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
7 ошибок в ИИ промптинге, из-за которых нейросети звучат неестественно — разбор от GPTunneL
Почему в ИИ промптинге важна грамотная постановка задачКогда пользователи жалуются, что нейросеть пишет «сухо» или выдает шаблоны, причина чаще не в самой модели, а в запросе.Не важно, используете ли вы ИИ для работы или для себя — стиль текста нейросети напрямую влияет на результат. От этого зависит, будут ли люди читать, доверять и покупать, или закроют страницу. Если ответ ИИ звучит, как сухая инструкция из 90-х, интерес быстро теряется. Поэтому важно уметь формулировать промпты так, чтобы получать живые, точные и уместные ответы.
Почему AI-агенты такие медленные? Часть 1: Путь вайбкодера
Странный вопрос, не правда ли? У AI-агентов, конечно, есть разные проблемы, но вряд ли их можно обвинить в медлительности. Спросите, как говорится, любого, какие у него ощущения от AI, и первое, что вы услышите, будет что-то вроде: «AI за 3 часа сгенерировал мне 100 тысяч строк кода». Разве это можно назвать медлительностью?На этом месте можно было бы и разойтись: 100 тысяч за 3 часа. Покажите мне человека, который способен хотя бы в половину этого, — и «я съем свою шляпу». Но я по‑прежнему утверждаю, что AI-агенты слишком медленные. Не верите? Добро пожаловать под кат…Дисклеймер
