llm.
LLM — не один большой «мозг», а команда ролей. Как собрать AI-workflow в Claude Code и уйти от вайб-коддинга
Большие языковые модели часто используют как один большой "мозг": написал промпт, нажал Enter - и сразу запускаешь сгенерированный код. Быстро, удобно и наполненно магией. Такой подход можно называть вайб-коддингом.Для разовой или несложной задачи это еще ок, а вот для полноценной продуктовой разработки уже достаточно спорно: архитектура, тесты, ревью и релизы не очень хорошо ложатся на слабо предсказуемый код, который генерирует ИИ.В этой статье я покажу, как относиться к LLM не как к "герою-одиночке", а как к команде ролей
Разделяй и властвуй: отличие классов генеративных и предсказательных моделей в биоинженерии и NLP
De Novo дизайн молекул против предсказания текста: fight!Возможно, факты покажутся очевидными, но я сознательно проговариваю их отдельно, потому что в сети смешиваются разные классы моделей — уверена, что и вы постоянно сталкиваетесь с утверждением, мол, «ИИ не способен создать ничего нового, модели только перерабатывают существующие данные».Это мнение особенно распространено в контексте больших языковых моделей (LLM), GPT-подобных систем. Но.Биоинженерия сейчас входит в топовые тренды 2024-2025 как часть технологического «суперцикла» ИИ.
Как устроен Amplicode MCP: от кувалды к скальпелю
Эта статья дополняет предыдущую. Там мы зафиксировали проблемы. Здесь разберем, что именно мы сделали со стороны Amplicode, чтобы агент начал работать как опытный software engineer: опираясь на структуру проекта, детерминированные генераторы и понятные высокоуровневые операции.Если коротко, в первой статье было несколько основных болей:LLM часто обучены на слегка устаревшем мире, и это вылезает в мелочах (и не только).Галлюцинации и нехватка контекста идут рука об руку: «кажется, в этой библиотеке должен быть такой метод» и пошло-поехало.
Синдром бесконечного окна: почему 1 миллион токенов в LLM не решает ваши проблемы (пока)
Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Нотевский, я AI Platform Lead в Битрикс24.Год назад индустрия жила лозунгом «Scale is all you need», перекладывая его на размер контекстного окна. 32k казались прорывом, 128k - стандартом, а Gemini с 1M+ токенов - убийцей RAG.Сейчас, в 2025-м, я вижу, как этот миф разбивается о реальность. Разработчики пихают в промпт целые книги, логи за неделю и дампы баз данных, а на выходе получают галлюцинации и «кашу».Давайте вооружимся свежими бенчмарками и разберемся, почему «поддерживаемый контекст» ≠ «рабочий контекст», что такое Context Rot (гниение контекста) и как с этим жить.1. Маркетинг vs Физика Attention
Как реализовать выборочную долговременную память в LLM-боте на Python
LLM-модели хорошо решают задачи диалога, но имеют одно ключевое ограничение: отсутствие встроенной долговременной памяти. Модель опирается только на текущий контекст сообщений, и при его обрезании:забывает фактыпутает деталитеряет согласованность личностиповышается стоимость из-за длины контекстаВ этой статье я хочу разобрать архитектуру, которую использовал для реализации выборочной памяти
Как сократить расходы на токены и повысить точность LLM
Когда количество доступных LLM инструментов (tool-ов) разрастается, традиционные подходы к tool calling становятся непрактичными — утилизация токенов улетает ещё до начала общения. К тому же, модели становится сложнее выбрать нужный набор tool-ов для решения проблемы.В новом переводе от команды Spring АйО читаем о паттерне Tool Search Tool, предложенном Anthropic и реализованном в Spring AI с помощью ToolSearchToolCallAdvisor. Он позволяет LLM динамически находить нужные инструменты по мере необходимости, экономя до 64% токенов и повышая точность.
Оцифровываем сырую документацию компании с помощью ИИ локально! DeepSeek-OCR + Qwen 1.5
Недавно получил задачу сделать автоматизированную оцифровку характеристик из паспортов товаров в БД, а не изменение параметров вручную в ERP. Я подумал, было бы здорово поделиться, как я это сделал, с вами на Хабре!Базовые задачи:Нужно, чтобы это все работало локальноСистема должна принимать разные форматы (.doc, .pdf, .png)Возможность создавать динамические таблицы, куда ИИ будет заполнять сама информацию, а не хардкодить для каждой категории паспорта свои отчетыЖелательно, чтобы все работало на одной видеокарте (в моем случае 3090 на 24GB VRAM)
От страха к успеху: история появления ИИ-помощника в системе «АФИДА»
Привет, Хабр! На связи снова Всеволод Зайковский, заместитель руководителя проекта в «Газпром ЦПС». В прошлый раз
