llm.
LLM как концептуальный симулятор для универсальных «теорий всего». Скорректированный прогноз ai-2027.com и другие
"Вселенная - это библиотека, где каждая книга отражает все другие, а Бог - её вечный Читатель и Текст", Хорхе Луис Борхес."Реальность - это язык, на котором Вселенная наполняется смыслом", Я.
Персонализируем контент с помощью ИИ
Всем привет! Меня зовут Анастасия Шмалько, я лидер команды «AI-Персонализация контента» в Сбере. Сегодня я расскажу о том, как с помощью LLM и машинного обучения мы персонализируем рекламные SMS для корпоративных клиентов.
Нейро-дайджест: ключевые события мира AI за 14-20 апреля 2025
Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта.Меня зовут Вандер
DUC meetup #1: приручаем Cilium и строим домашний LLM-кластер на Deckhouse
20 мая пройдёт наш первый инженерный митап Deckhouse User Community. В программе — доклады про работу Cilium и распределённый инференс LLM в домашних условиях с использованием K8s. После них проведём открытую дискуссию с инженерами Deckhouse и «Московского кредитного банка». Присоединяйтесь, регистрация уже открыта.ПрограммаCilium: всё, о чём вы догадывались, но боялись спросить
Вайб-кодинг: революция для стартаперов или ловушка для программистов? Обзор инструментов
ВведениеПривет, чемпион! В этой статье я Никита и мой биг бро Алерон
Говорим с Битрикс24 на языке ИИ: представляем опенсорс MCP-сервер для LLM-интеграции
Привет! Мы — партнеры Битрикс24 и создаем для бизнеса приложения с генеративным ИИ, интегрируя их с корпоративными порталами.В этой статье мы расскажем о созданном нами решении, которое позволяет любым разработчикам легко подключать свои чаты и другие приложения с LLM-моделями к Битрикс24. Речь идет о MCP-сервере — помощнике для ИИ, который позволяет получать из портала Битрикс24, например из раздела CRM, точные данные для ответа пользователю.Почему мы вообще решили сделать MCP-сервер именно для Битрикс24? В «Карточке
Dockerfile, только для LLM
При разработке агентов я часто сталкивался с необходимостью настройки и оптимизации моделей для дальнейшей передачи разработчикам. Помимо этого, требовалось возможность переиспользовать "предпоготовленные" модели и под разные задачи между проектами
Часть 2. Обзор технологий RAG для LLM: поиск и извлечение информации
Продолжаю адаптированный перевод статьи китайских исследователей Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey (первую часть см. здесь) Во второй части авторы разбирают технологии оптимизации поиска и извлечения данных. Поскольку материал я готовил в первую очередь для начинающих ИТ-переводчиков, сложные и специальные термины я сопровождал английским переводом и краткими пояснениями в инфобоксах (появляются по наведению курсора). Картинок не было, не обессудьте.
