Технический обзор моделей DeepSeek от V3 до V3.2
Три самые постоянные вещи в мире — оливье с мандаринами на Новый год, желание начать новую жизнь с понедельника и то, что если выходит статья Себастьяна Рашки, то я делаю ее качественный перевод на русский. Эта технически глубокая статья известного исследователя LLM о том, как эволюционировали флагманские модели с открытыми весами от DeepSeek и обзор DeepSeek V3.2.
Куда исчезают пользователи: современные фреймворки аналитики retention в 2025 году
В 2025 году retention снова стал главной метрикой рынкаТрафик дорожает, конкуренция растет, AI-продукты выходят быстрее, чем я успеваю их тестировать, — и единственный способ выжить в этой гонке: удерживать пользователей, а не просто радоваться скачкам трафика по праздникам.Но есть проблема: большинство команд все еще думают, что retention — это «график, на который мы будем смотреть, пока CFO грустит».если вы тоже сейчас грустите, глядя на свой retention, — вы не один Давайте разберём, как всё работает в реальности.1. Почему классический retention устарел
Краткий обзор стандарта Open Agile Architecture от The Open Group (O-AA)
В октябре 2022 года The Open Group официально выпустил Open Agile Architecture™ (O‑AA) — новую версию стандарта, призванного соединить мир «классической» корпоративной архитектуры с реалиями Agile, DevOps и цифровой трансформации. Первая версия документа была опубликована Open Group еще в 2020 году.
Цифровые культиваторы, теплицы и мотоблоки или мультиагентная трансформация АПК
Миронов В.О., Кальченко С.Н.Приветствую вас, бравые хаброжители ;-) В наше время искусственный интеллект очень быстро развивается, при этом, вносит значительные коррективы в развитие различных профессий, диктуя там свои правила и виденье. При этом основные козыри — это скорость, время и профит. В этом контексте мы и будем говорить о сложившейся ситуации, а именно, о дифференцированной трансформации профессий.
LLM Observability & AI Agent Tracing: большой гайд с обзором подходов и open-source решений
В этой статье я структурировал весь опыт и подходы к тому, как мониторить и трейсить LLM и AI-агентов на их основе. Это очень большая и тяжелая статья, но мне хотелось полностью закрыть всю тему за раз и создать крепкий бейзлайн для погружения в тему observability и трейсинга агентов.Поговорим про то, почему все LLM-based решения требуют новых подходов, обсудим ключевые проблемы агентов, посмотрим пару самых популярных решений и обзор всех опенсорсных и зафиналим трендами и направлением, куда все это движется.
Мышление: как не стать заложником собственного мозга
Иногда мы решаем вопросы достаточно быстро, на автомате, а иногда приходится быть полностью включенными, чтобы контролировать и находить узкие моменты из-за которых задача нетривиальна и нужно находить индивидуальный подход. Но иногда мы можем перепутать задачи, подобрать некорректный подход к решению. И во всем этом “виновато” наше мышление. Враг оно или друг? Тема касается каждого человека.
Интеллект в графе: как структурированное знание становится капиталом
Предыстория и мотивацияВ современном цифровом предприятии знания перестали быть статичными документами — они живут, развиваются и меняются вместе с системой.Каждый сервис, процесс, интерфейс или поток данных является носителем смыслов, и все эти смыслы взаимосвязаны.Чем сложнее организация, тем важнее становится способность сохранять и использовать знания в структурированном виде.Почему это важноКогда знание зафиксировано только в презентациях, описаниях или локальных моделях — оно быстро устаревает.В отличие от этого, структурированное знание
