Search
1000 results for “context”
-
The context section of Kagi Translate is meant to provide additional context to help with getting a translation that fits the intended context. However, I suspected that meant it was actually a way of delivering instructions to the LLM, and I was not wrong.
This started off very handy. KT will happily correct for typos in the input, or even outright mistakes, and produce the output it statistically infers that you want. So when I mistakenly used “pudé” (I did) instead of “pus” (I put) in a sentence, it incorrectly translated to “I put” in the output, because statistically that was more likely, the other wasn't grammatical in my sentence so wouldn't have appeared in any samples. Which is fine if you're translating to understand something, not so much if you want to see if you wrote the right thing.
So I went into the context section and added, “Translate the meaning of what is written, not what you think the author meant.” And sure enough, it correctly translated my incorrect Spanish, errors and all.
I’ve had less luck with persuading it not to hallucinate word definitions based on a typo’s similarity to a real word. In Mexico “abonar” is “to buy on credit" or “to buy in installments”. “Avonar” is not a word at all, but it sounds the same, and when I first heard the word, I wasn't sure which was correct. KT didn't help, because it made up a similar definition for “avonar”. So I thought it was correct when it wasn't. I've tried putting “Do not fix typos” in the context instructions, but I think it needs something more complex. Maybe asking it to run all the words through some other step.
But then I began to wonder. What about the classic test of LLMs? Can it generate a Python program?
Yes, Virginia, it can.
P.S. Don't get me wrong, this is an incredibly useful translation program. Especially for understanding country-specific words and slang. And it does have a “proofread” feature which catches some (but not all) input errors. But GIGO still rules.
-
The context section of Kagi Translate is meant to provide additional context to help with getting a translation that fits the intended context. However, I suspected that meant it was actually a way of delivering instructions to the LLM, and I was not wrong.
This started off very handy. KT will happily correct for typos in the input, or even outright mistakes, and produce the output it statistically infers that you want. So when I mistakenly used “pudé” (I did) instead of “pus” (I put) in a sentence, it incorrectly translated to “I put” in the output, because statistically that was more likely, the other wasn't grammatical in my sentence so wouldn't have appeared in any samples. Which is fine if you're translating to understand something, not so much if you want to see if you wrote the right thing.
So I went into the context section and added, “Translate the meaning of what is written, not what you think the author meant.” And sure enough, it correctly translated my incorrect Spanish, errors and all.
I’ve had less luck with persuading it not to hallucinate word definitions based on a typo’s similarity to a real word. In Mexico “abonar” is “to buy on credit" or “to buy in installments”. “Avonar” is not a word at all, but it sounds the same, and when I first heard the word, I wasn't sure which was correct. KT didn't help, because it made up a similar definition for “avonar”. So I thought it was correct when it wasn't. I've tried putting “Do not fix typos” in the context instructions, but I think it needs something more complex. Maybe asking it to run all the words through some other step.
But then I began to wonder. What about the classic test of LLMs? Can it generate a Python program?
Yes, Virginia, it can.
P.S. Don't get me wrong, this is an incredibly useful translation program. Especially for understanding country-specific words and slang. And it does have a “proofread” feature which catches some (but not all) input errors. But GIGO still rules.
-
Model Context Protocol se za sedmnáct měsíců proměnil z interního experimentu Anthropic v de facto standard pro propojení AI modelů s nástroji — s 97 miliony stažení SDK měsíčně a podporou všech velkých hráčů. Jenže adopce ještě není totéž co produkční zralost. Kontextová inflace, tool poisoning a naivní obalování REST API ukazují, že skutečný problém MCP není protokol sám, ale způsob, jakým ho vývojáři používají.
https://zdrojak.cz/clanky/mcp-vyhral-ted-musi-dokazat-ze-si-tu-vyhru-zaslouzi/ -
Model Context Protocol se za sedmnáct měsíců proměnil z interního experimentu Anthropic v de facto standard pro propojení AI modelů s nástroji — s 97 miliony stažení SDK měsíčně a podporou všech velkých hráčů. Jenže adopce ještě není totéž co produkční zralost. Kontextová inflace, tool poisoning a naivní obalování REST API ukazují, že skutečný problém MCP není protokol sám, ale způsob, jakým ho vývojáři používají.
https://zdrojak.cz/clanky/mcp-vyhral-ted-musi-dokazat-ze-si-tu-vyhru-zaslouzi/ -
Model Context Protocol se za sedmnáct měsíců proměnil z interního experimentu Anthropic v de facto standard pro propojení AI modelů s nástroji — s 97 miliony stažení SDK měsíčně a podporou všech velkých hráčů. Jenže adopce ještě není totéž co produkční zralost. Kontextová inflace, tool poisoning a naivní obalování REST API ukazují, že skutečný problém MCP není protokol sám, ale způsob, jakým ho vývojáři používají.
https://zdrojak.cz/clanky/mcp-vyhral-ted-musi-dokazat-ze-si-tu-vyhru-zaslouzi/ -
Model Context Protocol se za sedmnáct měsíců proměnil z interního experimentu Anthropic v de facto standard pro propojení AI modelů s nástroji — s 97 miliony stažení SDK měsíčně a podporou všech velkých hráčů. Jenže adopce ještě není totéž co produkční zralost. Kontextová inflace, tool poisoning a naivní obalování REST API ukazují, že skutečný problém MCP není protokol sám, ale způsob, jakým ho vývojáři používají.
https://zdrojak.cz/clanky/mcp-vyhral-ted-musi-dokazat-ze-si-tu-vyhru-zaslouzi/ -
How context engineering works, a runnable reference
https://github.com/outcomeops/context-engineering
#HackerNews #contextengineering #runnable #reference #programming #github #technews
-
How context engineering works, a runnable reference
https://github.com/outcomeops/context-engineering
#HackerNews #contextengineering #runnable #reference #programming #github #technews
-
How context engineering works, a runnable reference
https://github.com/outcomeops/context-engineering
#HackerNews #contextengineering #runnable #reference #programming #github #technews
-
How context engineering works, a runnable reference
https://github.com/outcomeops/context-engineering
#HackerNews #contextengineering #runnable #reference #programming #github #technews
-
How context engineering works, a runnable reference
https://github.com/outcomeops/context-engineering
#HackerNews #contextengineering #runnable #reference #programming #github #technews
-
Persistent context isn’t a luxury; it’s engineering precision for your prompting strategy. If you’re seeing inconsistent outputs, it’s time to architect a workflow that reinforces memory, meaning, and momentum in every exchange.
Read the full article: The Architecture of Persistent Context: Why Your Prompting Strategy is Failing
▸ https://lttr.ai/AqOjP -
Model Context Protocol servers are changing the AI governance conversation fast. In our latest blog, we break down why connecting AI tools to internal systems can create significant legal, privacy, and operational risks and the guardrails organizations should consider having in place before moving forward. #AIGovernance #DataPrivacy #AICompliance #EnterpriseAI #Cybersecurity
https://www.zwillgen.com/artificial-intelligence/mcp-servers-raise-the-stakes-for-ai-governance/ -
Model Context Protocol servers are changing the AI governance conversation fast. In our latest blog, we break down why connecting AI tools to internal systems can create significant legal, privacy, and operational risks and the guardrails organizations should consider having in place before moving forward. #AIGovernance #DataPrivacy #AICompliance #EnterpriseAI #Cybersecurity
https://www.zwillgen.com/artificial-intelligence/mcp-servers-raise-the-stakes-for-ai-governance/ -
Model Context Protocol servers are changing the AI governance conversation fast. In our latest blog, we break down why connecting AI tools to internal systems can create significant legal, privacy, and operational risks and the guardrails organizations should consider having in place before moving forward. #AIGovernance #DataPrivacy #AICompliance #EnterpriseAI #Cybersecurity
https://www.zwillgen.com/artificial-intelligence/mcp-servers-raise-the-stakes-for-ai-governance/ -
For context: Orbán's "illiberal democracy" has been explicitly cited by MAGA strategists as a governing template. CPAC has held a satellite event in Budapest annually since 2022. Trump and Vance treated Hungary as a proof of concept.
VP Vance flew to Budapest days before the vote to rally with Orbán and attack "Brussels bureaucrats." Trump publicly promised U.S. economic support if Fidesz won.
-
For context:
- During the #ForeverCanadian petition process, I was asked to sign not once, not twice, not three times... but seven separate times, by seven people, at different times and places, all in person.
- The separatist petition? 0. -
Excellent context and framing by @[email protected] POTUS is threatening #WarCrimes If NYT editors are serious about beginning to compensate for sanewashing President Trump they will place this #FrontPage tomorrow 4/6/26. Will they? www.nytimes.com/2026/04/05/u...
-
Introducing #ContextAugmentedGeneration (#CAG) - an architectural refinement of #RAG for enterprise systems.
Spring Boot-based context manager adds user identity, session state & policy checks to AI workflows, boosting traceability, consistency & governance - without altering existing retrievers or LLM infrastructure.
📰 #InfoQ article by Syed Danish Ali, Technical Architect
🔗 Read now: https://bit.ly/4bOQgnv
-
Model Context Protocol (MCP): Was steckt hinter dem neuen Standard? #KIAI https://www.chefblogger.me/2026/04/03/model-context-protocol-mcp-was-steckt-hinter-dem-neuen-standard/?utm_source=blog&utm_medium=cpc -
Model Context Protocol (MCP): Was steckt hinter dem neuen Standard? #KIAI https://www.chefblogger.me/2026/04/03/model-context-protocol-mcp-was-steckt-hinter-dem-neuen-standard/?utm_source=blog&utm_medium=cpc -
ИИ управляет КОМПАС-3D — и это уже можно трогать руками
Два месяца назад я выложил первую версию MCP для КОМПАС-3D. Реакция была предсказуемая: “круто для демо, но в реальной работе не взлетит”. Тогда они были правы. Сейчас агент получает задачу, строит 3D-деталь, добавляет отверстия, проверяет дерево построения, сохраняет документ и возвращает скриншот. Сам. Более того, теперь ИИ забирает на себя не только объемную геометрию, но и плоскую документальную рутину. Ему можно делегировать создание чертежа, автоматическое заполнение штампа и экспорт результата в DXF одним запросом. Ключевое изменение здесь в том, что агент теперь держит в голове состояние модели на каждом шаге. Он понимает в каком документе находится, на какой стадии построения работает, какую грань или какой feature нужно взять в следующей операции, что именно изменилось после команды и какие свойства получились у детали в итоге. Например: Можно взять уже открытую деталь, спросить у неё текущее состояние через get_3d_context и узнать, что базовое тело уже создано, а в дереве висит 11 элементов. Агенту не нужно угадывать или строить всё с нуля - он понимает, на каком этапе находится модель, и сразу переходит к следующим шагам. Можно не высчитывать координаты плоскостей вручную. Инструмент resolve_selection_3d по описанию сам находит нужную грань (например, «верхняя плоская») и возвращает её системный идентификатор. Агент просто берёт эту ссылку, ставит на неё новый эскиз и делает вырез точно там, где нужно. Можно убедиться, что команды не просто улетели в пустоту, а реально сработали. Тул list_feature_tree_3d отдаёт агенту список шагов: базовый эскиз, выдавливание, вырез, отверстие, фаска. То есть ИИ доводит деталь до конкретной истории построения, которую вы потом можете открыть руками и проверить.
https://habr.com/ru/articles/1017630/
#Python #КОМПАС3D #KOMPAS3D #LLM #MCP #автоматизация #нейросети #САПР #программирование #model_context_protocol
-
ИИ управляет КОМПАС-3D — и это уже можно трогать руками
Два месяца назад я выложил первую версию MCP для КОМПАС-3D. Реакция была предсказуемая: “круто для демо, но в реальной работе не взлетит”. Тогда они были правы. Сейчас агент получает задачу, строит 3D-деталь, добавляет отверстия, проверяет дерево построения, сохраняет документ и возвращает скриншот. Сам. Более того, теперь ИИ забирает на себя не только объемную геометрию, но и плоскую документальную рутину. Ему можно делегировать создание чертежа, автоматическое заполнение штампа и экспорт результата в DXF одним запросом. Ключевое изменение здесь в том, что агент теперь держит в голове состояние модели на каждом шаге. Он понимает в каком документе находится, на какой стадии построения работает, какую грань или какой feature нужно взять в следующей операции, что именно изменилось после команды и какие свойства получились у детали в итоге. Например: Можно взять уже открытую деталь, спросить у неё текущее состояние через get_3d_context и узнать, что базовое тело уже создано, а в дереве висит 11 элементов. Агенту не нужно угадывать или строить всё с нуля - он понимает, на каком этапе находится модель, и сразу переходит к следующим шагам. Можно не высчитывать координаты плоскостей вручную. Инструмент resolve_selection_3d по описанию сам находит нужную грань (например, «верхняя плоская») и возвращает её системный идентификатор. Агент просто берёт эту ссылку, ставит на неё новый эскиз и делает вырез точно там, где нужно. Можно убедиться, что команды не просто улетели в пустоту, а реально сработали. Тул list_feature_tree_3d отдаёт агенту список шагов: базовый эскиз, выдавливание, вырез, отверстие, фаска. То есть ИИ доводит деталь до конкретной истории построения, которую вы потом можете открыть руками и проверить.
https://habr.com/ru/articles/1017630/
#Python #КОМПАС3D #KOMPAS3D #LLM #MCP #автоматизация #нейросети #САПР #программирование #model_context_protocol
-
ИИ управляет КОМПАС-3D — и это уже можно трогать руками
Два месяца назад я выложил первую версию MCP для КОМПАС-3D. Реакция была предсказуемая: “круто для демо, но в реальной работе не взлетит”. Тогда они были правы. Сейчас агент получает задачу, строит 3D-деталь, добавляет отверстия, проверяет дерево построения, сохраняет документ и возвращает скриншот. Сам. Более того, теперь ИИ забирает на себя не только объемную геометрию, но и плоскую документальную рутину. Ему можно делегировать создание чертежа, автоматическое заполнение штампа и экспорт результата в DXF одним запросом. Ключевое изменение здесь в том, что агент теперь держит в голове состояние модели на каждом шаге. Он понимает в каком документе находится, на какой стадии построения работает, какую грань или какой feature нужно взять в следующей операции, что именно изменилось после команды и какие свойства получились у детали в итоге. Например: Можно взять уже открытую деталь, спросить у неё текущее состояние через get_3d_context и узнать, что базовое тело уже создано, а в дереве висит 11 элементов. Агенту не нужно угадывать или строить всё с нуля - он понимает, на каком этапе находится модель, и сразу переходит к следующим шагам. Можно не высчитывать координаты плоскостей вручную. Инструмент resolve_selection_3d по описанию сам находит нужную грань (например, «верхняя плоская») и возвращает её системный идентификатор. Агент просто берёт эту ссылку, ставит на неё новый эскиз и делает вырез точно там, где нужно. Можно убедиться, что команды не просто улетели в пустоту, а реально сработали. Тул list_feature_tree_3d отдаёт агенту список шагов: базовый эскиз, выдавливание, вырез, отверстие, фаска. То есть ИИ доводит деталь до конкретной истории построения, которую вы потом можете открыть руками и проверить.
https://habr.com/ru/articles/1017630/
#Python #КОМПАС3D #KOMPAS3D #LLM #MCP #автоматизация #нейросети #САПР #программирование #model_context_protocol
-
Model Context Protocol (MCP) je dnes jedním z nejrychleji rostoucích standardů pro integraci LLM modelů s nástroji a servery. Oficiální C# SDK právě dosáhlo stabilní verze 1.0 s plnou podporou specifikace 2025-11-25. Pojďme se podívat, co nového přináší.
https://zdrojak.cz/clanky/mcp-c-sdk-dosahlo-verze-1-0-co-prinasi-nova-specifikace/ -
Beyond Context Graphs : Agentic Memory , Causual Graphs , Promise Graphs and decision traces by Volodymyr Pavlyshyn is the featured bundle on Leanpub!
How to make agents adopted to enterprice grade tasks
Link: https://leanpub.com/b/beyondcontextgraphs-agenticai
#Ai #DeepLearning #DataScience #SoftwareArchitecture #Databases #DataStructures #SoftwareEngineering
-
Coeffects: Context-aware programming languages
-
clipboard-mcp: даём AI-ассистентам доступ к буферу обмена
AI-ассистенты в 2026 году умеют писать код, анализировать данные и управлять инфраструктурой. Но попросите Claude прочитать то, что вы только что скопировали — и он разведёт руками. Буфер обмена — одна из самых базовых вещей в десктопном workflow, и AI к нему доступа не имеет. Я написал clipboard-mcp , чтобы это исправить.
https://habr.com/ru/articles/1015844/
#rust #mcp #clipboard #ai #claude #open_source #model_context_protocol
-
Chroma Context-1: Training a Self-Editing Search Agent
https://www.trychroma.com/research/context-1
#HackerNews #ChromaContext1 #SelfEditing #SearchAgent #AIResearch #MachineLearning
-
Chroma Context-1: Training a Self-Editing Search Agent
https://www.trychroma.com/research/context-1
#HackerNews #ChromaContext1 #SelfEditing #SearchAgent #AIResearch #MachineLearning