ai.
От написания промптов к проектированию контекста. Или один очень обширный материал по Context Engineering
Прелюдия 1Это длиннопост, после которого, я надеюсь, у вас сформируется устойчивый фундамент по работе с контекстом и современными агентными интерфейсамиПрелюдия 2Если вы считаете, что я где то ошибся или хотите уточнить детали, то можете оставлять комменты. Все прочитаю и поправлюПрелюдия 3То, что написано ниже -- достаточно тяжелый материал, если у вас нет понимания работы агентов и того, как работают LLM, то будет тяжело. Но не бесполезно)Для начинающих у меня есть отичная статья Просто и подробно о том, как работают ChatGPT и другие GPT подобные модели. С картинками.
Наглядный пример, зачем нужны агенты
Расскажу историю длиною в полгода на которой прекрасно прочувствовал все прелести современных инструментов и способов эксплуатации llm.
Слишком опасен, чтобы показать? Что скрывается за запуском Claude Mythos
Опасный ИИ? Маркетинговый трюк? Или своеобразная «крыша»?Чуть больше недели назад Anthropic представила миру свою модель Claude Mythos
Model Context Protocol (MCP): как ИИ-агенты «разговаривают» с внешним миром
Взаимодействие MCP и LLMЕсли вы читали или смотрели видео про MCP, то наверняка сталкивались с таким комментарием: «Спасибо, ещё одна статья, из которой я ничего не понял».Аналогии и пояснения вроде «MCP — это как USB Type-C» или «MCP — это Tools, Resources и Prompts»
Perplexity раскрыла, как обучает поискового AI-агента на Qwen
Команда Perplexity AI опубликовала техотчёт о создании своего поискового агента на базе моделей Qwen3.5.Результаты выглядят неожиданно сильными: модель Qwen3.5-397B после SFT и RL достигает 73,9% точности на FRAMES при стоимости около
Как мы оценивали OCR на русских документах — и почему все, что «распозналось», можно читать без смеха
Привет, Хабр! Меня зовут Искандер, я - AI-инженер в Лаборатории искусственного интеллекта «Честного знака», и недавно мы всерьёз занялись оцифровкой русскоязычных документов: от простых текстовых файлов до сложных документов с таблицами, списками и изображениями, поступающими из различных систем. Цель — чтобы машина читала их быстро, точно и без творческой интерпретации.
