Открытые системы редко конкурируют на равных с закрытыми лидерами индустрии: у их разработчиков обычно меньше вычислительных ресурсов и данных, чем у крупных лабораторий, и это сказывается на качестве. Kimi K3 — исключение: ее веса можно скачать и развернуть у себя, а на части независимых бенчмарков она обходит закрытые решения GPT и Anthropic. В этой статье я разбираю недавно опубликованный разработчиками официальный отчет, чтобы понять, что стоит за такими результатами.

Если вы делали AI-фичу на Vue, то, скорее всего, сталкивались с одним и тем же: большинство готовых инструментов для LLM-интерфейсов написаны с прицелом на React, а во Vue их приходится адаптировать или писать стриминг, tool calling и состояние чата вручную. Я сделал vue-llm — open-source библиотеку, которая закрывает это для Vue 3, Nuxt и даже Vue 2.7.

Сразу ссылки, чтобы можно было пощупать:

• Песочница без API-ключа (модель скачивается и работает прямо в браузере на WebGPU): https://vue-llm.js.org/ru/playground

• Документация на русском: https://vue-llm.js.org/ru/

• GitHub: https://github.com/dadashi44/vue-llm

• npm: npm i vue-llm

Начну с того, что еще недавно мои познания в схемотехнике балансировали на уровне непонимания различия между транзистором и резистором. Из всего арсенала, хоть как-то применимого к embedded, за душой был только Rust. Но когда на радаре замаячил так называемый встриваемый AI (машинное обучение и компьютерное зрение прямо на копеечных микроконтроллерах), - спортивный интерес взял верх. Не тратя недели на теорию, я просто доехал до радиорынка и вернулся с джентльменским набором первопроходца: ESP32, первым попавшимся экраном и энкодером. Амбиции по запуску нейросетей моментально разбились о суровую реальность первого вечера: как вообще заставить этот кусок текстолита ожить и вывести на дисплей хотя бы пару цифр?

Цифры при этом были вполне конкретные. У меня сразу несколько подписок на LLM, и у каждой свои лимиты: окно на пять часов, окно на неделю, месячный потолок. Сбрасываются они в разное время, живут на разных сайтах, а узнать остаток можно, только открыв нужную вкладку. Мне хотелось поднять глаза от клавиатуры и сразу увидеть, на что еще хватит квоты.

В итоге получился настольный монитор: нативное приложение не жрущее много памяти для Windows, которое как раз собирает лимиты четырех подписок, и маленький экран с ESP32 показывающий их прямо перед глазами.

Обычно стек для RAG‑систем и AI‑агентов строится вокруг облачных API (OpenAI, Anthropic) и управляемых векторных баз. Но для ряда задач критически важна полная автономность: устойчивость к санкциям и независимость от внешних провайдеров.

В этой статье я расскажу, как спроектировал и собрал аналитическую систему, которая за две недели работы агрегировала более 12 000 новостей: от сбора RSS‑лент до умного агента, который сам вызывает инструменты. Мы пройдем путь от архитектуры до граблей, на которые я наступил.

Стек: Python 3.12, FastAPI, PostgreSQL + pgvector, Celery, LangGraph, Ollama (Qwen 2.5 14B, BGE‑M3), Streamlit, Langfuse, Docker.

Привет, Хабр! На связи Михаил Витко, менеджер PaaS-продуктов Рег.облака. Представим ситуацию. После восстановления ИИ-помощник принимает запросы и отвечает без ошибок. Но на вопрос о сроке возврата товара называет 14 дней вместо 30: база уже знает о новой редакции регламента, а поиск работает по старому индексу. Проверка доступности сервиса такую поломку не обнаружит.

В статье подробно разберем, как резервировать RAG-помощника по корпоративным документам и восстанавливать его части в согласованном состоянии. Тема обширная, поэтому мы разделили материал на две части. В первой поговорим о том, какие данные нужно сохранять, что можно пересоздать после сбоя и как организовать резервное копирование в S3, PostgreSQL и Kubernetes. А во второй обсудим, как восстановить приложение без рассогласования данных и проверить, что оно корректно работает после сбоя. 

Я пишу d9c, терминальный менеджер Docker для удалённых серверов, и однажды заметил, что через него к моим серверам ходит уже не только я, но и Claude Code. Таблицы для людей агенту не подходят. Ему нужен JSON, ограничение на объём вывода, чёткая граница между «посмотреть» и «сломать» и человек, который подтверждает удаление. Рассказываю, как сделал для агентов CLI-режим, MCP-сервер и десять skills, почему инструментов двенадцать, а не сорок, и как агент всё-таки удалил стейджинг, не спросив меня, хотя задумано было ровно наоборот.

В RAG недостаточно найти документы на нужную тему: они должны содержать сведения, из которых можно обосновать ответ. Разберём три способа исследовать эту границу — от внешнего оценщика контекста до анализа активаций модели и испытаний на противоречивых свидетельствах.

Разработка большой фичи с нуля часто начинается обманчиво легко. Заказчик объяснил идею, команда обсудила экраны, разработчики примерно представляют архитектуру. Можно приступать. Но стоит перейти от общего замысла к конкретному поведению, как появляются вопросы, на которые у каждого участника свой ответ.

Возьмём веб-систему бронирования общего оборудования. Сотрудник выбирает проектор и время, подтверждает бронь, при необходимости отменяет её. Звучит как несколько форм и CRUD. Иллюзия простоты исчезает, когда два человека одновременно бронируют один проектор, временный резерв зависает навсегда, а отменённая заявка продолжает занимать время в календаре.

Разберём, как пройти путь от такой идеи до реализации через LLM: сначала сделать правила видимыми, затем согласовать модель и контракты, после этого передавать агенту небольшие задачи. Это учебный пример, а не отчёт о внедрении или обещание определённого ускорения.