модель.

Граница код | модель как архитектурный объект

Размышление по мотивам проекта. Архитектура — router + pipelines (AWS, Claude).Рассмотрим сравнительно простой пример, знакомый почти всем, кто делал LLM‑агента для запросов к данным на естественном языке — будь то text2sql, аналитический ассистент или чат‑бот над базой. Обычно агенту поручают решать всё самому — и определять тип запроса, и формировать его, и выбирать форму результата и решать, нужно ли предупредить об отклонении. Именно в этом суть агента и именно для этого пишется системный промпт.

продолжить чтение

Промпт‑инжиниринг для моделей надежности отказоустойчивого кластера

Ранее в «Базовые модели надежности отказоустойчивого кластера»  были показаны теоретические подходы к построению моделей (непрерывная цепь Маркова, CTMC, Continuous‑Time Markov Chain) отказоустойчивого кластера (fault‑tolerant cluster).

продолжить чтение

Трехфазная защита ваших ИИ‑агентов от современных угроз с детальным разбором на базе модели безопасности OGL‑Mini

продолжить чтение

Маршрутизация моделей кажется простой задачей. Но только до продакшна

продолжить чтение

Вторая половина мира

Ставка на будущее«Наука должна начинаться с мифов и с критики мифов». — Карл ПопперЧто отличает физическую теорию от «Гарри Поттера»?

продолжить чтение

Claude API в 2026 году: что это, как получить ключ и подключить из России

Claude — нейросеть от Anthropic, которая в 2026 году держится в топе большинства бенчмарков по коду и агентным задачам. Чат-версия живёт на claude.ai, но как только вы захотите встроить Claude в своё приложение, телеграм-бота или пайплайн в n8n — понадобится API.С API у разработчиков из России две проблемы. Первая: Anthropic не регистрирует аккаунты с российских номеров и не принимает карты российских банков. Вторая: большинство русскоязычных гайдов написаны в 2024–2025 годах и рассказывают про Claude 3, которого в актуальной линейке давно нет.

продолжить чтение

OpenAI вынужденно отключила ИИ‑модель для решения «длительных задач» после обнаружения рисков безопасности

OpenAI создала внутреннюю модель искусственного интеллекта, которая предназначена для выполнения длительных многоэтапных задач, но впоследствии отключила её, поскольку модель демонстрировала новые типы нежелательного поведения. 

продолжить чтение

T-Search: как мы обучали агента многошаговому поиску

продолжить чтение

Как мы научили нейросеть экономить газ в нашем сталепрокатном цехе

На станах горячего проката металлургического комбината ЕВРАЗ НТМК прокатывают заготовки разных марок стали. В начале цикла их разогревают в печах до температуры, позволяющей придать нужный профиль. Печей несколько, они различаются конструкцией, состоянием, горелками и износом футеровки — это теплоизолирующий материал. Путь заготовки до первой клети стана тоже разный. Ещё на процесс влияют особенности серий заготовок, сортамента сталей, температуры перед посадом, текущее состояние агрегатов, время перевалки, плановые и внеплановые остановы.

продолжить чтение

DeepSeek V4: Обзор нейросети, бенчмарки и тесты

Нейросети не стоят на месте и постоянно развиваются. Так, 23 апреля мир увидел ChatGPT 5.5. Но лично я с большим нетерпением ждал именно DeepSeek V4. Сколько времени прошло с того момента, как появились первые слухи о будущем релизе от китайской компании? Предыдущая версия запомнилась мне хорошим показателем в повседневных задачах и, что немаловажно, полной бесплатностью. 

продолжить чтение

123