llm. - страница 96

llm.

Границы применимости LLM в мобильном UI-дизайне

LLM уже умеют быстро собирать мобильные макеты, и на первый взгляд результат часто выглядит убедительно. Кнопки похожи на кнопки, bottom sheet на bottom sheet, экран не разваливается, и его можно показать на обсуждении. Но на практике это всего лишь аккуратный черновик, который ещё нужно как следует доработать: посмотреть компоненты, состояния, навигацию, safe area, длинные тексты и поведение на маленьком экране.

продолжить чтение

AI‑ассистент пишет код: 8 антипаттернов, из‑за которых он падает в проде

Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье я расскажу про антипаттерны работы с AI‑ассистентом кода — те, из‑за которых сгенерированный код спокойно проходит ревью, мёржится с зелёными тестами, а потом превращается в ночной инцидент.

продолжить чтение

Как не получить бан в Claude: возможные причины и решения

Anthropic забанил больше двух миллионов аккаунтов за 2025 год. Разбираем 5 причин, по которым срабатывает anti-fraud, и собираем чек-лист защиты личного аккаунта.Anthropic впервые опубликовал данные о банах в Transparency Hub: за первое полугодие 2025 было заблокировано около 690 тысяч аккаунтов, за второе — уже 1,45 миллиона. Рост двукратный, а доля успешных апелляций — около 3,3 процента: вернуть аккаунт почти невозможно. Российским пользователям ещё сложнее: страна не входит в список Supported Countries

продолжить чтение

Opus оркеструет, DeepSeek V4 пишет код: как собрать связку внутри Claude Code и сэкономить деньги

Однажды я открыл биллинг и просто посмотрел, на что уходят токены. Не на «подумать над архитектурой». А на переименование переменных, генерацию тестов по готовому ТЗ и прогон миграций. Всё это считалось по тарифу флагманской модели, хотя такую работу вытянет модель в десятки раз дешевле.Ниже – как развести действительно сложные задачи и рутину по двум моделям внутри Claude Code, не ставя ни одного стороннего форка. И три зоны, куда дешёвую модель я не пускаю принципиально. Что на самом деле сжигает токены

продолжить чтение

Как научить языковую модель читать транзакции: превращаем историю платежей в базу знаний

Меня зовут Дмитрий Валов, я тимлид команды «Инструменты для банка (агенты)» в Sber AI Lab — Центре практического искусственного интеллекта Сбера.

продолжить чтение

Golden Armada: трассировки как основа наблюдаемой AI-native системы

Введение В предыдущей статье я описал идею изменения парадигмы программирования в условиях, когда значительная часть кода начинает генерироваться LLM. 👉 Предыдущая статьяТам основная мысль была следующая: код перестаёт быть единственным источником истины, а роль разработчика смещается в сторону архитектуры, контрактов и ограничений. В этой статье я хочу показать следующий шаг — не концепцию, а реализацию. 🌲 От теории к наблюдаемой системе Если предыдущий текст был про “как должно быть”, то Golden Armada — это попытка ответить на вопрос:

продолжить чтение

Нейросети как интеллектуальная прослойка между людьми

Всем привет! Меня зовут Дмитрий Фырнин, я управляющий партнёр и технический директор в SENSE. В этой статье собрал свои мысли и гипотезы о том, что происходит, когда языковая модель встраивается в коммуникацию и становится прослойкой между людьми. Сегодня модель «селится» в семейных спорах, рабочих чатах, школьных конфликтах и переписке с госорганами. Она интерпретирует, подсказывает, подтверждает и делает это не всегда нейтрально. 

продолжить чтение

За 2 месяца собрали сервис для расшифровки анализов на нейросетях. 4 ошибки в первые недели и как мы их решали

Наш сервис связал в отчёте повышенные лейкоциты с препаратом, который пользователь начал принимать уже после самих анализов. Другому предложил пересдать семь маркеров, сданных два дня назад. Этим вторым был мой папа. Третьему порекомендовал КТ пазух, не зная, что тот неделю назад уже был у ЛОРа с готовым заключением. В отчёте четвёртого всплыл «железодефицит» - там, где про железо не было ни одной цифры.

продолжить чтение

Внешняя память для LLM: как RAG дает моделям доступ к новым знаниям

продолжить чтение

DCD: доменно-ориентированная архитектура для построения RAG-систем

Привет! Это Роботы. Недавно мы выпустили статью на arXiv

продолжить чтение