llm.
Как я устал писать парсер под каждый прайс и сделал из этого библиотеку
С чего всё началосьУ нас на проекте была до боли знакомая многим картина: десятки источников прайсингов, и каждый — в своём формате. Один вендор присылает CSV с разделителем ;, другой — выгрузку из Excel, третий дёргает наш вебхук JSON-ом. Данные по сути одни и те же — аэропорт, марка топлива, цена, дата, — но:колонка цены называется то PRICE, то into-plane, то USD/gallon, то Цена (EUR/л);единицы разные: у одного литры, у другого галлоны, у третьего цена в центах;даты — 2026-01-15, 15/02/2026, 01.02.2026, как повезёт;аэропорт — то IATA-код, то ICAO, то «JFK / John F Kennedy» одной строкой;
Harness Bench: как оценить агентский harness и выбрать связку с моделью
Привет! Я Андрей Иванов, NLP-исследователь в R&D-лаборатории red_mad_robot.
AI‑агенты в проде: 6 архитектурных ошибок, из‑за которых они не доживают до запуска
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье я расскажу про шесть архитектурных ошибок, из‑за которых AI‑агенты прекрасно ведут себя на демо и разваливаются в продакшене. Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce и преподаю на курсах разработки и архитектуры в ОТУС.За последний год на архитектурных ревью и собеседованиях я увидел не один десяток «
Яндекс Браузер обновил модель перевода и научился переводить видео живыми голосами ещё с семи языков
Шесть недель с agentic AI против фрода в adversarial-системе
Я слишком рано понёс первые результаты в наш продукт. Тогда это выглядело логично: мы прикрутили агентный ИИ к анализу логов и поведения пользователей в regulated продукте с реальными денежными операциями, качество обнаружения пошло вверх, аналитики по фроду стали меньше возвращать инженерам мусорные кейсы.Снаружи это уже выглядело рабочим слоем защиты: аналитики видели меньше мусора, инженеры получали более понятные issues, и продукт наконец увидел практическую пользу вместо очередного демо. Я примерно так и сказал: “смотрите, это уже не игрушка”. Плохая фраза, как оказалось.
GPU vs vGPU: что выбирать для быстрого запуска AI-сценариев и контроля над данными
Привет, Хабр. Меня зовут Дмитрий Сергеев. Я менеджер продукта «виртуальные серверы» (GPU) в компании VK Tech.
Microsoft раскритиковали за создание суперкомпьютера для OpenAI
Газета The New York Times предложила внести поправки в свой иск о нарушении авторских прав против OpenAI и Microsoft. Издание заявляет, что IT-гигант активно поощряет OpenAI к краже работ NYT, создав собственную суперкомпьютерную систему.
Дело на вечер: собираем домашний ИИ-сервер
Конечно, можно купить готовый (за ~1.3 млн. руб. есть неплохие варианты), но нам ведь главное процесс, ведь так? К тому же, не все готовы выложить такую сумму за возможность запускать дома нейронку. Итак, что нам пригодится, чтобы влезть в бюджет до 400 тыс. руб.:корпус или рама, например, такая (~7 тыс. руб.):Dr. Miner
Почему я перестал слать каждый вопрос в LLM: архитектура предсказуемого конвейера
О проекте. Я разрабатываю систему ИИ-поддержки первой линии — «Финлоджик. Контур Поддержки» (FinlogiQ AI Support). Бот принимает обращения через веб-чат и Telegram, понимает суть вопроса, ищет ответ в базе знаний и передаёт сложные случаи живому оператору. Делаю один: начиналось как заказная разработка под клиента, затем выросло в самостоятельный продукт. Это первая статья из цикла о внутреннем устройстве системы.Пара терминов: LLM (large language model) — большая языковая модель, нейросеть вроде YandexGPT или DeepSeek; RAG
