Fine-tuning или RAG: что выбрать, когда модель ошибается
Retrieval меняет контекст, fine-tuning — веса. Разбираем, как понять, что сломано, и почему это вопрос диагностики, а не цены.
Retrieval меняет контекст, fine-tuning — веса. Разбираем, как понять, что сломано, и почему это вопрос диагностики, а не цены.
Дообучение — самый переоценённый приём в работе с языковыми моделями, и один из самых полезных, когда применяется по делу. Разбираем весь путь: от решения «а нужно ли» до выкладки в продакшен.
Самые ценные процессы — худшие кандидаты для старта. Рабочая рубрика: измеримость, готовность данных, цена ошибки, радиус изменений и ценность, с конкретными весами.
Формула 2 × параметры × токены позволяет прикинуть стоимость генерации ещё до запуска модели. Разбираем, как она работает, где ошибается и почему не предсказывает скорость.
Объем публикаций по машинному обучению превышает возможности чтения даже у исследователей. Но есть система, которая позволяет за два часа в неделю оставаться в курсе важного.
Суммарный spend растёт вместе с успехом и ничего не объясняет. Правильная метрика — cost per активного пользователя, а общий бюджет выводится из неё. Разбираем, как построить такой прогноз и почему он ломается.
Прогнозы по ИИ не сбываются с завидной регулярностью. Это не случайность: методология прогнозирования даёт сбой в ключевых местах, а оптимисты и скептики ошибаются по-своему.
Разбираем, где генерация изображений реально экономит бюджет, как сохранить единый стиль карточки и что всё ещё лучше снимать камерой.
iOS 17 — не просто обновление интерфейса, а система с искусственным интеллектом внутри. Разбираем, что это меняет для пользователя и чем пользоваться в первую очередь.
Агент выбрал нишу, собрал лендинг, упёрся в лимиты почты, капчи и shadow-ban и пока не заработал ни доллара. Разбираем, что это говорит о будущем автономных агентов.
Разбираем главные сигналы второго квартала 2026: какие модели реально используют в Африке, почему WhatsApp стал главным каналом и какие языки уже доросли до продакшена.
Воспроизводимый бенчмарк на Oxlo.ai: от синтетического инцидент-репорта до автоматической оценки джадж-моделью.
Пока корпорации хвастаются моделями, 99,5% компаний не знают, с чего начать. Разбираемся, как соединить уже имеющиеся инструменты.
Разбираем цифры из популярного гайда: что обещают, где расходятся расчёты и когда перевод на свою инфраструктуру действительно окупается.
Просто дать LLM доступ к API недостаточно. В реальном продакшене агент без инженерной обвязки превращается в машину для удаления namespace. Разбираем математику, архитектуру и безопасность.
Разбор спецификации ATC/1.0: из чего состоит карточка доверия для ИИ-агентов, как она проверяется и почему стандарт важнее споров о приоритете.
Вместо тяжёлой инфраструктуры для хранения контекста разговора можно взять обычный Git и Markdown. Разбираем, почему это работает и когда такой подход уместен.
Плагин codex-bridge подключает генерацию изображений и механические задачи к Claude Code через Codex CLI, используя уже оплаченную подписку ChatGPT. Разбираем, как это работает, какие у него ограничения и кому он действительно нужен.
Сравниваем два ИИ-инструмента, которые решают разные задачи. Помогаем понять, какой из них достоин ваших денег, а какой можно пропустить.
OpenAI вкладывает $1,5 млрд в кампус дата-центра в округе Эффингем, Джорджия. Разбираем, почему выбор пал на сельский округ и как это влияет на надёжность AI-сервисов.
Нет аккаунта? Зарегистрироваться
Уже есть аккаунт? Войти