Почему JSON Schema не делает ответ LLM надёжным
Structured output решает одну из самых раздражающих проблем LLM-интеграций: модель наконец стабильно возвращает данные в ожидаемом формате. Но валид…
Latest Programming news from Tech News
Structured output решает одну из самых раздражающих проблем LLM-интеграций: модель наконец стабильно возвращает данные в ожидаемом формате. Но валид…
TypeSafe's Jev is an odd one. It isn't a chat model - you send a state plus typed questions (Choice / Score / Noul) and get labels with probabilitie…
TL;DR. Собрал воркфлоу на языковой модели, который раз в сутки обходит 34 страницы условий у 12 российских банков, сравнивает их со вчерашним снимко…
One pass of my board eval bills $9.14 on the Anthropic API. Through Claude Code it bills $0. Same model, claude-opus-4-8. That is 27 calls, and it i…
Every other week it feels like a new model shows up with a shiny score on some "trust me bro" benchmark. The numbers climb, people call it smarter,…
I’ve been building AI apps with coding agents for a while. Lately, I’ve been experimenting with evals too. The app in this example mostly worked. Th…
Learning how to add evals to an LLM feature is the difference between shipping a demo and shipping a reliable product. When you embed an LLM into a…
Привет, Хабр. 6 июля 2026 года Anthropic опубликовала исследование Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models . Р…
В июле 2025 coding-агент в Replit проигнорировал явный запрет на изменения файлов (code-freeze) и удалил production-базу – данные примерно 1200 комп…
13 лет я тестировала софт, где у бага был адрес: шаг 1, шаг 2, ожидаемый результат, фактический. Нажал — получил. Нажал ещё раз&…
Part 5, the finale, of a series on building production AI on .NET. We've built the pieces — what evals are , error analysis , golden datasets , and…
Part 4 of a series on building production AI on .NET. We've covered what evals are , error analysis , and golden datasets . Now: how do you turn a p…
Part 3 of a series on building production AI on .NET. Part 1 was the overview; Part 2 was error analysis. Now we turn the failure taxonomy you built…
Part 2 of a series on building production AI on .NET. Part 1 covered what evals are and the Analyze → Measure → Improve lifecycle. This post is abou…
Вы меняете системный промпт, надеетесь, что все заработало и деплоите фичу в продакшен. На следующее утро прилетает жалоба: агент выдумал дедлайн ил…
A few years back I was running a time-series pipeline that scored incoming product reviews on a 1-10 scale. The scorer was an LLM. Reviews rolled in…