"Несколько статей, которые рассказывают про терминологию GenAI Foundation vs. Instruct vs. Thinking Models - __Статья объясняет разницу между тремя типами языковых моделей: Base/Foundation модели (предсказывают следующий токен, как библиотека без точки входа), Instruct модели (дообучены выполнять инструкции через SFT и RLHF, как готовое приложение) и Thinking модели (используют chain-of-thought reasoning для сложных задач, как оператор приложения). Автор рекомендует использовать Instruct модели для 90% случаев, Thinking модели для сложной логики (5%), и дообучать Base модели только для специфических доменов (5%). __ AI Systems Engineering Patterns - Статья представляет 30 паттернов инженерии AI-систем, сгруппированных в 5 категорий: интерфейс (промпт-шаблоны, структурированный ввод/вывод, санитизация), инструменты (Function Calling, MCP, песочницы), контекст (CAG, RAG, кэширование, память), оркестрация (роутинг, каскадирование, LLM Gateway, Flow Engineering) и агенты (ReAct, планирование, мультиагентные системы). Автор показывает, что опыт традиционной разработки ПО применим к AI-системам через знакомые концепции (кэширование, валидация, композиция), адаптированные для работы с LLM, и для каждого паттерна объясняет применение, компромиссы и риски. Facilitating AI adoption at Imprint - __Статья описывает 18-месячный опыт автора по внедрению AI-инструментов и агентов в компании Imprint, включая подходы к стратегии, обучению сотрудников, созданию внутренних агентов и измерению эффективности. Основной вывод: успешное внедрение AI требует глубокого погружения лидеров в детали, фокуса на реальной продуктивности (а не на имидже), и тесного партнерства между разработчиками платформ и пользователями, а не просто создания инструментов в надежде, что их будут использовать.__ Generative AI Strategy - __Это презентация в формате слайдов (июнь 2023) с фреймворком для разработки стратегии внедрения generative AI в компании, созданная в ответ на вопрос ""Руководство требует внедрить генеративный AI, что делать?"". Статья представляет собой набор слайдов с практическим подходом к выбору направлений использования генеративного AI, оценке возможностей и рисков, но автор отмечает, что это ранняя версия идей, которую она планирует развить в полноценную статью позже __(есть также видео доклада на YouTube). Agents - __подробная статья (январь 2025, адаптация из книги ""AI Engineering"") о AI-агентах — системах, которые воспринимают окружение и действуют в нём. Статья охватывает ключевые аспекты: определение агента через окружение и набор инструментов (tools), планирование (разделение на генерацию плана, валидацию и выполнение, дискуссия о способности LLM к планированию), инструменты (три категории: расширение знаний через RAG/поиск, расширение возможностей через калькуляторы/code interpreters, write-действия для изменения данных), рефлексия (паттерны ReAct и Reflexion для анализа и коррекции ошибок), и оценку агентов (режимы отказа в планировании, использовании инструментов и эффективности). Автор подчёркивает, что успех агента зависит от правильного выбора инструментов и качества планировщика, обещая будущие посты про фреймворки и системы памяти. __ Common pitfalls when building generative AI applications - __Статья описывает 6 типичных ошибок при создании генеративных AI-приложений (январь 2025): 1) использование gen AI там, где он не нужен (многие задачи решаются проще без AI), 2) путаница между ""плохим продуктом"" и ""плохим AI"" (часто проблема в UX, а не в технологии, 3) старт со сложных решений (раннее использование фреймворков и fine-tuning вместо простых подходов), 4) переоценка ранних успехов, 5) отказ от человеческой оценки в пользу только AI-судей (лучшие команды ежедневно проверяют 30-1000 примеров вручную для калибровки, обнаружения проблем и улучшения), 6) краудсорсинг use cases без общей стратегии (приводит к множеству мелких низкоэффективных приложений). Автор подчёркивает важность продуктового мышления и стратегии, а не просто технологии.__"