В данном блоге доступно 37 постов на разные темы
Классический ML: постановка задачи, метрики и валидация
Темы 11–16: bias–variance, метрики классификации и регрессии, ROC-AUC против PR-AUC, метрики ранжирования и кросс-валидация без утечек. Это самая опрашиваемая часть на РФ-собесах. Именно здесь режут кандидатов, которые «умеют звать LLM …
RAG: бот, который отвечает по вашим документам
«Хотим бота, который знает всё про нашу компанию и отвечает сотрудникам и клиентам» — самый частый запрос к ИИ-подрядчикам в 2026 году. Технология, которая это делает, называется RAG, и почти …
SaaS, коробка или своя разработка: как выбрать и посчитать TCO
«Взять готовое в облаке», «поставить коробку к себе» или «заказать разработку под нас» — три ответа на один вопрос, и цена ошибки здесь измеряется годами. Разбираем, чем эти варианты на …
TAO-цикл: как агент думает, действует и наблюдает
Что такое агент? Общепризнанного понятия «агента» к настоящему времени не сложилось. Но для практической разработки целесообразно опираться на определение, которое в 2023 году предложила Лилиан Вонг (экс-Vice President of Research …
Tools vs Skills: чем инструменты агента отличаются от навыков
Инструмент (Tool) — это механизм интеграции LLM с внешним миром. Технически инструменты реализуются в виде функций или методов классов и позволяют компенсировать врождённые ограничения языковых моделей. Основные ограничения LLM: Временные …
Язык, на котором говорят LLM: разбираем контракт OpenAI API
API-вызовы (OpenAI-совместимый формат): запрос и ответ При работе с LLM часто требуется знать верхнеуровневый формат «запрос-ответ», который обеспечивает полноценную коммуникацию между клиентом и LLM. Единого официального стандарта нет: каждый вендор …