08 4 мин
Эмбеддинги: что они меряют и чего не меряют
Близость векторов — это не близость смысла в том виде, в каком её понимает человек. Разбираю, где расходится, почему поиск находит не то и что с этим делать.
записи последняя — 3 сентября 2026 г.
страница 8 из 8
Записи
Длинные разборы того, что я собирал сам: устройство, места отказа и выводы, которые пережили практику.
-
- 07 3 мин
Температура, top-p и почему воспроизводимости не бывает
Как модель на самом деле выбирает следующий токен, что делают ручки сэмплирования и почему нулевая температура не даёт гарантии повторяемости.
- 06 4 мин
Контекстное окно — это не память
Модель не помнит прошлый разговор и не читает контекст равномерно. Разбираю, что она видит на самом деле и как из этого следуют вполне практические правила.
- 05 5 мин
Почему кириллица стоит дороже
Один и тот же текст на русском обходится в заметно большее число токенов, чем на английском. Разбираю, откуда берётся разница, во что она обходится и что с ней делать.
- 04 6 мин
Кто отвечает за результат, если работу сделал агент
Ответственность не делится с инструментом. Разбираю рабочую модель: владелец результата, журнал действий, точка принятия — и что писать в регламенте, чтобы это не осталось словами.
- 03 6 мин
База знаний, которая действительно ищется
Почему семантический поиск не спасает плохо устроенную базу: где теряется качество, что делает нарезка, зачем нужен реранкер и как измерять, стало ли лучше.
- 02 6 мин
Кодовые агенты: что меняется в инженерной работе
Где ускорение от кодовых агентов реальное, где мнимое, почему граница проходит по стоимости приёмки и какой навык становится дефицитным.
- 01 5 мин
Автоматизация без фанатизма: что не надо трогать
Признаки, по которым процесс лучше оставить человеку, почему упрощение обычно выигрывает у интеграции и как считать стоимость владения до начала работ.