Как LLM вернули мне фичу, которую Google Maps отобрал (скилл для Claude прилагается)
В 2018 Google Maps стал показывать рядом с каждым рестораном «Your Match» - процент от 0 до 100% насколько вероятно, что мне тут понравится.Так как они базировались на прошлых оценках мест, я стал старательно писать ревью на все кафе, где был, чтобы получить максимально точные рекомендации новых. Для меня это работало классно (особенно для матчей больше 90%), намного информативнее среднего рейтинга заведения. Но в 2023 Google фичу тихо убрал.В недельных лимитах Claude осталось много токенов, которые скоро сгорали. Так что я попробовал вернуть себе фичу своими силами.
Локальные LLM в агентской разработке внутри компании: пользовательский опыт
Всем привет!Меня зовут Дмитрий Бутенко, я эксперт-разработчик банка Уралсиб.
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.
PLC Smart Splitter: как ИИ помогает инженеру АСУ ТП не утонуть в технических заданиях
Теги: АСУ ТП, ПЛК, SCADA, искусственный интеллект, автоматизация, DeepSeek, инструменты разработчика, Python
Решение задачи удаления избыточных терминов в заданном контексте без потери информации. Примеры в Colab
Как известно, LLM - это машина, которая “видела” “весь Интернет”, много чего запомнила и много чему научилась. Задавая ей правильные вопросы можно получать “правильные” ответы (где “правильные” стоит понимать в статистическом смысле). Широта и универсальность таких способностей дает возможность ставить новые универсальные задачи и получать общее решение таких задач.
Решение универсальной задачи обоснованного выбора лучшего из двух вариантов. Примеры в Colab
Как известно, LLM - это машина, которая “видела” “весь Интернет” и много чего запомнила. Задавая ей правильные вопросы можно получать “правильные” ответы (где “правильные” стоит понимать в статистическом смысле). Широта и универсальность таких способностей дает возможность ставить новые универсальные задачи и получать общее решение таких задач.Например, рассмотрим универсальную задачу “обоснованного выбора лучшего решения из двух вариантов”. В этой задаче требуется описать контекст, в котором требуется сделать выбор (observer_context_description) и два понятия (a_concept и b_concept
О нюансах работы приложений на базе искусственного интеллекта
Когда разработчик получает задачу, он её сначала декомпозирует: разбивает на части, ищет зависимости, проектирует решение. Потом уже пишет код.LLM делает наоборот. Она сразу начинает генерировать — точнее, перебирать паттерны из своего обучающего корпуса, пока не наткнётся на что-то похожее: без проектирования, без понимания.
Vibe-design в 2026. LLM агент во Fuion360 шестеренками крутил
Выкатили mcp llm ассистента во fusion360. Я сразу попробовал сделать то, что проектировал уже 60 раз и пытался автоматизировать сам - лестницу(деревянную).оффтоп: Я 5 раз пытался собрать(разработать) свои скрипы для автоматизации проектирования, в том числе и MCP сервер для llm, по API fusion настолько скудный и не задокументированный что скрипты работают со скрипом в ограниченном режиме.Мой ТГ про AI и предпринимательствоЭтап 1 - ступени.Промт + фактуар:
Маленький LLM-чат на Python с Ollama и LiteLLM. Часть 2: делаем консольный чат
В первой части мы сделали самый важный стартовый шаг: подняли локальную модель через Ollama, подключили её к Python через LiteLLM и получили первый осмысленный ответ из кода.Но пока это ещё не чат. Наш main.py умел только одно: отправить один заранее заданный вопрос, вывести ответ и завершиться.Для учебного эксперимента этого достаточно. Для приложения — уже нет.Во второй части превратим этот одноразовый скрипт в маленький консольный чат
