Articles on AI systems, LLM retrieval, benchmarks, and production engineering.
AI architecture, retrieval benchmarks, production engineering.
AI-архітектура, retrieval-бенчмарки, виробниче програмування.
Особиста історія: як за два дні мій агент Ая зібрала собі здатність формально доводити математичні теореми — поєднавши мову Lean, відкриту модель Mistral Leanstral та диспетчер Pi-агент.
A personal story: how my agent Ayona, in two days and with three open releases, gave herself the ability to formally prove mathematical theorems — by combining the Lean language, Mistral's open Leanstral model, and a small dispatcher called Pi-agent.
Довіра до AI — це не лише відчуття. Це інженерна задача. Від Pi та Earendil через Ayona до медицини, промисловості та права.
Trust in AI is not a feeling. It's an engineering problem. From Pi and Earendil through Ayona to medicine, industry, and law.
Why it's not enough for an AI system to simply accumulate memory files, and what changes when memory becomes governed architecture. Part 6.
Чому AI-системі недостатньо просто накопичувати файли пам'яті, і що змінюється, коли пам'ять стає керованою архітектурою. Частина 6.
213 файлів, 12 навичок, 19 runbooks, ontology SSoT — шаблон Ayona/OpenClaw тепер публічний.
213 files, 12 skills, 19 runbooks, ontology SSoT — the Ayona/OpenClaw workspace template is now public.
BM25 matched embeddings at 77x the speed. Here's what 500 benchmark questions taught us.
BM25 відповів на рівні ембедингів за 77 разів менший час. Ось що 500 benchmark-питань нам розповіли.
Schema governance, API-first vs CLI-first subagent types, AutoResearch protocol, design-before-code gates, and composable agent franchising. Part 3.
Schema governance, API-first vs CLI-first типи субагентів, AutoResearch протокол, design-before-code gates та composable agent franchising. Частина 3.
Від архітектурної теорії до працюючого пайплайну: гібридний retrieval, scoped access, делегування v1.1, proof loop та граф знань як маршрутизація контексту. Частина 2.
From architectural theory to working pipeline: hybrid retrieval, scoped access, delegation v1.1, proof loop, and knowledge graph as context routing. Part 2.
Why AI needs architecture, not just a powerful model: memory, knowledge graph, retrieval, bounded delegation, and verification for reliable AI assistants. Part 1.
Чому AI має архітектуру, а не лише сильну модель: пам'ять, knowledge graph, retrieval, bounded delegation і verification для надійних AI-асистентів. Частина 1.