How I use LLMs
Andrej Karpathy. Продолжение, где Карпатый реально садится перед ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity и пользуется ими как продвинутый пользователь. Посмотрите его после статьи и его же «Intro» — вы увидите ментальную модель в действии в реальном времени, включая мелкие выборы (какая модель, какой режим, когда вставлять, а когда загружать файлом), которые отделяют разочарованных новичков от людей, получающих полезные ответы с первой попытки.
Заметка AI Expert
Названия моделей, цены и возможности быстро меняются. Используйте видео для понимания принципа выбора, затем проверьте актуальное поведение модели перед внедрением.
Что вынести из этого видео
Превратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
Что посмотреть или знать заранее
Полезен базовый опыт работы с ChatGPT или другим ИИ-инструментом.
Похожие видео
Углубиться
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Coursera · DeepLearning.AIGenerative AI for Everyone
Реальное время внутри LLM: учитесь осознанно формулировать запросы и различать, где генеративный ИИ действительно полезен, а где это ловушка. Спокойный стиль без хайпа — идеальный мост от «я попробовал ChatGPT один раз» к «я уверенно использую его каждый день».
Coursera · DeepLearning.AI + AWSGenerative AI with Large Language Models
Когда практики спрашивают «что взять, если я серьёзно отношусь к разработке на LLM?», это и есть ответ. Курс математически честный, но не научная статья; главы по развёртыванию с привкусом AWS ценны, даже если вы никогда не коснётесь SageMaker.
Anthropic AcademyMCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic
MCP постепенно заменяет одноразовые интеграции инструментов в экосистеме ИИ. Учиться стоит у источника: к концу курса вы соберёте MCP-сервер, подключите к нему LLM-клиент и поймёте, почему этот протокол становится важным стандартом.