llm.
Интеллект как результат эволюции или игра на выживание с ИИ
“...Однако естественный отбор, как мы увидим далее, является силой, постоянно готовой к действию, и настолько же неизмеримо превосходит слабые усилия человека, насколько творения природы превосходят произведения искусства” (c) Чарльз Дарвин, Происхождение видов
Как Cursor стал самым быстрорастущим SaaS-стартапом в истории, достигнув $100M ARR всего за 12 месяцев
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Последний год активно изучаю внедрение AI-решений в кросс-функциональные процессы. Делюсь материалами, которые помогают:Продуктовым менеджерам — интегрировать AI без перегрузки команд;Разработчикам — выбирать инструменты под конкретные бизнес-задачи;Специалистам по данным — избегать ошибок в production-развертывании.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Сегодняшний перевод —
Большие языковые модели как инструмент для анализа технической документации и решения ИТ-инцидентов
Любой инженер, сталкивавшийся с инцидентами в ИТ-системах, знает: решение часто есть в документации. Проблема в том, что найти его — как искать иголку в стоге сена. Документация объёмная, разрозненная, специфичная и написана далеко не всегда для людей. Время идёт, SLA поджимает.Но что если бы у нас был помощник, который мгновенно читал бы всю документацию, понимал бы контекст сбоя и предлагал конкретные рекомендации? Сегодня это возможно — благодаря большим языковым моделям (LLM), таким как GPT-4, Claude, Gemini и другим.
Реализация AI агента на базе LLM с нуля – что включает цикл разработки
Разработка AI агента, использующего большие языковые модели (LLM) – это малоизвестный пока еще и потому интересный инженерный процесс, охватывающий весь цикл создания от идеи до финального развертывания. Технические стандарты разработки агентских систем пока еще формируются. В данной статье я поделюсь своим опытом и рассмотрю ключевые этапы, технологии и практические нюансы, которые встречаются при разработке такой системы с нуля.
LLM red teaming: полное руководство [+советы экспертов]
Давайте представим стратегию, зародившуюся в военной сфере, где команды притворяются врагами друг друга, чтобы проверить оборонительные механизмы. Этот подход, известный как red teaming, оказался чрезвычайно ценным и теперь нашёл новое применение. Сегодня, когда искусственный интеллект занимает всё больше места в нашей повседневной жизни, использование метода red teaming для тестирования этих систем становится необходимым. Red teaming для моделей-LLM помогает убедиться, что они не только эффективны в работе, но и безопасны и надежны.
Автоматическое обнаружение возможностей через самоисследование базовых моделей
Это перевод свежей статьи от 12 февраля 2025 года об Automated Capability Discovery (ACD)
Моделирование экономического поведения с использованием LLM: сравнение моделей в кейнсианском конкурсе красоты
В последние годы исследования по моделированию экономического поведения с использованием искусственного интеллекта (ИИ) набирают обороты. Особенно интересен вопрос: насколько большие языковые модели (LLM) способны имитировать поведение людей в классических экономических экспериментах. В данной статье анализируется, как современные LLM решают задачу кейнсианского конкурса красоты и как их результаты отличаются от экспериментов с реальными людьми в работах Nagel (1995) и Grosskopf & Nagel (2008).Почему это важно?
DeepSeek V3-0324. Что изменилось?
Все пишут, что Deep Seek V3-0324 ВНЕЗАПНО СТАЛ СИЛЬНО ЛУЧШЕ. И в чем именно?Ночью, без объявления войны, DeepSeek вырос на 19.8 баллов в математике и 10 баллов в кодировании. Также официально заявлены некоторые улучшения в понимании фронтенда и вызова тулов. Напоминаю, речь идет о нерассуждающей версии - она не рассказывает о своих мыслях как DeepSeek R1, зато работает более быстро и стабильно.Попробовать самостоятельно можно
Gemini 2.5 Pro. Большой контекст зарелизился
Никогда такого не было, и вот опять. Новый прорыв - Gemini 2.5 Pro.Это та самая сетка, которая недавно висела в топе LMArena под названием Nebula с разницей в скоре +40.
