Home
Categories
EXPLORE
Society & Culture
True Crime
History
Comedy
Education
Music
Health & Fitness
About Us
Contact Us
Copyright
© 2024 PodJoint
00:00 / 00:00
Sign in

or

Don't have an account?
Sign up
Forgot password
https://is1-ssl.mzstatic.com/image/thumb/Podcasts221/v4/07/34/78/073478dd-0918-82a2-0357-b7d0df86a02c/mza_8231832562240416054.jpg/600x600bb.jpg
Организованное программирование
Кирилл Мокевнин
67 episodes
1 week ago
Пишем код, за который не стыдно. Разбираем базу, даем рекомендации и встречаемся с умными людьми
Show more...
Technology
Education,
Courses
RSS
All content for Организованное программирование is the property of Кирилл Мокевнин and is served directly from their servers with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
Пишем код, за который не стыдно. Разбираем базу, даем рекомендации и встречаемся с умными людьми
Show more...
Technology
Education,
Courses
https://img.transistor.fm/lD3sf2ZNnvRyivhs-B25qxAzIbgwim_c_xdKnJs4SiU/rs:fill:3000:3000:1/q:60/aHR0cHM6Ly9pbWct/dXBsb2FkLXByb2R1/Y3Rpb24udHJhbnNp/c3Rvci5mbS8zYjIx/MTdjMmViMTJlMzI5/MDI2NmZhZjFiZmRl/NTFjYy5wbmc.jpg
#49 Почему искусственный интеллект не работает без настоящего инженера | Андрей Татаринов
Организованное программирование
2 hours 7 minutes
5 months ago
#49 Почему искусственный интеллект не работает без настоящего инженера | Андрей Татаринов

В этом выпуске мы поговорили с Андреем Татариновым, инженером, который каждый день работает с языковыми моделями и внедряет ИИ в реальные продукты. Обсудили, как устроены LLM: что на самом деле происходит под капотом ChatGPT, почему ИИ часто галлюцинирует, и как с этим работать.

Разобрали, зачем нужен fine-tuning и RAG, как промт превращается в инженерную задачу, и почему без человека модели пока не справляются. Поделились практическим опытом автоматизации, примерами из реальных кейсов и мнением о том, в каком направлении развивается рынок ИИ.

Вы узнаете, как реально применять языковые модели, какие ошибки совершают новички, и что нужно, чтобы ИИ стал помощником, а не источником проблем.

  • (00:00) - Введение и анонс
  • (01:31) - От Яндекса до Epoch 8: путь Андрея Татаринова
  • (04:54) - Бустинги, логрег и берты: как мы пришли к GPT
  • (08:23) - Почему GPT-системы сокрушили прошлое
  • (12:10) - Иллюзия экспоненты: будет ли у ИИ потолок?
  • (16:01) - Новая реальность: как теперь проектируются AI-системы
  • (19:53) - Под капотом LLM: инференс, рантаймы и матрицы
  • (23:22) - Проблема масштаба: почему модель ≠ база данных
  • (27:27) - Векторные базы и RAG: как накормить модель знаниями
  • (31:20) - Промт не магия: где заканчивается здравый смысл LLM
  • (35:04) - Файнтюнинг: учим GPT понимать нас лучше
  • (38:31) - Пределы модели: почему знания «вытесняются»
  • (42:27) - LEGO, Copilot и код: генерация, где работает, где нет
  • (46:20) - Заменит ли GPT ревьюера? Хекслет тестирует
  • (50:34) - Проблема смыслов: почему даже с правилами модель врёт
  • (54:28) - Что такое разум у LLM: reasoning и цепочки размышлений
  • (58:19) - MCP и агенты: когда LLM делают больше, чем отвечают
  • (01:02:36) - Автоматизация задач: мечта об ИИ-помощнике
  • (01:07:02) - За пределами промтов: новый взгляд на разум
  • (01:11:19) - Автономные агенты: размах MCP в продакшне
  • (01:15:34) - Инциденты под контролем: SRE + агентный подход
  • (01:19:59) - Оркестрация инструментов: когда API + MCP не хватает
  • (01:24:24) - Покупать или делать самому: стратегия внедрения
  • (01:28:49) - MCP как стандарт: реальные шаги или маркетинг?
  • (01:33:14) - Архитектурные тренды: готовимся к агентам заранее
  • (01:37:39) - Команды и экосистема: как вести IT-лидеров
  • (01:42:04) - Безопасность и контексты: бизнес, observability, security
  • (01:46:29) - MCP next layer: от работы в одиночку к рынку агентов
  • (01:50:54) - Оценка зрелости: когда агенты перестают быть хайпом
  • (01:55:19) - Call to action: малые эксперименты — большие изменения
  • (01:59:44) - Ключевые выводы и приглашение к диалогу
★ Support this podcast ★
Организованное программирование
Пишем код, за который не стыдно. Разбираем базу, даем рекомендации и встречаемся с умными людьми