Статьи об искусственном интеллекте, устройстве моделей и применении ИИ в бизнесе.
Как найти задачу для первого пилота с ИИ, оценить пользу и не начинать внедрение с самого рискованного процесса.
Как собрать набор реальных сценариев, оценить ответы ИИ и превратить найденные ошибки в регрессионные тесты.
Как ИИ-агенты изменили работу с кодом, почему узким местом стала проверка и какие навыки теперь важнее скорости написания функций.
Что такое токены, почему длинный контекст теряет детали и когда лучше использовать RAG.
Цепочки рассуждений помогают ИИ решать сложные задачи, но сами по себе не доказывают, что модель понимает ход решения. Разбираемся, где CoT даёт сбой и когда reasoning-модели оправдывают свою цену.
Как граф хранит сущности и связи, помогает искать информацию и дополняет RAG.
Как SAE Match прослеживает признаки внутри модели и позволяет менять её ответы без полного переобучения.
Как модели пространства состояний обрабатывают длинные последовательности и чем отличаются от механизма внимания.
Чем проверяемая награда отличается от человеческих оценок, fine-tuning и RAG.
Краткий пересказ выступления Илона Маска на AI Startup School.
Краткий разбор концепции Software 3.0 из выступления Андрея Карпати.
Примеры использования Claude Code для знакомства с кодовой базой, диагностики, прототипов и тестов.
Из чего складывается стоимость обучения языковых моделей и сколько стоит fine-tuning.
Как выбрать между локальной моделью, частным облаком и региональным облачным сервисом.
Как извлекать данные из документов, классифицировать файлы и заполнять шаблоны с помощью LLM.
Чем reasoning-модель отличается от агента и какие ограничения нужны системе, которая вызывает внешние инструменты.
Почему работа с LLM включает запросы, интеграции, тесты и контроль качества.
Fine-tuning меняет поведение модели, а RAG добавляет актуальные источники. Разбираем разницу.
Как RAG ищет материалы в базе знаний, передаёт их модели и помогает проверять ответы.
Как генеративные модели создают текст, изображения, звук и код, а также где требуется проверка человека.
Как Model Context Protocol связывает ИИ-приложение с файлами, базами данных и внешними сервисами.
Какие задачи ИИ уже берёт на себя и почему ответственность за продукт остаётся у разработчика.
Как RPA повторяет действия сотрудника, где этот подход полезен и чем он отличается от обычной интеграции.
