Как я искала неизвестно что, но нашла основной принцип для современной базы знаний (в моём представлении)
ДИСКЛЕЙМЕР:
Три месяца с Claude: хороший ассистент, плохой программист
Мне выдали подписку на Claude и сказали выжимать максимум из токенов, так что я решил дать ему честный шанс. В этой статье расскажу, что из этого вышло.В наши дни от LLM становится всё сложнее спрятаться. Даже если вы избегаете соцсетей — или хотя бы тщательно подбираете подписки, чтобы не видеть основную массу нейрослопа, — и пропускаете мимо ушей громкие маркетинговые заявления, которые потом в новостях почему‑то преподносят как факты, LLM, скорее всего, всё равно найдут вас на работе.
Почему цена Bitcoin «сломалась»: разбор аномалий 2022–2026 с WhyTrend
Увидел провал на графике → открыл Google или Twitter → полдня собираешь версии "почему". Знакомо? Детектор аномалий сам по себе даёт только точки на оси времени, а вопрос "почему" как был ручным, так и остаётся.В этот раз я прогнал WhyTrend не на паре аккуратных точек из Google Trends, а на полном ряде BTC за 4.5 года — и заодно на двух разных LLM. Результат оказался неожиданным: модель меньшего размера дала в три раза больше настоящих объяснений, чем более крупная. Расскажу, что случилось и почему.Что запускалиДанные — дневные close BTC/USDT, 1680 точек без единого пропуска, с 1 января 2022 по 7 августа 2026. Ключевое слово одно — Bitcoin
Почему никто не объясняет аномалии во временных рядах?
Недавно встретились с коллегой за кружкой кофе, без всякой рабочей повестки. Он занимается Data Science, я — backend‑разработкой. Разговор как‑то незаметно, как это обычно бывает, свернул в сторону обсуждения рабочих нюансов, а самый обычный вопрос про очередной график в дашборде — закончился идеей проекта, который в итоге вырос в open‑source фреймворк.В какой‑то момент он сказал фразу, которая неожиданно зацепила:«Мы легко и быстро умеем находить аномалии. Но потом аналитик всё равно часами выясняет почему они произошли.»
BM25 против эмбеддингов, Protocol против наследования: как рождался фреймворк WhyTrend
В прошлой статье я рассказывал про WhyTrend — open‑source инструмент, который не просто находит аномалии во временных рядах, а пытается объяснить, почему они произошли: собирает внешний контекст (новости, Hacker News, Wikipedia) и формирует объяснение со ссылками на источники. Если коротко: идея выросла из наблюдения, что находить аномалии мы научились отлично, а вот объяснять их до сих пор приходится вручную — гуглить, листать Reddit и Slack, собирать гипотезу самому.
Google выпустила нативное приложение-поисковик для Windows
Google представила полноценное нативное приложение-поисковик для Windows. Оно не требует браузера и работает как отдельная программа.
Почему корпоративные знания не работают — и как это исправит ИИ
В каждой крупной компании со временем накапливается огромное количество ценной информации — инструкций, регламентов, технологических карт, аналитических отчетов. Однако в большинстве случаев эти данные висят «мертвым» грузом в архивах и папках. Все необходимое где-то есть, но найти вовремя невозможно. Чтобы знания действительно начали работать на бизнес, нужен инструмент, который сможет оперативно доставить их тем, кому они нужны. И именно такую задачу решает ИИ чат-бот на основе технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation). Когда знаний много, но они не работают
Топ 4 способа применения LLM в повседневной жизни
Всем привет! В предыдущей статье я поделился своим опытом вайб-кодинга в решении рабочих задач с учетом специфики работы юриста. А сегодня я расскажу, как на протяжении шести месяцев взаимодействия с LLM я использовал нейросети для решения повседневных задач и что из этого получилось. Я не буду затрагивать очевидные сценарии вроде написания макросов для Excel или обработки текста, а сосредоточусь только на реальных примерах применения LLM в повседневной жизни.
Топ-5 нейросетей для работы с PDF: модели для бесплатного извлечения данных в 2025 году
Уже не сосчитать, сколько раз мы пытались найти в 50-страничном PDF всего одну цифру
