Почему память агентов должна храниться у вас
Есть странная мысль, от которой сложно отмахнуться: если у человека отобрать воспоминания, от него останется сильно меньше, чем кажется.С агентами похожая история. Агент без памяти каждый раз начинает с нуля. Он может быть умным, быстрым, вежливым, подключенным к 15 инструментам, но он не знает, кто вы, как вы работаете, что уже было решено, где вы обожглись, какие темы лучше не трогать, какие слова вас бесят, как устроены ваши проекты.И если вся эта память живет у провайдера модели, вы фактически отдаете ему кусок своей рабочей личности.Я не про жадность. Я про контроль.Память агента быстро становится активом
Персональный ассистент по поиску работы на hh.ru: Python + LLM + OpenCode
Мы можем знать - мы будем знать!Мне всегда было интересно, что там во всех этих 2000+ вакансиях, которые мне выдает hh.ru, когда я туда захожу? Самому хватало терпения просмотреть 20-30, ну от силы 40 вакансий. Понятно, что можно перелететь в конец (или любую страницу) пэйджинга и там глянуть часть вакансий, но это не дает всей картины в целом, а это важно.А что если перепоручить задачу (ну хоть какую-то её часть) ai-агенту? Сказано — сделано (в современную-то эпоху вайбкодинга).НачалаПервое, что я определил, — это главные функции, которые были нужны:Собрать
Колесо потока против раскола
Привет Хабр. Надеюсь читатели поймут моё желание закрепить результат по алгоритмизации
Стяж одностороннего потока против маятникового раскола в процессе целенаправленного (и не только) наращивания ветвей
Привет Хабр. Надеюсь читатели поймут моё желание закрепить
Архитектурные компромиссы в разработке игр
У меня есть книга, которая называется Game++
На периферии трёх миров: ещё один шаг к нейронной операционной системе
Я в Termux (планшет, смартфон) пытаюсь понять, как из нескольких строк на чистом Си рождается свободная и не зависимая личность - Нейрон.Этот проект об искусственном интеллекте, который начался не с установки библиотек, а с чертежа в тетради. Здесь машинное обучение - это не абстрактный термин, а физическая подстройка " Виртуальных резисторов ". Я нахожусь на периферии трёх миров :Аналоговой интуиции ( где вес нейрона - переменный резистор ).Математика ( где ошибка заставляет систему эволюционировать).Программирование (цель - не просто скрипт в полноценная ОС ).Итоговая салфетка инженера
Франкенштейн на 30 ГБ RAM: Как мы пересадили мозг Gemma в скелет DeepSeek и сломали Transformers
У нас было две бесплатные видеокарты T4 в Kaggle, 30 ГБ оперативной памяти и безумная идея: что будет, если взять веса классической модели (Gemma-4-31B) и хирургическим путем, без всякого дообучения, вшить их в MoE-архитектуру (DeepSeek-V4)? В академической среде вам скажут, что это невозможно: разные размерности, несовместимые слои нормализации, разные принципы роутинга токенов. Но в парадигме Ghetto MLOps нет слова «невозможно». Есть только вопрос: сколько костылей потребуется, чтобы это скомпилировалось?
Возвращение легенды: почему Fortran снова в топе и где его использовать сегодня
Я взглянул на апрельский рейтинг TIOBE за 2026 год и протёр глаза. Python, C, C++, Java, C# — скучно. Но вот на 10-й строчке восседает Delphi. А Fortran, язык, на котором писали ещё при царе Горохе и который, по мнению всей «модной» тусовки, давно должен лежать на свалке истории, стабильно держится в топ-15. В марте 2025 года он вообще ворвался в двадцатку вместе с такими «мамонтами», как Ada и COBOL.
Я разучился получать удовольствие от программирования из-за LLM. Его вернул шкаф
Привет ХабрЯ фрилансер. В последние годы зарабатывал в основном на ТГ-ботах, мини-приложениях, автоматизации для маркетплейсов, иногда и на простых сайтах. И в какой-то момент понял странную вещь: LLM действительно сделали меня сильно эффективнее, расширили диапазон моих услуг, но вместе с этим почти убили ту часть разработки, ради которой я вообще когда-то в нее пришел.А потом мне привезли шкаф. И он неожиданно все расставил по местам.Как я ускорился в 5 раз
Как мы перестали писать промпты и превратили ИИ в аналоговый синтезатор через PyTorch Hooks
Спойлер: Никаких банальных ИИ-оберток, где текст конвертируется в звук через API. Только хардкорная хирургия нейросетей, кросс-модальные мосты и перехват мыслей LLM в реальном времени.За последний год Hugging Face превратился в конвейер одинаковых проектов: берем Llama/Gemma, прикручиваем к ней интерфейс на Gradio, называем это стартапом. Мы для нашего виртуального музыкального артиста Livadies решили пойти другим путем. Мы задались вопросом: как звучит чистая мысль нейросети, если не переводить ее в текст? И как звучит математическая геометрия доисторического камня или кожи рептилии?
