Статьи по теме «llm»: практические разборы, кейсы и руководства инженеров Новаком — заказная разработка ПО на Java/Kotlin для бизнеса.
Подборка по-настоящему впечатляющих применений ИИ с ссылками на репозитории: AlphaEvolve и FunSearch, открывающие новые алгоритмы, самоулучшающиеся агенты (AI Scientist, Gödel Agent, DGM), автоматизация научных открытий, ИИ как «великий уравнитель» и что из этого реально применимо в бизнесе.
Как построить промышленную RAG-систему на корпоративных данных: архитектура чанкинг → эмбеддинги → векторная БД → ретривер → реранкер → генератор, выбор векторной базы, RAG против fine-tuning и длинного контекста, оценка качества, приватность и хранение в РФ, типичные грабли и внедрение.
Практический разбор ИИ-агентов: чем агент отличается от чат-бота, когда нужна мультиагентность, какие фреймворки и российские платформы выбрать, реальные кейсы и боли внедрения, роутинг моделей и интеграция в корпоративный контур на Java/Kotlin.
Тезис «через полгода ИИ напишет 90% кода» — разбор без хайпа: где LLM реально ускоряют разработку, где нужен senior, как это меняет бюджеты, сроки и найм. Практика заказной разработки на Java/Kotlin.
Self-hosted LLM против облачных API: реальная экономика (метрика CPT), приватность под 152-ФЗ и приказ 966, малые модели (SLM) и роутинг запросов. Практика для enterprise на Java/Kotlin.