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
Серия: redb ecosystem (анонс, разбор позже)В 3.1.0 у redb.Route вышло два новых транспорта: redb.Route.Llm (24-й) и redb.Route.Exec (25-й). LLM теперь — обычный endpoint наравне с Kafka, RabbitMQ и HTTP: вызов модели — это шаг .To("llm://claude"), инструмент агента — это маршрут с .AsLlmTool("shell"), периодический агент…
Привет, Habr! Меня зовут Алексей Рудак, и я основатель компании Lingvanex — компании, которая уже 7 лет делает решения для машинного перевода и распознавания речи.В этой статье я бы хотел рассказать про наш инструмент для тренировки языковых моделей, который шесть лет назад родился из…
Почему HH не автоматизирует поиск работы и как мы построили на этом стартапПоиск работы в IT до сих пор напоминает ручной труд на конвейере: сотни однотипных действий, копипаст, бесконечные отклики. При этом в 2025 году уже очевидно, что часть задач можно автоматизировать. Но крупнейший игрок на рынке - HeadHunter - до сих пор этого не сделал. Из этой “проблемы” мы решили сделать стартап. Читать далее