llm.
Создаем с помощью LLM игру Super Mario, нет, лучше Super Habrio
В предыдущей статье мы за 2 шага создали с помощью LLM игру для браузера «Шарики», Lenes (Color Lines).На первом шаге одним большим подробным промптом мы создали основной рабочий код с визуализацией, логикой и функционалом.На втором шаге мы внесли существенные улучшения, чтобы довести работу до кондиции и продемонстрировать технологию данного способа решения задач, которые стоят перед программистом в процессе написания кода.В результате получился вполне рабочий вариант, который можно взять за основу и дальше усовершенствовать в деталях или вручную, или тоже с помощью LLM.
Как я стал AI-специалистом: путь от студенческой лабораторной до оргкомитета AiConf Х
Привет! Меня зовут Александр Абрамов, я руковожу AI-командами в R&D для b2c в SberDevices, веду канал
Руководство Google по промпт-инжинирингу. Заключительная часть: лучшие практики и рекомендации
От переводчикаПредставляю вашему вниманию заключительную, третью часть перевода статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra — Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Этот материал завершает цикл публикаций, посвященных эффективному взаимодействию с большими языковыми моделями.В первой части мы познакомились с основами промпт-инжиниринга и базовыми техниками промптинга. Во второй
Накорми языковую модель документами
Задача поиска ответов по внутренней документации
Оценка развития человечества на 1000 лет по версии DeepSeek и рефлексия
Я знаю сейчас очень популярно хейтить статьи сгенерированные LLM. Но как по мне это огромное поле для исследований. Ведь с точки зрения технологий это фактически новый вид баз данных, которые определенным образом обобщают тот опыт который в них закладывается разработчиками. И так меньше флуда больше пользы...Задал я тут вопрос Дипсику.Как ты оцениваешь динамику популяции человечества в следующие 1000 лет. разбери этот вопрос по вехам, каждая по 250 лет. Ответ:
Руководство Google по промпт-инжинирингу. Часть 2: продвинутый промптинг и работа с кодом
От переводчикаПредставляю вашему вниманию перевод второй части статьи "Prompt Engineering" (Промпт-инжиниринг) авторства Lee Boonstra - Software Engineer Tech Lead, Office of the CTO в Google. Эта публикация продолжает цикл переводов, посвященных методам эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями.В первой части
6 ключевых кейсов и реальные стратегии внедрения ИИ | Инсайты от OpenAI
© Генерация автораВ этой статье я собрал важные инсайты из двух свежих гайдов OpenAI о внедрении ИИ в бизнес. Узнайте, как большие и не очень компании избежали ошибок и ускорили разработку ИИ-решений, достигнув реальных результатов. Оригиналы гайдов:
Как обучить русскоязычную модель рассуждений — LRM?
Ранее на моем YouTube-канале уже были видео о моделях рассуждений — OpenAI o1/o3, DeepSeek R1. Эти модели обучены с помощью стратегии reinforcement learning находить решения для задач, требующих логических рассуждений. Способность строить цепочки рассуждений, ведущих к решению поставленной задачи, открывают возможность применения таких моделей в математике, программировании и других подобных направлениях.
Запретить нельзя использовать: о проблеме использования LLM при обучении инженеров-программистов
Использование больших языковых моделей в обучении студентов, кроме многих достоинств, создает дополнительные проблемы — существует реальный риск ухудшения базовых знаний у будущих инженеров. Меня зовут Игорь Никифоров, и я знаю, о чем говорю: более 14 лет я преподаю в Высшей школе программной инженерии Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, в том числе курирую совместную лабораторию с YADRO.
