Команда разработки может работать много и активно, но продукт все равно будет выходить медленно. Рассказываю на своем опыте, какие изменения в процессах помогли почти вдвое сократить срок выхода задач в продакшен и сделать релизы предсказуемыми. Читать далее
Исследователи из NVIDIA, MIT и NTU поручили одному ИИ-агенту улучшать harness другого, кодинг-ассистента на базе открытого Pi. Агент перебрал 152 идеи, и 4 из них сократили расход токенов почти вдвое при той же модели. Счёт за API упал на треть, средний балл на EdgeBench снизился на 6 %. Разбираем, что такое harness, какие приёмы сработали и где у результатов слабые места. Какие 4 приёма сработали
Как мы воскресили русский NLP и сократили потребление памяти на 90%Форкнули четыре ключевых библиотеки русского NLP (pymorphy, razdel, slovnet, natasha), которые не обновлялись годами. Сократили потребление памяти на 90%, ускорили загрузку в 30 раз, повысили точность токенизации с 70% до 95%. Всё…
Неважно, сколько раз ты упал. Важно — сколько раз ты поднялся. © Мой домашний сервер Вы не ослышались. Речь не о том, что упавший продакшен — это хорошо. Это плохо. Но продакшен иногда падает, надо это признать. Этого надо не допускать, но к этому надо быть готовым. Каждое падение,