Cursor — AI-редактор кода и coding agent
Cursor — AI-IDE для разработки с desktop-приложением, CLI в beta и агентными сценариями для codebase. Ниже — что умеет, сколько...
Последние публикации
Об авторе
Bing Chat / Copilot (Microsoft) — чат-ассистент с источниками и версиями для Microsoft 365
Microsoft использует несколько названий — Bing Chat, Copilot, Copilot Chat и Microsoft 365 Copilot. Здесь — что доступно бесплатно, где...
Claude (Anthropic) — чат, API и Claude Code
Claude (Anthropic) — это связка браузерного чата, API, MCP и Claude Code. В карточке: как работает tool use, сколько стоят...
Саймон Уиллисон обновил инструмент markdown-svg-renderer с поддержкой рендеринга анимаций в MP4 через WebAssembly
Известный разработчик Саймон Уиллисон выпустил крупное обновление для своего utility-инструмента markdown-svg-renderer. Теперь утилита умеет превращать анимированные SVG-файлы, встроенные в Markdown-транскрипты,...
Guardrails (ограждения)
Guardrails (ограждения) в ИИ — это слой проверок и правил вокруг LLM. Он ограничивает вход и выход модели, может направлять...
Text-to-Image (T2I): генерация изображений по тексту
Text-to-Image (T2I) — генерация нового изображения по текстовому промпту. Разбираем, как это работает, чем отличается от I2I и какие API...
Streaming (потоковая генерация)
Streaming (потоковая генерация) — это выдача ответа модели по частям, а не одним блоком в конце. В статье: SSE, поддержка...
Inference (вывод модели)
Inference, или вывод модели, — это запуск уже обученной модели на новых данных. Объясняем, как он работает в runtime и...
Vector Database (векторная БД)
Vector database, или векторная БД, — система для хранения и поиска высокоразмерных векторов. В статье — простое объяснение, схема работы,...
MCP (Model Context Protocol)
MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол на базе JSON-RPC 2.0 для связи LLM-приложений с внешними инструментами и данными. Ниже...
Синтетические данные (Synthetic Data)
Синтетические данные — это искусственно сгенерированные записи, сохраняющие часть статистических свойств исходного набора. Они полезны для тестирования, обмена и прототипирования,...
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)
RLHF — это постобучение модели по человеческой обратной связи: люди сравнивают ответы, из этих предпочтений обучают reward model, а затем...