llm.
Тихая эволюция zero-shot энкодеров. От UniNER до GLiNER 2
Эта статья является адаптацией моей статьи, опубликованной в Towards AIIntroБольшие языковые модели показывают впечатляющую обобщающую способность, причём не только в задачах генерации текста вроде QA-ассистентов, но и в классификации, распознавании именованных сущностей (Named Entity Recognition) и других NLP-задачах.С одной стороны, мы на старте эпохи AI агентов, где приложения с тулами управляются
NVIDIA Nemotron, Claude фиксит Firefox, ИИ буллит программиста и суд против Google за смерть пользователя
Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.Я
AI-агенты в QA: как это работает на практике и где всё ещё болит
Последние полгода я активно слежу за тем, как AI-агенты проникают в сферу тестирования. Работаю QA-инженером, параллельно занимаюсь фулстек-разработкой, и тема AI-интеграций для меня не абстрактная — это то, с чем я сталкиваюсь в реальных проектах. Поэтому хочу поделиться не пересказом маркетинговых лендингов, а более-менее честной картиной: что агенты умеют, где они реально помогают, и где пока лучше не рассчитывать на магию.Сначала — что вообще такое AI-агент в контексте QAВажно разделить две вещи, которые часто путают.AI-ассистент в тестировании
9 агентов, 6 моделей, 1 сервер: как собрать ИИ-компанию на open-source в марте 2026
Я собрал команду из 9 ИИ-агентов, которая проектирует, пишет, тестирует и деплоит других ИИ-агентов. Полный цикл — от пользовательского запроса до production-ready кода с тестами и security review. Без людей в цикле.Ниже — конкретика: какие модели, на какие роли, почему именно эти, как они шарят GPU, сколько стоят в гигабайтах и какие бенчмарки реально определяют выбор. С конфигурациями развёртывания от одной RTX 4090 до кластера A100.TL;DR: 9 логических агентов = 3-4 физических модели. Минимальный сетап — 24 GB VRAM (одна RTX 4090). Полный продакшен — 211 GB (четыре A100). Интерактивный дашборд
Генерация коммитов, ручной запуск Skills и быстрые действия в чате: Veai 5.6
Работа с агентом обычно прерывается мелкими операциями: написать сообщение коммита, скопировать кусок ответа, прикрепить скриншот. В релизе Veai 5.6 (ИИ-агент к JetBrains IDEs для написания кода, тестирования и отладки с доступом к топовым LLM и всем внутренним инструментам IDE) мы убрали часть этой рутины. Добавили генерацию коммитов из diff, быстрые действия для текста ответа, явный технический контекст запроса, ручной вызов Skills и более простой способ прикреплять изображения.Генерация сообщений коммитов
Гид по OpenClaw
Настройка OpenClaw осуществляется исключительно через один JSON5-файл ~/.openclaw/openclaw.json и интерфейс командной строки, содержащий более 100 подкоманд. Ни один из них не документирован полностью в одном месте. В официальном справочнике по CLI приводится дерево команд; в справочнике по конфигурации объясняются отдельные поля; но практические закономерности, связывающие их воедино, — нюансы строгости схемы, поведение горячей перезагрузки и иерархия конфигурации — описаны в issues на GitHub, руководствах от сообщества и разборах ошибок в продакшене.
Справочник по интерфейсу командной строки и конфигурационным файлам OpenClaw: полное руководство
Настройка OpenClaw осуществляется исключительно через один JSON5-файл ~/.openclaw/openclaw.json и интерфейс командной строки, содержащий более 100 подкоманд. Ни один из них не документирован полностью в одном месте. В официальном справочнике по CLI приводится дерево команд; в справочнике по конфигурации объясняются отдельные поля; но практические закономерности, связывающие их воедино, — нюансы строгости схемы, поведение горячей перезагрузки и иерархия конфигурации — описаны в issues на GitHub, руководствах от сообщества и разборах ошибок в продакшене.
1 700 коммитов без единой строчки руками: как я построил production-приложение на Elixir силами AI
Архитектура, TDD, инциденты и уроки 4 месяцев разработки с Claude CodeВ ноябре 2025 я начал эксперимент — построить полноценное финансовое приложение, не написав ни одной строчки кода руками. Спустя 4 месяца: 1 702 коммита, 3 880 тестов, 94.83% покрытие, два серьёзных production-инцидента и работающий продукт.Моя роль — архитектор и продакт. Я задаю направление, принимаю решения, ревьюю результат. AI реализует. Код руками не пишу.
Я прочитал статью про 9 AI-ревьюеров — и сломал свой бюджет на токены
Значит так. Сижу, листаю Hacker News, натыкаюсь на пост от чувака с hamy.xyz: «9 Parallel AI Agents That Review My Code». Девять. Параллельных. Агентов. Которые ревьюят код.Я разраб и пишу на Claude Code уже год. Скиллы, субагенты, worktrees - всё как у людей. И вот читаю я этот пост и думаю: ну, у меня же уже стоит Superpowers с его code-review скиллом, но он один. А тут - девять штук. Security reviewer, performance reviewer, test quality reviewer, simplification reviewer... Каждый со своей специализацией, каждый в своём контекстном окне, каждый жрёт токены как не в себя.Естественно, я решил попробовать.Что вообще придумал этот Hamy
Какую именно технологическую революцию не замечают многие
Дисклеймер Эта статья написана мной совместно с ИИ. Я практик, не теоретик — не силён в академических теориях и умных цитатах. Итоговый текст написан моим ИИ-коллегой на основе нашего с ним разговора, я его прочитал и опубликовал. Если такой формат вам не близок — лучше не читать дальше.О чём все говорят — и почему это не главное
