TGViewer
Data Science | Machinelearning [ru] Data Science | Machinelearning [ru] @devsp · 19.8K subscribers
Post #5962 338
От готовых реплик до памяти о контексте: как AI-чаты дошли до нынешнего уровня

В первой части статьи разбирали, как эволюционировали поисковики. Теперь — про технологии, благодаря которым AI-чаты обзавелись всем тем, что умеют сейчас.

Классический поисковик занят простым делом: найти уже существующие документы и расставить их по ранжиру. AI-чату такого мало — он должен собрать ответ, оглядываясь и на запрос, и на контекст разговора. В материале описан переход от сценарных ботов, где правила и реплики разработчики прописывали руками, к нынешним системам на языковых моделях. Эти штуки умеют выполнять инструкции, держать многоходовый диалог, подтягивать сведения из прошлых бесед и обращаться к внешним источникам, пока готовят ответ.

Читать далее

👉 Telegram | Max
More from @devsp
  1. Sep 26, 2026Post #5961
  2. Sep 25, 2026[Перевод] Jev за 25 строк на Python Про Jev галдят все, кому не лень. Jev там, Jev сям. Тв…
  3. Sep 25, 2026Что под капотом у рекомендаций Авито на главной Они решают две задачи: 1️⃣ Показывают поль…
  4. Sep 25, 2026🤣 «Смотря какой fabric, смотря какой details» 💥 xCode Journal
  5. Sep 24, 2026Post #5957
  6. Sep 24, 2026Как мы обучили детектор джейлбрейков для русскоязычных AI-агентов Привет, Хабр! На связи R…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →