Тег
Все статьи блога с этим тегом.
Блок-схемы, UML, BPMN, сетевые топологии и чертежи: почему PNG ≠ диаграмма, что дают OCR, векторизация, CAD, компьютерное зрение и VLM в 2025–2026, и какая цепочка реально работает.
Разбор контентной гонки 2025–2026: почему массовая генерация не даёт линейного роста, как поисковики оценивают сайт целиком, и что работает вместо контент-ферм.
Практический гайд по NeuralBridge SDK: мультипровайдерный failover, каскадное самовосстановление и наблюдаемость для OpenAI-совместимых LLM-вызовов в Python.
80+ млн строк метаданных по 40 млн публичных репозиториев: классификация языка README, issues и PR под CC0 — для оценки и обучения мультиязычных инструментов разработки.
Честный взгляд senior-разработчика: Agent = Model + Scaffold, context engineering, фабричная модель и почему «vibe coding» не масштабируется.
Google Apps Script, скрытый OCR Drive API, ротация ключей Gemini и LockService — пайплайн каталогизации архива на Habr.
Вебинар Platform9, Monday.com и PlayStation: SDLC вокруг ИИ, роль «инженера-оркестратора» и узкие места ревью.
Сравнение на задачах со схемами и инструкциями: DeepSeek 38:33, один regex вместо двух, меньше лишних деталей.
Один вход, вес и смещение, эпохи обучения и линейная граница — фундамент нейросетей без фреймворков.
Google Genkit для Go: схемы ответов, многошаговые сценарии, инструменты, наблюдаемость и смена моделей без переписывания логики.
INSAIT выпустил Gemma 3–based модели 12B и 27B с поддержкой украинского, мультимодальность и инфраструктуру в Украине.
Сравнение на Dev.to: p99 около 0,9 с против 3,2 с, экономика API и схема «дешёвый поток + премиум по запросу».
40% команд называют безопасность главным барьером масштабирования agentic AI. Docker Sandboxes, seccomp и изоляция автономного кода.
Контекст на миллионы токенов, а обмен — в JSON. ULMEN LLM: около −44% токенов в тестах автора.
Вопрос на естественном языке → SQL через LLM, DuckDB in-process, три стадии и read-only guardrails для безопасности.
Препринт arXiv: метрика на KL-дивергенции между prior и posterior находит чужие патчи в обратных задачах без калибровочных данных.
Metrics Layer / Headless BI: единый исполняемый контракт метрик, отличие от каталога данных и почему LLM не должна сама изобретать SQL.
Меняют данные графика при том же вопросе — и ловят, где модель отвечала по памяти, а не по визуальному рассуждению.
Набор типовых вопросов, массовые прогоны, метрики доли упоминаний, тональности и точности фактов. II кв. 2026.
ReAct-агент с инструментами обходит ChatGPT и узкие legal LLM на кейсах слияний — RAG, web fallback, уточняющие вопросы.
ROUGE и BERTScore часто ставят высокий балл противоположным текстам. MATCHA штрафует контрфактуальные противоречия — до +20% к согласию с людьми.
Свой ChatGPT-подобный интерфейс к Ollama и OpenAI-совместимым API — пошаговый деплой с Let's Encrypt.
Пиксельные детекторы слабеют на ИИ-фото с людьми. Авторы предлагают проверять согласованность взгляда в кадре — +3,7 п.п. на сценах взаимодействия.
Честная роль llms.txt в подготовке к AI-поиску: карта сайта для агентов и миф о мгновенном росте цитирований. II кв. 2026.
Полный практический гайд по robots.txt для AI-краулеров: GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, OAI-SearchBot, разделение Google и Яндекс, Allow/Disallow, чеклист проверки после деплоя и связь с AISO. Актуально на II кв. 2026.
Whisper и краткое резюме через LLM ломаются в реальной практике: нужны движки клинического рассуждения и интеграция с EMR, а не «просто текст».
Google I/O Writing Challenge: мультиагентная оркестрация собрала ядро ОС без ручного кода — и меняет роль разработчика.
Chroma, Pinecone, Qdrant, Weaviate — не бенчмарки QPS, а packaging, API stability и путь из dev в production.
Код от Copilot/Cursor компилируется, но падает в браузере — зачем поднимать приложение и Playwright/Cypress в одном compose.
LanguageModel.create() без сервера и API-ключа — возможности, лимиты ~4K токенов и обязательный fallback на hosted LLM.
RankCaster AI собрал автономного тестировщика на Claude Code, agent-browser и read-only psql — регрессия с 48 часов до 40 минут.