https://courses.digitable.life/tags/%D0%BE%D1%81%D0%BD%D0%BE%D0%B2%D1%8B-%D0%B8%D0%B8/ Recent content in основы ии on Digitable courses Hugo -- gohugo.io ru-RU Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/13-rag-mcp-agents/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/13-rag-mcp-agents/ Три способа вывести модель за пределы её весов: поиск по вашим документам и подстановка найденного в промпт, единый протокол объявления инструментов и цикл, в котором модель выбирает действие, а оркестратор его выполняет и возвращает результат. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/15-sdd-and-orchestration/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/15-sdd-and-orchestration/ Разработка через спецификации как способ сделать работу с агентом воспроизводимой: цикл с контрольными точками, версионируемые артефакты, конституция проекта и оркестрация нескольких агентов. Плюс главный практический критерий лекции — сведи задачу к тексту и проверь результат дешевле, чем произвёл. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/06-llm/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/06-llm/ Языковая модель как распределение следующего токена при условии всего контекста: конвейер от текста до логитов, что на самом деле добавил механизм внимания, почему вход читается за один проход, а ответ рождается по токену, и где ломается аналогия с T9. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/12-diffusion/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/12-diffusion/ Картинка не рисуется слева направо, а проявляется из случайного шума: прямой и обратный процессы, латентное пространство Stable Diffusion, текстовое обусловливание через перекрёстное внимание, guidance и seed — и что происходит, когда тот же принцип применяют к тексту. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/08-hardware/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/08-hardware/ Инференс языковой модели — это умножение матриц, упирающееся не в арифметику, а в пропускную способность видеопамяти. Чем GPU отличается от CPU, сколько памяти требует модель на 671 млрд параметров, зачем нужны батчинг, квантизация и KV-кеш. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/00-overview/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/00-overview/ Вводный трек по искусственному интеллекту: от предсказуемости и цепей Маркова до LLM, промптинга, диффузии, RAG, MCP и оркестрации агентов. Текстовая версия часовой лекции, разбитая на 16 глав со ссылками на нужную минуту видео. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/03-machine-learning/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/03-machine-learning/ Перцептивные хеши и расстояние Хэмминга для изображений, спектрограммы и аудиоотпечатки для звука, OCR для текста: разбор классических алгоритмов распознавания, которые работают без всякого обучения, и границы, за которой без обучения уже нельзя. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/09-can-they-think/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/09-can-they-think/ Почему в конвейере из токенов, весов и матричных умножений негде поместиться мышлению, откуда берётся уверенная выдумка, что на самом деле утверждают китайская комната и стохастические попугаи — и где здесь заканчивается факт и начинается позиция. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/04-training/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/04-training/ Что физически происходит при обучении: веса как массив чисел, подбор параметров вместо написания правил, режимы с учителем и без, дистилляция и RLHF, человек в контуре и неявные корреляции, которых модель не видит. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/01-predictability/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/01-predictability/ Компьютер построен на детерминизме и не умеет производить случайность. Откуда взялась потребность в вероятностных моделях, чем псевдослучайность отличается от настоящей энтропии и почему весь современный ИИ вырос из этой дыры. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/05-representations/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/05-representations/ Модель видит не объект, а вектор чисел. Что такое признаки и эмбеддинги, почему близость по смыслу превращается в близость в пространстве и как классификатор выучивает снег вместо волка. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/14-providers-and-framing/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/14-providers-and-framing/ Почему один и тот же вопрос в разных сервисах даёт по-разному окрашенные ответы: состав корпуса, выравнивание, системный промпт, фильтры и регулирование. Как отличить отказ от невидимого смещения и как поставить собственный эксперимент вместо того, чтобы верить на слово. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/11-advanced-prompting/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/11-advanced-prompting/ Пять техник промптинга как лестница «дороже — надёжнее»: zero-shot, few-shot, цепочка рассуждений, самопроверка и дерево мыслей. Что каждая делает, сколько токенов стоит и почему подниматься на следующую ступень нужно только после измеренного провала предыдущей. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/10-prompting/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/10-prompting/ Промпт как структурированный запрос: из чего собирается вход модели, зачем роль, контекст, задача и формат ответа, почему шаблон STAR из человеческой коммуникации работает и с моделью, и когда стоит просить модель написать промпт за вас. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/07-tokens-and-context/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/07-tokens-and-context/ Токен как единица счёта и почему русский текст дороже английского, из чего на самом деле собирается запрос к модели, что такое контекстное окно и почему у модели нет памяти диалога — вся история пересылается заново на каждом ходу. https://courses.digitable.life/post/ai-basics/02-markov-chains/ Thu, 16 Jul 2026 10:00:00 +0300 https://courses.digitable.life/post/ai-basics/02-markov-chains/ Как из скороговорки собирается вероятностный автомат, который дописывает текст, ничего не понимая: марковское свойство, матрица переходов, n-граммы, T9 и PageRank — и почему это до сих пор рабочая интуиция про языковые модели.