Markdown — стандарт для подачи данных в языковые модели: компактный, структурированный и, самое главное, токеноэффективный. Даже в обычном чате это имеет значение, LLM обработает сложный PDF или многостраничную таблицу, но точность зависит от структуры файла. В агентах, пайплайнах и RAG-системах этот вопрос стоит ещё важнее, так как файл передаётся…
Для собеседования необходимо подготовиться по конкретным темам в требованиях конкретной вакансии (+ чаще всего в описании перечислены требования, с которыми по итогу даже не стакливаешься на работе). LLM в ответе выдает отчет по анализу резюме под конкретную вакансию и проверке актуального рынка найма в России
Как собирать информацию и преобразовывать ее в емкие и легкие для запоминания выводы?
В западном интернете активно проверяют внешность через ChatGPT. Ранее уже выкладывал пост, что модель легко составляет конкуренцию NanoBanana Pro. Промт генерирует якобы честный отчёт без классической лести и заигрывания модели
Конечно, есть куча способов, как пользоваться ИИ-генераторами картинок бесплатно ⬇
После установки подходящей модели на ПК ее можно настроить. Делается это более гибко, чем в облачных нейросетях (ChatGPT, Claude, Gemini)
Большинство авторов придумывают темы из головы или повторяют то, что уже разобрали конкуренты. Есть способ точнее: запустить Deep Research с правильным промтом и получить список тем, подкреплённых реальными данными о вовлечённости аудитории
Стандартный сценарий работы с нейросетью: написать -> получить текст -> скопировать -> вставить в редактор -> редачить. С Artifacts цикл сокращается вдвое, так как нейросеть отдаёт готовый объект в отдельной панели
В прошлых постах разобрали базу, теперь переходим к памяти — то, что превращает OpenClaw из дорогой болталки в реального ассистента, который помнит и знает нужные данные
🧠 МОЗГ АГЕНТА — любая LLM на выбор
RAG — технология, которая превращает текстовые документы и файлы в память нейросети. Модель отвечает не по общей эрудиции, а строго по загруженным файлам. Контекстное окно не перегружается, а база знаний может расти бесконечно