llm. - страница 32

llm.

Как я выбираю моменты для Shorts: почему LLM + транскрипт почти всегда дают мусор

Это третья статья про мой "аниме завод" — систему, которая автоматически превращает длинные эпизоды в Shorts.Если хотите полный контекст, вот предыдущие части:

продолжить чтение

Пайплайн виртуального рекрутинга: как будут оценивать soft и hard skills без звонков и встреч

Идея: сейчас можно написать сервис, который не просто проводит отсев кандидатов по ключевым словам, но и полностью эмулирует собеседование между кандидатом и компанией. А по результатам такого виртуального собеседования сразу выдаётся оффер самому перспективному кандидату. Для создания виртуального профиля кандидата можно использовать не только его резюме, но и профили в соцсетях и т.д.То есть схема такая: создаются виртуальные агенты HRа, тимлида и менеджера. Далее пайплайн:Кандидат присылает резюме;Создаётся виртуальный профиль кандидата или агент, выполняющий роль кандидата;

продолжить чтение

Сегодня мы построим свою локальную модель на смартфоне. С блэкджеком и WebUI

Сегодня мы построим свою локальную модель. С блэкджеком и WebUI!Предыстория

продолжить чтение

Я просканировал 30 публичных MCP-серверов: почти половина не дошла даже до скоринга

Коротко: я взял 30 публичных MCP-серверов, попытался прогнать их через детерминированный CI-сканер и довольно быстро понял, что проблема экосистемы - не только в рискованных тулзах, но и в банальной launchability: часть серверов не стартует в headless-режиме, часть требует скрытую конфигурацию, часть ломает протокол мусором в stdout.Сейчас MCP-серверы стали для LLM-агентов тем же, чем когда-то были обычные пакеты и API-интеграции для разработчиков: стандартный способ дать модели доступ к инструментам, данным и внешним действиям.

продолжить чтение

Я разучился получать удовольствие от программирования из-за LLM. Его вернул шкаф

Привет ХабрЯ фрилансер. В последние годы зарабатывал в основном на ТГ-ботах, мини-приложениях, автоматизации для маркетплейсов, иногда и на простых сайтах. И в какой-то момент понял странную вещь: LLM действительно сделали меня сильно эффективнее, расширили диапазон моих услуг, но вместе с этим почти убили ту часть разработки, ради которой я вообще когда-то в нее пришел.А потом мне привезли шкаф. И он неожиданно все расставил по местам.Как я ускорился в 5 раз

продолжить чтение

Полтора года без ручного кода: почему инструкции ИИ‑агенту не заменяют инженерную дисциплину

Это первая статья из шести. Серия о том, как выстроить инженерный процесс для разработки, где весь код пишут ИИ‑агенты, а человек управляет, проверяет и отвечает за результат. Где этот процесс держит, где рвётся, и какие вопросы у меня пока без ответа.

продолжить чтение

Just AI открыла публичный доступ к Agent Platform Cloud

Just AI Agent Platform Cloud — облачная платформа для создания AI-агентов и мультиагентных систем. Теперь любая компания может автоматизировать бизнес-процессы без долгой разработки, необходимости строить собственную инфраструктуру и найма целой команды.Рассказываем, что внутри и для кого это полезно.Как работает платформа

продолжить чтение

Что не так с оценкой RAG-системи какое решение предлагает динамический бенчмарк DRAGOn

Привет, Хабр! В этот раз предлагаю разбор научной статьи DRAGOn: Designing RAG On Periodically Updated Corpus

продолжить чтение

«Большой скачок» в мире AI: история повторяется

В 1958 году Мао приказал каждой деревне в Китае выплавлять сталь. Крестьяне бросали кухонную утварь в самодельные домны и рапортовали о феноменальных показателях. Сталь оказалась непригодной. Урожай сгнил. Тридцать миллионов человек погибли от голода.В 2026 году каждая вторая компания проводит масштабную AI-трансформацию сверху вниз.Тот же вайб.

продолжить чтение

На что реально способна LLM или «нестандартные подходы к промптам, которые дают неожиданный результат»

Дисклеймер: В этой статье я хочу кратко (насколько это возможно) на очень простом примере рассказать о том, о чем узнал сам методом экспериментов. Основная мысль статьи: самые лучшие результаты мы получаем не тогда, когда управляем текстом, а тогда, когда мы дерижируем «ритмом текста» и «эмоциями читателя». Удивительно, но LLM это умеют делать «на ура».Дано: В примере «Я — менеджер по продажам систем и методологий бюджетирования». Задача:

продолжить чтение