Войти

#API

И исследования ·21 июл 2026

Apple научила LLM-агентов работать с API без реальных сред — только на синтетике

Исследователи Apple разработали метод синтетической генерации данных для обучения LLM-агентов работе с API — без необходимости запускать реальные среды и базы данных. LLM сама создаёт разнообразные задачи, имитирует ответы API и фильтрует результат. Тесты на бенчмарках AppWorld и OfficeBench показали значительный прирост качества при дообучении на таких данных.

0 135
И инструменты ·15 июл 2026

Пять ошибок в коде вызова LLM, которые сожрут ваш бюджет и нервы

Статья разбирает типичные ошибки при пакетной обработке запросов к LLM: неограниченная конкурентность вызывает лавину 429-ошибок, неправильные таймауты заставляют платить за несколько генераций одного ответа, слепые retry оплачивают невалидные запросы, а temperature=0 не гарантирует воспроизводимости из-за особенностей батчинга. Решение: семафоры по TPM, batch-режимы для фоновых задач, умные retry с фильтрацией ошибок и мониторинг usage.

0 124