AI-база: LLM, языковые модели, агенты, агентные механизмы
Привет, хабр, меня зовут Кияшева Екатерина. Вообще я из QA, но сегодня сделаю шаг в сторону и разберу архитектуру агентов на базе языковых моделей.
За последний год встречалась масса литературы об AI, она, или теоретическая — не ясно, как это пощупать, или углубленная в одну тему — не сразу ясно какую задачу решает. Эта статья — обзор теоретической базы, но с прикладным характером. Интересно открыть капот агента, извелечь основные компоненты, покрутить и подумать над каждым.
На ур. QA важно знать «как эта штука работает», чтоб осмысленно применять паттерны тест‑дизайна. На человеческом ур. надоела маска «волшебства» вокруг ИИ, хочется смахнуть ее и рассмотреть инструмент предметно: как устроен, какой бывает, через что с ним работать, как подобрать модель.
Читать далее
Источник: habr.com
Похожие записи
- Интервью с Карлом Вахсвендером из Lattice Semiconductor: «Параллельная обработка обеспечивает более видимый периферийный искусственный интеллект»
- Стартап Relay, занимавшийся автоматизацией с помощью ИИ, закрылся, его сотрудники перешли в команду Chrome компании Google.
- Взгляд за пределы ИМТ: оценка кардиометаболического риска с помощью изображений, полученных с помощью смартфона.
Оцените материал:
Похожие записи
Слух: NVIDIA больше не поставляет видеопамять в комплекте с графическими процессорами
27.11.2025
Увеличение количества подписчиков — это реальная проблема. По данным CNET, взрослые жители США тратят в среднем 1332 доллара в год.
24.06.2026
Bitget Wallet интегрирует DT One для пополнения мобильной связи в более чем 170 странах
05.03.2026Присоединяйтесь и подпишитесь на рассылку самых свежих новостей по Email
Получайте свежие новости и идеи на почту. Без спама — только самое интересное.
Нажимая «Подписаться», вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности.
