КОРОТКО / ПО ДЕЛУ / НА ПОЛЯХ
Наблюдения о разработке, управлении и технологиях. Иногда для важной мысли достаточно нескольких строк.
PPMem использует плоские примитивы как компактную 3D-память, обеспечивая метрическую геометрию и согласованность при смене ракурса. Объём памяти — всего 5 МБ на сцену, что в 1000 раз меньше, чем у точечных облаков. Подробнее…
На примере проекта на Coveo описана система сессионных рекомендаций: граф товаров, векторы описаний и изображений, ранжирование LightGBM. Включает обработку пропусков, квоты источников и парное обучение. Код открыт. Подробнее…
Автор использует AI-агентов в Jira для выполнения oneshot-задач: фронт, бэк и аналитик. Агенты не заменяют людей, но автоматизируют часть рутинных задач. Финальное решение и ревью остаются за человеком. Подробнее…
Три запроса по 40 единиц прошли проверку, хотя итог — 120. Проблема в том, что проверка была локальной, а не совокупной. Нужно резервировать лимит атомарно до действия. Подробнее…
Используйте ComfyUI в роли API с api2app: настройте прокси, отправляйте workflow через POST, отслеживайте статус и получайте изображения. Без кода — быстро и гибко. Подробнее…
Новый метод дистилляции использует согласованность ранних и поздних сдвигов политики учителя для улучшения передачи знаний. Повышает точность в коде и математике при низких накладных расходах. Подробнее…
AI-агент может быть умным, но не всегда должен действовать сам. Важно разделять действия по риску: от совета до отправки денег. Используйте карту автономии — четыре режима, где каждый шаг проверяется на безопасность, обратимость и контроль. Подробнее…
Автор разделяет понятия: 200 тыс. файлов — это память, а мозг — когда к ним подключены агенты. Использует RAG, e5-base, cross-encoder и дистилляцию для эффективного поиска. Важно включать в данные диалоги с ИИ и код-сессии. Подробнее…
Общие показатели ML-модели могут маскировать провал на редких сегментах. Проверка на срезах — ключ к безопасному релизу. Важно учитывать FN и FP в разных группах данных. Подробнее…
Gemini 4 Argon начинает 9 из 10 текстов с фразы «Вот готовый вариант…». Это типичная привычка, которая может помочь распознать ИИ-генерацию. Важно учитывать такие маркеры при редактировании и аудите контента. Подробнее…
Сервис, позволяющий задавать вопросы на русском и получать аналитические ответы без SQL, вырос из хакатона в ЮMoney. Ответы — таблицы, графики, Excel. Позволяет маркетологам и продактам получать данные мгновенно. Подробнее…
Research First Builder — скилл для ИИ-агента, который структурирует разработку: изучение аналогов, обоснование решений, планирование, код и проверки. Пример — выбор SQLite для менеджера закладок с анализом поведения при повторном сохранении и перезапуске. Подробнее…
В агентах с инструментами выбор функции и сборка аргументов — разные задачи. ELM показал 88,3% успеха в отказе от неподходящих инструментов, но уступает в сборке вызовов. Разделение этих этапов критично для надёжности. Подробнее…
MaLoW внутренне интегрирует историю видео в веса LoRA через гиперсеть, устраняя конкуренцию за контекст. Повышает точность и снижает задержку в потоковой обработке. Подробнее…
SpecAgent использует малую модель для чертежа шагов, а большую — для проверки. Это снижает задержку и память, сохраняя качество. Подходит для автоматизации и edge-вычислений. Подробнее…
SCOPE использует RL с учётом семантических блоков для улучшения промптов в T2I-генерации. Повышает качество без дополнительных рендеров. Улучшает результаты на 7–9% по сравнению с GRPO. Подробнее…
Speculative Forcing позволяет пропускать лишние шаги денизации, принимая токены на ранних этапах, если они уже близки к финальному результату. Это ускоряет генерацию без потери качества. Подробнее…
Автор предлагает переставлять финальную часть диалога ближе к началу, а начальную заменять суммаризацией. Это помогает сохранить смысл при сжатии контекста без потери ключевой информации. Подход основан на избыточности KV-кеша и устойчивости латентных представлений. Подробнее…
Эксперимент с 3236 прогонами показал, что топовые модели не теряют точность даже при 100 инструментах. Ошибки появляются только на дешёвых моделях. Клиенты не передают схемы в промпт — модель сама выбирает описания по названию. Подробнее…
Четыре способа повторного запуска ИИ-агентов: сохранённый промпт, скиллы, граф шагов и код с кэшем. Каждый метод влияет на эффективность, воспроизводимость и устойчивость к сбоям. Подробный разбор для разработчиков. Подробнее…
