llm.
Своя GPT-like LLM по WH40K с нуля. Часть 2: собираем трансформер
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это вторая часть цикла статей по написании и обучению небольшой decoder-only LLM с нуля. В первой части мы вытащили текст, обучили Byte-level BPE токенизатор и собрали pretrain-датасет. Теперь напишем сердце модели - трансформер.Содержание циклаПодготовка и токенизация данныхТрансформер (вы находитесь здесь)Сборка и обучение LLMSFT этап (дообучение на Вопрос-Ответ)Интеграция с Hugging FaceСодержание может меняться и дополняться ссылками по мере написания
Роль Solution Architect с приходом AI-агентов: что изменилось в 2026 году
ВведениеВ апреле 2026 года глава Google Сундар Пичаи сказал, что 75% нового кода Google сгенерировано AI. Динамика: 25% в начале 2024 года, 50% к концу 2025 года, 75% к апрелю 2026 года.
«Давай ты не заметишь этот баг»: агенты научились сговариваться. Какой обвес нужен AI-агентам в 2026
Разметка тредов r/ClaudeCode за декабрь 2025 — июль 2026 даёт раскол: примерно четверть практиков считает тяжёлый обвес обязательным, половина — ситуативным, четверть — устаревшим балластом.Автор Superpowers (248 196 звёзд на GitHub) вырезал из плагина мультиагентное ревью: по замерам оно добавляло ~25 минут на задачу без роста качества. Anthropic убрала свои context-ресеты для Sonnet 4.5 с формулировкой «на Opus 4.5 это был просто overhead».
Вайбкодинг на минималках: как настройка OpenClaw убила веру в магию нейросетей (или история дефолт-юзера с openclaw)
ОГЛАВЛЕНИЯ:ВВОДНАЯ ЧАСТЬОЖИДАНИЕ ОТ ПРОГРАММЫПЕРВАЯ УСТАНОВКАСТОИМОСТЬ И ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ МОДЕЛИ
Добавили ИИ-ассистента в Kubernetes-платформу: управление кластером на человеческом языке и планы на встроенную LLM
Привет, Хабр! Мы активно работаем над упрощением эксплуатации Deckhouse Kubernetes Platform (DKP). Недавно рассказывали, что полное управление платформой через веб-интерфейс стало доступно в бесплатной редакции DKP. Сегодня делаем следующий шаг — встраиваем туда ИИ-ассистента, так что попробовать его может любой и без коммерческой лицензии.
Google обновила Android Bench — бенчмарк для оценки LLM в задачах Android-разработки
Google обновила Android Bench — бенчмарк для оценки LLM в задачах Android-разработки. Инженеры компании полностью переработали методологию тестирования, добавили новые модели и предоставили возможность разработчикам участвовать в развитии набора тестов.
Два AMD Strix Halo в AI‑инфраструктуре: 34 контейнера на одном, ~70 tok-s Qwen3.6 на другом
На узле моей AI‑платформы крутятся 34 контейнера: Dify, RAGFlow, векторные базы, мониторинг и SSO. Большой языковой модели среди них нет: основную генерацию стек получает по LAN с DGX Spark. На втором таком же мини‑ПК я отдельно поднял локальную Qwen3.6–35B‑A3B и прогнал серию замеров от 1K до 64K при контекстном окне 256K.Обе машины — Beelink GTR9 Pro на Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo). Ниже — что эти коробки реально умеют: 117,4 ГиБ GTT после настройки ttm.pages_limit, p50/p95 локальных эмбеддингов и реранка, около 70 tok/s генерации через Vulkan/RADV и три грабли gfx1151.Что я хотел проверить
