Гибридная нейросимвольная архитектура для превращения вероятностных ответов LLM в детерминированный код
Брошюра системы CADDR CAD компании LMIЧтобы понять, что я строю, нужно отмотать время назад. В 70-х и 80-х в мире ИИ шла гражданская война.
Как я отучил нейросеть писать «Я коммуникабельный» и заставил её проходить HR-фильтры
Сейчас каждый второй джун пытается генерировать сопроводительные письма через ChatGPT.И каждый первый рекрутер научился их детектить за секунду.Стандартный ответ LLM выглядит так:«Уважаемый менеджер по найму! Я с большим энтузиазмом пишу вам, чтобы выразить свой интерес к позиции... Я обладаю уникальным сплавом навыков...»Это мусор. Это «AI-slop», как пишут в комментариях. Такие письма летят в корзину, потому что они пустые.Когда я писал своего агента для поиска работы , передо мной стояла инженерная задача:
Эксперимент по подстройке Gemma 3 для вызова процедур
Мне стало интересно, сколько это займет по времени и какие ресурсы потребует. Модель мультимодальная и довольно большая. Подстройка выполняется только в текстовой части.Далее термины “подстройка” или “тюнинг” взаимозаменяемы. Транслитерированные из английского термины плохо образуют формы слова. Возьмем задачу для примера. Пусть есть агент на базе Gemma-3-4b-it, и нам нужно сделать так, чтобы модель выдавала вызов процедуры, если во входном промте имеется смысл обращения к конфиденциальному функционалу агента, например - активен ли мой доступ, какие последние транзакции и т.п. Полный
Machine Learning в экологии, или где живёт снежный человек
В экологии происходит настоящая ML-революция. Число публикаций с использованием матмоделирования растёт по закону Мура, а наличие ML-моделей и прогнозов становится стандартом в статьях про биологические виды и их будущее.Появились модели, предсказывающие распространение видов в пространстве и во времени - на 100 лет вперёд или на 6000 лет назад. Экологи начали моделировать взаимодействие видов, сообществ - и целых экосистем. Расскажу, почему это произошло, как работают такие модели на практике - и к чему всё это нас приведёт.
Langfuse: наблюдаем и отлаживаем LLM-микросервисы без black box
За прошлый год я запустил 5 сервисов с LLM под капотом. Каждый следующий сервис получался лучше предыдущего: мы оттачивали архитектуру, оптимизировали core микросервиса на FastAPI, быстрее выходили на MVP и ловили меньше багов.Но довольно быстро стало понятно: LLM‑сервисы сложно интерпретировать. Для бизнес команды они выглядят как black box. Для инженеров — как набор плохо воспроизводимых состояний.В этой статье я поделюсь практиками, которые:упрощают интерпретацию поведения LLM;делают работу сервиса прозрачной для Product Owners и SME;
Быстрый старт в мониторинг сервисов с LLM под капотом
За прошлый год я запустил 5 сервисов с LLM под капотом. Каждый следующий сервис получался лучше предыдущего: мы оттачивали архитектуру, оптимизировали core микросервиса на FastAPI, быстрее выходили на MVP и ловили меньше багов.Но довольно быстро стало понятно: LLM‑сервисы сложно интерпретировать. Для бизнес команды они выглядят как black box. Для инженеров — как набор плохо воспроизводимых состояний.В этой статье я поделюсь практиками, которые:упрощают интерпретацию поведения LLM;делают работу сервиса прозрачной для Product Owners и SME;
Корпоративный RAG как MCP-сервис: подключаем кодовую базу к IDE
В компаниях с несколькими продуктами знания о коде и архитектуре почти неизбежно расползаются. Часть живёт в репозиториях, часть — в статьях с архитектурными решениями, часть — в корпоративной базе знаний (в нашем случае — Confluence). На небольшом масштабе это выглядит как порядок. Но по мере роста начинают проявляться системные эффекты.
Автоматизация рутины на hh.ru: Как мы учили Headless Chrome притворяться живым человеком (RPA против Anti-Fraud)
С инженерной точки зрения поиск работы — это процесс с низкой энтропией. Есть входящий поток данных (JSON с вакансиями) и есть необходимость отправить ответный сигнал (POST-запрос с откликом). Задача кажется тривиальной для автоматизации: написал парсер, настроил cron, пошел пить кофе.Однако, если вы попробуете автоматизировать отклики на крупных job-board платформах (особенно на hh.ru) в 2026 году, вы столкнетесь с серьезным противодействием. WAF (Web Application Firewall), анализ TLS-отпечатков, поведенческая биометрия и теневые баны — это реальность, которая убивает скрипты на requests за пару часов.
River: учим модель по одной строчке данных
Привет, Хабр! Сегодня я расскажу про библиотеку Python River, которая позволяет обучать модели машинного обучения в потоковом режиме. В классическом варианте мы собираем весь датасет целиком, делим на обучающую и тестовую выборки, обучаем модель, измеряем качество — и внедряем в прод. Здорово, если данных немного и они разом доступны. А если данные льются непрерывно?
