Python книги на русском

LLM (большие языковые модели) или агент LLM и ИИ-агент — эти слова часто звучат в одном ряду, будто это одно и то же. На деле — два разных объекта. LLM отвечает на запрос. Все, что за пределами окна диалога, ей не принадлежит. Агент — это модель плюс код вокруг нее: правила проекта, доступ к файлам, автопроверка тестов, взаимная проверка кода моделями. Модель пишет, а обвязка решает, что оставить, что переписать, что заблокировать. Разница между «просто LLM» и «агент с обвязкой» видна на одном и том же запросе: без правил проекта — код с ошибками и неправильным стандартом тестов. С правилами — типизированный код и зеленые тесты. 16 июля в 19:00 мск на бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков — исполнительный директор в Сбере, ех-технический директор направления в KION, 15+ лет в серверной разработке — показывает полный рабочий цикл агента поверх готового репозитория. Без теории, только живое демо на Python. После регистрации — получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента» + запись вебинара. Разберитесь один раз, где решает сама модель, а где — код вокруг нее: https://clc.to/erid_2W5zFHBpDV3 Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHBpDV3

сайт, который помогает пройти ATS фильтр и улучшить ваше IT-резюме UpdateCV.me Сервис для создания и улучшения IT-резюме, анализа его структуры и ATS-совместимости, сравнения с конкретной вакансией и адаптации под требования работодателя. Можно загрузить готовое резюме или создать новое с помощью ИИ. Рекомендации только по делу в формате было-стало, пользователь сам решает, какие изменения принять.

Работать с ИИ и работать через ИИ — не одно и то же Первое — использовать модель как ускоритель: попросил, получил, применил, помнишь, что сделал. Второе — жить внутри цикла с ИИ-агентом, который сам планирует шаги, вызывает инструменты, оценивает результат. Скорость выше, а вот сохранить понимание системы становится сложнее: часть шагов проходит мимо человека. Это не абстракция для будущего — так уже многие работают. Но на этом стыке появляется отдельная проблема: результат есть, а понимания того, как он получен, не остается. И у этой проблемы есть имя — когнитивный долг. 7 сентября в 18:00 мск AI Talent Hub ИТМО и karpovꓸcourses проводят бесплатный вебинар «Как не потерять контроль над результатом в эпоху ИИ». На эфире разберут, как заметить когнитивный долг на ранней стадии, что нужно проверять самому, а что можно безопасно оставить агенту. И как оставаться участником процесса, а не приемщиком результатов. Спикеры — Юлия Лим (AI Talent Hub, ИТМО) и Денис Амбросов, инженер по машинному обучению, стрим-лид направления модельных рисков и рисков систем ИИ. Запись эфира придет всем зарегистрированным, присоединяйтесь по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFHAeQQy    Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHAeQQy 

Python-интенсив: 50 быстрых упражнений Автор: Реувен Лернер Год издания: 2024 #python #ru #упражнения Скачать книгу