AI-системы для production · Берлин

Создавать AI-системы, которые улучшаются на основе доказательств

Я проектирую production AI-системы на стыке разработки ПО, агентов, оценки, retrieval, безопасности и инфраструктуры—и превращаю трейсы и сбои в контролируемые эксперименты, надёжные релизы и более безопасное поведение.

Моя серия Recursive Harness Engineering начинается с основ: построить харнесс, независимо оценить его поведение и проверить изменения. В следующих главах мы автоматизируем поиск улучшений и исследуем, помогает ли опыт предыдущих раундов на новых задачах.

Автоматизируйте эксперимент, но не право объявить его безопасным.

Читать Edge of Context Запустить проекты

Байт, бобр из Edge of Context

Серии статей

По темам

Самое читаемое

  1. Поисковые и языковые системы Руководство по NER 2026: GLiNER, spaCy, Transformers и LLM 40 мин
  2. Поисковые и языковые системы OCR в 2026 году: классические пайплайны, VLM и Document AI 21 мин
  3. Поисковые и языковые системы Метрики оценки RAG: retrieval, реранкинг, генерация 43 мин
  4. Инженерия моделей Руководство по файн-тюнингу LLM: когда он нужен, LoRA и QLoRA 27 мин

Новые статьи

Все статьи →
  1. Агент или воркфлоу: пять вариантов одного ассистента поддержки 20 мин Recursive Harness Engineering · Часть 3 из 3

    Одни и те же задачи поддержки, решённые агентом, агентом с одобрением, агентом внутри воркфлоу, роутером и воркфлоу без агента, и сравнение на одном наборе тестов.

  2. Проектирование харнесса агента: от задачи к архитектуре 25 мин Recursive Harness Engineering · Часть 2 из 3

    Как требования задачи определяют харнесс агента: выбор потока управления, инструментов, выполнения кода, состояния, разрешений и доказательств до выбора фреймворка.

  3. Рекурсивный харнесс-инжиниринг: от трейсов к улучшению памяти 18 мин Recursive Harness Engineering · Часть 1 из 3

    Пролог к рекурсивному харнесс-инжинирингу: проверяем последовательные изменения LLM в инструменте памяти и сравниваем с простым перебором.

Обо мне

Системы вокруг модели и есть продукт.

Я Слава Дубров, Staff AI System Engineer с докторской степенью в области AI-диагностики. Я работаю на стыке разработки ПО, агентных систем, оценки, retrieval, безопасности и production-инфраструктуры.