Часть 5: Интеграция с устройствами «Умного дома» — от модели к реальному устройству
От диплома до продакшена: Как я создавал архитектуры ИИ-проектовЧасть 5: Интеграция с устройствами «Умного дома» — от модели к реальному устройствуДорогие читатели!Продолжаю серию статей о моём дипломном проекте «Голосовое управление Умным домом». В предыдущих частях я рассказал о концепции проекта, проектировании пользовательского опыта, архитектуре нейросети и процессе обучения модели. В этой части я расскажу о самом интересном этапе — интеграции обученной модели с реальными устройствами умного дома.
Агентная разработка в VS Code: Глубокая настройка RooCode для максимальной эффективности
ВведениеЭволюция инструментовНе так давно я публиковал статью об использовании Gemini для написания кода (или для эпохи LLM-копирайтинга это уже считается давно?) . В том эксперименте основным инструментом была веб-версия AI Studio. Это позволяло точно контролировать все детали работы с кодом: я оперировал участками кода и внимательно вчитывался, где какие замены нужно внести. Такой подход позволял вносить правки точечно, без нарушения целостности кода, но процесс доработки был крайне медленным.
У нас проблемы
Все что я излагаю это мое мнение. Я варил в своей голове кашу из множества фактов или теорий на протяжении 30 лет, и теперь решил изложить все это в письменном виде. Если вы категорически несогласны — я открыт к любой обратной связи и критике. Но желательно той, которую можно конвертировать в человеко-читаемый формат. Минус, не несет информации, если за ним и не стоит хотя бы список прилагательных через запятую.СодержаниеКризис в ITЧто уничтожило IT в РФ Хайп AIИзоляция РФИмпортозамещениеЧто с этим делать?Кризис в IT
OpenAI закрывает нейросеть Sora для генерации видео
OpenAI сообщила в социальной сети X о том, что закрывает нейросеть Sora. В ближайшее время компания более детально расскажет о том, когда прекратит работу официальное приложение и API.
Слабое место блоков питания ATX. Почему компьютер странно, плавающе глючит без очевидных причин?
Привет, Хабр. В этой статье поделюсь частью знаний на стыке радиолюбительства и компьютеров. Постараюсь статью сделать краткой и полезной. Но это не точно :)Расскажу вам об одном из гадких, неприятных "приколов", которые довольно сложно детектировать. Но они доставляют периодическую боль. Симптомы проблемВаш стационарный компьютер ведёт себя несколько странно. Периодически, не сразу
Stable Diffusion 3.5 medium на Apple M1 16Gb
В этой статье, про ИИ, написанной не полностью ИИ, про генерацию изображений - не будет изображений. В конце этой статьи мы будем запускать эту модель на указанном чипе, но начнем мы с чуть более мощного - он понадобиться чтобы разобраться с проблемой.Первая проблема с которой я столкнулся - это потребление памяти. Поиски в интернете, описание самой модели говорили о том что она должна помещаться в ~10GB VRAM. Чего должно с запасом хватать для Apple M1 16GB. Однако фактическое зафиксированное потребление памяти составило 21 GB, не зафиксированное 28 GB (после чего я и начал исследование).
Flask + Claude API за 10 дней: как мы автоматизировали акты выполненных работ для самозанятых
Как мы запустили ИИ-сервис для генерации актов за 10 дней: Flask + Claude APITL;DR: сделали сервис для автоматической генерации актов выполненных работ с помощью Claude API. Расскажем про архитектуру, промпт-инжиниринг и подводные камни.ПредпосылкиСамозанятые и ИП вынуждены тратить 20–40 минут на оформление каждого акта выполненных работ. Существующие решения — либо тяжёлые бухгалтерские системы, либо ручные Word-шаблоны. Мобильного, быстрого инструмента не было.АрхитектураБэкенд: Flask + SQLAlchemy + PostgreSQL. Хостинг на Railway. Для генерации документов — Anthropic Claude API (модель claude-sonnet-4).
Microsoft представила крупное обновление графического API DirectX
Microsoft представила крупное обновление
Защита агентных приложений по OWASP Agentic Top 10 и модели Trifecta
Все мы знаем, что агентные системы давно не просто "чат-боты 2.0". Это уже полноценные приложения, которые:планируютвыполняют сложные цепочки действийвызывают инструменты (API/FS/shell/browser)хранят и используют память (RAG/long-term)общаются с другими агентамиНо делают все эти действия со скрытыми "побочными эффектами"
