишет
Разбираем инновационную модель Jev от TypeSafe AI: почему она ничего не генерирует, работает в сотни раз быстрее аналогов и меняет подход к созданию ИИ-агентов.
Читать далее
Разделение reasoning и side effects в production-пайплайнах с LLM
Разбираем архитектурный подход к проектированию LLM-пайплайнов, где модель генерирует предложения, а детерминированный код выполняет проверки и внешние эффекты.
Читать далее
Информационный поток против кода: слепое пятно безопасности ИИ
Разбор системной неустойчивости ИИ: как детекторы путают классическую риторику с машинным текстом и почему размывание информационной среды угрожает безопасности бизнеса.
Читать далее
Как автоматизировать разбор 400 резюме с помощью LLM, Python и FMC
Практический гайд по автоматизации первичного отбора резюме с помощью Python, LLM и облачного каталога моделей FMC от Selectel.
Читать далееОпытный пользователь LLM: эволюция навыков и инженерный подход
Рассуждения о девальвации навыков, эволюции инструментов разработки, влиянии LLM на IT-индустрию и сохранении инженерного подхода в эпоху нейросетей.
Читать далее
Ассистент получает личность: память, сновидения и самовыражение
Как персональный ИИ-ассистент на домашнем железе обрел перманентную память, научился видеть сны, выстраивать модель времени и выражать себя через графические образы.
Читать далее
Обзор Step 5 Preview: нейросеть MoE на 600B параметров и 1M контекста для сложных задач
Компания StepFun анонсировала Step 5 Preview — флагманскую MoE-нейросеть на 600B параметров с окном в 1M токенов. Подробный разбор архитектуры, бенчмарков, цен API и даты выхода открытых весов.
Читать далее
