Статьи о промпт-инжиниринге и нейросетях
Статьи о промпт-инжиниринге, работе с нейросетями и применении AI в профессиональных задачах: маркетинге, разработке, контенте и аналитике.
Heli
17.12.2025
4 шага к чистым данным: подготовка датасета для AI
В реальных проектах данные часто "грязные": пропуски, дубликаты, неверные форматы, несогласованные целевые переменные. Чтобы эффективно трансформировать такой набор, придерживайтесь четырёх практических шагов.
🔢 Анализ и визуализация исходных данных – составьте …
Михаил Омельченко
15.10.2025
Промпты для программиста: гайд по работе с нейросетью
Этот гайд — практическое руководство: принципы общения с нейросетью, готовые шаблоны для новичков и профи, рекомендации по валидации ответа и работе с файлами.
Нейросети всё чаще используются в рабочих процессах …
Heli
26.09.2025
Qwen3-Omni-Captioner: Аудио-анализ ИИ, кейсы и применение
Недавний релиз от Alibaba Cloud специализированная мультимодальная модель Qwen3-Omni-30B-A3B-Captioner — знаменует собой прорыв, который выходит далеко за рамки традиционных систем распознавания речи (ASR). Если классические модели занимаются исключительно транскрибированием слов, …
Михаил Омельченко
08.09.2025
Что такое графовая база данных
Мы живем в эпоху, когда данные больше не воспринимаются как изолированные записи в таблицах. Они всё чаще представляют собой сеть взаимосвязанных сущностей — пользователей, событий, транзакций, документов. Если в классических …
Михаил Омельченко
29.08.2025
Что такое векторная база данных
Обычные базы данных (БД) хранят информацию в привычном формате: строки, числа, даты. Поиск в них основан на точном совпадении или фильтрации по определённым критериям. Например, вы ищете пользователя по имени …
Heli
28.08.2025
Раздел "контекст" в промпте нужен, чтобы
В мире искусственного интеллекта (ИИ) и генеративных моделей, таких как GPT, Claude, Qwen и другие, качество ответа напрямую зависит от того, насколько точно пользователь сформулировал задачу. Ключевым элементом эффективного промпта …
Михаил Омельченко
28.08.2025
Self-Consistency – Самосогласованность: как повысить точность ответов LLM
В современном мире искусственного интеллекта, где большие языковые модели (LLM) всё чаще используются для генерации текста и решения сложных задач, качество и надёжность их ответов становятся критически важными. Однако даже …
Heli
27.08.2025
Chain-of-Thought: логика через пошаговые объяснения
Chain-of-Thought (CoT) — техника prompt-инжиниринга, при которой модель не просто выдает ответ, а показывает промежуточные шаги рассуждения. Это повышает точность на сложных задачах и делает выводы прозрачными и проверяемыми.