Актуальные темы
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Akshay 🚀
Упрощение LLM, агентов ИИ, RAG и машинного обучения для вас! • Соучредитель @dailydoseofds_• BITS Pilani • 3 патента • бывший инженер по искусственному интеллекту @ LightningAI
Сделайте Claude Code в 10 раз мощнее!
Code Context — это плагин MCP, который добавляет семантический поиск кода в Claude Code, Gemini CLI или любого AI-агента по программированию.
Полная индексация кодовой базы означает более богатый контекст и лучшее генерирование кода.
100% с открытым исходным кодом.
65,43K
Топ-5 техник дообучения LLM, объясненных с помощью визуализаций:


Akshay 🚀27 июл., 20:52
Я занимаюсь тонкой настройкой LLM более 2 лет!
Вот 5 лучших техник тонкой настройки LLM, объясненных с помощью визуализаций:
38,98K
Что такое контекстная инженерия❓
И почему все об этом говорят...👇
Контекстная инженерия быстро становится важным навыком для инженеров ИИ. Дело уже не только в умных подсказках; речь идет о систематической организации контекста.
🔷 Проблема:
Большинство агентов ИИ терпят неудачу не потому, что модели плохие, а потому, что им не хватает правильного контекста для успеха. Подумайте об этом: LLM не читают мысли. Они могут работать только с тем, что вы им даете.
Контекстная инженерия включает в себя создание динамических систем, которые предлагают:
- Правильную информацию
- Правильные инструменты
- В правильном формате
Это гарантирует, что LLM может эффективно выполнить задачу.
🔶 Почему традиционной инженерии подсказок недостаточно:
Сначала мы сосредоточились на "магических словах", чтобы получить лучшие ответы. Но по мере усложнения приложений ИИ полный и структурированный контекст имеет гораздо большее значение, чем умная формулировка.
🔷 4 ключевых компонента системы контекстной инженерии:
1️⃣ Динамический поток информации
Контекст поступает из нескольких источников: пользователей, предыдущих взаимодействий, внешних данных, вызовов инструментов. Ваша система должна все это объединять разумно.
2️⃣ Умный доступ к инструментам
Если вашему ИИ нужна внешняя информация или действия, дайте ему правильные инструменты. Форматируйте выводы так, чтобы они были максимально усвояемыми.
3️⃣ Управление памятью
- Краткосрочная: Суммируйте длинные разговоры
- Долгосрочная: Запоминайте предпочтения пользователей между сессиями
4️⃣ Оптимизация формата
Краткое, описательное сообщение об ошибке всегда лучше, чем огромный JSON-блок.
🔷 Итог
Контекстная инженерия становится новым основным навыком, потому что она решает настоящую узкую горлышко: не способность модели, а архитектура информации.
По мере улучшения моделей качество контекста становится ограничивающим фактором.
Я поделюсь больше, когда все будет развиваться и становиться более конкретным!
Следите за новостями!! 🙌
____
Если вы нашли это полезным, поделитесь с вашей сетью.
Найдите меня → @akshay_pachaar ✔️
Для получения дополнительных идей и учебных материалов по LLM, агентам ИИ и машинному обучению!
47,93K
Ясно объяснено: дистилляция знаний в LLM.

Akshay 🚀25 июл., 20:38
Как LLM обучают LLM, объяснено понятно (с иллюстрациями):
12,4K
Приложение MCP с поддержкой мультимодального RAG!
С его помощью вы можете выполнять RAG над:
- Аудио
- Видео
- Изображениями
- И текстом
На 100% с открытым исходным кодом, вот пошаговое руководство:

Akshay 🚀23 июл., 21:20
Я только что создал идеальный сервер MCP для многомодального ИИ.
Он позволяет вам выполнять RAG по аудио, видео, изображениям и тексту!
100% с открытым исходным кодом, вот полное описание...👇
17,38K
Трансформер против Смешанной Экспертизы в LLM, визуально объяснено:

Akshay 🚀21 июл., 20:30
Трансформер против Смеси Экспертов в больших языковых моделях, объяснено понятно (с иллюстрациями):
18,22K
Топ
Рейтинг
Избранное
В тренде ончейн
В тренде в Х
Самые инвестируемые
Наиболее известные