AI Россия
AI Россия · Python, RAG и инструменты для продакшна
Разбор показывает, почему Python удержал центр AI-стека, хотя по скорости и энергоэффективности он заметно уступает системным языкам. Авторы оценивают скрытую стоимость этого выбора для вычислений, инфраструктуры и команды.
Habr AI →Автор собрал собственный context-aware сплиттер для русскоязычных документов на базе T-lite-it-2.1. Решение ориентировано на более точную нарезку для RAG-сценариев, где важны структура и смысл, а не механическое чанкирование.
Habr AI →Проект Mix Teacher AI развивается в сторону прикладного инструмента для сведения: плагин анализирует уровни, пики, RMS, LUFS и частотные зоны. Следующий шаг — выдача более точных подсказок по конфликтам между треками в рабочем аудиопотоке.
Habr AI →Материал фиксирует новый эффект массового использования ChatGPT, Copilot, Cursor и аналогов: скорость выросла, а стиль кода стал более унифицированным. На первый план выходит не генерация, а вопрос качества, отличимости и инженерной культуры.
Habr AI →Автор исправил узкое место в lancetnic, где обучение на больших текстовых датасетах упиралось в нехватку RAM. После оптимизации библиотека стала устойчивее на ограниченных машинах, включая ноутбуки с 16 ГБ памяти.
Habr AI →