Как попасть в ответы Perplexity AI и почему эта ИИ‑модель берёт не весь текст с цитируемых страниц
Я прогнал 20 промптов через Perplexity API по три повтора, собрал 60 ответов и у каждой отсылки в тексте связал предложение ответа со страницей источника, на которую оно указывает. Дальше самое трудоёмкое: для каждой такой пары — предложение ответа и страница источника — я искал в HTML кусок текста, максимально похожий на утверждение из ответа. Из 1355 отсылок 948 привели на страницы, которые ещё открываются, и на 448 из них нашёлся пассаж — абзац, пункт списка или ячейка таблицы, — покрывающий хотя бы треть слов утверждения.
Небольшой тест LLM‑модели qwen3‑coder‑next:q8_0
Краткий эксперимент, проведённый в реальном времени.Что это за модель?ПараметрЗначениеНазначениеГенерация и отладка кодаКол‑во параметров~80 млрдКвантованиеQ8 (8‑бит)Размер84 ГБТребования к памяти≈ 84 ГБ VRAM (или эквивалентный объём RAM при работе без GPU)
Топ парсеров и API-сервисов сбора данных: сравнение скорости, масштабируемости и обхода защит — парсеры на максималках
Автоматический сбор данных (парсинг сайтов, или web scraping) стал неотъемлемой практикой для разработчиков, аналитиков и автоматизаторов. С его помощью получают массовую информацию с сайтов – от цен конкурентов и отзывов до контента соцсетей. Для этого разработано множество “парсеров” – библиотек, фреймворков и облачных сервисов, которые позволяют извлекать веб-данные программно. Одни решения требуются для быстрого парсинга статичных страниц, другие – для обхода сложной JavaScript-навигации, третьи – для получения данных через API. В этой статье я рассмотрю топ инструментов для парсинга сайтов
