BrainTools - Методики для развития мозга - страница 235

Мечтает ли трехмерный андроид о четырехмерных овцах?

Скриншот из игры RuinerВведениеЭто статья‑дополнение к этой статье. У нее есть проблема — я утверждаю, что компьютер является математической структурой, и то, что его создавали выдающиеся математики своего времени.

продолжить чтение

Пока вы доказываете, что лучше, ваш конкурент объясняет правило выбора или про фрейминг в маркетинге

Представьте компанию, которая настолько внимательно слушает рынок, что постепенно перестаёт слышать себя. Клиент говорит, что дорого, — продажи добиваются скидки; жалуется, что мало функций, — разработчики расширяют дорожную карту; спрашивает, почему у конкурента всё иначе, — маркетинг готовит презентацию, объясняющую, что скоро у нас тоже будет иначе, только лучше. Разработку ускорили, подрядчика сменили, скидку согласовали — а сравнение снова не в нашу пользу. Продукт становится сложнее, маржа меньше, и собственная стратегия, если снять с неё корпоративный шаблон, подозрительно напоминает список чужих преимуществ.

продолжить чтение

Как устроены LLM: разбираем на примере 3-уровневой абстракции

Чтобы оптимизировать производительность больших языковых моделей (LLM), необходимо понимать весь программный стек. Мне не удалось найти подробную статью, которая показывала бы этот стек как общую картину, поэтому я решил написать такую статью сам. Эта статья не является исчерпывающим обзором или набором наилучших практик. Здесь я в большей степени делюсь моими общими представлениями о том, как выглядит ландшафт современных LLM‑систем.Во‑первых, любая система проектируется с расчётом на достижение конкретных целей с учётом заданных ограничений. В LLM‑системах наиболее принципиальные цели связаны с увеличением

продолжить чтение

Отцы и дети. Java и Go

Данная статья содержит размышления о сильных и слабых сторонах обоих языков. Кода нет, смысла не так чтобы много — чистое словоблудие и мнение рядового разработчика. Если интересно, велком под кат.В данной статье много воды, отражены мысли и опыт воспалённого мозга, потому заранее предупреждаю: вы можете просто зря потерять своё время. Данную и любую статью нужно читать с включённым критическим мышлением и вообще понимать, что автор — «профессор лука».Идея статьи родилась в связи с повсеместной попыткой написать очень многое на Golang, и автор начал ловить флэшбэки похожих событий.

продолжить чтение

  • Оставлено в 

Локальный инференс на Ryzen AI Halo

GMKTec EVO X2 (у меня такой), но есть еще много

продолжить чтение

Код быстрее, проверок больше: как ИИ меняет DevSecOps

Всем привет!В конце августа мы провели по ИИ в безопасной разработке и решили собрать в этом материалы основные тезисы наших экспертов. Тема - горячая, важная, поэтому добро пожаловать в комментарии!Итак, начинаем разбираться, как ИИ меняет безопасную разработку вместе с Антоном Прокофьевым, директором центра разработки решений по контролю безопасности ПО ГК «Солар»; Дмитрием Евдокимовым, основателем и генеральным директором Luntry; Дмитрием Частухиным, основателем и техническим директором Hexway.

продолжить чтение

Модель Jev от TypeSafe AI стала доступна всем. На старте дают $5 на API‑счет

TypeSafe AI открыли общий доступ к Jev — модели для быстрых решений внутри AI-агентов и программных сценариев. Компанию основал Диого Алмейда, бывший исследователь OpenAI и соавтор работы об InstructGPT. Новым пользователям начисляют $5 на API-счёт — примерно 119 млн входных токенов по текущему тарифу.

продолжить чтение

ИИ не напишет за вас: как масштабировать проект и не утонуть в нечитаемом коде

Контекст

продолжить чтение

Почему ваша LLM тупеет на больших документах и как ее починить

Привет, Хабр!Меня зовут Андрей Бирюков. Я — независимый эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу статьи и книги. Когда Google анонсировал 2M контекста, а Anthropic подкинул еще 100K, наверняка многие подумали, что RAG теперь можно выкинуть на свалку истории. Зачем париться с этими чанками, эмбеддингами и всякой прочей ерундой, если можно просто кинуть в модель весь дамп википедии и спросить ее что угодно?

продолжить чтение

Проверяем Jev на открытых и внутренних данных: классификаторили фильтр?

Jev отвечает только «да/нет» или выбирает один из предложенных вариантов. 16 000 вызовов:сначала сравнение с gpt-5.4-mini и gpt-5.6-luna на четырёх открытых датасетах, затем несколько тысяч реальных решений в рабочих процессах. Где он выигрывает, где ошибается и как его использовать.

продолжить чтение