Разработка MCP-сервера на примере CRUD операций
Model Context Protocol (MCP) — это открытый протокол, разработанный компанией Anthropic. Он призван унифицировать способ взаимодействия между LLM и сторонними сервисами, инструментами и источниками данных.До появления MCP каждому разработчику приходилось пилить свой велосипед для каждого сервиса. При этом один API требовал одного формата, другой — совершенно другого. А в случае изменений сервиса приходилось менять и клиентскую сторону. В общем проблем было много. MCP же оставил большинство этих проблем позади.В данной статье на примере простых CRUD-операций разберем, что такое MCP-сервер, как его создать и как подружить с LLM.
Как ИИ учится пользоваться компьютером, просто глядя на видео
Что, если бы искусственный интеллект мог сам научиться работать с любым приложением — без API, без скриптов и без инструкций — просто наблюдая, как это делает человек на YouTube?Недавняя исследовательская работа «Watch & Learn: Learning to Use Computers from Online Videos» (Song et al., 2025) предлагает именно это. Учёные из Стэнфорда и Google разработали систему, которая способна извлекать действия пользователя из обычных обучающих видео и превращать их в исполняемые сценарии взаимодействия с интерфейсом.
Топ-3 ML-модели для продуктовой аналитики
В продуктовых исследованиях часто встаёт вопрос — как не просто описывать поведение пользователей, а управлять им: понимать, кто уйдёт в отток, кто готов к апсейлу, а кому стоит предложить скидку или новую фичу. ML-модели позволяют формализовать закономерности в данных и прогнозировать, как конкретный пользователь поведёт себя в будущем или как изменится его поведение под воздействием наших действий.В этой статье я собрал три типа моделей, которые часто используются в решении таких задач. Первая
Перевод датасета для оценки эмпатии на русский язык: подход, проблемы, результаты
Привет. Меня зовут Нафиса Валиева. Я младший разработчик в MWS AI и Пситехлабе, студентка 3го курса ПМ-ПУ СПбГУ. Этот пост — текстовый вариант моего выступления на Дата Фесте. Я расскажу вам, как мы в команде Пситехлаб переводили интересный датасет с английского на русский с помощью больших языковых моделей (далее - БЯМ). Сам подход основан на ранней работе нашего руководителя. Отличие в том, что здесь мы детально анализируем поведение различных БЯМ. Зачем это вообще и что за датасет такой
Интерпретация и оптимизация перцептрона Розенблатта
В прошлой статье на хабре "На дворе LLM, а книгу о перцептроне так никто и не открыл!?
Воспроизводимый рейтинг: можно ли с помощью краудсорсинга предсказать выбор пользователей LLM?
Всем привет! Сегодня хотим поделиться историей нашего эксперимента, который начался с простого вопроса: а можно ли с помощью краудсорсинга воссоздать рейтинг нейросетей, который мы получаем от тысяч реальных пользователей на нашем сайте LLM Arena? Причём не в жёсткой парадигме «оцени по инструкции», а приближаясь к реальному user preference, когда пользователь выбирает то, что ему субъективно больше нравится.TL/DR: Мы можем за 3 дня воспроизвести пользовательский рейтинг LLM с точностью 90%+;
