BrainTools - Методики для развития мозга - страница 323

Битва агентов: как мы запустили автономный трейдинг на GPT-5.2, Claude 4.5 и DeepSeek в «Финам Арене»

Может ли современная LLM не просто «галлюцинировать» графиками, а реально управлять капиталом в условиях неопределенности? Мы в команде Trade API «Финама» решили прекратить споры и запустили «Финам Арену» — масштабный эксперимент по автономному трейдингу.Мы создали среду, в которой 6 топовых моделей сражаются друг с другом и с рыночными индексами в реальном времени. Без сантиментов и подсказок — только API и промпты.Гладиаторы: ростер 2026 годаВ этом забеге участвуют тяжеловесы, каждый со своей «философией» логики:Claude 4.5 Sonnet (Anthropic) — надеемся на его осторожность и глубокий контекст.

продолжить чтение

Структурно-ориентированная кодовая база для агента

Агент, который ничего не зналПри первом запуске агент не знает структуру проекта. Из-за этого возникают проблемы:Читает слишком много файлов и быстро расходует контекст.Или, наоборот, не находит нужные файлы и места в коде.Справочный файлОдин из способов снизить эти проблемы — создать справочный файл ./docs/reference.md, где описаны ключевые файлы проекта и их назначение.Минусы:Вручную поддерживать сложно.Если генерировать описание агентом, то для конкретной задачи в нём часто не хватает деталей.Кодовая база как собственная справка

продолжить чтение

«Эгоистичный ген» Ричарда Докинза: жуткая и удивительная правда о смысле жизни

продолжить чтение

Часть 3: Архитектура нейросети для распознавания голосовых команд

Дорогие читатели!Продолжаю серию статей о моём дипломном проекте «Голосовое управление Умным домом». В Части 1 я рассказал о концепции и видении проекта, в Части 2 — о проектировании пользовательского опыта. В этой части я подробно разберу архитектуру нейронной сети, которая лежит в основе системы распознавания голосовых команд.Это техническая часть серии, где я покажу код, объясню выбор архитектуры и расскажу о технических решениях, которые позволили достичь точности 94.55% на проверочной выборке.

продолжить чтение

АРХИТЕКТУРА ТЕРМОЯДЕРНОЙ УСТАНОВКИ НА ИЗОТОПЕ Гелий-3 С ПРЯМОЙ КОНВЕРСИЕЙ ЭНЕРГИИ И РЕЗЕРВИРОВАНИЕМ МОДУЛЕЙ (КОНЦЕПТ)

Аннотация

продолжить чтение

Сэм Альтман считает, что сделка с Пентагоном выглядит «небрежно»

Сэм АльтманOpenAI Сэм Альтман заявил, что поспешное заключение компанией сделки с Министерством обороны после конфликта между Пентагоном и конкурирующей компанией Anthropic PBC выглядит «недобросовестным и непродуманным».

продолжить чтение

А если агенту не платить? Альтернативная механика обучения с подкреплением

продолжить чтение

Lenovo представила концепцию ИИ-компаньонов для офисных работников

Компания Lenovo представила

продолжить чтение

Your AI Should Be Writing Tests. The Unfair Advantage Every Vibe Coder Ignores

A test is a note you leave for the computer. It says: "this thing works like this, and if it ever stops working like this, let me know."That's it. Imagine you built a calculator. You write a note that says "2 + 3 must equal 5." The computer checks this note every time something changes. If your calculator suddenly returns 6, the note fires. You don't need to understand how the calculator works internally. You just know it's broken because 2 + 3 is not 6.This is the entire concept.What a test looks like in practiceBefore any code, here's the plain-English version:I have a function called calculatePrice. I give it an item that costs $10 and a quantity of 3. I expect $30 back. If I get anything else, something is wrong.In Go, that becomes:func TestCalculatePrice(t *testing.T) { got := calculatePrice(10, 3) if got != 30 { t.Errorf("expected 30, got %d", got) } }

продолжить чтение

Как искусственный интеллект помог расшифровать правила 2000-летней римской настольной игры

продолжить чтение