USD/RUB 76.47 0.1%BTC $62,192 2.6%ETH $1,737 3.0%TON $1.59 3.2%IMOEX 2190.39 1.4%GOLD ₽9 921/г 0.1%

#llm

·Технологии

Вайб-кодинг без розовых очков: как я писала свой продукт с Claude

Маленький дисклеймер на входе Я не разработчик. Я тимлид аналитиков, последние десять лет делала продукты руками других людей: писала ТЗ, гоняла команды, защищала проекты перед бизнесом. Я знаю как должно быть устроено приложение, но если попросить меня самой написать функцию — сделаю круглые глаза. В этом году я решила, что хватит уже это терпеть. Тренд на «вайбкодинг» — когда ты разговариваешь с нейросетью, а она пишет код — звучал так, будто наконец-то можно без команды собрать проект самой.

·Технологии

habrGPT. Обучим LLM 0.5B с нуля на статьях Хабра с помощью nanochat от Карпатого. Обучение fp8 дома

Раскрученный проект nanochat обещает "за $100 обучите свой ChatGPT". В оригинале правда обучение на 8xH100 80Gb, но никто не мешает обучить его на домашнем более слабом железе. Попробуем обучить LLM с нуля на статьях Хабра, посмотреть хватит ли там материала, чтобы модель хотя бы смогла связать пару слов.

·Технологии

Квантование ломает вызов инструментов не так, как показывает BFCL: проверил на MCP-серверах

Как на самом деле квантование ломает вызов инструментов? Собрал бенчмарк QuantMCP, протестировав модели на 4 ГБ VRAM не на синтетике, а на реальных схемах MCP-серверов. Главный инсайт: популярные бенчмарки вроде BFCL систематически врут - корреляция их оценок с реальным падением качества оказалась отрицательной (-0.755). На живых схемах модели ведут себя иначе: Llama-3.2-1B начинает возвращать саму JSON-схему вместо вызова или галлюцинирует имена инструментов, а Qwen3-0.6B выдумывает несуществую

·Технологии

От текста к смыслу: Embeddings, GPT и многомерные векторы в конкурентном анализе мобильных приложений

Отзывы пользователей — один из самых ценных источников информации о продукте, при этом часто клиенты описывают одну и ту же тему или проблему десятками разных слов. Раньше работать с фидбэком было долго и ресурсоемко, но с появлением Embeddings и LLM это изменилось.

·Технологии

Дискуссия «Дивный новый SDLC: с какой реальностью мы столкнулись, «ускорив» разработку»

Год назад IT-индустрия начала массово внедрять AI-кодинг-ассистентов. За это время разработчики успели их полюбить, возненавидеть и сделать частью ежедневной рутины. Но что изменилось на самом деле? Растет ли эффективность, нужно ли заставлять программистов пользоваться ИИ и кто теперь пишет код, а кто его только ревьюит? Хайлайты с технической дискуссии Conversations в нашем материале! В главных ролях: ВТБ, Т-Банк, Dodo Engineering и S7 TechLab.

·Технологии

Детектор был прав, разметка врала: как мы искали слепую зону LLM-судей и нашли ошибки в эталоне

Мы собрали training‑free детектор галлюцинаций из шести готовых языковых моделей, получили хорошие метрики и наткнулись на красивую загадку: группу примеров, которые все судьи единогласно считали корректными, хотя эталонная разметка помечала их как галлюцинации. На первый взгляд это выглядело как универсальная слепая зона LLM‑as‑judge — переносимый и потенциально важный результат. Однако собственная процедура проверки показала обратное: большей части этих меток не удалось пройти сверку с первоис

·Технологии

Топ вопросов с NLP собеседований: обучение LLM, prompt-engineering и alignment

На NLP/LLM собеседованиях часто проверяют не только знание архитектуры Transformer, но и понимание полного жизненного цикла современной LLM: как модель предобучается, почему обычная GPT-модель ещё не является удобным ассистентом, зачем нужен instruction tuning, как работает RLHF и что такое alignment, какие у него есть подводные камни. В этой статье - чеклист по GPT-like моделям, prompt engineering, этапам обучения LLM и alignment. Это не полноценная лекция с нуля, а тренажёр перед техническим и

·Технологии

Как я разработал легковесный Guardrails для русского языка

В этой статье расскажу о том как я воплотил в реальность свою идею разработать легковесный prodaction guardrails. Расскажу что такое Guardrails, далее поделюсь основными компонентами lite-guardrails, его архитектурой, этапами разработки, настройкой observability, а также созданием документации по проекту. 🔥 Начинаем 🔥