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 · 86

rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: How much time should I spend on model selection? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хамель Хусейн отвечает на частый вопрос разработчиков LLM-приложений: сколько времени тратить на выбор модели. Его позиция — большинство фиксируется на смене модели как на главном способе улучшения си

LLM Engineering LLM Evals
97 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Q: Should I build automated evaluators for every failure mode I find? – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хамэль Хусейн отвечает на вопрос, стоит ли строить автоматические оценщики (evaluators) для каждого найденного режима отказа LLM. Главный совет — сначала устранять очевидные пробелы через доработку пр

LLM Engineering LLM Evals Prompt Engineering
181 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Curating LLM data – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Hamel Husain рассказывает, почему стоит создавать собственные инструменты для разметки и курирования данных при работе с LLM, а не полагаться на готовые вендорские решения. Он перепробовал Spacy Prodi

Data Engineering Developer Tools LLM Engineering
578 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Estimating vRAM – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Хэмел Хусейн делится практическими формулами для прикидочной оценки объёма vRAM, необходимого для обучения и инференса LLM. Он отталкивается от калькулятора Зака Мюллера и дополняет его поправками на

LLM Engineering Ml Engineering Production Ml
539 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Open Office Hours – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Hamel Husain проводит открытые консультационные часы, на которых отвечает на вопросы о больших языковых моделях (LLM). Формат открыт для всех желающих, записаться можно через Calendly.

Learning In Public LLM Engineering
18 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Llama-3 Func Calling – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Hamel Husain показывает, как использовать вызов функций (function calling) с моделью Llama-3 70B Instruct через инференс-API Replicate. В заметке приводится вспомогательный код для парсинга ответа с т

Developer Tools LLM Engineering Open Source
618 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Iterative Prompt Development – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Заметка Hamel Husain демонстрирует итеративный подход к разработке промптов на примере генерации маркетингового описания офисного кресла на основе технического фактологического листа. Автор показывает

LLM Engineering Prompt Engineering
764 сл.
rss_feed Hamel Husain translateRU

Inferring – Hamel’s Blog - Hamel Husain

Заметка показывает, как извлекать информацию из текстов с помощью LLM на примере отзыва о лампе и новостной статьи. Приведены промпты для определения тональности (positive/negative), списка эмоций, на

LLM Engineering Prompt Engineering
858 сл.
rss_feed Eugene Yan translateRU

Improving Recommendation Systems & Search in the Age of LLMs

Обзор того, как индустриальные рекомендательные системы и поиск эволюционировали за последний год под влиянием больших языковых моделей. Автор разбирает четыре направления: архитектуры с LLM/мультимод

LLM Engineering Ml Engineering RAG
8580 сл.
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.