Вайбаналитика: как я учил LLM описывать бизнес-процессы, а не имитировать их
Опыт ERP-архитектора: почему ChatGPT сначала выдавал красивые, но непроверяемые процессы — и почему решение оказалось не в промптах, а в предметной модели, технологической последовательности и проверяемых артефактах.
LLM не работает за вас. Она работает с вами
Опыт после обучения 10+ коллег: почему одни ускоряются в разы, а другие получают уверенную кашу.За последние пару месяцев я обучил свою команду, как встроить LLM в рабочий процесс.Не «поиграться с ChatGPT вечером». Не «задать вопрос, как сделать то-то». А именно начать использовать LLM в реальной работе: код, тексты, анализ, ревью, документация, исследование, планирование задач.Мой вывод стал неожиданностью для меня:LLM не работает за вас. Она работает с вами.
Могут ли LLM находить flaky‑тесты по одному только коду теста? Разбор одного исследования
Недавно прочитала исследование про flaky тесты, и оно оказалось интереснее, чем я ожидала. Вопрос у авторов был довольно простой. Можно ли показать модели только код теста и попросить определить, flaky он или нет?
Шесть техник промптинга, которые работают в 2026 году
Жемал Хамидун · Head of AI Alpina Digital, CPO AlpinaGPT
Эффект «галлюцинаций»: когда ИИ врет уверенным голосом
Статья подготовлена в рамках курса «Машинное обучение для начинающих».Недавно в «беседе» с умной колонкой я задал ей вопрос относительно исполнителя одной музыкальной композиции. Колонка уверенно ответила, однако, так как у меня были сомнения в правильности, я переспросил ее и на этот раз она назвала другое имя. Также, при работе с различными языковыми моделями мне приходилось неоднократно сталкиваться с ситуациями, когда, к примеру, нейросеть неверно указывала нормативные документы, статьи законов и так далее
Вневременное мышление и искусство промптинга
Может ли ИИ чему-то научиться, читая промпт? Вот один из примеров того, что сегодня требуется воспринимать ан-масс на почти бытовом уровне.Мы хорошо знаем, что когда ИИ-модель отвечает, она в этот момент не учится, её веса заморожены. Обучение - это отдельная операция, связанная с обратным пересчётом десятков и сотен миллиардов весов, которая потребовала бы непропорционально много ресурсов.
Дешевле Perplexity, но локально — и с любым агентом: Agent Browser Workspace
Agent Browser WorkspaceКто пользовался Perplexity Deep Research, наверняка ловил два чувства сразу:"Ого, он реально копает.""Жаль, что нельзя посмотреть, что происходит внутри, вмешаться, перезапустить шаг или расширить сбор — это чёрный ящик."Agent Browser Workspace
У нас есть джун, и мы его учим
Амбициозный, с собственными пет-проектами, участвующий в формах и профильных ивентах/конференциях — софты уже есть, на нашей стороне — харды.Начали обучение мы даже без погружения в то, как работает LLM, просто научили его работать в графическом интерфейсе нашей платформы, создавать простейшие цепочки и написания промптов.Плюс, постепенно изучаем то, из чего состоит само приложение (что можно подключить память, что там можно выбирать различные инструменты для работы), отдельные моды в LangChain для разных задач, для вопросно-ответных систем, для систем, где агент выбирает сам инструменты, где система работает с реактом.
Управляем поведением LLM: краткосрочные профили и их ограничения
В предыдущей части статьи
