2ГИС запустил MCP-сервер для интеграции геосервисов с LLM
2ГИС выпустил собственный MCP-сервер, предоставляющий ИИ-агентам прямой доступ к геосервисам платформы через шесть специализированных инструментов. Решение позволяет языковым моделям искать организации, строить маршруты, выполнять геокодирование и работать со статическими картами без галлюцинаций в адресах. Разработчики также поделились инженерным опытом проектирования контрактов инструментов для LLM и внедрения сервера в прод.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Сравнение 12 нейросетей для генерации видео на едином промпте
В сравнительном тесте 12 видеомоделей на одинаковом промпте лидером по сумме баллов стала Luma Ray 3.14, оказавшись одновременно самым дешевым вариантом. Лучшее качество изображения показала Seedance 2.5, которая при этом оказалась самой дорогой среди протестированных нейросетей.
Подходы к шерингу GPU для LLM: опыт KubeCon Japan и Авито
ML Ops-инженер компании Авито рассмотрел методы совместного использования GPU и инференса LLM на основе докладов с конференции KubeCon Japan 2026. В обзоре анализируются подходы к изоляции тенантов, квотам и bin packing, а также их практическое применение в инфраструктуре компании.
Опыт внедрения ИИ-агентов для подготовки технических требований
Команда аналитиков выстроила конвейер работы с собственными ИИ-агентами для проектирования и анализа сложных проектов. В пайплайн входит сбор контекста из Git, заметок и требований заказчика, совместный анализ и преобразование Markdown в готовые ЧТЗ в формате docx. Подход показывает, как структурировать входные данные для получения качественного результата от нейросетей.
Представлен открытый офлайн-инструмент YOLO Annotator для разметки данных
Разработчики создали десктопную программу YOLO Annotator для подготовки обучающих выборок без необходимости развертывания сервера. Инструмент поддерживает разметку прямоугольниками, полигонами, OBB, масками, а также семантическую и panoptic-сегментацию. Результаты разметки можно экспортировать в форматы для YOLO, Detectron2 и Mask2Former, а исходный код опубликован под лицензией GPL-3.0.