Posts with Tag: локальные LLM
Больше 25 лет я разрабатываю программные системы, выстраиваю процессы и руковожу командами. Сейчас пробую перенести этот опыт на ИИ-агентов. Собираю автономные команды ИИ-агентов, распределяю роли, ставлю задачи, добавляю проверки и смотрю, что получается. Один из примеров — команда ИИ-агентов TasK. С ней я развиваю TasK — платформу для создания базы знаний из видео, аудио и документов.
В блоге делюсь результатами этих экспериментов и публикую интересные материалы об ИИ-агентах, инструментах и разработке с ИИ. Ещё одно направление моих экспериментов — применение ИИ для работы с собственным инвестиционным портфелем. Пробую использовать агентов для сбора данных, анализа позиций и проверки инвестиционных гипотез.
Суть: С момента прошлого обзора — «Что посмотреть про ИИ: AI coding, агенты и сознание» — прошло примерно полгода. Накопилось чуть больше 40 материалов, которые мне показались полезными и интересными: из одних я почерпнул идеи, другие подтвердили мои решения. Собирались они по одному, но все пронизаны одной нитью и выстраиваются в логичный ряд о...
Суть: Я прогнал 16 моделей — от локальных на RTX 5090 до облачных SOTA, GigaChat и YandexGPT — через собеседование на роль PHP-бэкендера. Без харнеса и системного промпта, только знания из весов. Спорные факты проверяли запуском кода на PHP 8.5 и в PostgreSQL. Лучшая локальная модель набрала 3.53 балла из 4 возможных — почти уровень облачных фла...
Команды ИИ-агентов. Разработка. Финансовые рынки.
dmitry prikotov
