json.
Роутинг NGINX на предикатах для обработки API‑трафика без скриптов
ВведениеВ сентябре 2026 года мы выпустили NGINX 1.31.5 с несколькими ключевыми фичами, объединёнными одной целью. Мы расширили базовые методы маршрутизации и самые важные директивы nginx, чтобы обеспечить прямую, не требующую скриптов маршрутизацию любого API‑трафика. В этом посте мы разберём самую важную возможность, которую мы назвали «предикатные локейшены» (predicate locations), и объясним, как она сочетается с остальными улучшениями, которые мы делаем для поддержки современных приложений.Проблема
Этот MCP‑сервер можно было бы уложить в файле JSON
Сейчас много говорят о MCP (протоколе контекста модели). Я вообще не уверен, что он нуженСейчас много говорят о серверах стандарта MCP (протокол контекста модели). Идея проста: учим большие языковые модели (LLM) взаимодействовать с другими программными системами. В процессе такой работы LLM могут учиться и давать реальный эффект. Например, вызвать веб‑сервер, чтобы позвонить по телефону, либо открыть инструмент для работы с интерфейсом командной строки (CLI)
Месяц, 500M токенов и симулятор завода: как мы с ИИ-агентом построили имитационную модель производства чипов
Завод мечтыЗачем всё это читать, в чём польза?
Как принудительно привязать ИИ к фактам и убить галлюцинации
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Бирюков. Я — независимый эксперт в области ИТ и ИБ, преподаю в учебных центрах и пишу статьи и книги.Если вы ловите себя на мысли: «Мне нравится ответ ИИ, но я всё равно должен перепроверить каждый абзац» — значит, вы используете его как генератор красивых слов, а не как инструмент. Галлюцинации возникают не потому, что ИИ глупый. Они возникают потому, что архитектура генерации текста (авторегрессия) подталкивает модель выбирать статистически вероятное следующее слово, а не фактически верное.
TOON против TRON против JSON, YAML и CSV для LLM-приложений
ВведениеРазные форматы данных существуют потому, что решают разные задачи. JSON строгий и ориентирован на машины. YAML удобен для чтения. CSV минималистичен. TOON чрезвычайно компактен и специально спроектирован, чтобы снижать токенную нагрузку на LLM. TRON расширяет JSON определениями классов для обратно совместимого сжатия.Зачем существуют эти форматыTOON (Token-Oriented Object Notation) дает более компактный и токенно-эффективный способ передавать структурированные данные в большие языковые модели (LLM). Убирая лишние фигурные скобки, кавычки, квадратные скобки и запятые, TOON:
Показываю, как я заменил JSON на TOON в LLM-промптах и сэкономил 40% токенов
Привет! Меня зовут Андрей, я фронтенд-разработчик в Cloud.ru
Как мы хакнули ИИ-бенчмарк PAC1 без нейросетей
Недавно я участвовал в корпоративном хакатоне по обходу ИИ-песочниц. Задача: пройти закрытый бенчмарк PAC1, где ИИ-агенту нужно работать с виртуальной файловой системой (чтение логов, поиск файлов, отправка писем) и обходить ловушки безопасности (Indirect Prompt Injections).Но реальность оказалась суровой: хваленые reasoning-модели постоянно галлюцинировали, ломали структуру JSON на выходе (выдавая свои "мысли" вместо чистого ответа) и просто сжигали бюджет на API, зацикливаясь на одной ошибке.Потратив часть бюджета впустую, я решил: если ИИ не справляется, мы заменим его на старый добрый хардкод. Так родился концепт
Как поддерживать корпоративную карту в рабочем состоянии, чтобы AI не начинал ошибаться
В прошлой статье я рассказывал, как мы в «Первой Форме» пришли к навигации по корпоративным данным и почему одной языковой модели недостаточно, чтобы получать полезные ответы внутри компании. Тогда речь шла о самой идее картографирования данных — о слое, который связывает разрозненные системы, знает смысл терминов и помогает находить путь от вопроса к проверяемому ответу.Но довольно быстро выяснилось, что построить карту один раз недостаточно.
Xiaomi Mimo V2: Как бесплатная модель от вендора смартфонов обошла Qwen 235B в генерации образовательного контента
Мы ожидали увидеть очередную "легкую" модель для телефонов, а нашли hidden gem, который генерирует учебные материалы лучше, чем модели в 100 раз больше. Подробный разбор с JSON-ами, промптами и сравнением.Скрытый текстXiaomi MiMo V2 Flash — бесплатная модель на OpenRouter, которая:🏆 Генерирует лучшие педагогические сценарии среди протестированных моделей⚡ Работает в 3x быстрее Qwen 3 (11 сек vs 34 сек)🎯 100% валидный JSON с первой попытки💰 Стоит $0.00 (пока)Когда использовать: EdTech, онбординг, soft skills, обучающие боты.
