llm.
Промпт-инжиниринг для не-промпт-инженеров
Разбор доклада Anthropic «Prompting 101» на реальном кейсеLLM уже давно не только про «сгенерировать текст» или «сделать картинку». Их всё чаще используют в работе — для анализа ресёрча, обработки звонков, генерации артефактов, автоматизаций в n8n и Make. И проблема в том, что «просто написать промпт» почти никогда не работает.В какой-то момент понимаешь, что без этого уже тяжело работать. Приходится разбираться: API, промпты, какие-то flow, как это всё между собой склеить и не развалить по дороге.Я посмотрел доклад Prompting 101
Сколько на самом деле стоит GenAI в продакшене
Когда обсуждают стоимость внедрения генеративного ИИ, разговор часто сводится к цене за токен или цене за арендуемый GPU. Это удобно — одно число. Но в реальном продакшене такая оценка почти всегда обманчива.Стоимость GenAI-системы — это не только сколько стоит вызвать модель. Это инфраструктура, эксплуатация, безопасность, наблюдаемость, разработка, интеграции, поддержка пользователей и постоянные изменения вокруг моделей. Именно поэтому «мы поднимем open-source модель сами, будет дешевле» часто оказывается правдой только на первом слайде презентации.Из чего складывается стоимость GenAI в продакшене
Карпатый объяснил, почему ваши навыки программирования скоро станут ненужными. Или нет
Андрей Карпатый, бывший директор AI в Tesla и один из создателей OpenAI, на прошлой неделе дал интервью Sequoia Capital: Ссылка на видео: Andrej Karpathy: From Vibe Coding to Agentic Engineering (Sequoia Capital, 29 апреля 2026, ~30 мин). Я пересмотрел дважды, потому что первый раз не поверил в то, что услышал. Ниже мой вольный пересказ с комментариями из собственной практики.Декабрь 2025: что-то щёлкнуло
Классификация галлюцинаций LLM | «Врага нужно знать в лицо»
Дисклеймер: В этой статье я систематизировал ключевые фундаментальные предпосылки / причины галлюцинаций, постарался объяснить их природу и предложил архитектурные подходы к их предупреждению / устранению.Для кого будет эта статья полезна:Если вы изучаете LLM и хотите лучше понимать «как ее обуздать?», то внимательное изучение этой статьи позволит вам стать своеобразным «терапевтом» для нейросетей. Системный подход к присущим им болезням дает осознание, что многие из них лечатся просто «чистоплотностью промптинга и окружения».
63 бесплатных урока мая: от Go и Kubernetes до LLM, ClickHouse и AI-агентов
Привет, хабровчане. В майском дайджесте собрали 63 открытых урока по ключевым IT-направлениям: от backend-разработки, архитектуры и инфраструктуры до ML, аналитики, тестирования, информационной безопасности и управления. В программе — Go, Kotlin, Rust, Kubernetes, Ansible, OpenTelemetry, ClickHouse, LLM, AI-агенты, DevSecMLOps, API Gateway, нагрузочное тестирование и другие темы, которые сейчас часто всплывают в реальных инженерных задачах.
Реальные данные о размерах подписок и качестве разнообразных моделей. Опыт Амбассадора AI
Доброго времени суток, я разработчик и амбассадор AI. Мой стаж работы в коммерческой разработке — 15 лет. Я работала в проектах с GLSL шейдерами, С/С++, Lua Jit, устав от компилятора, ушла в Front End, Digital Agency, Typescript, и сейчас продолжаю работать на Typescript.
А сейчас я покажу, откуда на вайбкод готовилось нападение
Часть 1 — С чего всё началось (и немного теории)Введение
Вайбкод и безопасность: как не задеплоить уязвимости вместе с фичами
Часть 1 — С чего всё началось (и немного теории)Введение
Эффект «галлюцинаций»: когда ИИ врет уверенным голосом
Статья подготовлена в рамках курса «Машинное обучение для начинающих».Недавно в «беседе» с умной колонкой я задал ей вопрос относительно исполнителя одной музыкальной композиции. Колонка уверенно ответила, однако, так как у меня были сомнения в правильности, я переспросил ее и на этот раз она назвала другое имя. Также, при работе с различными языковыми моделями мне приходилось неоднократно сталкиваться с ситуациями, когда, к примеру, нейросеть неверно указывала нормативные документы, статьи законов и так далее
GEO, AIO, AEO: полевое руководство по оптимизации контента под LLM-поиск
Структура осталась, но природа связей изменилась TL;DR:
