Как тестируют кодинг-агентов в 2026 — и почему вашему продакшну нужен свой бенчмарк
Публикации с хабом Natural Language Processing
Obsidian Hybrid Search (OHS). MCP и CLI, которые выводят поиск по заметкам с AI-агентами на новый уровень
Лингвистика + статистика = NLP
Почему RAG — фундамент любой AI-трансформации
От OCR к смыслу: как мы научили модель понимать, кто кому отец, мать, жених и свидетель
- Блог компании Яндекс
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
- Natural Language Processing
- Поисковые технологии
Почему ломается ваш AI-агент — и почему смена модели обычно его не чинит
- Искусственный интеллект
- Машинное обучение
- Natural Language Processing
- Анализ и проектирование систем
- Тестирование IT-систем
RAG в энтерпрайзе: почему демо работает, а прод нет
Практический ИИ-агент Python: LangGraph + Qdrant
Как мы построили корпоративную LLM-платформу: архитектура, грабли и выводы
Как я обучил GPT с нуля на русском языке — и что из этого получилось
Как я перестал писать убер-промпты и начал формировать инфраструктуру
GLiNER Guard: один schema-driven энкодер вместо зоопарка LLM-гардрейлов
- Блог компании Raft
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
- Natural Language Processing
- Open source
От Naive RAG до ReAct-агента: как мы строили корпоративного AI-помощника на open-source моделях (часть 1)
Графы знаний в юридическом домене: эксперимент с LightRAG
Pollux: LLM-as-a-judge для русского
- Блог компании Сбер
- Natural Language Processing
- Машинное обучение
- Искусственный интеллект
- Open source
