Дискуссии об ИИ и больших языковых моделях (LLM) в разработке часто скатываются в бинарные споры: «замена», «выживание», «деградация». LLM — не против нас, а с нами. Не угроза, а помощь в рутине. Не замена, а инструмент. При умелом использовании ИИ…
Набор для экспериментов Магические кристаллы малый — это химическая лаборатория для выращивания кристаллов в домашних условиях. Состав набора: порошок для выращивания кристаллов затравочные кристаллы контейнер для выращивания кристаллов палочка для размешивания каменное основание для выращивания кристаллов перчатки инструкция Наборы для выращивания кристаллов — это проведения химических экспериментов дома, с помощью которого знакомиться с действием химических Continue reading →
Проблемы качества базы данных LLM[1] и необучаемости LLM в силу ограничения размеров контекстного окна сводятся к одной проблеме никак с LLM не связанной – оценке доверия к публикациям и их авторам вообще. Вторая проблема – LLM не умеет решать простые логические задачи легко решаемые
Статья посвящена практической реализации агента с изолированной средой исполнения кода. Рассказываю как устроен агент, который пишет и исполняет код в Docker песочнице.Это вторая часть серии про LLM Sandbox. В первой части мы разобрали риски исполнения кода от LLM, ограничения песочницы, способы изоляции (Docker, Wasm, gVisor, microVM) и минимальную архитектуру агент+песочница.Код реализации агента, skills, полные логи и артефакты примера — в открытом GitHub-репозитории. Читать далее