15 минКак мы создаём эффективных агентов: Barry Zhang, Anthropic
Вы спроектируете более простые циклы агента с чёткими правилами остановки, границами задач и точками контроля со стороны человека.
ПродвинутыйАвтоматизация
Разработка LLM: сборка, обучение, fine-tuning
Sebastian Raschka. Более медленное прохождение Себастьяна Рашки о том, где fine-tuning сидит в более широком пайплайне обучения LLM — instruction-тюнинг, classification fine-tuning, методы экономии параметров и компромиссы, которые статья перечисляет, прежде чем рекомендовать LoRA. Хорошая калибровка перед стартом, особенно если ваша команда обсуждает, является ли fine-tuning вообще правильным шагом.
Заметка AI Expert
Названия моделей, цены и возможности быстро меняются. Используйте видео для понимания принципа выбора, затем проверьте актуальное поведение модели перед внедрением.
Что вынести из этого видео
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Последняя проверка: 18 мая 2026 г.
Смотреть дальше
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
15 мин
190 минПолный курс LangGraph для начинающих — сложные ИИ-агенты на Python
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
ПродвинутыйАвтоматизация
8 минContext Rot: как рост входных токенов влияет на качество работы LLM
Понять, как длинный контекст может давать сбои при неоднозначности и отвлекающих факторах, и проектировать тесты с учётом этого риска.
ПродвинутыйЗапросы к ИИ