В этом выпуске мы поговорили с Андреем Татариновым, инженером, который каждый день работает с языковыми моделями и внедряет ИИ в реальные продукты. Обсудили, как устроены LLM: что на самом деле происходит под капотом ChatGPT, почему ИИ часто галлюцинирует, и как с этим работать.

Разобрали, зачем нужен fine-tuning и RAG, как промт превращается в инженерную задачу, и почему без человека модели пока не справляются. Поделились практическим опытом автоматизации, примерами из реальных кейсов и мнением о том, в каком направлении развивается рынок ИИ.

Вы узнаете, как реально применять языковые модели, какие ошибки совершают новички, и что нужно, чтобы ИИ стал помощником, а не источником проблем.

• (00:00 ) - Введение и анонс
  


• (01:31 ) - От Яндекса до Epoch 8: путь Андрея Татаринова
  


• (04:54 ) - Бустинги, логрег и берты: как мы пришли к GPT
  


• (08:23 ) - Почему GPT-системы сокрушили прошлое
  


• (12:10 ) - Иллюзия экспоненты: будет ли у ИИ потолок?
  


• (16:01 ) - Новая реальность: как теперь проектируются AI-системы
  


• (19:53 ) - Под капотом LLM: инференс, рантаймы и матрицы
  


• (23:22 ) - Проблема масштаба: почему модель ≠ база данных
  


• (27:27 ) - Векторные базы и RAG: как накормить модель знаниями
  


• (31:20 ) - Промт не магия: где заканчивается здравый смысл LLM
  


• (35:04 ) - Файнтюнинг: учим GPT понимать нас лучше
  


• (38:31 ) - Пределы модели: почему знания «вытесняются»
  


• (42:27 ) - LEGO, Copilot и код: генерация, где работает, где нет
  


• (46:20 ) - Заменит ли GPT ревьюера? Хекслет тестирует
  


• (50:34 ) - Проблема смыслов: почему даже с правилами модель врёт
  


• (54:28 ) - Что такое разум у LLM: reasoning и цепочки размышлений
  


• (58:19 ) - MCP и агенты: когда LLM делают больше, чем отвечают
  


• (01:02:36 ) - Автоматизация задач: мечта об ИИ-помощнике
  


• (01:07:02 ) - За пределами промтов: новый взгляд на разум
  


• (01:11:19 ) - Автономные агенты: размах MCP в продакшне
  


• (01:15:34 ) - Инциденты под контролем: SRE + агентный подход
  


• (01:19:59 ) - Оркестрация инструментов: когда API + MCP не хватает
  


• (01:24:24 ) - Покупать или делать самому: стратегия внедрения
  


• (01:28:49 ) - MCP как стандарт: реальные шаги или маркетинг?
  


• (01:33:14 ) - Архитектурные тренды: готовимся к агентам заранее
  


• (01:37:39 ) - Команды и экосистема: как вести IT-лидеров
  


• (01:42:04 ) - Безопасность и контексты: бизнес, observability, security
  


• (01:46:29 ) - MCP next layer: от работы в одиночку к рынку агентов
  


• (01:50:54 ) - Оценка зрелости: когда агенты перестают быть хайпом
  


• (01:55:19 ) - Call to action: малые эксперименты — большие изменения
  


• (01:59:44 ) - Ключевые выводы и приглашение к диалогу