Интеграция больших языковых моделей (LLM) в процессы промышленной автоматизации долгое время упиралась в серьезное ограничение: базовые ИИ-модели предлагают лишь обобщенные фрагменты кода, которые инженеру приходится вручную адаптировать под архитектуру конкретного проекта. Этот процесс сопряжен с риском галлюцинаций, не учитывает реальную топологию сети и часто сводит на нет всю экономию…
Предисловие Эта статья попалась мне на глаза на Reddit. И заинтересовала она по двум причинам. Во-первых, автор задаёт нестандартные вопросы об ИИ. Когда вокруг только бенчмарки и нытье по поводу того, что ИИ лишит всех работы, он смотрит внутрь ИИ каким-то свежим, незаезженным взглядом. Например, один из его вопросов: если мы учим модель на человеческих текстах, со всеми их страстями, то почему…
Что именно LLM делают не так , опытные разработчики прекрасно знают. А вот вкатуны, как правило, и не подозревают — именно в силу своей неопытности. Я решил поэкспериментировать с LLM в той ипостаси, в которой у меня недостаточно собственных компетенций для того, чтобы достигнуть желаемого результата — однако в силу того, что в детстве меня укусил программист, и теперь я с этим живу, вполне…
Если вы хоть раз гуглили "как улучшить ответы Claude" - вы точно видели посты про "секретные команды". /ghost, L99, BEASTMODE, /godmode - звучит как читы из игры. Часть из них полная чушь. Но часть реально меняет то как модель отвечает. Сегодня проверяем на практике. Читать далее
Китайские модели дешевле западных в разы, и регулярно всплывает вопрос: можно ли просто пересесть на Qwen и не платить за Claude с GPT? Я взял одну реальную задачу — разбор pprof-профиля Go-сервиса с фиксами по файлам — и прогнал её через три модели сразу: Codex (GPT-5.5), Claude Opus 4.8 и Qwen 3.7 Max. Свёл качество (по 10 критериям) с реальной ценой за токены и разбираю, где Qwen работает…
