Warning: Undefined array key 0 in /var/www/tgoop/function.php on line 65

Warning: Trying to access array offset on value of type null in /var/www/tgoop/function.php on line 65
- Telegram Web
Telegram Web
😵‍💫 Как правильно выбрать LLM для использования в агентских системах

Модели могут выдумывать факты, ссылаться на несуществующие источники и уверенно врать. Особенно часто это происходит при работе с редкими языками или специфическими тематиками.

Поэтому на первом занятии курса «AI-агенты для DS-специалистов» разберем, как с этим бороться. И это только первый из пяти уроков!

🔍 Выбор правильной модели
Не все LLM одинаково полезны. Обсудим квантизованные модели, instruct-версии и мультилингвальные решения. Узнаем, где больше галлюцинаций — в базовых моделях или после дообучения.

💰 Токенизация и стоимость
Разные языки «съедают» разное количество токенов. Покажем, как это влияет на цену API и почему русский текст может стоить дороже английского.

⚡️ Температура и Guardrails
Настройка temperature помогает контролировать креативность модели. А системы Guardrails — отсекать неподходящие ответы еще до генерации.

🧠 Память vs контекст
Казалось бы, зачем RAG, если есть модели с контекстом более 10М токенов? Но не все токены равнозначны. Разберем, когда внешние источники все еще нужны.

В конце создадим простых агентов на LangChain с подключением к внешним источникам и инструментам поиска — и у вас уже будет кейс по созданию собственного AI-агента.

👉 Присоединяйтесь к курсу — приятная цена действует до 14 июня!
🆎 Что делать, если классическая схема A/B-эксперимента не работает

В карточках собрали основные моменты, которые помогут избежать искажений метрик, если классическая схема A/B-теста не работает из-за зависимости поведения пользователей.

Еще больше советов по альтернативам A/B-тестов — в нашей статье: https://proglib.io/sh/lNqAnLfe9J
🥴 Средний разработчик меняет работу каждые 1,5 года

И это не потому, что мы такие непостоянные. Просто рынок показывает свое истинное лицо быстрее, чем успевают напечатать визитки.

Поэтому мы собираем инсайды от тех, кто находится в окопах digital-трансформации каждый день. От джуниоров, которые только въезжают в профессию, до сеньоров, повидавших всякого.

😳 О чем говорим откровенно:
— Job-hopping и что за этим стоит
— Red flags, которые мгновенно убивают мотивацию
— Реальные источники вакансий (не те, что рекламируют)
— Боль от общения с рекрутерами
— Сколько этапов отбора — норма, а сколько — издевательство

Когда мы объединим опыт сотен IT-специалистов, получится настоящая карта того, как устроена индустрия. Не по версии HR-отделов, а по версии тех, кто пишет код, тестирует продукты и двигает технологии вперед.

🚀 Участвовать в исследовании → https://clc.to/9aaXVg
📰 Что произошло за неделю

Собрали главные события и контент минувших уходящей недели:

👋 Вышла СУБД SQLite 3.50.

👉 Что делать, если классическая схема A/B-эксперимента не работает.

🎉 Вышел веб-сервер Angie 1.9.1, созданный бывшей командой Nginx.

👨🏻‍💻 Прогрессивный JSON — что это такое и с чем едят.

🌐 drawDB — инструмент для проектирования баз данных.

💀 Кто убил Stack Overflow?

🐳 DeepSeek R1 подозревают в обучении на Google Gemini.

🐸 Библиотека программиста #свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вакансии «Библиотеки программиста»

Привет! Мы ищем контент-менеджеров, которые будут вести наши телеграм-каналы о разработке.

👾 Требования:
— знать принципы залетающего контента
— разбираться в темах, связанных с разработкой

Большим плюсом будет навык программирования на каких-либо языках.

Условия:
— удаленка
— частичная занятость
— сдельная оплата в зависимости от количества задач

🔥 Оставляйте отклик, и мы свяжемся с вами: https://forms.gle/o4BZnsQ526JoqsCq9
🧠 Исследователи Apple выяснили, что «думающие» нейросети на самом деле не думают

В статье под названием «Иллюзия мышления», исследуются особенности «рассуждающих» моделей, таких как OpenAI o1/o3, DeepSeek-R1, Claude 3.7 Sonnet Thinking и Gemini Thinking.

Основной вывод работы — эти модели не думают, а лишь используют паттерны из обучающих данных. Несмотря на наличие механизмов саморефлексии, нейросети не способны развивать обобщенные способности к рассуждению за пределами заранее заданных сложностей.

Шум, в основном, вокруг того, что Apple тут никому глаза не открыла. Но есть и имиджевая сторона: выход такой работы воспринимается как попытка принизить ценность LLM от лидеров индустрии, в то время как у самой Apple дела с этим направлением очень плохи.

Вывод из работы: если запрос к нейросети простой, лучше не включать режим «мышления», чтобы получить ответ быстрее и точнее.

🐸 Библиотека программиста #свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😱 Великое возвращение в офисы снова откладывается?

Многие генеральные директора мечтают повозвращать сотрудников в офисы и публично готовятся к очередному этапу этого непростого процесса.

Однако, согласно новому опросу, в частных беседах руководители признают, что удаленная работа будет лишь набирать популярность. И в этом есть смысл: такой формат нравится сотрудникам, технологии постоянно совершенствуются, и — по крайней мере, в случае гибридной занятости — производительность, похоже, не страдает.

Удалёнка по восприятию сотрудников равна прибавке к зарплате на 8% и помогает снизить текучку на треть. Новые стартапы изначально выстраивают процессы под гибкие форматы. А в США, где выше уровень управленческих практик и у многих есть возможность работать из дома в комфортных условиях, эта модель особенно хорошо приживается.

А вы как работаете: из офиса, гибридно или полностью удалённо? Что для вас комфортнее?

🐸 Библиотека программиста #междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎮 Использование Pinia для централизованного управления состоянием

Проблема: необходимо централизованно управлять состоянием данных в приложении, чтобы компоненты могли обмениваться информацией без излишних зависимостей.

Решение: в книге «Building Real-World Web Applications with Vue.js 3» автор демонстрирует, как использовать Pinia — хранилище состояния для Vue.js, для централизованного управления данными между компонентами.

Пример кода:
// store/userStore.ts
import { defineStore } from 'pinia';

export const useUserStore = defineStore('user', {
state: () => ({
name: '',
email: '',
}),
actions: {
setUserData(name: string, email: string) {
this.name = name;
this.email = email;
},
},
});


Преимущества:


— Удобное централизованное хранение данных.
— Уменьшение зависимости между компонентами.
— Простота в поддержке и масштабировании приложений.

➡️ Больше полезных книг — в нашем канале @progbook
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😡 А вас тоже бесят облачные сервисы?

Согласитесь, статус отношений с облаками — все сложно. Но что, если можно изменить правила игры?

Мы готовим нечто особенное в мире облачных технологий, но сначала хотим услышать правду от тех, кто реально работает с облаками каждый день.

Что мы хотим узнать:
— Для чего вы реально используете облако?
— Чего катастрофически не хватает прямо сейчас?
— Что бесит больше всего? (можно материться)
— Как выбираете провайдера — по цене или по любви?
— и тому подобное

По результатам опроса мы подготовим исследование без маркетингового мусора и вы узнаете, как обстоят дела у коллег.

️Время на опрос: меньше, чем на кофе-брейк. Жмите → https://clc.to/nboYDA
💻🛠️🚀 Оптимизируй фронтенд: 24 проверенных способа

Производительность фронтенда напрямую влияет на впечатление от вашего проекта: даже самый крутой дизайн и интересный контент не удержат пользователя, если страница тормозит или беспощадно грузит браузер. В этом материале мы разберем проверенные подходы, которые помогут приложению летать на любых устройствах.

➡️ Вы узнаете о технических деталях работы браузера, научитесь избегать ошибок, замедляющих отрисовку интерфейса, и поймете, когда стоит применять те или иные подходы для достижения плавной и быстрой работы веб-приложения.

🐸 Библиотека программиста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ChatGPT o3-Pro: самая мощная и дорогая модель от OpenAI

OpenAI начала поэтапный раскат новой флагманской модели — ChatGPT o3-Pro. Как и o1-Pro, она доступна только подписчикам ChatGPT Pro за $200 в месяц. Цены в API — $80 за миллион входящих токенов и $20 за миллион исходящих, что делает её самой дорогой в линейке.

На данный момент доступны только официальные бенчмарки OpenAI, которые показывают превосходство над моделями o3 и o1-Pro. Сравнение с конкурентами в бенчмарки OpenAI традиционно не включили.

Также стоит отметить еще одну новость от OpenAI: компания понизила цену на «обычную» o3 в API на 80% — до 8 долларов за миллион исходящих токенов и 2 долларов за миллион входящих. Это дешевле, чем цена ChatGPT 4o в API.

🐸 Библиотека программиста #свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😎 Пока все говорят об AI — мы учим строить системы, которые работают за вас

Что отличает топового дата-сайентиста от новичка? Умение не просто обучать модели, а создавать системы, которые принимают решения автономно. AI-агенты — это следующий уровень в DS, и мы запускаем курс по их разработке!

⚡️Если вы давно думали о прокачке скиллов или повышении грейда — сейчас самое время, потому что цена на курс вырастет уже 14 июня.

Спикер нашего нового курса — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС. Его посты в канале @datarascals бьют в актуальные проблемы дата-спецов:

— Как за неделю окупить годовую зарплату одним COALESCE и получить свой quick win
— Разбор катастрофы с Precision@K или почему ваши метрики врут
— Комплексный гайд по антифроду

Поэтому на курсе «AI-агенты для DS» мы научим вас строить системы, которые не просто работают в демо, а выдерживают нагрузку реального бизнеса.

До повышения цены осталось 3 дня — забронируйте место сейчас
Что такое алгоритмы и какими они бывают

Алгоритм — это действия, которые позволяют решить задачу. При этом они должны быть последовательными, то есть выполняться в определённом порядке, чтобы получить нужный результат.

🎯 Для чего нужны алгоритмы и кто их использует:

Алгоритмы нужны для того, чтобы решать задачи, получать предсказуемый результат и выявлять ошибки в работе, если результат оказался неожиданным.

Примеры применения:

Программисты — структурируют логику программ.
Data Scientists — анализируют данные и делают прогнозы.
DevOps-инженеры — автоматизируют процессы развертывания и доставки ПО.
Тестировщики — создают алгоритмы для поиска ошибок.
Менеджеры проектов — следуют методологиям (Scrum, Agile) как алгоритмам работы.
Продажники — используют скрипты и воронки как алгоритмы общения с клиентами.

🧬 Основные свойства алгоритмов:

Конечность — должен завершаться.
Предсказуемость — одинаковые входные данные → одинаковый результат.
Дискретность — делится на отдельные шаги.
Понятность — должен быть понятен исполнителю.
Определённость — шаги не допускают двусмысленного толкования.

🧩 Виды алгоритмов:

1. Линейный
Последовательные действия.
Пример: расчёт площади трапеции.

2. Ветвящийся (разветвлённый)
Действия зависят от условий (if/else).
Пример: поведение пешехода в разных странах.

3. Циклический
Повторяющиеся действия до выполнения условия (while, for).
Пример: поиск значения в списке.

4. Рекурсивный
Алгоритм вызывает сам себя.
Пример: проверка палиндрома.

🐸 Библиотека программиста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📚 Основы алгоритмов на одной шпаргалке

Хочешь разобраться, чем массив отличается от хеш-таблицы? Этот шпаргалка — для тебя.

✍️ 9 ключевых структур данных:
🟢 Массив
🟢 Стек
🟢 Очередь и дек
🟢 Хеш-таблица
🟢 Связанный список
🟢 Двоичное дерево поиска
🟢 Граф

✔️ Для каждой:
🟢 Простое объяснение
🟢 Примеры
🟢 Основные задачи и особенности

🐸 Библиотека программиста #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2025/06/12 09:37:11
Back to Top
HTML Embed Code: