🤖 Зачем вызывать большую LLM, если агенту нужно просто выбрать «да» или «нет»? Phocinae-Largha-150M-v1: модель на 144,3 млн параметров для локальных решений без генерации текста. За один проход она отвечает «да/нет», выбирает вариант или выставляет оценку от 2 до 10. Вместе с ответом возвращает уверенность: сомнительные случаи можно передавать большой модели. ⚡ По данным авторов: • Веса FP16 заним…

Хватит переписывать промпты: что такое harness engineering Почему ИИ-агенты ломаются даже на топовых моделях, из каких трёх слоёв состоит надёжная система и как за пять минут собрать обвязку для Claude Code и Cursor. Знакомая ситуация: агент выдал сломанный результат, и рука сама тянется переписать промпт. Потом в ход идёт другая модель, потом тариф с окном контекста побольше. А модель всё так же …

ChatGPT PRO - полный курс на русском Практический курс по ChatGPT: от первого промпта до агентов, Custom GPTs, Deep Research, проектов, коннекторов и Codex. Схемы, готовые промпты, рецепты задач, антипаттерны и чек-листы - всё в одном README. https://github.com/justxor/ChatGPT_ru/

Свежие данные из интернета для ИИ-агента - одним вызовом API Чтобы ИИ-ассистент отвечал с учётом актуальной информации, недостаточно найти ссылки. Нужно загрузить страницы, очистить HTML, разбить текст и выбрать фрагменты, которые помогут ответить на вопрос. Smart Snippets в Yandex Search API берут эту подготовку на себя. На входе - поисковый запрос, на выходе - подходящие выдержки из найденных ст…

Яндекс открыл YTsaurus Flow: 100+ ГБ/с в реальном времени без потерь и дублей Технология обрабатывает клики, показы, лайки и заказы по мере поступления. Обычно их сначала накапливают, и задержка может составлять часы. YTsaurus Flow обрабатывает их по мере поступления и учитывает каждое ровно один раз, даже при сбоях: exactly-once работает по умолчанию. И это уже работает в проде: в Яндекс Рекламе …