json.
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.
TOON: новый формат на смену JSON для более эффективного взаимодействия с LLM?
TOON — это ещё один способ записать те же самые JSON-данные, но компактнее и понятнее для моделей. Вместо "key": "value" он использует отступы как YAML и табличную запись для массивов объектов: шапка с названиями полей, дальше строки с данными.
Изучаем Python: модуль json для начинающих с домашним заданием
Введение: JSON – универсальный язык обмена даннымиЕсли вам когда-либо приходилось передавать структурированные данные между двумя разными системами, вы наверняка сталкивались с JSON. Сегодня JSON (JavaScript Object Notation) — это общепринятый стандарт для обмена данными в интернете. Он стал настолько популярным благодаря своей простоте и эффективности.Что это такое простыми словами?Представьте, что вам нужно отправить кому-то информацию о пользователе: имя, возраст и список его увлечений. В Python вы бы, скорее всего, использовали словарь:
Какой табличный формат LLM понимают лучше всего? (Результаты по 11 форматам)
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, в каком формате лучше всего передавать таблицы LLM. Исследование охватило 11 популярных форматов — от CSV и JSON до YAML и Markdown. Результаты неожиданны: разница в точности достигает 16 процентных пунктов, а выбор формата напрямую влияет на стоимость инференса и стабильность RAG-пайплайнов.
Переводите i18n JSON файлы с помощью ИИ
Интернационализация (i18n) лежит в основе создания по-настоящему глобального ПО. Традиционно перевод i18n JSON-файлов выполнялся либо людьми, либо инструментами машинного перевода. Перевод, основанный на искусственном интеллекте, выводит точность и удобство для разработчиков на новый уровень. Давайте разберёмся почему.Почему ИИ лучше традиционного машинного перевода1. Понимание контекстаОбычный машинный перевод часто упускает тонкие нюансы контекста. Возьмём пример:{ "pixie.definition": "She is a small imaginary person", "dialog.pixie.answer": "I found it..." }
