Loading
Y Combinator. Кейноут Карпатого на AI Startup School рамкует LLM как новый класс компьютера — utility, fab и OS, свёрнутые в одно — и аргументирует «частично автономные» продукты с поводком, контролируемым человеком. Это самая чистая формулировка той ментальной модели стека, которую предполагает статья: что вы выбираете провайдеров инференса и инструменты под программируемую подложку, а не под чат-бота.
Названия моделей, цены и возможности быстро меняются. Используйте видео для понимания принципа выбора, затем проверьте актуальное поведение модели перед внедрением.
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
18 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
25 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальше
109 минОценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Смотреть дальшеТщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Coursera · DeepLearning.AIРеальное время внутри LLM: учитесь осознанно формулировать запросы и различать, где генеративный ИИ действительно полезен, а где это ловушка. Спокойный стиль без хайпа — идеальный мост от «я попробовал ChatGPT один раз» к «я уверенно использую его каждый день».
Coursera · DeepLearning.AI + AWSКогда практики спрашивают «что взять, если я серьёзно отношусь к разработке на LLM?», это и есть ответ. Курс математически честный, но не научная статья; главы по развёртыванию с привкусом AWS ценны, даже если вы никогда не коснётесь SageMaker.
Anthropic AcademyMCP постепенно заменяет одноразовые интеграции инструментов в экосистеме ИИ. Учиться стоит у источника: к концу курса вы соберёте MCP-сервер, подключите к нему LLM-клиент и поймёте, почему этот протокол становится важным стандартом.
