Как внедрить искусственный интеллект в ваш веб-проект?
Сегодня в 13:00 Миша Ларченко покажет три способа интеграции ИИ-моделей с помощью JavaScript, разберет их плюсы и минусы, а также расскажет, какие ограничения могут возникнуть. Вы узнаете, какой вариант лучше всего подойдет для ваших задач и как избежать подводных камней при работе с нейросетями в браузере.

Миша Ларченко — опытный Fullstack-разработчик, специализирующийся на backend и frontend с разными фреймворками. Работает с базами данных, облачными сервисами и архитектурами, увлекается блокчейном и LLM. Автор одноименного YouTube-блога.

Подключайтесь и задавайте вопросы спикеру! Их можно оставить в чате на YouTube или в комментариях к этому посту.

В дополнение к моей последней лекции

Anthropic выпустила инструмент Claude Code — агента разработчика, который работает терминале. Он умеет разбираться во всем коде (code base) и помогает кодить быстрее через команды на обычном языке. Кажется это первый агент-разработчик напрямую от производителей LLM?


Ключевые возможности:
• Пишет код, исправляет баги
• Отвечает на вопросы об архитектуре и логике кода
• Запускает и исправляет тесты
• Работает с git: история, конфликты, коммиты и PR

Особенности:
• Работает прямо в терминале
• Понимает контекст всего проекта
• Выполняет реальные действия с кодом
• Прямое API-соединение без промежуточных серверов

Пока в бета-версии как research preview. Установка через npm: npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Анонсируют, что пригодится для изучения незнакомого кода, автоматизации git-операций и интеллектуального редактирования.

UPD
Пока только waitlist, так что ждем

Ведущие европейские разработчики LLM Mistral выпустили "Mistral OCR" - модель, которая может поспособствовать развитию RAG-пайплайнов.

По заявлениям производителя это самая мощная модель для распознавания документов, при этом она может работать локально... но к сожалению не Open Source.

Умеет распознавать мультимодальные (текст, таблицы, pdf, презентации, формулы типа LaTeX и изображения) документы. Есть API, т.е. интегрируется в любые пайплайны (например в RAG). Точность на русском (и еще на десятке языков) языке выше 99%, т.е. выше, чем у Google Doс AI, Azure OCR или Gemini.

Локальное развертывание: можно использовать на собственных серверах для защиты чувствительной информации (повторюсь, но не open source). Высокая скорость обработки: до 2000 страниц в минуту на одном узле + batch inference.

Уже можно попробовать бесплатно в Le Chat, попробовать API на платформе Mistral (La Plateforme). Подробнее на сайте Mistral.