llm.
Маленький LLM-чат на Python с Ollama и LiteLLM. Часть 3: добавляем историю сообщений и контекст
Во второй части у нас получился уже не одноразовый скрипт, а маленький консольный чат: программа принимает вопрос, отправляет его модели, печатает ответ и ждёт следующего ввода.Но пока у этого чата есть важное ограничение: каждый новый запрос для модели почти независим.Если сначала спросить:Составь простой план изучения Python на 2 недели.а потом написать:Сделай его короче и оставь только самое важное.модель может ответить нормально. А может и не понять, к чему относится слово «его». Потому что для неё второй запрос — это просто новый отдельный вызов.
Как засунуть 62ГБ в 15ГБ и не сойти с ума: Партизанский MLOps на примере Gemma 4 31B
TL;DR: В этой статье мы возьмем новейшую Gemma 4 31B, которая в оригинале весит 62 ГБ, и заставим её работать и выгружаться на бесплатном Kaggle с лимитом диска в 57 ГБ. Спойлер: нам придется удалять исходники прямо во время работы Python-скрипта.Введение: Кремниевый голод и санкцииКогда у тебя нет кластера A100, а есть только бесплатные T4 от Google, каждый байт становится полем боя. Мы живем в эпоху, когда модели растут быстрее, чем наши возможности их качать. Но математику не заблокируешь. По заветам нашего «Ghetto AI Manifesto», мы будем использовать «палки, желуди и сырой код», чтобы сделать топовый ИИ доступным каждому.
Антиспам на нейронках: Gemini Flash в 1000 раз дешевле чем GigaChat
Сравнение LLM для антиспама
Десктопный агент «Союз»: безопасный и бесплатный, теперь Open Source
Когда смотришь на рынок AI-агентов, создаётся впечатление, что все соревнуются в одном и том же: кто даст модели больше инструментов, больше доступа и больше свободы. Мы попробовали зайти с другой стороны. Что будет, если не наваливать возможностей без разбора, а думать в первую очередь о безопасности и предсказуемости? Так и появился «Союз». Сегодня мы с товарищем открываем исходники, а я расскажу, как мы к этому пришли и почему такой подход вообще сработал.Обзор и ссылки на исходники в конце статьи.Начало: написать агента может каждый
Alibaba выкатили Qwen3.6-Plus — новый флагман серии Qwen
Модель появилась на OpenRouter в ночь с 30 на 31 марта как бесплатный превью без анонса и пресс-релиза: один твит от исследователя Qwen с таблицей бенчмарков — и всё. За первые два дня через неё прошло 400 млн completion-токенов в ~400 тыс. запросах.Контекстное окно по умолчанию — 1 млн токенов. На Terminal-Bench 2.0 модель набрала 61.6 против 59.3 у Claude 4.5 Opus, на OmniDocBench v1.5 — 91.2 против 87.7. На SWE-bench Verified пока отстаёт: 78.8 против 80.9 у Claude.
Как меняется delivery, когда в команде появляются агенты
Когда LLM-интерфейсы и coding agents становятся рабочим инструментом команды, менять приходится не только инструменты, но и сам процесс поставки изменений.Команды обычно приходят к формализованному процессу поставки не из любви к процессам, а тогда, когда нужно получать предсказуемые сроки, управляемый риск и воспроизводимый результат. В серии статей на примере RuStore
Ваша LLM галлюцинирует? Наденьте на неё экзоскелет — и заставьте работать по правилам
Тесты на Qwen и DeepSeek показали: одна системная инструкция превращает модель из «уверенного вруна» в инструмент, которому можно доверять.Всё началось с болиДелал проект на Unreal Engine 5 с помощью нейросети. Спрашиваю — отвечает уверенно, с примерами кода. Два часа искал функцию, которую она мне подсунула. Нашёл — в UE4. В пятёрке её убрали. После чего я начал осваивать промты.После первых итераций инструкции пришёл комментарий к первой статье:«…Я не программист. У меня стройка и бизнес-планирование. Из-за галлюцинации дипсика — потерял 2е суток времени...» — whitecat26
Claude Code бесплатно: как использовать ии бесплатно в 2026 году
31 марта 2026 года из npm source maps утёк исходный код Claude Code — CLI-агента от Anthropic. Буквально через часы на GitHub появился OpenClaude — форк, в который добавили OpenAI-совместимый провайдер. Суть: берёте весь инструментарий Claude Code (bash, чтение/запись файлов, grep, glob, MCP, агенты, задачи) и подключаете вместо Claude любую модель — GPT-4o, DeepSeek, Gemini, Llama через Ollama, или что угодно с OpenAI-совместимым API.Давайте разберёмся, что это на самом деле, как работает технически и стоит ли связываться.Что именно утекло и что с этим сделали
