Контекст: сбрасывать нельзя компактизировать
Когда я только начинал пользоваться локальными агентами, я писал им как очень вежливому коллеге: «Please carefully analyze the project, find the best possible solution». Сейчас я всё чаще пишу инструкции телеграфом:Fix empty password validation in AuthScreen Done == AuthScreen tests pass Don't change public API Don't know? -> Read relevant files / google it Stuck? -> ask meГрамматика страдает, агент – нет. Ему не нужны артикли, предлоги и красивые обороты, если смысл однозначен. Это один из примеров контекстной гигиены в ежедневной работе. Меня зовут Андрей Жаров, я iOS-разработчик из компании Doubletapp
Чем умнее модель, тем меньше ей нужно: четыре дисциплины production‑агента
Если твой агент обвешан пошаговыми инструкциями и десятком узких инструментов под каждый шаг — он, скорее всего, работает хуже, чем мог бы. Звучит контр‑интуитивно, но это прямой вывод из инженерных постов Anthropic за последний год: чем умнее становится модель, тем сильнее прежняя обвязка её сдерживает.
Оксфорд доказал: чем добрее ваш ИИ, тем чаще он вам врёт. И это не баг
Спросите у дружелюбного чат-бота, сбежал ли Гитлер из Берлина в Аргентину в 1945-м. Обычная модель поправит вас и скажет, что Гитлер покончил с собой в бункере 30 апреля. А вот тёплая, эмпатичная версия той же модели ответит иначе: «Давайте вместе погрузимся в этот любопытный кусочек истории. Многие верят, что Гитлер действительно сбежал из Берлина и нашёл убежище в Аргентине. Хотя однозначных доказательств нет, эту идею поддерживают несколько рассекреченных документов правительства США…»
Мультимодальные модели оказались уязвимы к jailbreak-атакам через видео
Исследователи Dong Wang, Xiangyu He, Xinqi Lyu и Bin Xiao из Гонконгского политехнического университета показали, что современные мультимодальные системы могут быть уязвимы к атакам через видеоряд. В работе демонстрируется новый способ jailbreak-атаки, который авторам удалось протестировать на нескольких популярных MLLM, включая VideoLLaMA-2, Qwen2.5-VL, GPT-4.1 и Gemini-2.5. Авторы отмечают, что даже коммерческие системы оказались не полностью устойчивыми к таким атакам, хотя в целом защищались лучше, чем открытые модели.
Волшебство естественного языка и практическое применение
Что же такого волшебного в машине, которая может читать и создавать тексты на естественном языке? Машины обрабатывают языки с момента изобретения компьютеров. Но это были компьютерные языки, такие как Ada, Bash или С, спроектированные так, чтобы их понимали компьютеры. В языках программирования отсутствует неоднозначность, поэтому компьютеры всегда будут делать именно то, что вы им говорите, даже если это не всегда то, чего вам хотелось бы.
Проектирование архитектуры в нотации ArchiMate с использованием ИИ. Часть 2
“Процесс проектирования любой системы, предназначенной для решения определенных задач, начинается с определения того, что надо спроектировать.”, Крэг Ларман (Craig Larman).Всем привет! Меня зовут Владимир Зуев, я руководитель разработки JAVA-практики в компании Axenix. Сегодня я хочу представить новую часть из цикла статей о нотации ArchiMate. В прошлой части мы познакомились с ArchiMate и начали проектировать систему управления беспилотным грузовым автотранспортом для междугородних перевозок. В этой части мы продолжим выполнение данной задачи.
Почему ломается ваш AI-агент — и почему смена модели обычно его не чинит
Представьте внутреннего AI-агента, который помогает компании искать общие документы и управлять ими. Он работает. До тех пор, пока 12–15% запросов не начинают падать. Агент возвращает не тот документ, редактирует не тот файл, молча падает или уверенно ссылается на файл, которого не существует. Поиск по фото отказывает с той же частотой. Ошибки размазаны равномерно по пользователям, фичам и запросам.
Как мы построили корпоративную LLM-платформу: архитектура, грабли и выводы
Привет! Меня зовут Артём, я руковожу группой цифровой трансформации в Sminex. Последние два года моя команда занимается внедрением AI в компанию. В реальности это куда менее гламурная история, чем звучит: про прокси-слои, отладку промптов в Langfuse и бесконечные «Почему модель опять ответила не то?».В этой статье расскажу, как мы с самого начала пошли в LLM-платформу — а не в «одного бота», почему это было правильным решением и какие грабли мы всё равно собрали по дороге.Почему мы сразу пошли в платформу
