Чтобы измерить, упоминает ли нейросеть бренд, нужна серия замеров: база реальных пользовательских формулировок, прогон по нескольким провайдерам с включённым и выключенным веб-поиском, повторы для устойчивой оценки. Разбираем методологию изнутри: из чего состоит один замер, как считать Brand…
Хабр
Попросила нейросеть объяснить слепоту летучих мышей и отказ Мережковского от Нобелевской премии. Модель начала сомневаться, даже если в начале уверенно спорила со мной. Разбираю, как мы закладываем ош...
Хабр
PocketDeploy запускает сайт и официальный Bluesky PDS внутри Android. Разбираю границы встроенного режима и Termux, HTTPS-шлюз, федерацию, резервную копию и известные проблемы безопасности. Реальные э...
Хабр
Если агент помогает и изменить библиотеку, и обновлять её форк, зачем договариваться об общей версии? Разбираю цену ожидания, пользу чужих сценариев и границу, за которой своя доработка оправданна. В ...
Хабр
Разбираем архитектуру корпоративной AI-платформы для безопасной работы AI-агентов с внутренними системами: от LLM Gateway и MCP до контроля доступа, DLP и аудита. Читать далее
Хабр
Курица, яйцо и CNI Кластер без CNI — это не «почти рабочий» кластер. В нём не поднимется ни CoreDNS, ни сам Flux, а манифест, который поставил бы сетевой плагин, применить будет некому. Разбираю, из ч...
arXiv: 261 030.37045v1 Annualce Type: New Habstrate: Effective Quatter place Compilation - это сложная задача для квантовых компьютеров, где ограниченные возможности подключения могут привести к значи...
arXiv: 261 030,37166v 1 Annuaire Type: New Habstrate: in Financial, ответ, который имеет значение обычно является текущим: цены, ставки и раскрытие информации сохраняются только на данный день, поэтом...
arXiv:2610.37375v1 Annualce Type: New Habstrate: Выработка нескольких решений может выявить альтернативные методы, но дополнительные траектории часто перефразируют один доминирующий подход. Мы изучаем...
arXiv: 261 030,369667v 1 Annuales Type: New Habstrate: Protective LLM-агенты предвидят возможности обслуживания на основе текущих наблюдений и накопленной истории. В существующих подходах акцент делае...
arXiv: 261 030.37405v1 Annuales Type: New Habstrate: Major Language Models (LMS) может правильно ответить на многие фактические вопросы, но правильный ответ не обязательно является подкрепленным. Для ...
arXiv: 261 036 65774v1 Annuales Type: New Habstrate: Major Language Models (LMS) может свободно реагировать на различные запросы пользователей, однако до завершения поколения поток может подвергнуть п...
arXiv: 261 030,35984v 1 Annuate Type: New Habstrate: Deep Learning Models очень эффективны в широком круге областей, частично личинки для диагностики заболеваний растений. Однако их эффективность зача...