Статьи для тех, кто
выводит стек в прод
Оригинальные материалы о React, Node.js, TypeScript и AI — из той же практики, что и наше операторское ПО. Текст статей на английском.
Тег: LLM
Объяснение RAG: как системы ИИ получают свежие знания по запросу
Узнайте, как работает технология Retrieval-Augmented Generation — от разбиения текста на чанки и использования эмбеддингов до векторного поиска, что позволяет моделям ИИ отвечать на вопросы без переобучения.
2776 словЧитатьПочему именно доступ к ИИ, а не его функциональные возможности, представляет реальный риск зависимости
В этой статье рассматриваются недавние инциденты с контролем за экспортом моделей Claude и GPT-5.6 с целью доказать, что доступ к ИИ-моделям является нестабильным фактором, независимым от их базовых возможностей.
2598 словЧитатьОбъяснение агентных ИИ: от языковых моделей к автономным агентам
Структурированный обзор того, как большие языковые модели превращаются в агентные системы с помощью инструментов, памяти, планирования, архитектур многих агентов и интеграции MCP.
4402 словЧитатьBuilding Multi-Step AI Agent UIs with Next.js and the AI SDK
Learn how to architect a production-ready AI agent interface using typed tools, multi-step loops, and streaming generative UI components in Next.js.
1729 словЧитатьReAct Explained: How AI Agents Combine Reasoning with Real-World Actions
Learn how the ReAct framework blends reasoning and tool use to power AI agents, and how it differs from Chain-of-Thought, RL, and reasoning models.
1180 словЧитатьСравнение агентов Frontier AI: Astra, Flash, Fable и Mythos
Подробный анализ того, как новейшие версии моделей GPT, Gemini и Claude справляются с реальными задачами, требующими использования агентов, такими как программирование, просмотр информации и работа с инструментами, а не только на тестовых площадках.
2056 словЧитать
О этих статьях
Оценка за 24 часа
Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.