Edge of Context
Поиск

[!NOTE] Автоматический перевод Эта статья была автоматически переведена с оригинальной английской версии.

Блог

Для более кратких руководств по принятию решений используйте Быстрые ответы. Архив ниже предназначен для статей полного формата.

Все статьи

  1. Инженерия моделей · ИИ-инфраструктура

    Квантизация моделей в 2026 году: от основ до внедрения в производство

    Практическое руководство по выбору способов квантования больших языковых моделей и моделей диффузии с учётом узких мест, аппаратного обеспечения, ядра времени выполнения, данных калибровки и проверок перед развертыванием.

  2. ИИ-агенты

    Память AI-агента: схемо-ориентированное типизированное состояние для долгосрочно работающих систем

    Почему производственные ИИ-агенты нуждаются в памяти, управляемой схемами и обеспечивающей временную действительность, привязку к источнику данных и структурированное решение конфликтов, вместо простого восстановления векторов текста.

  3. ИИ-агенты

    Оценка ИИ-агентов в производственной среде: от трейсов к наборам тестов

    Как оценивать производственных ИИ-агентов путем преобразования трейсов в версионированные наборы данных для тестирования регрессии, использования метрик траекторий, калиброванных экспертов и контрольных точек CI.

  4. ИИ-агенты

    Работа долгоживущих AI-агентов в 2026 году: сессии, песочницы, чекпоинты и инструменты управления

    Как запускать долгосрочно работающих ИИ-агентов в производственной среде с использованием сессий, хабов, песочниц, чекпоинтов, трейсов и паттернов развертывания, обеспечивающих чистую рекуперацию состояния.

  7. Поисковые и языковые системы

    Полное руководство по NER в 2026 году: кодировщики, большие языковые модели и трехуровневая архитектура производства

    В 2026 году при реализации NER необходимо выбирать между GLiNER, spaCy, моделями Transformer и методами извлечения информации с использованием LLM с учётом показателей задержки, точности и возможностей контроля структуры данных.

  8. ИИ-агенты

    Использование инструментов AI-агентов в 2026 году: MCP, CLI, навыки и выполнение кода

    Сравнение методов вызова инструментов в формате JSON, MCP, Skills, CLI и выполнения кода для ИИ-агентов с правилами проектирования ACI, а также ключевые компромиссы, характерные для промышленного использования.

  9. Инженерия моделей

    Руководство по инженерии LLM: 45 концепций для инференса, обучения, архитектуры и эксплуатации

    Справочник для практиков, содержащий 45 концепций инженерии больших языковых моделей для производственных систем, охватывающих этапы интерпретации, обучения, архитектуры, развертывания и эксплуатации.

  12. ИИ-агенты

    Архитектура памяти ИИ-агента в 2026 году: чекпоинты, векторные хранилища и память на основе файлов

    Как спроектировать память ИИ-агента с использованием чекпоинтов, PostgreSQL или Redis, векторных хранилищ, таких как Qdrant, а также файловой памяти для систем с длительной работой.

  13. Поисковые и языковые системы

    Стек технологий для ранжирования результатов поиска в 2026 году: BM25, эмбеддинги, кросс-энкодеры и переранжирование с использованием больших языковых моделей

    Как построить стек для ранжирования результатов поиска с использованием алгоритма BM25, плотных эмбеддингов, гибридного метода RRF, кросс-энкодера для переранжирования и метода переранжирования на основе LLM в рамках Amazon ESCI.

  14. ИИ-агенты

    Циклы рассуждения ИИ-агентов в 2026 году: ReAct против ReWOO против модели планирования и выполнения

    Сравнение подходов ReAct, ReWOO и Plan-and-Execute для ИИ-агентов. Примеры из LangGraph демонстрируют, в каких случаях каждый из этих подходов превосходит остальные с точки зрения затрат, задержек и структуры задачи.

  15. Инженерия моделей

    Гиперсоединения с ограничениями манифольда (mHC): объяснение метода глубокой шкалировки Residual в DeepSeek

    Технический обзор механизмов DeepSeek: гиперсоединений с ограничениями по манифольдам (mHC), масштабирования ширины остаточного потока, алгоритма маршрутизации Sinkhorn и обеспечения стабильности обучения.

  16. ИИ-агенты

    Enterprise RAG Challenge 3 (ECR3): Архитектуры успешных ИИ-агентов

    Победители конкурса Enterprise RAG Challenge 3: системы с несколькими агентами, эволюционное проектирование промптов, механизмы контроля, стратегии работы с контекстом и разработка автономных ИИ-агентов.

  17. Инженерия моделей

    Руководство по тонкой настройке LLM: LoRA, QLoRA, DoRA, Unsloth, Axolotl и развертывание

    Когда следует проводить тонкую настройку больших языковых моделей, когда использовать подходы RAG или инструктирование, а также как взаимосвязаны технологии LoRA, QLoRA, DoRA, Unsloth, Axolotl с наборами данных, методами оценки и процессом развертывания.

  18. ИИ-агенты · Инженерия моделей

    Логические рассуждения с использованием схем в vLLM: структурированные выходные данные с помощью xgrammar и Pydantic

    Как метод рассуждения с использованием схем применяет vLLM, xgrammar, схемы Pydantic и ограниченную декодировку для обеспечения структурированности и надежности выводов больших языковых моделей.

  20. ИИ-агенты

    Дизайн, ориентированный на домен, для ИИ-агентов: ограниченные контексты, инструменты и бизнес-правила

    Как дизайн, ориентированный на домен, помогает ИИ-агентам моделировать бизнес-правила с использованием универсального языка, ограниченных контекстов, сущностей, инструментов, хранилищ данных и механизмов оркестрации.

  21. ИИ-агенты

    Инжиниринг контекста для ИИ-агентов: окна контекста, память, инструменты и механизмы контроля

    Как проектировать инженерию контекста для ИИ-агентов: окна контекста, иерархия инструкций, извлечение информации, память, определения инструментов, ограничения и компрессия.

  22. ИИ-агенты · Инструменты разработчика

    Учебник по серверу MCP с использованием uv и FastMCP: создание сервера FeatureStoreLite

    Создайте собственный сервер MCP с использованием uv и FastMCP, предоставьте инструменты для хранения ML-характеристик, протестируйте их локально, а затем подключите сервер к Claude Desktop.

  25. Инженерия моделей · Инструменты разработчика

    Локальные LLM на macOS: Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX и Apple Silicon

    Сравнение локальных инструментов на основе LLM для macOS: Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX, а также аспекты выбора технологий Apple Silicon для приватной обработки данных с низкой задержкой.

  26. Инструменты разработчика

    Руководство по pyproject.toml: пакетизация Python, зависимости и настройка инструментов

    Как работает файл `pyproject.toml` в процессе пакетизации Python, настройке систем сборки, хранении метаданных проекта, указании зависимостей, определении точек входа для командной строки и конфигурации инструментов.

  28. ИИ-инфраструктура

    MLOps против LLMOps: инфраструктура для фундаментальных моделей и систем на основе больших языковых моделей

    Как изменились практики MLOps после появления фундаментальных моделей: обслуживание моделей, пайплайны RAG, векторные базы данных, тонкая настройка моделей, оценка качества, мониторинг и инфраструктура LLMOps.

  29. Инженерия моделей · ИИ-инфраструктура

    Масштабирование крупных языковых моделей: стратегии с использованием нескольких GPU и нескольких узлов, эффективно работающие на практике

    Как масштабировать крупные языковые модели на несколько GPU и узлов с использованием параллелизма данных, FSDP, тензорного параллелизма, параллелизма потоков и параллелизма контекста.