Вы настроили API — вроде работает. Но безопасен ли он?
Разбор — чёткий, с примерами и практическими рекомендациями. Если вы работаете с API — лучше прочитать это до того, как прочитает хакер.
Proglib Academy #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Новенький сотрудник со своей идей на ретро
Любите таких идейных?
👾 — да (я сумасшедший)
👍 — не, а то потом дедлайны
Proglib Academy #развлекалово
Любите таких идейных?
👾 — да (я сумасшедший)
👍 — не, а то потом дедлайны
Proglib Academy #развлекалово
На схеме — эволюция моделей работы с текстом. Смотрим, как всё начиналось и к чему пришли.
📍Ось Контекста: чем правее — тем длиннее и сложнее связи модель способна учитывать.
📍Ось Семантического понимания: чем выше — тем лучше модель схватывает смысл.
• n-gram — видит только ближайшие слова. Контекста почти нет, смысл — минимальный.
• Markov Models — добавляют немного памяти о предыдущих состояниях, но глобального понимания по-прежнему нет.
• RNN / LSTM — уже учитывают порядок и длинные зависимости, но быстро теряются на больших текстах.
• GPT — держит в голове огромный контекст, улавливает сложные зависимости и семантику. Поэтому его ответы и кажутся «пониманием».
Proglib Academy #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😵💫 Как правильно выбрать LLM для использования в агентских системах
Модели могут выдумывать факты, ссылаться на несуществующие источники и уверенно врать. Особенно часто это происходит при работе с редкими языками или специфическими тематиками.
Поэтому на первом занятии курса «AI-агенты для DS-специалистов» разберем, как с этим бороться. И это только первый из пяти уроков!
🔍 Выбор правильной модели
Не все LLM одинаково полезны. Обсудим квантизованные модели, instruct-версии и мультилингвальные решения. Узнаем, где больше галлюцинаций — в базовых моделях или после дообучения.
💰 Токенизация и стоимость
Разные языки «съедают» разное количество токенов. Покажем, как это влияет на цену API и почему русский текст может стоить дороже английского.
⚡️ Температура и Guardrails
Настройка temperature помогает контролировать креативность модели. А системы Guardrails — отсекать неподходящие ответы еще до генерации.
🧠 Память vs контекст
Казалось бы, зачем RAG, если есть модели с контекстом более 10М токенов? Но не все токены равнозначны. Разберем, когда внешние источники все еще нужны.
В конце создадим простых агентов на LangChain с подключением к внешним источникам и инструментам поиска — и у вас уже будет кейс по созданию собственного AI-агента.
👉 Присоединяйтесь к курсу — приятная цена действует до 14 июня!
Модели могут выдумывать факты, ссылаться на несуществующие источники и уверенно врать. Особенно часто это происходит при работе с редкими языками или специфическими тематиками.
Поэтому на первом занятии курса «AI-агенты для DS-специалистов» разберем, как с этим бороться. И это только первый из пяти уроков!
🔍 Выбор правильной модели
Не все LLM одинаково полезны. Обсудим квантизованные модели, instruct-версии и мультилингвальные решения. Узнаем, где больше галлюцинаций — в базовых моделях или после дообучения.
💰 Токенизация и стоимость
Разные языки «съедают» разное количество токенов. Покажем, как это влияет на цену API и почему русский текст может стоить дороже английского.
⚡️ Температура и Guardrails
Настройка temperature помогает контролировать креативность модели. А системы Guardrails — отсекать неподходящие ответы еще до генерации.
🧠 Память vs контекст
Казалось бы, зачем RAG, если есть модели с контекстом более 10М токенов? Но не все токены равнозначны. Разберем, когда внешние источники все еще нужны.
В конце создадим простых агентов на LangChain с подключением к внешним источникам и инструментам поиска — и у вас уже будет кейс по созданию собственного AI-агента.
👉 Присоединяйтесь к курсу — приятная цена действует до 14 июня!
🔥 Enum в Python: красиво описываем константы
Хватит писать вот это:
Лучше так:
➡️ Зачем вообще Enum
🔵 Код становится читаемее
🔵 Защита от ошибок
Enum не даст случайно передать в функцию что-то несуществующее.
🔵 Возможность красиво выводить
🔵 Сравнение работает как надо
🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»
Ставьте ежа 👾 — если уже забыли, как выглядит код
Proglib Academy #буст
Хватит писать вот это:
STATUS_OK = 1
STATUS_ERROR = 2
STATUS_PENDING = 3
Лучше так:
from enum import Enum
class Status(Enum):
OK = 1
ERROR = 2
PENDING = 3
🔵 Код становится читаемее
if status == Status.OK: читается в 100 раз понятнее, чем if status == 1:🔵 Защита от ошибок
Enum не даст случайно передать в функцию что-то несуществующее.
🔵 Возможность красиво выводить
print(Status.OK.name) # OK
print(Status.OK.value) # 1
🔵 Сравнение работает как надо
if status == Status.ERROR:
Ставьте ежа 👾 — если уже забыли, как выглядит код
Proglib Academy #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Опыт с Reddit — кто ищет, тот находит:
— Курсы → проекты → буткемп → портфолио → LinkedIn.
— Ни одного «своего человека» в индустрии.
— Только упорство, кодинг и хорошее портфолио.
Вас никто не держит. Даже без связей и диплома — всё реально.
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Когда заходите на StackOverflow вместо ChatGPT?
❤️ — Когда реально хочется разобраться
🔥 — Когда ChatGPT снова начинает «фантазировать»
Proglib Academy #развлекалово
❤️ — Когда реально хочется разобраться
🔥 — Когда ChatGPT снова начинает «фантазировать»
Proglib Academy #развлекалово
❗Вакансии «Библиотеки программиста»
Привет! Мы ищем контент-менеджеров, которые будут вести наши телеграм-каналы о разработке.
👾 Требования:
— знать принципы залетающего контента
— разбираться в темах, связанных с разработкой
Большим плюсом будет навык программирования на каких-либо языках.
✨ Условия:
— удаленка
— частичная занятость
— сдельная оплата в зависимости от количества задач
🔥 Оставляйте отклик, и мы свяжемся с вами: https://forms.gle/o4BZnsQ526JoqsCq9
Привет! Мы ищем контент-менеджеров, которые будут вести наши телеграм-каналы о разработке.
👾 Требования:
— знать принципы залетающего контента
— разбираться в темах, связанных с разработкой
Большим плюсом будет навык программирования на каких-либо языках.
✨ Условия:
— удаленка
— частичная занятость
— сдельная оплата в зависимости от количества задач
🔥 Оставляйте отклик, и мы свяжемся с вами: https://forms.gle/o4BZnsQ526JoqsCq9
Подготовили карточки по статье, смотрите и сохраняйте
Proglib Academy #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Если вы врываетесь в Data Science — не тратьте время на теорию без практики. Вот топ репозиториев, которые реально качают скиллы:
🚀 Добавляйте в закладки — это ваш быстрый старт в Data Science.
Proglib Academy #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Та самая рабочая рекурсивная функция?
😢 — не может такого быть
🌚 — у меня она всегда работает
Proglib Academy #развлекалово
😢 — не может такого быть
Proglib Academy #развлекалово
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Перед тем как лезть в сложную архитектуру, нужно понимать самую основу — как вообще устроены API.
— Формат: XML
— Учиться: тяжело
— Где юзают: платежи, CRM, банки, телеком
— Формат: XML, JSON, HTML
— Учиться: легко
— Где юзают: публичные API, ресурсные приложения
— Формат: JSON
— Учиться: средне
— Где юзают: мобильные API, микросервисы, сложные системы
— Формат: JSON, XML, Protobuf
— Учиться: легко
— Где юзают: высоконагруженные микросервисы, быстрая внутренняя коммуникация
Почему это важно: если вы хотите строить серьезную архитектуру, надо уметь выбирать инструмент под задачу. А не просто «слышал про REST — сделаю REST».
Если нравятся посты с инфографикой — ставим ежа 👾
Proglib Academy #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧪 Когда обычный A/B-тест даёт кривую картину
A/B-тесты — классика: берём всех пользователей, делим пополам, сравниваем.
Но это работает, если ваши пользователи живут «поодиночке».
📊 В статье разложили по полочкам:
— в каких системах классический A/B не работает
— почему ваши метрики могут вас обмануть
— какие есть выходы: временное разбиение, кластерные тесты, гибриды
— как выбирать схему под ваш продукт
— и главное: почему плохой эксперимент — это не просто ошибка аналитики, а риск для бизнеса
Если вы хотите принимать точные продуктовые решения — это обязательный материал.
👉 Читать статью: https://proglib.io/sh/lNqAnLfe9J
Proglib Academy #буст
A/B-тесты — классика: берём всех пользователей, делим пополам, сравниваем.
Но это работает, если ваши пользователи живут «поодиночке».
— в каких системах классический A/B не работает
— почему ваши метрики могут вас обмануть
— какие есть выходы: временное разбиение, кластерные тесты, гибриды
— как выбирать схему под ваш продукт
— и главное: почему плохой эксперимент — это не просто ошибка аналитики, а риск для бизнеса
Если вы хотите принимать точные продуктовые решения — это обязательный материал.
👉 Читать статью: https://proglib.io/sh/lNqAnLfe9J
Proglib Academy #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM