Когда говорят про RAG, его часто описывают как простой способ улучшить LLM‑систему: добавить поиск по внешним данным, найти релевантный контекст, передать его модели и получить более точный ответ.На уровне идеи это действительно выглядит логично.Но в реальной…
Боль бизнеса очевидна – по максимуму избавиться от рутины и механических действий, чтобы можно было сконцентрировать усилия на основном продукте и конечной ценности.Но рутины очень много: документы, коммуникации, задачи, сроки, база знаний, финансы, корпоративное обучение,…
В своих прошлых статьях «Три пути к 4K» и «Нейросетевой апскейлинг дома» я рассказывал о выборе софта, базовых принципах нейросетевого апскейлинга и реставрации исходников уровня DVD и VHS. Но время идёт, навыки растут, и вот от простого (кусок дерева -> игрушка) мы переходим к…
Привычная многим картина, когда бизнес «с полей» запрашивает дополнительную аналитику, менеджер идет выбивать ресурсы команды под задачу, аналитик вручную «перемалывает» данные и собирает обновленные дашборды…проходят недели, бюрократические жернова перемалывают прибыль,…
У него не было бюджета огромной корпорации. У него даже не было специального образования. Но тем не менее, этот советский робо-Кулибин сумел создать автономного домашнего робота, который на ура справлялся со своими не всегда простыми задачами. Читать далее
Рассказываю, как написал кроссплатформенную .NET-библиотеку для глобального перехвата клавиатуры и мыши. Под капотом: WH_KEYBOARD_LL на Windows, CGEventTap на macOS и polling через XQueryKeymap на Linux. Один интерфейс, три реализации, ноль внешних зависимостей. Читать далее
Привет. В предыдущих статьях этого цикла мы разбирали, как Kubernetes-объекты читаются (первая — informer и кэш в controller-runtime) и записываются (вторая — Server-Side Apply, patch’и, managedFields). Сегодня — про их жизненный цикл.Между kubectl apply и появлением объекта в etcd проходит целая цепочка: admission chain,…
Как-то так получилось, что я NLP-инженер, который закончил Московский государственный лингвистический университет. Мне нравится ковыряться в коде и мозгах нейросетей, при этом я стараюсь не забывать, на каком фундаменте выросла трендовая ныне область под названием Natural Language…
Представьте, что у вас есть многослойный пайплайн обработки данных.Ширина слоя — 5000 узлов. Количество слоёв — 60. Общее число узлов — 300 000.Каждую секунду приходит 10 новых событий (изменений на входе). Наивный подход — пересчитать всё с нуля — будет перебирать все 300 000 узлов на каждое обновление. При 10 обновлениях в секунду это 3 млн вычислений узлов в секунду. А если ширина слоя 100 000 и слоёв 100? Получаем 10 млн узлов на пересчёт. Компьютер не справляется. Читать далее
Финансовые системы предъявляют жёсткие требования к производительности.Риск-департамент запрашивает переоценку портфеля из 200 000 опционов. Маржинальная система требует пересчитать все позиции клиентов после сильного движения рынка. Алгоритмический трейдер хочет оценить Greeks