Архитектурный паттерн «LangGraph, гибридный RAG + Сигнатурный движок»: универсальный граф для потоковых данных
В чем проблема?При обработке больших потоков неструктурированного текста разработчики обычно выбирают один из двух путей:Первый — использовать детерминированные методы. Регулярки, сигнатуры, и подобные инструменты работают быстро. Вот только никак не поймают новые, ранее не описанные паттерны. Путь второй — скармливать сырые данные в ЛЛМ напрямую. В реальности этот подход быстро умирает. Отправлять огромные объемы нефильтрованного текста в языковые модели слишком дорого и медленно.
Claude Code в Telegram голосом: свой мост, когда официальный канал выключен
Меня зовут Сол ГудКод. Обычно я помогаю людям выпутываться из ситуаций, в которые они сами себя загнали: кто-то подписал не тот договор, кто-то удалил не ту ветку. Но параллельно надо было успевать работать с Claude Code, а он, зараза, живёт в терминале на моём столе.Моя личная ситуация была такая. Задачи приходят в голову не за столом, а в дороге, в очереди, в лифте. К компьютеру я сажусь через четыре часа, когда мысль уже выветрилась, а формулировка усохла до «надо там что-то поправить».Мне нужен был бот, которому можно наговорить задачу голосом, а он бы её сделал. С моими файлами, в моих проектах, на моей машине.
Армия в терминале
Как coding agents превратили разработчика в диспетчера машин — и запустили гонку оркестраторов, песочниц и ИИ‑фабрик.Ещё недавно программист открывал один терминал и разговаривал с одним агентом. Затем терминалов стало пять, веток — семь, а главным дефицитом оказался уже не код, а человеческое внимание.
Мы провели 35 контролируемых экспериментов с «экзотическими алгебрами» в нейросетях
TL;DR. Кватернионные, октонионные, седенионные и Clifford-слои регулярно появляются в статьях с обещаниями parameter efficiency и «особой выразительности». Мы два месяца строили их, бенчмаркали — и честно пытались заставить выиграть. Каждый раз, когда в сравнение добавлялся один правильно подобранный real-valued baseline, преимущество испарялось. Все 35 раз. По дороге мы убили собственный headline-результат, нашли единственное настоящее исключение (и объяснили его), доказали несколько потолков невозможности с точными константами и свели всё к правилу в одну строку, которое любой ревьюер может применить за 30 секунд. Препринт:
Инструменты безболезненной самоорганизации для тех, кто каждый день фачит планы
Утро рабочего дня. Завариваешь кофе, открываешь таск‑трекер/блокнот, и начинаешь планировать. Всё как нас учили книжки по тайм‑менеджменту: smart, важное/срочное, резать слонов и глотать лягушек. Ставишь задачкам приоритеты. Проставляешь часы. Набираешь на день Х задачек (например, чтобы сумма затрат была 6 часов для нормального человека или 4 для менеджера). И вот тебе список задач на день: последовательно, реалистично, иди и делай. Ставь крыжики, вычёркивай задачки, и вечером радостный «о, я всё сделал!».
Инженерия вокруг агента: 10 идей AI Engineer
10 идей конференции AI Engineer о том, как меняется разработка, когда код пишут агенты.В начале 2026 года небольшая команда OpenAI рассказала о необычном эксперименте.Три инженера за пять месяцев создали внутренний продукт объёмом около миллиона строк кода и провели через репозиторий примерно 1500 pull request’ов. Продуктом пользовались сотни сотрудников. При этом люди не написали вручную ни одной строки: прикладной код, тесты, CI‑конфигурацию, документацию, observability и внутренние инструменты генерировал Codex.
Локальный запуск LLM для SOC: сколько инцидентов обработает одна GPU? Часть 2
Всем привет! На связи Сергей Иванов, аналитик технологий машинного обучения R‑Vision.В первой части эксперимента мы выяснили, как на производительность локальной LLM влияют длина контекста, количество параллельных запросов и объем генерируемого ответа. Стресс‑тесты позволили определить границы конфигурации Qwen3.5–122B‑A10B‑GPTQ, vLLM и NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max‑Q с 96 GB видеопамяти.
Нейросети без магии: как они работают, где приносят пользу и почему не заменят эксперта за один день
Продвижение в нейросетях: что на самом деле нужно заказчику
Всем привет. Меня зовут Владимир Назаров, я основатель агентства поискового маркетинга Head Promo.
