Магия чепухи: как «бессмысленные» инструкции заставляют нейросети работать лучше
Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Сальников, я независимый исследователь в области искусственного интеллекта, автор бенчмарка AI Independence Bench и эксперимента с автономным ИИ под именем Aria. Регулярно изучая свежие препринты на arxiv.org, я порой натыкаюсь на результаты, заставляющие долго размышлять. Сегодня — как раз такой случай: мы разберем работу, изящно разрушающую один из главных мифов промпт-инжиниринга.
За кулисами нейросетей: полный цикл тренировки языкового ИИ
Ты уже пользуешься языковыми моделями — спрашиваешь, генерируешь, отлаживаешь код. Но откуда берётся сама способность отвечать? Не «где хранятся данные», а именно — как из случайно инициализированной матрицы чисел вырастает нечто, способное объяснить теорему Гёделя, написать резюме или найти баг в чужом коде?Ответ не в магии и не в «огромной базе данных». Под капотом — три последовательных этапа обучения. Каждый решает строго свою задачу, и без предыдущего следующий просто невозможен. Разберём каждый по очереди.Этап первый: предобучение — строим фундамент
Как я довёл расходы на LLM до нуля: почему на бесплатных тарифах параллелизм — враг
Это продолжение первой статьи про Briefka — там я описывал самого бота и базовую архитектуру каскада LLM-провайдеров. За прошедшие 4 месяца бот органически вырос с 59 до 84 пользователей, и именно на этом масштабе бесплатный каскад начал срываться на платного провайдера. Расскажу, почему так вышло и как я вернул расходы к нулю — с цифрами и кодом.Код ниже — реальные фрагменты из боевого Briefka, слегка сокращённые для читаемости: убраны логирование и сбор статистики.Что за каскад (коротко)Вместо одного платного провайдера — лесенка из пяти, с автоматическим фолбэком при rate limit:
Как мы превращаем звонок риэлтора в карточку лида за 15 секунд: ИИ-автолид изнутри
Риэлтор за рулём. Звонит собственник трёшки на Соколе: «Видел ваше объявление, хочу обсудить продажу». Двадцать минут живого разговора — район, перепланировка, срочность, вилка по цене. Разговор кончается, риэлтор едет на показ, к вечеру у него ещё пять звонков. Утром он помнит, что «был кто-то по трёшке», но не помнит ни имени, ни цены, ни телефона. Лид потерян не потому, что плохо отработали, а потому, что между звонком и CRM стоит человек с памятью и руками, которые в этот момент держат руль.Мы сделали так, чтобы между звонком и карточкой лида не стояло ничего, кроме кода. Это инженерный разбор того, как у нас в
Как дообучить LLM. Рассказываю шаг за шагом
Всем привет, меня зовут Максимов Максим. Я Team Lead в R&D-лаборатории компании red_mad_robot и автор Telegram‑канала Максим Максимов // IT, AI. Сегодня мы погрузимся в тему дообучения больших языковых моделей (LLM). Вначале я дам небольшую вводную, а далее на практике разберём, как дообучить LLM извлекать информацию из текста в формате JSON по заданной схеме. ВведениеОписание экспериментаХод экспериментаПоехали!Введение
Как появился chatGPT — История OpenAI
Фото: Грег Брокман https://x.com/gdbСтатья написана на основе книг: «Империя ИИ. Карен Хао. 2025» и «Оптимист: Сэм Альтман. Кич Хейги. 2025»
Империя ИИ — история OpenAI и ChatGPT. Как Сэм Альтман и Илон Маск спасали планету
Фото: Грег Брокман https://x.com/gdbСтатья написана на основе книг: «Империя ИИ. Карен Хао. 2025» и «Оптимист: Сэм Альтман. Кич Хейги. 2025»
PLC AI Studio: как я дал ИИ реальное ТЗ на ПЛК. Вот что пошло не так — и что я построил вместо этого
Дисклеймер: Это статья о том, что я строю и как это работает. Инструмент проходит тестирование на реальных проектах. Публикую сейчас, чтобы услышать мнение инженерного сообщества — что учесть, где слабые места, каких граблей избежать. Откуда всё началосьОднажды мне потребовалось написать программу на Structured Text для системы автоматизации. И, как любой инженер, который слышит про искусственный интеллект, я в какой-то момент спросил себя: а мог бы ИИ написать код вместо меня?

