Genstackcore — это блог о искусственном интеллекте, написанный для людей, которые создают программное обеспечение. Здесь вы найдете реальные эксперименты с языковыми моделями и агентами ИИ, проекты, доведенные до конца, и новости, которые действительно важны для тех, кто работает с ИИ, а не просто читает о нем.

Это не сайт, который переписывает пресс-релизы. Когда появляется новая модель, на Genstackcore вы видите ее протестированной на чем-то конкретном: ошибка, кусок кода, который нужно сгенерировать, счет API, который оказался больше, чем ожидалось.

Почему еще один блог о ИИ

Потому что есть очень мало мест, где открыто говорится, что сработало, а что нет. Много пишут о том, что ИИ «может» делать, и очень мало о том, что происходит, когда вы заставляете его работать в производстве. Именно там появляются интересные проблемы: затраты, которые растут без очевидного объяснения, агент, который зацикливается, модель, которая отказывается от параметра и ломает весь поток.

Пример темы. Система с несколькими агентами генерирует веб-приложения: один планирует, другой пишет код, один проверяет, а другой исправляет то, что сломалось. В какой-то момент автоматические исправления почти всегда терпят неудачу, и стоимость выполнения возрастает примерно в пять раз. Виноват один единственный параметр: temperature=0, отправленный в o3-mini, модель типа reasoning, которая его вообще не принимает. Каждая попытка получает ошибку 400, система возвращается к предыдущей версии и начинает заново, а счет растет. Поиск проблемы занимает гораздо больше времени, чем ее исправление.

О таких вещах пишется на Genstackcore.

Что вы найдете в блоге

Статьи разделены на три категории:

  • Модели: как справляются языковые модели (LLM) с конкретными задачами, сколько это стоит и когда меньшая модель достаточно. Например, что происходит, когда вы заменяете дорогую модель на гораздо более дешевую для генерации компонентов React.
  • Агенты: многопользовательские системы, оркестрация, циклы исправления, подсказки, организованные по слоям, и что значит заставить агента ИИ изменять код, не следя за каждым шагом.
  • Мнение: куда движется индустрия, включая менее удобные аспекты, такие как то, что происходит с профессией программиста в ближайшие годы.

Как написаны статьи

Каждая техническая статья начинается с чего-то протестированного: модели, запущенной на реальной задаче, потока агентов, введенного в производство, конфигурации, которая сработала или не сработала. Важны результаты, цифры и ошибки, а не энтузиазм. Когда что-то не сработало, статья об этом говорит и объясняет, почему.

Сам блог построен с нуля и работает в контейнерах Docker, на сервере, управляемом напрямую, без готовой платформы. И его инфраструктура время от времени становится темой статьи.

Для кого Genstackcore

Прежде всего для разработчиков, которые хотят использовать ИИ в реальных проектах и не хотят сами открывать ловушки. Затем для всех, кто любопытен, как выглядит изнутри продукт, построенный с помощью искусственного интеллекта: что делает модель хорошо, где она ошибается и сколько труда остается, в конечном итоге, за человеком.

Чтобы читать статьи мнений, не обязательно быть программистом. Для технических статей полезно, если вы написали хотя бы несколько строк кода.

На каких языках

Статьи выходят на румынском и английском языках. Сайт также доступен на новых языках, среди которых немецкий, французский, испанский и итальянский. Там тексты автоматически переведены, так что вы можете наткнуться на неуклюжие формулировки. Если вы найдете такую, сообщите об этом через страницу контактов.

Как следить за блогом

  • Подписывайтесь на рассылку и получайте новые статьи по электронной почте.
  • Следите за блогом через RSS, если вы используете читатель лент.
  • Создайте учетную запись и оставляйте комментарии под статьями.
  • Отправьте сообщение с страницы контактов, если у вас есть идея для эксперимента или вы нашли ошибку.

У вас есть тема, которую вы хотели бы увидеть освещенной? Предложите ее. Самые полезные статьи начинаются с реальных вопросов.