Все почти готово — осталось лишь чуть-чуть доделать
Эпохе LLM, обзоров от Gartner и вайбкодинга для MVP проектов от кодинг агентов посвящается. Вспомнил несколько случаев из своего опыта.В стародавние времена прошел я собеседование в одну ИТ компанию, которая делала информационную систему для поликлиник в нескольких регионах страны. Это место работы я даже не упоминал в своем резюме потом. Когда я спрашивал о текущем этапе проекта у директора, он "зуб давал", что там все почти готово, лишь осталось чуть-чуть доделать косметические правки за пару недель, а потом нанять команду, которую я буду возглавлять.
Карьера вайб-кодера — это тупик
Сразу расставлю все точки над «и»: LLM полезны. Вопрос не в том, могут ли LLM писать код, они на это способны. Вопрос в том, почему вайб-кодинг может оказаться вашей худшей карьерной инвестицией.
Как тестировать качество ответов RAG системы?
LLM могут принимать на вход все большее количество токенов, но большое количество переданных на вход токенов, включая промт, контекст и историю переписки, не равно качеству ответа.В идеале на вход LLM нужно передавать минимально достаточный набор данных для получения ожидаемого качественного ответа.Иными словами, если на вход LLM дан один конкретный вопрос, то есть шанс, близкий к 100%, что будет получен качественный ответ. И наоборот, чем больше данных (вопросов, контекста и прочего) на вход LLM вы даёте, тем больше вы понижаете качество ответа.
Grok 4 — «AGI у нас дома» или просто хайп?
Как известно, вчера вышла новая итерация ИИ от xAI — Grok 4.Пока в техсообществе считалось хорошим тоном нахваливать Claude Opus, немного — GPT‑4o, и снисходительно хихикать над творением Илона Маска, Grok ворвался и внезапно взорвал танцпол. По крайней мере — в бенчмарках.Humanity’s Last Exam
Веб-агенты, которые действительно понимают веб-сайты: как слой восприятия Notte решает проблему DOM
Фундаментальная проблема веб-агентов заключается не в автоматизации — а в восприятии. Как позволить LLM навигировать и действовать на веб-сайтах, погребённых в слоях HTML?Техническая проблема: несоответствие импеданса DOMВеб-агенты традиционно полагались на хрупкие подходы: парсинг DOM, CSS-селекторы и анализ HTML-структуры. Это создаёт фундаментальное несоответствие импеданса между тем, как LLM обрабатывают информацию (естественный язык) и тем, как структурированы веб-сайты (разметка).Рассмотрим типичный подход к веб-автоматизации:
Как работают серверы MCP: компоненты, логика и архитектура
Закулисный взгляд на основные компоненты серверов MCP — от обработки запросов и управления сессиями до кеширования и хранилищ контекста.Современные ассистенты на базе искусственного интеллекта (ИИ) столь же эффективны, насколько развитыми данными и инструментами они располагают.КДПВ, но в тему
Подвинься, LLaMA! Новая open‑source LLM от Tencent — Hunyuan‑A13B — уже доступна для самостоятельного хостинга
Tencent только что выпустила новую open‑source модель под названием Hunyuan‑A13B‑Instruct. Весы модели открыты (насчёт кода — пока неясно), и она может работать локально (если у вас есть GPU уровня NVIDIA DGX B200). Если вам интересно, как она себя показывает, и вы хотите попробовать её в деле — ниже инструкции, как можно её быстро развернуть на арендованной видеокарте за несколько минут.📎Перевод, оригинальная новость здесь.Что такое Hunyuan‑A13B?
Claude 3.5 Sonnet в роли AI-агента: тестирую работу в цикле с реальным выполнением кода
Вчера тестировал мой агент DepthNet на реальных моделях. Это что то вроде "операционной системы для LLM моделей" В прошлой статье пользователи просили привести диалоги, и рассказать подробнее, и тогда я решил более полно осветить вопрос.Доработка агентаВ прошлые эксперименты я понял, что агент имеет множество недостатков (он и сейчас их имеет, но уже меньше :), которые необходимо пофиксить. На текущий момент сделано:Плагины стали настраиваемые, и вся система плагинов стала более гибкой.
Смертельное оружие или голодные игры в эпоху AI
Я здесь, седьмой справа, какие у меня шансы?
