Как приручить LLM
Пробовали сделать цифрового сотрудника на LLM? У вас получилось? Долго старались? Насколько он качественный? Сколько он стоит в обслуживании? Очень много вопросов возникает к технологии ведения диалогов нейросетями.
Пробовали сделать цифрового сотрудника на LLM? У вас получилось? Долго старались? Насколько он качественный? Сколько он стоит в обслуживании? Очень много вопросов возникает к технологии ведения диалогов нейросетями.
Кейс CTO AlpinaGPT Сергея Андриянова: как из боли с код-ревью в аутсорс-команде вырос продукт Evolver, и почему мы сознательно отказались от автономных агентов в проде. В конце мая мы собирали внутреннюю мастер-встречу по AI-трансформации, и один из докладов оказался настолько содержательным, что я не могу удержаться и не пересказать его. Выступал Сергей Андриянов — наш […]
Предыстория Давеча я обсуждал в агентской сессии, почему старая задача перестала находиться после переименования проекта. Ситуация выглядела достаточно простой: у задачи был стабильный идентификатор, проект когда‑то назывался иначе, а текущий механизм поиска, судя по всему, продолжал учитывать не только идентификатор задачи, но и имя проекта, которое давно изменилось. Агент быстро подтвердил проблему, нашёл место, где точечный поиск всё ещё зависел от имени проекта, сформулировал […]
Новости об ИИ в 2026 году снова выглядят как гонка моделей: кто выпустил более мощную версию, кто лучше пишет код, кто обогнал конкурентов в очередном бенчмарке. Но в случае Anthropic
Меня зовут Мария Филатова, я эксперт в области ИИ для бизнеса, предприниматель, сооснователь платформы внедрения AI-процессов в бизнес и автор медиа «вАЙТИ». В статье рассказала о том, чем внедрение ИИ отличается в теории и на практике, а также что стоит считать реальной выгодой от этого. На примерах показала, как оценивать ROI и чего ожидать реально.
Ранее я писал про утечку исходного кода Claude Code. 512 000 строк, KAIROS, упоминания нерелизнутых моделей Opus 4.7 и Sonnet 4.8. Так вот. В актуальном Claude Code уже есть Opus 4.7. Ровно как и было в leaked‑коде. Вместе с ней появился новый уровень /effort xhigh — это мы сегодня тоже разберём. В первой части
Когда одна и та же модель пишет код и проверяет его, она пропускает свои ошибки. Она «помнит», почему приняла именно это решение, и не ставит его под сомнение. Знакомо? Как вычитывать собственный текст: глаз замыливается, мозг подставляет правильный смысл туда, где его нет. В нормальной команде эта проблема решена давно: автор кода ≠ ревьюер. Два […]