newsmode
search
Меню
Категории
apps Все forward_to_inbox Cold Email / Outbound gps_fixed Positioning travel_explore Customer Discovery rocket_launch Founder / YC auto_awesome Applied AI / LLM analytics SaaS Strategy trending_up Growth / Distribution build Indie / Bootstrap support_agent Conversational AI
Теги (топ-30)
AI Agents ·275 Ai Adoption ·192 Frontier Models ·163 Founder-Led Sales ·159 Conversational AI ·153 Outbound Sales ·150 Sales Automation ·144 Ai Infrastructure ·130 Go To Market ·128 Customer Experience ·125 Developer Tools ·122 Venture Funding ·122 Founder Mindset ·119 SaaS Metrics ·114 Product-Market Fit ·111 Enterprise Ai ·96 LLM Evals ·91 Career Advice ·89 Cold Email ·88 LLM Engineering ·86 Growth Strategy ·78 Saas ·75 Productivity Metrics ·74 Ai Products ·72 No Code Chatbots ·71 Ai Automation ·70 Customer Discovery ·69 Bootstrapping ·68 Content Creation ·67 Solopreneurship ·67
Источники
a16z Aaron Ross — Predictable Revenue Andrej Karpathy Andrej Karpathy — BearBlog Andrew Chen Anthropic News Botpress Blog Clay Blog Ethan Mollick — One Useful Thing Eugene Yan First Round Review Hamel Husain HubSpot Sales Blog Intercom / Fin Blog Justin Welsh Kyle Poyar — Growth Unhinged Latent Space Lavender Blog Lenny's Newsletter Not Boring Paul Graham Essays Rob Walling SaaStr Simon Willison Stratechery Teresa Torres — Product Talk The Bootstrapped Founder Tomasz Tunguz Voiceflow Blog Working Theorys
Прогресс перевода 1953/2270 · 86%
inboxВсе translateПереведено bookmarkХочу прочесть thumb_upПонравилось radio_button_uncheckedНепрочитанные check_circleПрочитал

#LLM Engineering · 76

rss_feed Ethan Mollick — One Useful Thing translateRU

A new generation of AIs: Claude 3.7 and Grok 3

Итан Моллик описывает впечатления от нового поколения ИИ-моделей — Claude 3.7 и Grok 3 — отмечая резкий скачок в сложных задачах, математике и программировании. Автор объясняет два закона масштабирова

AI Agents LLM Engineering Prompt Engineering
2241 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

How to Run a Weekly Paper Club (and Build a Learning Community)

Юджин Ян рассказывает, как за 18 месяцев Latent Space Paper Club без единого пропуска проводил еженедельные разборы статей — суммарно более 80 работ по ключевым компонентам, моделям, обучению, инферен

Ai Adoption Learning In Public LLM Engineering
1304 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Using LLM-as-a-Judge For Evaluation: A Complete Guide

Статья представляет пошаговое руководство по созданию системы оценки AI-продуктов с использованием LLM в роли судьи — методику «Critique Shadowing». Автор, консультировавший более 30 компаний, описыва

LLM Engineering LLM Evals Prompt Engineering
6270 сл.
rss_feed Ethan Mollick — One Useful Thing translateRU

Something New: On OpenAI's "Strawberry" and Reasoning

Итан Моллик делится впечатлениями от новой системы рассуждений OpenAI под кодовым названием «Strawberry», выпущенной публично как модель o1-preview. В отличие от GPT-4o, она «обдумывает» задачу перед

AI Agents Frontier Models LLM Engineering
1008 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Evaluating the Effectiveness of LLM-Evaluators (aka LLM-as-Judge)

Юджин Ян разбирает использование LLM-оценщиков (LLM-as-a-Judge) — больших языковых моделей, которые оценивают качество ответов других LLM. Опираясь на два десятка статей, он рассматривает ключевые реш

LLM Engineering LLM Evals Production Ml
9822 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

AI Engineer 2024 Keynote - What We Learned from a Year of LLMs

Юджин Ян рассказывает о закрывающем кейноуте на AI Engineer World's Fair 2024, который он провёл вместе с соавторами эссе «What We've Learned From A Year of Building with LLMs». Команда из шести спике

Event Marketing LLM Engineering Public Speaking
484 сл.
rss_feed Ethan Mollick — One Useful Thing translateRU

Latent Expertise: Everyone is in R&D

Этан Моллик утверждает, что дискуссия об ИИ ошибочно сводится к крайностям — либо «хайп», либо «сверхчеловеческие машины», тогда как реальность требует конкретного анализа сильных и слабых сторон LLM.

Ai Adoption Enterprise Ai LLM Engineering
2461 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Netflix PRS 2024 - Applying LLMs to Recommendation Experiences

Юджин Ян рассказывает о своём выступлении на воркшопе Netflix по персонализации, рекомендациям и поиску 2024 года (Netflix Workshop on Personalization, Recommendation, and Search). Он поделился вызова

LLM Engineering Production Ml Recommendation Systems
293 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Prompting Fundamentals and How to Apply them Effectively

Статья описывает ключевые принципы и приёмы промптинга для эффективной работы с большими языковыми моделями. Рассматривается ментальная модель промптов как обусловливания вероятностной модели, а также

LLM Engineering Prompt Engineering
4071 сл.
rss_feed Ethan Mollick — One Useful Thing translateRU

Four Singularities for Research

Итан Моллик, профессор бизнес-школы, утверждает, что академические исследования сталкиваются с четырьмя «узкими сингулярностями», вызванными ИИ — точками, после которых природа науки изменится непредс

Ai Adoption Ai Policy LLM Engineering
2075 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

What We've Learned From A Year of Building with LLMs

Краткая служебная страница с сообщением о перенаправлении. Содержательного материала статьи на странице нет — отображается только заголовок «Redirecting…». Перевод предоставлен для единственного досту

LLM Engineering
1 сл.
rss_feed Ethan Mollick — One Useful Thing translateRU

Captain's log: the irreducible weirdness of prompting AIs

Итан Моллик рассказывает о запуске сайта More Useful Things с библиотекой бесплатных промптов и объясняет, почему промптинг остаётся странным и непредсказуемым. Исследование показало, что лучший спосо

Ai Research LLM Engineering Prompt Engineering
1643 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Your AI Product Needs Evals

Хамель Хусейн, независимый консультант (ранее руководивший командой CodeSearchNet, предшественника GitHub Copilot), утверждает, что главная причина провала LLM-продуктов — отсутствие надёжных систем о

Ai Products LLM Engineering LLM Evals
3831 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Fuck You, Show Me The Prompt.

Статья Hamel Husain посвящена проблеме непрозрачности LLM-фреймворков (Guardrails, Guidance, LangChain, Instructor, DSPy), которые переписывают или конструируют промпты за пользователя, скрывая реальн

Ai Infrastructure LLM Engineering Prompt Engineering
4433 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

How to Generate and Use Synthetic Data for Finetuning

Юджин Ян делает обзор того, как генерировать и использовать синтетические данные для дообучения языковых моделей. Существуют два основных подхода: дистилляция знаний из более сильной модели-учителя и

LLM Engineering Machine Learning Synthetic Data
8277 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Language Modeling Reading List (to Start Your Paper Club)

Eugene Yan делится списком для чтения по языковому моделированию, составленным в рамках еженедельного клуба статей. Подборка включает около 50 фундаментальных работ — от Attention Is All You Need и се

Deep Learning Learning In Public LLM Engineering
1165 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

2023 Year in Review

Eugene Yan подводит итоги 2023 года: он написал 20 статей (вместо запланированных 26), активно изучал LLM — от прототипов Discord-ботов и Obsidian-копилота до тонкой настройки классификаторов галлюцин

Learning In Public LLM Engineering Year In Review
1510 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Reflections on AI Engineer Summit 2023

Юджин Ян делится впечатлениями от первого AI Engineer Summit в Сан-Франциско, где он выступил с докладом о строительных блоках для LLM-систем. Главными болевыми точками деплоя, по данным опроса Amplif

LLM Engineering LLM Evals RAG
1467 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

AI Engineer 2023 Keynote - Building Blocks for LLM Systems

Доклад Eugene Yan на первом AI Engineer Summit 2023 посвящён ключевым строительным блокам для систем на основе LLM: оценкам (evals), RAG, защитным ограничениям (guardrails) и сбору обратной связи. Авт

LLM Engineering LLM Evals RAG
3533 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

How to Match LLM Patterns to Problems

Статья Eugene Yan — продолжение его обзора паттернов работы с LLM. Автор классифицирует модели на внешние (сторонние API) и внутренние (self-hosted), а паттерны — по степени зависимости от данных. Дал

LLM Engineering LLM Evals Production Ml
1195 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Patterns for Building LLM-based Systems & Products

Юджин Ян (Eugene Yan) разбирает семь ключевых паттернов для интеграции LLM в системы и продукты, расположенных по осям «улучшение качества vs. снижение стоимости/риска» и «ближе к данным vs. ближе к п

LLM Engineering Production Ml RAG
13163 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Obsidian-Copilot: An Assistant for Writing & Reflecting

Юджин Ян рассказывает о прототипе Obsidian-Copilot — помощника для письма и рефлексии в Obsidian, построенного на retrieval-augmented generation. Документы из заметок нарезаются на чанки по верхнеуров

Developer Tools LLM Engineering RAG
1357 сл.