#gigachat — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #gigachat, aggregated by home.social.
-
От LLM к агенту: Как заставить Go приложение думать и действовать
Всё началось с доклада про AI-агентов. Заинтересовало настолько, что решил написать своего на Go. Было сложно, но получилось! Делюсь опытом: LangChainGo, инструменты, цепочки, MCP и интеграция с GigaChat.
https://habr.com/ru/articles/1033718/
#go #golang #ai #исскуственный_интеллект #gigachat #langchain #голанг
-
От LLM к агенту: Как заставить Go приложение думать и действовать
Всё началось с доклада про AI-агентов. Заинтересовало настолько, что решил написать своего на Go. Было сложно, но получилось! Делюсь опытом: LangChainGo, инструменты, цепочки, MCP и интеграция с GigaChat.
https://habr.com/ru/articles/1033718/
#go #golang #ai #исскуственный_интеллект #gigachat #langchain #голанг
-
От LLM к агенту: Как заставить Go приложение думать и действовать
Всё началось с доклада про AI-агентов. Заинтересовало настолько, что решил написать своего на Go. Было сложно, но получилось! Делюсь опытом: LangChainGo, инструменты, цепочки, MCP и интеграция с GigaChat.
https://habr.com/ru/articles/1033718/
#go #golang #ai #исскуственный_интеллект #gigachat #langchain #голанг
-
От LLM к агенту: Как заставить Go приложение думать и действовать
Всё началось с доклада про AI-агентов. Заинтересовало настолько, что решил написать своего на Go. Было сложно, но получилось! Делюсь опытом: LangChainGo, инструменты, цепочки, MCP и интеграция с GigaChat.
https://habr.com/ru/articles/1033718/
#go #golang #ai #исскуственный_интеллект #gigachat #langchain #голанг
-
Кириллица в LLM: почему русский язык в нейросетях стоит дороже и работает медленнее
Когда вы пишете запрос в ChatGPT или другую нейросеть, она не работает с буквами или словами — она режет ваш текст на маленькие кусочки. Эти кусочки называются токенами, и от того, как именно нейросеть режет текст, зависит цена ответа, скорость, и сколько информации в неё помещается за раз. С английским это работает хорошо: одно слово — обычно один‑два кусочка. С русским всё хуже: то же самое слово часто превращается в три‑четыре обрывка. Английское «contract» — один токен. Русское «разработка» — два‑три. «Программирование» — три‑четыре. Из‑за этого русский текст в облачных сервисах вроде OpenAI обходится примерно в 2 раза дороже английского, медленнее обрабатывается, и в одно «контекстное окно» нейросети помещается заметно меньше реального содержания. Эта статья — про то, откуда берётся разница, как её измерить на ваших данных и какие модели лучше работают с русским языком.
https://habr.com/ru/articles/1032610/
#llm #токенизация #нейросети #локальный_ии #selfhosted #кириллица #qwen #gigachat #llama #yandexgpt
-
Кириллица в LLM: почему русский язык в нейросетях стоит дороже и работает медленнее
Когда вы пишете запрос в ChatGPT или другую нейросеть, она не работает с буквами или словами — она режет ваш текст на маленькие кусочки. Эти кусочки называются токенами, и от того, как именно нейросеть режет текст, зависит цена ответа, скорость, и сколько информации в неё помещается за раз. С английским это работает хорошо: одно слово — обычно один‑два кусочка. С русским всё хуже: то же самое слово часто превращается в три‑четыре обрывка. Английское «contract» — один токен. Русское «разработка» — два‑три. «Программирование» — три‑четыре. Из‑за этого русский текст в облачных сервисах вроде OpenAI обходится примерно в 2 раза дороже английского, медленнее обрабатывается, и в одно «контекстное окно» нейросети помещается заметно меньше реального содержания. Эта статья — про то, откуда берётся разница, как её измерить на ваших данных и какие модели лучше работают с русским языком.
https://habr.com/ru/articles/1032610/
#llm #токенизация #нейросети #локальный_ии #selfhosted #кириллица #qwen #gigachat #llama #yandexgpt
-
Кириллица в LLM: почему русский язык в нейросетях стоит дороже и работает медленнее
Когда вы пишете запрос в ChatGPT или другую нейросеть, она не работает с буквами или словами — она режет ваш текст на маленькие кусочки. Эти кусочки называются токенами, и от того, как именно нейросеть режет текст, зависит цена ответа, скорость, и сколько информации в неё помещается за раз. С английским это работает хорошо: одно слово — обычно один‑два кусочка. С русским всё хуже: то же самое слово часто превращается в три‑четыре обрывка. Английское «contract» — один токен. Русское «разработка» — два‑три. «Программирование» — три‑четыре. Из‑за этого русский текст в облачных сервисах вроде OpenAI обходится примерно в 2 раза дороже английского, медленнее обрабатывается, и в одно «контекстное окно» нейросети помещается заметно меньше реального содержания. Эта статья — про то, откуда берётся разница, как её измерить на ваших данных и какие модели лучше работают с русским языком.
https://habr.com/ru/articles/1032610/
#llm #токенизация #нейросети #локальный_ии #selfhosted #кириллица #qwen #gigachat #llama #yandexgpt
-
Кириллица в LLM: почему русский язык в нейросетях стоит дороже и работает медленнее
Когда вы пишете запрос в ChatGPT или другую нейросеть, она не работает с буквами или словами — она режет ваш текст на маленькие кусочки. Эти кусочки называются токенами, и от того, как именно нейросеть режет текст, зависит цена ответа, скорость, и сколько информации в неё помещается за раз. С английским это работает хорошо: одно слово — обычно один‑два кусочка. С русским всё хуже: то же самое слово часто превращается в три‑четыре обрывка. Английское «contract» — один токен. Русское «разработка» — два‑три. «Программирование» — три‑четыре. Из‑за этого русский текст в облачных сервисах вроде OpenAI обходится примерно в 2 раза дороже английского, медленнее обрабатывается, и в одно «контекстное окно» нейросети помещается заметно меньше реального содержания. Эта статья — про то, откуда берётся разница, как её измерить на ваших данных и какие модели лучше работают с русским языком.
https://habr.com/ru/articles/1032610/
#llm #токенизация #нейросети #локальный_ии #selfhosted #кириллица #qwen #gigachat #llama #yandexgpt
-
Open source-экосистемы — как Сбер развивает GigaChain
Мне удалось пообщаться с Константином Крестниковым @Rai220 , управляющим директором и техлидом команды GigaChain , которая занимается агентными системами и разработкой SDK для GigaChat в Сбере. Константин глубоко погружен в развитие экосистемы вокруг GigaChat, поэтому разговор получился подробным, богатым на примеры и управленческие инсайты.
https://habr.com/ru/articles/1028688/
#open_sourceэкосистемы #Сбер #GigaChain #GigaChat #GigaAgent #LangChain #опенсорс
-
Open source-экосистемы — как Сбер развивает GigaChain
Мне удалось пообщаться с Константином Крестниковым @Rai220 , управляющим директором и техлидом команды GigaChain , которая занимается агентными системами и разработкой SDK для GigaChat в Сбере. Константин глубоко погружен в развитие экосистемы вокруг GigaChat, поэтому разговор получился подробным, богатым на примеры и управленческие инсайты.
https://habr.com/ru/articles/1028688/
#open_sourceэкосистемы #Сбер #GigaChain #GigaChat #GigaAgent #LangChain #опенсорс
-
Open source-экосистемы — как Сбер развивает GigaChain
Мне удалось пообщаться с Константином Крестниковым @Rai220 , управляющим директором и техлидом команды GigaChain , которая занимается агентными системами и разработкой SDK для GigaChat в Сбере. Константин глубоко погружен в развитие экосистемы вокруг GigaChat, поэтому разговор получился подробным, богатым на примеры и управленческие инсайты.
https://habr.com/ru/articles/1028688/
#open_sourceэкосистемы #Сбер #GigaChain #GigaChat #GigaAgent #LangChain #опенсорс
-
Open source-экосистемы — как Сбер развивает GigaChain
Мне удалось пообщаться с Константином Крестниковым @Rai220 , управляющим директором и техлидом команды GigaChain , которая занимается агентными системами и разработкой SDK для GigaChat в Сбере. Константин глубоко погружен в развитие экосистемы вокруг GigaChat, поэтому разговор получился подробным, богатым на примеры и управленческие инсайты.
https://habr.com/ru/articles/1028688/
#open_sourceэкосистемы #Сбер #GigaChain #GigaChat #GigaAgent #LangChain #опенсорс
-
LLM бенчмарк «Испытание Дали»
Выбирая LLM для своего первого пет-проекта, я случайно создал бенчмарк для LLM "Испытание Дали" по трем параметрам: качество, скорость и стоимость. Этот бенчмарк позволил мне найти оптимальную LLM для встраивания в продукты моей компании Флаг Софт. Возможно, вас тоже заинтересуют его результаты.
https://habr.com/ru/articles/1028396/
#искусственный_интеллект #llm #бенчмарки #promptengineering #gpt5 #claude #gemini #gigachat #yandexgpt_5 #deepseek_v4
-
LLM бенчмарк «Испытание Дали» Выбирая LLM для своего первого пет-проекта, я случайно создал бенчмарк для LLM "...
#искусственный #интеллект #llm #бенчмарки #prompt-engineering #gpt-5 #claude #gemini #gigachat #yandexgpt #5
Origin | Interest | Match -
Автоматизация процессов на open source — n8n и Ollama
Low-code автоматизация давно вышла за пределы простых интеграций, а появление доступных LLM только усилило интерес к сборке собственных агентных сценариев. В этой статье — практический опыт использования n8n как основы для таких процессов: от выбора и развёртывания до работы с данными, интеграциями и подключения локальных моделей через Ollama. Разберём, где подобный стек действительно упрощает жизнь, с какими ограничениями приходится сталкиваться и как из разрозненных инструментов собрать рабочие AI-сценарии под реальные задачи.
https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1024468/
#n8n #ollama #n8n_установка #n8n_ai #n8n_ai_agent #moodle #woocommerce #gigachat #analystsu #n8nio
-
AI-суперапп – главный тренд 2026 по версии Forbes. Что мы видим из GPTunneL с позиции 2 млн пользователей
В декабре 2025-го я рассказал на Хабре, как GPTunneL вырос до 1,5 млн пользователей. С тех пор нас стало 2 млн. Подумал – пора рассказать, что мы делаем сейчас и куда идём. Forbes в феврале назвал AI-суперапп одним из главных трендов 2026 года. Для нас это не прогноз – мы видели это в собственной статистике весь 2025 год: трафик на мультимодальные инструменты вырос в три раза, пользователи перестали «спрашивать» и начали «давать задачи», корпораты стали приходить за продуктами, а не за моделями. В статье – что происходит с AI-суперапп в Китае, США и Турции, куда движется российский рынок (закон о суверенных моделях, GigaChat Enterprise, дефицит GPU), зачем мы строим собственную модель GROM и почему перепродажа токенов в нашей выручке занимает меньше 20%.
https://habr.com/ru/articles/1024638/
#ai #ml #gigachat #openai #claude #claude_opus_46 #nana_banana #агрегаторынейросетей #агрегаторы_нейросетей #ии
-
Российский ИИ в прокрустовом ложе между суверенитетом и реальностью
Доступ к западным большим языковым моделям (далее - БЯМ) закрывается снаружи и, судя по всему, скоро начнёт закрываться изнутри. Что останется бизнесу и какую цену нам придётся за это платить? Делюсь своим мнением.
https://habr.com/ru/articles/1022480/
#Qwen #gigachat #targetai #llmмодели #llmагент #llmархитектура
-
Топ 11 нейросетей для генерации текста
В последнее время я часто делаю различные подборки. Уже рассмотрел инструменты для саммари , рерайта , генерации презентаций и кода . По сути, три из четырех этих тем так или иначе основаны на генерации и работе с текстом. Работать с текстом приходится почти всем: от студентов до владельцев бизнеса. И если нейросети научились неплохо пересказывать, переписывать и даже писать код, то им можно доверить и генерацию текста с нуля. Конечно, доверить – это сильно сказано, все же они еще могут допускать ошибки, неточности или вообще отступления от темы. Однако в любом случае платформы для генерации текста могут облегчить вам жизнь при правильном подходе. Сегодня мы как раз поговорим о сервисах, где этот текст можно сгенерировать. Конечно, не всегда бесплатно, но даже в платных сервисах обычно есть возможность тестово пощупать платформу. Принимайте стратегически удобное положение, а я начинаю.
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1021038/
#AI #ИИ #нейросеть #генерация_текста #BotHub #gigachat #Rytr #Germin_AI #turbotext #ai_search
-
Топ 11 нейросетей для генерации текста
В последнее время я часто делаю различные подборки. Уже рассмотрел инструменты для саммари , рерайта , генерации презентаций и кода . По сути, три из четырех этих тем так или иначе основаны на генерации и работе с текстом. Работать с текстом приходится почти всем: от студентов до владельцев бизнеса. И если нейросети научились неплохо пересказывать, переписывать и даже писать код, то им можно доверить и генерацию текста с нуля. Конечно, доверить – это сильно сказано, все же они еще могут допускать ошибки, неточности или вообще отступления от темы. Однако в любом случае платформы для генерации текста могут облегчить вам жизнь при правильном подходе. Сегодня мы как раз поговорим о сервисах, где этот текст можно сгенерировать. Конечно, не всегда бесплатно, но даже в платных сервисах обычно есть возможность тестово пощупать платформу. Принимайте стратегически удобное положение, а я начинаю.
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1021038/
#AI #ИИ #нейросеть #генерация_текста #BotHub #gigachat #Rytr #Germin_AI #turbotext #ai_search
-
Топ 11 нейросетей для генерации текста
В последнее время я часто делаю различные подборки. Уже рассмотрел инструменты для саммари , рерайта , генерации презентаций и кода . По сути, три из четырех этих тем так или иначе основаны на генерации и работе с текстом. Работать с текстом приходится почти всем: от студентов до владельцев бизнеса. И если нейросети научились неплохо пересказывать, переписывать и даже писать код, то им можно доверить и генерацию текста с нуля. Конечно, доверить – это сильно сказано, все же они еще могут допускать ошибки, неточности или вообще отступления от темы. Однако в любом случае платформы для генерации текста могут облегчить вам жизнь при правильном подходе. Сегодня мы как раз поговорим о сервисах, где этот текст можно сгенерировать. Конечно, не всегда бесплатно, но даже в платных сервисах обычно есть возможность тестово пощупать платформу. Принимайте стратегически удобное положение, а я начинаю.
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1021038/
#AI #ИИ #нейросеть #генерация_текста #BotHub #gigachat #Rytr #Germin_AI #turbotext #ai_search
-
Топ 11 нейросетей для генерации текста
В последнее время я часто делаю различные подборки. Уже рассмотрел инструменты для саммари , рерайта , генерации презентаций и кода . По сути, три из четырех этих тем так или иначе основаны на генерации и работе с текстом. Работать с текстом приходится почти всем: от студентов до владельцев бизнеса. И если нейросети научились неплохо пересказывать, переписывать и даже писать код, то им можно доверить и генерацию текста с нуля. Конечно, доверить – это сильно сказано, все же они еще могут допускать ошибки, неточности или вообще отступления от темы. Однако в любом случае платформы для генерации текста могут облегчить вам жизнь при правильном подходе. Сегодня мы как раз поговорим о сервисах, где этот текст можно сгенерировать. Конечно, не всегда бесплатно, но даже в платных сервисах обычно есть возможность тестово пощупать платформу. Принимайте стратегически удобное положение, а я начинаю.
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1021038/
#AI #ИИ #нейросеть #генерация_текста #BotHub #gigachat #Rytr #Germin_AI #turbotext #ai_search
-
Антиспам на нейронках: Gemini Flash в 1000 раз дешевле чем GigaChat
Сравниваю бесплатные лимиты GigaChat, YandexGPT и Gemini Flash для реальной задачи: антиспам-бот в Telegram, 5000 сообщений в сутки. Считаю токены, потоки и рублики. Разница в лимитах оказалась в 1000 раз.
https://habr.com/ru/articles/1018674/
#LLM #GigaChat #YandexGPT #Gemini #антиспам #Telegram #нейросети #API #сравнение #бесплатный_тир
-
Попросил нейросети ChatGPT, DeepSeek и GigaChat собрать игровой ПК за 100 000 рублей. Кто справился лучше?
Не так давно мы провели эксперимент: скормили нейросети сотню сборок ПК с Хабра и попросили найти типичные ошибки. Получилось занятно, потому что проблемы обнаружились почти в каждой второй конфигурации. Тут вам и дисбаланс процессора и видеокарты, и устаревшее железо, и видеокарты, у которых уже есть замена за те же деньги, и чего только не. И это на Хабре, где народ, в общем говоря, в теме. Поэтому у нас возник логичный вопрос: а что, если не проверять чужие сборки, а попросить нейросети
https://habr.com/ru/companies/x-com/articles/1017408/
#xcomshop #сборка_пк #нейросети #chatgpt #deepseek #gigachat
-
Попросил нейросети ChatGPT, DeepSeek и GigaChat собрать игровой ПК за 100 000 рублей. Кто справился лучше? Не так давно мы п...
#xcom-shop #сборка #пк #нейросети #chatgpt #deepseek #gigachat
Origin | Interest | Match -
Kimi K2.5 наступает на пятки GPT-5.4. И работает из России без VPN
Бенчмарков сейчас – как нейросетей: каждую неделю новый. GPQA Diamond тестирует PhD-знания. Lexometrica проверяет фактическую точность. LLM Persuasion Benchmark – способность убеждать в дебатах. Chatbot Arena – предпочтения живых людей. Резонный вопрос: зачем ещё один? Два ответа. Первый: ценность бенчмарков – в перекрёстном подтверждении. GPT-5.4 – первое место у нас, в GPQA Diamond, в Lexometrica и в Persuasion Benchmark. Kimi K2.5 – шестое и у нас, и у Lexometrica. YandexGPT и GigaChat – внизу везде, где они вообще есть (в GPQA Diamond из 154 моделей – не попали). Четыре независимых бенчмарка – один и тот же вердикт. Второй – важнее. Мы не нашли ни одного систематического бенчмарка, который тестирует российские модели бок о бок с глобальными на практических задачах. Если знаете такой – напишите в комментариях. Наше исследование: 54 модели, 32 сценария на русском языке, промпты как пишет живой менеджер, два LLM-судьи с калибровкой. Обновление предыдущей статьи . Интерактивные результаты – на сайте . Детали по исследованию
-
GigaChat 3 Ultra от Сбера, OpenAI закрыла Sora, ARC-AGI-3 сломал все модели, ИИ-агенты взломали корпоративные системы
Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий. Неделя вышла насыщенной: OpenAI закрывает Sora, Сбер открывает свою MoE-модель, новые Suno v5.5 и Lyria 3 Pro. Исследование от Anthropic, обновления Claude и взлом корпоративной сети ИИ-агентами. Всё самое важное — в одном месте. Поехали! Читать дайджест →
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/1016146/
#ии #дайджест #gigachat #openai #sora #anthropic #claude_code #новости #нейросети #timeweb_дайджест
-
Россия — третий полюс мирового AI. Агентов запускаем на Raspberry Pi
a16z включил Россию в тройку AI-держав - наряду с Западом и Китаем. Яндекс Браузер в топ-10 мировых AI-приложений. GigaChat дебютировал в глобальном рейтинге. А потом смотришь на цифры изнутри - и видишь 48-е место, GPU-голод и агентов на Raspberry Pi.
-
GigaChat-3.1: Большое обновление больших моделей
В ноябре мы выложили в open source preview-версии GigaChat-3-Ultra (702B MoE) и GigaChat-3-Lightning (10B MoE). С тех пор мы провели большую работу над нашими моделями, и сегодня выпускаем обновлённые GigaChat-3.1-Ultra и GigaChat-3.1-Lightning. По нашим замерам, Ultra обходит non-reasoning Qwen3-235B-A22B и DeepSeek-V3-0324 в математике и general reasoning, а Lightning на аренах с судьёй GPT-4.1 играет на уровне GPT-4o — при 1,8 млрд активных параметров. Модели, как и раньше, лежат на HuggingFace и GitVerse под MIT. Но этот пост — не только про числа в таблицах. Переезд на новую архитектуру дался нам нелегко: переход от Dense-моделей к MoE вскрыл несколько проблем, о которых мы раньше не думали. По дороге к релизу мы полностью победили проблему зацикливания генераций (и придумали для этого метрику на основе BPE-сжатия хвоста), перевели DPO-этап в нативный FP8, получив качество выше bf16 при вдвое меньшем потреблении памяти, нашли критичный баг в SGLang при dp > 1, который роняет качество, и выяснили, что GPT-OSS-120b — неожиданно хорошая замена проприетарным судьям на аренах. Под катом — подробности о каждом из этих сюжетов: что ломалось, какие гипотезы не сработали, и что в итоге помогло.
-
Семантический поиск vs полнотекстовый: сравниваем три embedding-модели на 10 000 категорий Ozon
Сравнил полнотекстовый поиск PostgreSQL ( tsvector / tsquery + GIN-индекс) с семантическим поиском через pgvector ( cosine distance ) на датасете из 10 019 товарных категорий Ozon. Три embedding-модели: GigaChat EmbeddingsGigaR (Сбер, 2560-мерные векторы, API) Qwen3-Embedding-0.6B (Alibaba, 1024-мерные, локальный инференс через HF Text Embeddings Inference на GPU) text-embedding-3-small (OpenAI, 1536-мерные, API) Прогнал 18 запросов в пяти категориях: синонимы и сленг, intent-запросы в свободной форме, подарочная тематика, cross-lingual (EN-запросы к RU-данным), абстрактные формулировки. Замерил латентность и top-5 с cosine similarity score. Разбор каждого запроса, таблицы и код — под катом.
https://habr.com/ru/articles/1010200/
#искусственный_интеллект #gigachat #openai #qwen #embeddings
-
Перспективы национальной LLM. Личное мнение
Полностью самостоятельная разработка LLM дело дорогое, требующее высококвалифицированных кадров (математиков и инженеров), высокопроизводительного оборудования (графических ускорителей, быстрой памяти и процессоров), и, самое главное, наличие школы. Часто эффективные менеджеры недооценивают необходимость опыта в разработке и производстве чего-либо. Наличие желания и денег не всегда приводит к нужному результату. В этой статье я рассмотрю возможное развитие национальной LLM со своей точки зрения, которая, как вы понимаете, может быть ошибочной, либо меняться под давлением обстоятельств.
-
Как мы отслеживаем производительность веб-сервисов, или Дело «Скорости»
Салют, Хабр! Я Паша, вхожу в группу обеспечения производительности интерфейсов. Эту статью мы написали с Сергеем @TrueNort — руководителем группы. В SberDevices её называют командой «Скорость». Под надзором «Скорости» более двадцати веб-сервисов, каждый из которых должен работать быстро и точно. А значит, нужна система мониторинга производительности с гибкими настройками, чуткой реакцией на изменения и оперативными сообщениями о проблемах. В статье расскажем, зачем мы нормируем метрики логарифмами, как скрипт превращает данные из ClickHouse в алёрты и как удобнее отображать данные. Словом, поделимся нашим опытом контроля производительности веб-ресурсов.
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/1006020/
#sber #вебресурсы #Grafana #ClickHouse #GigaChat #фронтенд #производительность #Core_Web_Vitals
-
Как мы отслеживаем производительность веб-сервисов, или Дело «Скорости»
Салют, Хабр! Я Паша, вхожу в группу обеспечения производительности интерфейсов. Эту статью мы написали с Сергеем @TrueNort — руководителем группы. В SberDevices её называют командой «Скорость». Под надзором «Скорости» более двадцати веб-сервисов, каждый из которых должен работать быстро и точно. А значит, нужна система мониторинга производительности с гибкими настройками, чуткой реакцией на изменения и оперативными сообщениями о проблемах. В статье расскажем, зачем мы нормируем метрики логарифмами, как скрипт превращает данные из ClickHouse в алёрты и как удобнее отображать данные. Словом, поделимся нашим опытом контроля производительности веб-ресурсов.
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/1006020/
#sber #вебресурсы #Grafana #ClickHouse #GigaChat #фронтенд #производительность #Core_Web_Vitals
-
Как мы отслеживаем производительность веб-сервисов, или Дело «Скорости»
Салют, Хабр! Я Паша, вхожу в группу обеспечения производительности интерфейсов. Эту статью мы написали с Сергеем @TrueNort — руководителем группы. В SberDevices её называют командой «Скорость». Под надзором «Скорости» более двадцати веб-сервисов, каждый из которых должен работать быстро и точно. А значит, нужна система мониторинга производительности с гибкими настройками, чуткой реакцией на изменения и оперативными сообщениями о проблемах. В статье расскажем, зачем мы нормируем метрики логарифмами, как скрипт превращает данные из ClickHouse в алёрты и как удобнее отображать данные. Словом, поделимся нашим опытом контроля производительности веб-ресурсов.
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/1006020/
#sber #вебресурсы #Grafana #ClickHouse #GigaChat #фронтенд #производительность #Core_Web_Vitals
-
Как мы отслеживаем производительность веб-сервисов, или Дело «Скорости»
Салют, Хабр! Я Паша, вхожу в группу обеспечения производительности интерфейсов. Эту статью мы написали с Сергеем @TrueNort — руководителем группы. В SberDevices её называют командой «Скорость». Под надзором «Скорости» более двадцати веб-сервисов, каждый из которых должен работать быстро и точно. А значит, нужна система мониторинга производительности с гибкими настройками, чуткой реакцией на изменения и оперативными сообщениями о проблемах. В статье расскажем, зачем мы нормируем метрики логарифмами, как скрипт превращает данные из ClickHouse в алёрты и как удобнее отображать данные. Словом, поделимся нашим опытом контроля производительности веб-ресурсов.
https://habr.com/ru/companies/sberdevices/articles/1006020/
#sber #вебресурсы #Grafana #ClickHouse #GigaChat #фронтенд #производительность #Core_Web_Vitals
-
Скормил нейросети 40 статей ПИК с Хабра: RAG-бот на GigaChat для BIM без опыта в разработке
Меня зовут Владислав Пономарев, я архитектор, проектирую дома. Ещё в магистратуре, 10 лет назад я занимался BIM-внедрением в проектной организации в Сочи. Это были Revit, Civil 3D и другие инструменты. Делал это в рамках своей темы магистерской работы. Потом переключился на архитектуру в частном домостроительстве, где больше изучал практические вопросы проектирования и философию архитектуры, ее эстетические качества. Но любовь к более сложному BIM осталась. С энтузиазмом продвигал тему BIM, когда до массового внедрения в РФ было еще далеко. Прошли годы. Многие вопросы, которые были актуальны тогда, еще остались в повестке отрасли. Специалисты до сих пор часто работают по старинке. А ведь теперь пришёл ещё и AI, который ложится только на автоматизированные процессы. Нет BIM – нет данных. Нет данных – нейронка не поможет. При этом автоматизировать стройку – задача очень сложная. Слишком много вопросов, которые пока трудно поддаются оптимизации.
https://habr.com/ru/articles/1004802/
#gigachat #bim #вайбкодинг #строительство #rag #faiss #langchain #streamlit #python
-
Искусственный интеллект в юриспруденции: топ-10 нейросетей для юристов
Если вы еще не пользуетесь нейросетями, вы либо очень занятой человек, либо очень принципиальный. А скорее всего, просто не знаете, с какой стороны к ним подступиться. Давайте сразу к цифрам. По данным совместного исследования Авито и Право.ru , проведенного в конце 2025 года, 88% российских юристов уже используют ИИ в работе. Да-да, почти девять из десяти. И 63% из них честно признаются: эффективность выросла. Остальные 37% либо скромничают, либо пока не подобрали правильный промпт. Коллеги из LegalOn посчитали еще интереснее: юридическая команда среднего размера, которая проходит около 500 контрактов в год, тратит на это от 1000 до 2000 часов. Это годовой график одного сотрудника, потраченный на чтение бумажек. Теперь представьте, что эти же часы можно потратить на что-то более осмысленное, чем проверка пункта 3.2 в пятьдесят первый раз. Конечно, у любой медали есть обратная сторона. Исследователи из Кембриджа недавно провели сравнительный анализ пяти популярных ИИ-инструментов и выяснили, что даже самые продвинутые модели продолжают галлюцинировать, то есть выдавать несуществующие судебные решения и ссылки на законы, которые никто не принимал. Помните историю про адвоката, который принес в суд прецеденты, придуманные ChatGPT? Вот, нейросети ничему не учатся, разве что мы их этому учим. Поэтому давайте сразу договоримся. ИИ - это очень быстрый и старательный стажер. Он может за час перелопатить сто страниц судебной практики и выдать резюме. Но подписывать своей фамилией его работу без проверки - это профессиональная небрежность чистой воды.
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/1001504/
#ии #ии_и_машинное_обучение #юриспруденция #ии_инструменты #gigachat #Нейроюрист #bothub #Harant #гарант #юридические_документы
-
Подключаем российские AI-сервисы к OpenClaw: GigaChat, YandexGPT и Yandex 360
Интегрируем российские AI-сервисы (GigaChat от Сбера, YandexGPT и Yandex 360) с OpenClaw — open-source платформой для AI-агентов. Создаём русскоязычных агентов, подключаем CalDAV календарь и Yandex Disk. Все с нуля, с кодом и troubleshooting.
https://habr.com/ru/articles/996966/
#openclaw #gigachat #yandexgpt #yandex_360 #ai_агенты #chatbot #claude #llm #telegram_bot #multiagent
-
Как оптимизация промптов превратилась из шаманства в инженерную дисциплину
Ещё пару лет назад промпт-инжиниринг выглядел как подбор удачного заклинания: "а давай добавим think step by step , "а давай попросим быть аккуратнее" и о приправим xml-тегами". Сегодня это типовая задача оптимизации в условиях чёрного ящика . Уже 2026 год и современные LLM одновременно:
https://habr.com/ru/articles/994624/
#promptengineering #prompt_tuning #prompt_library #prompting #gemini #claude #chatgpt #deepseek #gigachat #yandexgpt
-
Карта российских ИИ-платформ для аналитика
GigaCode vs SourceCraft Code Assistant: что выбрать аналитику в 2025? Сравнил две российские AI-IDE по критериям, важным не разработчику, а аналитику: работа с документами, контекстное окно, агентный режим, бесплатные квоты. Плюс пошаговые инструкции — от регистрации до первого запроса в чате. SourceCraft: 3000 предложений + 1000 чат-запросов в неделю бесплатно, лимиты прозрачны. GigaCode: бесплатен для пользователей GitVerse, квоты не публикуются. Бонус: таблица соответствия концепций Roo Code → российские платформы. Для тех, кто читал мои предыдущие статьи и хочет применить подходы на одобренном стеке.
https://habr.com/ru/articles/992872/
#GigaCode #SourceCraft #YandexGPT #GigaChat #AIассистент #импортозамещение #бизнесанализ #prompt_engineering
-
Карта российских ИИ-платформ для аналитика
GigaCode vs SourceCraft Code Assistant: что выбрать аналитику в 2025? Сравнил две российские AI-IDE по критериям, важным не разработчику, а аналитику: работа с документами, контекстное окно, агентный режим, бесплатные квоты. Плюс пошаговые инструкции — от регистрации до первого запроса в чате. SourceCraft: 3000 предложений + 1000 чат-запросов в неделю бесплатно, лимиты прозрачны. GigaCode: бесплатен для пользователей GitVerse, квоты не публикуются. Бонус: таблица соответствия концепций Roo Code → российские платформы. Для тех, кто читал мои предыдущие статьи и хочет применить подходы на одобренном стеке.
https://habr.com/ru/articles/992872/
#GigaCode #SourceCraft #YandexGPT #GigaChat #AIассистент #импортозамещение #бизнесанализ #prompt_engineering
-
Карта российских ИИ-платформ для аналитика
GigaCode vs SourceCraft Code Assistant: что выбрать аналитику в 2025? Сравнил две российские AI-IDE по критериям, важным не разработчику, а аналитику: работа с документами, контекстное окно, агентный режим, бесплатные квоты. Плюс пошаговые инструкции — от регистрации до первого запроса в чате. SourceCraft: 3000 предложений + 1000 чат-запросов в неделю бесплатно, лимиты прозрачны. GigaCode: бесплатен для пользователей GitVerse, квоты не публикуются. Бонус: таблица соответствия концепций Roo Code → российские платформы. Для тех, кто читал мои предыдущие статьи и хочет применить подходы на одобренном стеке.
https://habr.com/ru/articles/992872/
#GigaCode #SourceCraft #YandexGPT #GigaChat #AIассистент #импортозамещение #бизнесанализ #prompt_engineering
-
Карта российских ИИ-платформ для аналитика
GigaCode vs SourceCraft Code Assistant: что выбрать аналитику в 2025? Сравнил две российские AI-IDE по критериям, важным не разработчику, а аналитику: работа с документами, контекстное окно, агентный режим, бесплатные квоты. Плюс пошаговые инструкции — от регистрации до первого запроса в чате. SourceCraft: 3000 предложений + 1000 чат-запросов в неделю бесплатно, лимиты прозрачны. GigaCode: бесплатен для пользователей GitVerse, квоты не публикуются. Бонус: таблица соответствия концепций Roo Code → российские платформы. Для тех, кто читал мои предыдущие статьи и хочет применить подходы на одобренном стеке.
https://habr.com/ru/articles/992872/
#GigaCode #SourceCraft #YandexGPT #GigaChat #AIассистент #импортозамещение #бизнесанализ #prompt_engineering
-
GigaChat 3 Lightning: разбираем open source модель от Сбера
Привет, Хабр! В конце прошлого года Сбер выложил GigaChat 3 в open source под MIT. Две модели: Ultra Preview на 702 миллиарда параметров и Lightning на 10 миллиардов. Взял Lightning, развернул на бесплатном Colab, погонял тесты. Плюс разобрался в документации. В статье разберём архитектуру, сравним бенчмарки с Qwen и покажем, как запустить модель без затрат на железо. Спойлер: для задач на русском языке и работы с длинными контекстами Lightning — одна из лучших открытых моделей в своём классе. При этом порог входа минимальный, base-версия запускается на бесплатном Colab с 4-bit квантизацией, а MIT-лицензия позволяет использовать модель в коммерческих проектах без ограничений.
