llm.
Как создать чат-бота с LLM?
Это уже четвертая часть статей по разработке AGI, и в предыдущих частях мы обсуждали теоретические и философские аспекты тех или иных вопросов, с ними всегда можно ознакомиться здесь. Сегодня же речь пойдёт о практике.Что получилось в иогеА зачем?
Галлюцинациям тут не место — как могут выглядеть специализированные ЯП для разработки с помощью LLM
Использование ИИ-инструментов в программировании ожидаемо оказывается сопряжено со сложностями: LLM-модели игнорируют тесты, рекомендуют фейковые пакеты и в целом требуют повышенного внимания и аудита. Чтобы у нейросетей было меньше шансов оказать разработчикам медвежью услугу, некоторые исследователи предлагают использовать специализированные ЯП. В идеале они должны ограничивать бурную фантазию ИИ-ассистентов и направлять её в мирное русло. Мы в Beeline Cloud решили рассмотреть несколько таких экспериментальных проектов.
Сделал бота для автоматизации поиска лидов
Привет, Хабр! Первая моя первая прикладная статья с конкретным опытом по проекту.TL;DR: Собрал систему на Python + LLM, которая парсит Telegram-чаты, находит людей с конкретными болями и генерирует персонализированные сообщения для аутрича. 7 чатов по 1000 сообщений — стоимость анализа $0.11.1. Проблема одного канал продажДва года я зарабатываю на фрилансе — делаю Telegram-ботов, Mini Apps и автоматизации для бизнеса. За это время вырос с 40 до 270 тысяч в месяц. Неплохо, но была проблема, которая не давала масштабироваться.Все заказы приходили с одной фриланс площадки.
44 настройки Claude Code, о которых вы не знали, ранжированные от «must have» до «забей»
Полный справочник settings.json с ранжированием по полезности: от "почему я не знал об этом раньше" до "пригодится раз в год".6 настроек, которые реально меняют workflowTier 1 (обязательно к настройке):{ "plansDirectory": "./docs/plans", "enableAllProjectMcpServers": true, "permissions": { "allow": , "deny": }, "env": { "ENABLE_TOOL_SEARCH": "auto:5" } } Что это даёт:Планы сохраняются в проекте, а не в ~/.claude/plans (можно коммитить!)MCP серверы включаются автоматически без запросовnpm/git/редактирование src — без подтверждений
Алгоритмический тупик: почему платформы продвигают мусор, имея инструменты для его фильтрации
Мы живем в 2026 году, когда технологии позволяют оценить глубину и оригинальность текста, но крупные площадки по большей части все еще живут по старинке и судят о качестве по числу лайков и частоте публикаций. Отсюда мы наблюдаем фундаментальный системный сбой, который медленно убивает сложный технический контент.
Общество мыслей: совещание внутри LLM
Общество мыслей: совещание внутри LLMВы наверняка слышали про Chain-of-Thought. "Пусть модель думает вслух, и она станет умнее" — звучит логично, правда? Добавляем "Let's think step by step" в промпт, модель генерирует больше токенов, качество растёт. Почему это работает — долгое время было неочевидно.Но вот что странно: DeepSeek-R1, QwQ-32B и модели серии OpenAI o (o1, o3) показывают результаты, которые невозможно объяснить просто "более длинными рассуждениями". Они решают задачи, на которых обычные модели с Chain-of-Thought спотыкаются. И дело не в размере модели и не в количестве токенов.Исследователи из Google Research и University of Chicago в статье
Пузырь ИИ слабеет, а другой уже на 80% сформировался
Хайп не умер - он просто стал дорогим, скучным и незаметно заменился гораздо более опасным беспорядкомСтановится всё сложнее игнорировать смену настроений.
Можно ли доверить важные документы open-source LLM: эксперимент Рег.облака и Raft
Привет, Хабр! На связи команды Рег.облака и Raft.
MCP (КОМПАС-3D + LLM): превращаем САПР в среду для AI-агентов с помощью Python и COM API
Есть рутина, которую вы мечтаете автоматизировать?
