Автомат направляет, а LLM объясняет: диалог с агентом за 3 рубля
Агент: …чем ты занимаешься по жизни, чтобы я мог подбирать примеры под твои задачи?Человек: сушу булки а ты чем занимаешься?Агент: О, это интересно! Сушка булок — звучит вкусно и наверняка со своими нюансами.Человек: как нейросети мне могут помочь сушить булки? булки это кстати часть тела, а не то что ты подумалАгент: Хах, отлично уточнил! А то я уже представлял хрустящую выпечку.
На арене PlyLoom — Qwen против DeepSeek
Приступим. Постановка задачиНачало началСуть эксперимента сравнить графовые ответы 2-х моделей относительно друг-друга. Обоим моделям (QWEN 3.8 MAX и DEEPSEEK V4) был задан один и тот же перекрестный вопрос:
Кто пишет твою базу знаний: ты или агент?
Если машина работает с источниками самостоятельно, то работа эта не оставляет на человеке шрама. Она в буквальном смысле не прописывает ничего в его сознании. — Рустам Агамалиев, «Карта Новака за 15 минут: Obsidian + Claude в роли тренажёра»Привет, %username%! Некоторое время назад я опубликовал статью «Зачем вести базу знаний, если ты не блогер и не спикер» — она выросла из вопроса знакомой, далёкой от IT. Ответ её устроил, и следующий вопрос прилетел почти сразу: «А можно я туда сразу агента посажу, чтобы он всё это делал за меня?»
Локальный ассистент для зумов, часть 4: что происходит после кнопки Стоп — и почему вторая модель говорила в пустоту
В первой части ассистент записывал созвон и складывал его в граф, во второй граф учился не врать неделями, в третьей я трижды ошибся с вопросом, кто это говорит. Эта часть про двадцать пять минут после кнопки Стоп: на экране ничего не происходит, на диске происходит всё. Там на этой неделе нашлась дыра, которая жила с июля. Облачная ревизия находила ошибки локальной модели, аккуратно их описывала, и никто её не слушал.Одна встреча, четыре файла, двадцать пять минут
Как я объяснял племяннику 2x + 4 = 10 и случайно собрал визуальную лабораторию (сайт)
Меня зовут Артур Валиев. Недавно мне пришлось объяснять племяннику совершенно страшную математическую конструкцию:
Локальный ассистент для зумов, часть 2: как граф встреч становится памятью и почему ему можно верить
В первой части я собрал ассистента, который слушает созвон, различает голоса, пишет стенограмму и складывает встречу в граф знаний в Obsidian. Всё на своём Маке, ничего не уходит в облако. С тех пор прошло полтора месяца ежедневной работы, и оказалось, что записать встречу — это меньшая половина дела. Большая — сделать так, чтобы через месяц из этих записей можно было достать правду, а не то, что модель придумала по мотивам.
Нарисованный очаг LLM: почему красивые схемы без предметной модели не греют
У Алексея Толстого в «Золотом ключике, или Приключениях Буратино» есть сцена, которая неожиданно хорошо описывает значительную часть того, что сегодня происходит вокруг больших языковых моделей.В каморке папы Карло висит старый холст с нарисованным очагом. Огонь выглядит убедительно, котёл на месте, сама картинка создаёт ощущение домашнего тепла и порядка. На такой очаг можно смотреть и почти верить, что перед тобой настоящая печь.
Почему нейросети путают ваш бренд с другой компанией — и как это проверить
Когда говорят про оптимизацию под ИИ, обычно представляют работу с текстом на сайте. Но у меня раз за разом всплывает более базовая проблема: модель вообще не понимает, что за компания стоит за названием. Путает её с иностранной компанией с похожим названием, приписывает чужие продукты, называет не тот город. Это провал не контента, а цифрового следа компании (entity footprint), и его можно измерить.Что такое цифровой след и почему это отдельная задача
Написал локального ИИ-ассистента для зумов: диаризация, граф знаний и ноль облаков
Полгода назад я прикинул, сколько рабочих созвонов ежедневно улетает на чужие сервера через модные ИИ-ноутейкеры. Стало как-то неуютно. Otter, Granola, Fireflies — все льют разговоры в облако. Granola в этом году вообще отличилась: The Verge раскопали, что заметки по дефолту доступны любому по ссылке, а на пользовательских данных крутят модели (opt-out ожидаемо зарыт в Enterprise-тарифе).Решил проверить, можно ли собрать ассистента целиком на своём железе. Спойлер: можно. Работает каждый день на M1 Max под Apache 2.0.Что получилось
