Почему нейросети до сих пор ошибаются с пальцами.
Качество генерации рук нейросетями постепенно улучшается, но проблема с точностью анатомии всё ещё остаётся. Модели часто не умеют правильно «считать» пальцы.
LangChain и LangGraph
Разработка с использованием больших языковых моделей (LLM) начинается с простого цикла «запрос-ответ». Но как только задача выходит за рамки чат-бота и требует от модели реальных действий — интеграции внешних инструментов (tools), работы с базами данных…
Практическое руководство по созданию ИИ-агентов с LangGraph и MCP
Эта статья — практическое руководство для разработчиков по созданию автономных ИИ-агентов на Python. Мы не будем повторять теорию о том, что такое LangChain и LangGraph. Вместо этого мы сосредоточимся на коде, архитектуре и решении реальных…
any-agent + Tavily для создания умных поисковых агентов
В современном мире ИИ-агентов одной из главных проблем является доступ к актуальной информации. Большинство языковых моделей обучены на данных с определенной датой среза и не могут предоставить информацию о последних событиях, текущих ценах или новостях.…
Конец гигантомании в ИИ? Почему будущее за «маленькими» нейросетями
Мы привыкли думать, что в мире искусственного интеллекта размер имеет значение. Гигантские языковые модели (LLM), такие как те, что лежат в основе ChatGPT, поражают воображение своей способностью писать стихи, генерировать код и вести философские беседы.…
Персонализация LLM: промпты, тонкая настройка моделей, примеры кода.
Персонализация LLM достигается разными способами: от продуманных промптов и управления контекстом до тонкой настройки на собственных данных. Fine-tuning позволяет закрепить стиль, терминологию и формат ответов, а также повысить точность в специализированных задачах. Но этот инструмент…