llm. - страница 9

llm.

AiConf 2026: нам нужен именно ты! Что нового?

Привет, трудяга! На носу одно из самых волнующих мероприятий этой весны — AiConf 2026, которое традиционно проходит в Москве. Кто был на наших конференциях, тот знает, что это кладезь полезной информации, нетворкинга и вдохновения.В новом году пришло время перемен: мы проанализировали отзывы и предложения наших участников, докладчиков и партнёров, и пришли к выводу, что AiConf 2026 года будет другой. С этого момента AiConf становится конференцией развития.

продолжить чтение

Как затащить AI в Java-Kotlin проект

Мир Enterprise-разработки на Java/Kotlin и мир нейронных сетей кажутся параллельными вселенными. С одной стороны - статическая типизация, многопоточность, Spring-контейнеры, а с другой - Python-скрипты, тензорные операции и эксперименты в Jupyter Notebook. Между ними - пропасть, через которую многие команды не решаются перешагнуть.

продолжить чтение

Вебинар «Программного Продукта»: «LLM: простота сложных вещей и опыт проектного применения»

Уважаемые коллеги, разработчики, аналитики, продакт-менеджеры и все, кто интересуется искусственным интеллектом.Приглашаем вас на первый вебинар «Программного Продукта» — одного из лидеров российского рынка ИИ-решений, с многолетним опытом в реализации масштабных проектов на базе технологий искусственного интеллекта.Вебинар состоится 29 января 2026 года в 11:00 по московскому времени.Расскажем про разнообразие, доступность и проблему выбора генеративных моделей, а также про ограничения бесплатных версий.

продолжить чтение

Промпт ребром

на пороге открытия

продолжить чтение

Как я победил «дрейф контрактов» между бэкендом и тремя клиентами: OpenAPI → SDK → Zod

Я делаю hhbro.ru один — и как разработчик, и как продукт. У проекта несколько клиентов (web, browser extension, desktop), а домены Resume и Vacancy постоянно эволюционируют: появляются новые поля, меняются структуры, добавляются платные/бесплатные флоу, кеширование, экспорт, AI-анализы.В какой-то момент стало очевидно: самая дорогая ошибка — не “написал баг”, а “не синхронизировал контракт данных”. Это та категория проблем, которая:проявляется не сразу (часто у части пользователей/клиентов),плохо воспроизводится,

продолжить чтение

Как правильно «готовить» RAG: рецепт умного ассистента для вашего отдела

Уверены, что вы уже слышали об этой технологии, но сегодня поговорим о ней с практической точки зрения. В этой статье наша Команда AI дает советы тем, кто еще не погружен в технические детали — рассказывает о сложностях, которые могут возникать при работе с этой технологией и о том, как их избегать. Зачем вам нужен RAG?

продолжить чтение

Гибридная нейросимвольная архитектура для превращения вероятностных ответов LLM в детерминированный код

Брошюра системы CADDR CAD компании LMIЧтобы понять, что я строю, нужно отмотать время назад. В 70-х и 80-х в мире ИИ шла гражданская война.

продолжить чтение

Ну, LLM, погоди…

продолжить чтение

Как я заменил BI-дашборд на AI-чат: архитектура RAG-системы для 600K записей

После 10 лет внедрения BI-систем (Qlik Sense, Power BI, Data Lens) я понял одну вещь: дашборд — это не решение. Это данные для решения. А между данными и решением — пропасть, которую преодолевает человек.В этой статье покажу, как построил RAG-систему с чат-интерфейсом для базы из 600 000 записей техники из Федресурса. Без философии — только архитектура, код и грабли.Проблема: почему дашборды не работаютТипичный сценарий. Аналитик открывает дашборд с данными о технике в лизинге. Нужно найти топ-10 компаний с бензовозами в Московской области.Что происходит:Ищет нужный дашборд (их 15 штук)

продолжить чтение

300 дней с AI-агентами: от руководителя к Full Cycle Engineer

Примерно так я себя ощущал на протяжении всего этого годаПоследние 7 лет я руководил командами разработки, но не то что не писал кода — я его даже не читал. В 2025 году я снова вернулся к самостоятельной разработке. И даже могу называть себя Full Cycle Engineer

продолжить чтение

Rambler's Top100