llm.
50 LLM-клеток пытались построить организм. Вот что получилось
В 1970 году математик Джон Конвей придумал игру без игроков.Сетка. Клетки. Три правила. Меньше двух соседей — умираешь от одиночества. Больше трёх — от тесноты. Ровно три соседа рядом с пустой клеткой — рождается новая.Всё.Из этого появились глайдеры — структуры, которые ползут по полю. Пушки, которые стреляют глайдерами. Компьютеры внутри игры, способные вычислять что угодно. Целая вселенная — из трёх строчек логики.Но вот что не давало мне покоя.Клетки в «Жизни» не выбирают. Они подчиняются. Правило сработало — клетка умерла. Никаких переговоров.А что, если дать клеткам мозг?
Тестируем популярные нейронки на одном промпте
Да, всех уже достала тема нейросетей, но для себя решил сделать некоторые тесты и поскольку разным людям они были довольно интересны, решил написать статью, суть простая, хочу сравнить на одном промпте (не самом простом) разные модели, у меня был доступ только к этим: Gemini 3 ProSonnet 4.5 ThinkingGPT 5.2 ThinkingGLM 5Qwen 3 Coder Next 80b (IQ4_XS квантование) (локальный запуск через llama.cpp) Промпт был для всех такой:Создай каталог товаров для интернет-магазина электроники.
Введение в Yttri — Что это и почему это нужно?
"У нас слишком много инструментов, но слишком мало знаний."Этой публикацией мы открываем цикл статей, посвящённых разработке и философии Yttri.Введение: Хаос в управлении знаниями
Небольшой тест LLM‑модели qwen3‑coder‑next:q8_0
Краткий эксперимент, проведённый в реальном времени.Что это за модель?ПараметрЗначениеНазначениеГенерация и отладка кодаКол‑во параметров~80 млрдКвантованиеQ8 (8‑бит)Размер84 ГБТребования к памяти≈ 84 ГБ VRAM (или эквивалентный объём RAM при работе без GPU)
Сравнение LLM по навыку анализа бизнес-процессов
Всё чаще аналитики бизнес-процессов используют LLM для поиска неэффективностей. Звучит логично: большие языковые модели умеют искать паттерны, а Process Mining как раз об этом. Но на практике результаты пляшут так, что становится понятно: не все LLM одинаково полезны для операционной аналитики. Решил разработать методологию тестирования LLM на предмет релевантности использования для задач анализа процессов.Было подготовлено три теста, имитирующих реальные сценарии анализа:Тест 1. Сырой лог событий.
ADSM: 7 уровней проектной документации
Меня зовут Алекс Гусев. Я продолжаю делиться своими наработками в области применения LLM-агентов для разработки приложений. В этот раз я покажу своё мини-приложение для перевода постов из русскоязычного телеграм-канала на английский и испанский, а заодно расскажу про 7 уровней проектной документации в ADSM.LLM как синхронизатор мышленияВ одной из дискуссий на Хабре у меня сформировалось
Битва титанов Claude 4.6 и GPT-5.3, скандалы на Олимпиаде, релизы из Китая и теория заговора ИИ
Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий. Меня зовут
Я заразил 200 нейросетей вирусом. К 20-му поколению они выработали иммунитет — и разучились думать
Лёха — единственный биолог среди моих друзей. Мы сидим в баре, он тычет телефоном мне в лицо. На экране — чашка Петри. В колонию бактерий вливают бактериофаги. Бактерии лопаются. Колония редеет. Тает. Исчезает.Перематывает на сутки.Колония на месте. Как ни в чём не бывало.«Выжившие передали устойчивость потомкам. Они не понимают вирус. Перебирают мутации, пока что-то не сработает. А потом это наследуется».Я смотрю на экран и думаю совсем про другое. Вчера Карпати выложил microGPT — минимальную архитектуру GPT
Культура принятия решений: кейс Sminex на конференции Process Mining
Как культурная среда в компании влияет на принятие решений и зачем девелоперу внедрять процессную аналитику — обсудили на ежегодной открытой конференции Сбера по Process Mining. Николай Бажанов, руководитель отдела бизнес-процессов в Sminex, выступил в качестве спикера и принял участие в панельной дискуссии о новых возможностях, которые даёт ИИ.Подход Sminex: здравый смысл важнее регламентовНиколай рассказал о культуре Sminex — основе для эффективного использования процессной аналитики. Цель её внедрения — получить объективную картину выполнения процессов в строительстве.
Я отвечаю за процессы и репутацию (SERM)
Раньше мы отдавали по 40-50 тыс. рублей в месяц за enterprise-сервисы мониторинга. Но платить столько ради пары десятков упоминаний продукта в день – это забивать гвозди микроскопом.Задача: прилетел негатив – мы моментально об этом узнали. Я спроектировал логику, а разработчик собрал инструмент. Архитектура простая, но на 100% закрывает боли.1. Сбор данныхСвой парсер на Python. Где площадки отдают данные по API – берем напрямую. Остальное тянем через Selenium с ротацией прокси от банов.2. Оценка сарказмаКлассический текстовый анализ сыпался на фразах вроде «Отличный сервис, ждал ответа сутки, спасибо!»
