Современные AI-агенты в production: паттерны ReAct и Plan-Execute, tool use, MCP, ведущие фреймворки, безопасность и реальная экономика автономности.
Устройство RAG-пайплайна: стратегии чанкинга, embedding-модели, hybrid search, reranking, метрики качества и production-проблемы на масштабе.
DeepSeek выпустил preview модели V4 с 1,6 триллиона параметров. Pro и Flash версии, миллион токенов контекста, лидерство в open-source бенчмарках.
Google выпустил Gemma 4 — четвёртое поколение open-source моделей, доступных через Model Garden. Лёгкая, быстрая, бесплатная.
Контекстное окно LLM: рост от 4K до миллионов токенов, lost in the middle, long context vs RAG, prompt caching, стоимость и техники работы с длинным контекстом.
Галлюцинации LLM: типы (factual, contextual, source), причины, методы снижения (RAG, low temperature, citation, Chain-of-Verification) и метрики (RAGAS, FactScore).
Prompt engineering 2026: 20 практических техник — Zero-shot, Few-shot, Chain-of-Thought, ReAct, Self-Critique, Meta-prompting. Антипаттерны и frameworks RACE, CRISPE.
Alibaba выпустила Qwen 3 — обновлённое семейство open-source моделей. Гибридное мышление, MCP-поддержка и конкуренция с Llama 4 и Gemma 4.
LLM 2026: архитектура Transformer, обучение (pre-training, SFT, RLHF), контекстное окно, топ моделей (GPT, Claude, Gemini, Llama, Qwen) и применение в бизнесе.
Meta представила Muse Spark — первую модель от нового AI-подразделения под руководством Александра Ванга. Фокус — мультимодальное понимание и reasoning.
Meta представила Llama 4 — четвёртое поколение открытой языковой модели. Производительность приближается к GPT-5 при полной доступности весов.
Белорусский облачный провайдер создал ИИ-ассистента на базе LLM для техподдержки. Бот консультирует клиентов и выполняет типовые задачи.