Как строить умных AI-агентов: уроки Context Engineering от Manus
В самом начале проекта Manus перед нашей командой встал ключевой вопрос: обучать ли end-to-end агентную модель, используя open-source foundation-модели, или же строить агента поверх возможностей
ИИ под контролем: Guardrails как щит от рисков в агентных системах
Вы когда-нибудь задавали вопрос AI-чатботу и получали в ответ что-то вроде: «Я не могу с этим помочь»
Как мы построили свой инструмент для работы с LLM
Привет, Habr! Меня зовут Алексей Рудак, и я основатель компании Lingvanex — компании, которая уже 7 лет делает решения для машинного перевода и распознавания речи.В этой статье я бы хотел рассказать про наш инструмент для тренировки языковых моделей, который шесть лет назад родился из простого набора скриптов. Но постепенно усложняяcь, он стал включать в себя функции разметки данных, фильтрации датасетов, генерации данных и тестирования. В какой-то момент инструмент стал настолько функциональный, что я решил сделать ему красивый UI и назвать его - Data Studio. Итак, что же такое Data Studio ?Data Studio
Эра ИИ: судьба работников умственного труда
Если вы работаете с компьютером удаленно — вас можно заменить.
Возвращаюсь к работе мозгом после месяцев кодинга с LLM
TLDR: LLM неплохо справляются с кодингом, но в больших проектах они пишут запутанный сумбур. Я уменьшил объём использования ИИ при кодинге и вернулся к работе головой, ручке и бумаге.
Обзор техник RAG: Retrieval Augmented Generation
Рассмотрим техники построения и улучшения RAG систем: от нарезания текстов на куски, до продвинутых способов улучшения качества ответа.Этим блогом можно пользоваться как шпаргалкой для проектирования своего RAG-а и/или для подготовки к собеседованиям.Все полезные ссылки и материалы, на которые я опирался будут в конце.Что такое RAG и зачем нуженRAG - это фреймворк взаимодействия предобученной LLM с базой знаний. То есть при ответе LLM на запрос пользователя модель отвечает используя актуальный контекст из базы и свои pre-trained знания.
Большой обзор больших языковых моделей
Большая языковая модель — что это такое?LLM (Large Language Model, большая языковая модель) — это тип модели машинного обучения (или тип модели глубокого обучения), основанный на больших объёмах данных, который может выполнять любые задачи по обработке естественного языка (Natural Language Processing, NLP).Более простыми словами это нейронная сеть с крайне большим количеством изменяемых параметров, которая позволяет решать задачи по обработке и генерации текста. Чаще всего реализована в виде диалогового агента, с которым можно общаться в разговорной форме.NLP
Машинный перевод
Автор статьи: Сергей Артамонов - DS Wildberries, Research Engineer Skoltech, аспирант мехмата МГУ, преподаватель Школы Высшей Математики
Невидимые герои. Почему профессия промпт-инженера действительно важна для ML-сферы
Всем привет. Я Игорь Филатов, ML-разработчик в компании MTS AI, до этого я около полугода работал промпт-инженером. Сегодня я расскажу вам о том, из чего состоит работа промпт-инженера, можно ли назвать ее тяжелым трудом, и как попасть в эту сферу. И заодно признаюсь, почему я все же решил сменить эту профессию.В чем суть промпт-инжиниринга?
