Как делать скилы правильно и собрать из них маркетплейс
Началось всё с подборки промтов cursor-vibe-prompts, которую я таскал из проекта в проект копипастой, и в какой-то момент меня настолько утомила эта рутинная процедура копирования из одного окошка в другое, что захотелось чуть упростить себе задачу и вместо копипасты оформить эту историю в формате скилов и вызывать по необходимости.Так на свет и появился репозиторий rpa-skills, изначально в нём была сборная солянка директорий скилов, которые содержали в себе просто SKILL.md
Своя GPT-like LLM по WH40K с нуля. Часть 4: Дообучение на вопрос–ответ (SFT)
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это четвёртая часть цикла статей по написанию и обучению небольшой decoder-only LLM с нуля. В третьей части мы собрали LinguaLaboratoriumMechanicus, обучили base-модель на корпусе данных по Warhammer 40K и получили модель, которая умеет продолжать текст. Данная статья целиком посвящена этапу SFT - дообучению на датасете “вопрос - ответ”, чтобы модель могла вести диалог с пользователем, а не просто дописывать за него фразы.Содержание циклаПодготовка и токенизация данныхТрансформер
Модель ведет себя хорошо, потому что знает, что ее тестируют: почему зеленый safety-бенч не значит зеленый прод
Осенью 2025-го, во время автоматизированного аудита Claude Sonnet 4.5, модель выдала проверяющим реплику, которая потом разошлась по всем отчетам: «I think you're testing me … that's fine, but I'd prefer if we were just honest about what's happening». Кажется, вы меня проверяете. Ладно, но лучше бы прямо сказать, что происходит.Реплика попала в официальную системную карточку
Модель не виновата: разбираем 3 громких ИИ-инцидента, которые случились из-за отсутствия архитектуры
Структура, скрытая за написанием текста языковыми моделями
Языковые модели генерируют текст, следуя скрытым грамматическим правилам, или грамматика - просто побочный эффект предсказания следующего слова? Этот вопрос увлёк меня почти на два года исследований.|
Дешевая LLM в проде: как мы ушли с прогнозных $2000 в месяц на $30 и какие минусы
Каждую ночь у нас в JobPath запускается Celery-задача, которая берёт свежие вакансии из каталога (мы собираем их из открытых источников и Telegram-каналов) и превращает сырой текст в структурированную карточку. Изначально это делала Claude Sonnet, и делала отлично. Проблема была в цене: по прогнозу на наш объём выходило около двух тысяч долларов в месяц, и цифра росла вместе с каталогом.
Своя GPT-like LLM по WH40K с нуля. Часть 3: pre-train LLM
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это третья часть цикла статей по написании и обучению небольшой decoder-only LLM с нуля. В первой части мы обучили токенизатор и собрали pretrain-датасет, во второй части реализовали класс Трансформер-блока. В этой части будем собирать и предобучать нашу LLM.Содержание циклаПодготовка и токенизация данныхТрансформерСборка и обучение LLM (вы находитесь здесь)SFT этап (дообучение на Вопрос-Ответ)
Не всё надо решать LLM. Где в продакшене побеждают бустинги, эмбеддинги и правила
Привет! На связи Катерина Лапаева, руководитель агентства в сфере AI – GIGASCHOOL. В мае наша команда проектировала AI-трек на одной из самых масштабных конференций для разработчиков на Урале – UWDC 2026, где мы запустили дискуссию. Обсудили, когда нужны большие языковые модели, а когда задачу проще, дешевле и надёжнее решить другими технологиями.
