Мы — AI for Devs: разбираем модели, ИИ‑агентов и инструменты для разработчиков. Делаем практичные гайды, бенчмарки и выкладываем рабочие паттерны — всё, что помогает быстрее строить продукты с LLM. Меньше шума, больше пользы и кода. Подписывайтесь — будет чем прокачать ваш стек.
Agentic RAG превращает извлечение данных в активный процесс: агенты сами решают, где искать, как уточнять запросы и когда остановиться.
В результате ИИ становится гибче, точнее и действительно готовым к "боевым" задачам.
📚 Подробности на Хабр: https://habr.com/ru/articles/942278/
Краткий перевод о том, почему RAG (Vector, Graph, Agentic) часто эффективнее дообучения; ссылка на статью на Habr.
Список из 20 концептов для AI‑стартапов: от камерных фильтров с Nano Banana до Deep Research‑агентов и маркетплейсов AI‑агентов.
MiniMax представили M2.5: SOTA в программировании (SWE‑Bench 80,2%), +37% скорости и бесплатный 7‑дневный доступ в OpenCode.
