upd. page. base min - intro, add link to youtube.

svfcode · svfcode · commit 4d76290d362c · 2026-03-07T11:04:47.000+03:00
diff --git a/blog/content/page/playlists/index.en.md b/blog/content/page/playlists/index.en.md
@@ -13,4 +13,4 @@ menu:
 
 | Title (article) | Video (YouTube) | Reading / video (min) | Difficulty | Terms | Prerequisites |
 |-----------------|-----------------|-----------------|------------|-------|---------------|
-| [AI basics – introduction](/en/p/ai-basics-intro/) | — | — | — | — | — |
+| [AI basics – introduction](/en/p/ai-basics-intro/) | [video](https://youtu.be/z9VBZn0XcVk) | 5 / 4 | basic | language model, dataset, parameters, AI/ML/NN, foundation models | none |
diff --git a/blog/content/page/playlists/index.md b/blog/content/page/playlists/index.md
@@ -13,4 +13,4 @@ menu:
 
 | Название (статья) | Ссылка на видео (YouTube) | Чтение / видео (мин) | Сложность | Термины | Необходимые знания |
 |-------------------|--------------------------|----------------|-----------|---------|---------------|
-| [Базовый минимум про ИИ – введение](/p/ai-basics-intro/) | — | — | — | — | — |
+| [Базовый минимум про ИИ – введение](/p/ai-basics-intro/) | [видео](https://youtu.be/z9VBZn0XcVk) | 5 / 4 | базовая | языковая модель, датасет, параметры, ИИ/МО/НС, фундаментальные модели | нет |
diff --git a/blog/content/post/ai-basics-intro/index.md b/blog/content/post/ai-basics-intro/index.md
@@ -13,6 +13,8 @@ tags:
 
 Начнём с общепринятых терминов, далее поговорим про промпт-инжиниринг, RAG-системы и агентов, способных выполнять сложные многоступенчатые задачи.
 
+**Видео версия:** [Смотреть на YouTube](https://youtu.be/z9VBZn0XcVk)
+
 ## Что такое языковая модель
 
 Языковая модель — это система, которая по уже сказанному предсказывает следующее слово. И так в цикле:
diff --git a/blog/public/en/index.xml b/blog/public/en/index.xml
@@ -473,11 +473,12 @@
   &lt;tbody&gt;
       &lt;tr&gt;
           &lt;td&gt;&lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;http://localhost:1313/en/p/ai-basics-intro/&#34; &gt;AI basics – introduction&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;&lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;https://youtu.be/z9VBZn0XcVk&#34;  target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;
+    &gt;video&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;5 / 4&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;basic&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;language model, dataset, parameters, AI/ML/NN, foundation models&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;none&lt;/td&gt;
       &lt;/tr&gt;
   &lt;/tbody&gt;
 &lt;/table&gt;
diff --git a/blog/public/en/page/index.xml b/blog/public/en/page/index.xml
@@ -464,11 +464,12 @@
   &lt;tbody&gt;
       &lt;tr&gt;
           &lt;td&gt;&lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;http://localhost:1313/en/p/ai-basics-intro/&#34; &gt;AI basics – introduction&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;&lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;https://youtu.be/z9VBZn0XcVk&#34;  target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;
+    &gt;video&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;5 / 4&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;basic&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;language model, dataset, parameters, AI/ML/NN, foundation models&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;none&lt;/td&gt;
       &lt;/tr&gt;
   &lt;/tbody&gt;
 &lt;/table&gt;
diff --git a/blog/public/en/playlists/index.html b/blog/public/en/playlists/index.html
@@ -304,11 +304,12 @@ <h2 id="basics">Basics</h2>
   <tbody>
       <tr>
           <td><a class="link" href="/en/p/ai-basics-intro/" >AI basics – introduction</a></td>
-          <td>—</td>
-          <td>—</td>
-          <td>—</td>
-          <td>—</td>
-          <td>—</td>
+          <td><a class="link" href="https://youtu.be/z9VBZn0XcVk"  target="_blank" rel="noopener"
+    >video</a></td>
+          <td>5 / 4</td>
+          <td>basic</td>
+          <td>language model, dataset, parameters, AI/ML/NN, foundation models</td>
+          <td>none</td>
       </tr>
   </tbody>
 </table></div>
diff --git a/blog/public/index.xml b/blog/public/index.xml
@@ -14,6 +14,8 @@
         <guid>http://localhost:1313/p/ai-basics-intro/</guid>
         <description>&lt;p&gt;Это первая статья из цикла «Базовый минимум» — коротко про то, как устроен ИИ. Каждая статья будет освещать одно понятие или концепцию, постараюсь делать их короткими и последовательными.&lt;/p&gt;
 &lt;p&gt;Начнём с общепринятых терминов, далее поговорим про промпт-инжиниринг, RAG-системы и агентов, способных выполнять сложные многоступенчатые задачи.&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Видео версия:&lt;/strong&gt; &lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;https://youtu.be/z9VBZn0XcVk&#34;  target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;
+    &gt;Смотреть на YouTube&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
 &lt;h2 id=&#34;что-такое-языковая-модель&#34;&gt;Что такое языковая модель&lt;/h2&gt;
 &lt;p&gt;Языковая модель — это система, которая по уже сказанному предсказывает следующее слово. И так в цикле:&lt;/p&gt;
 &lt;blockquote&gt;
@@ -515,11 +517,12 @@
   &lt;tbody&gt;
       &lt;tr&gt;
           &lt;td&gt;&lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;http://localhost:1313/p/ai-basics-intro/&#34; &gt;Базовый минимум про ИИ – введение&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;&lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;https://youtu.be/z9VBZn0XcVk&#34;  target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;
+    &gt;видео&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;5 / 4&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;базовая&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;языковая модель, датасет, параметры, ИИ/МО/НС, фундаментальные модели&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;нет&lt;/td&gt;
       &lt;/tr&gt;
   &lt;/tbody&gt;
 &lt;/table&gt;
diff --git a/blog/public/p/ai-basics-intro/index.html b/blog/public/p/ai-basics-intro/index.html
@@ -340,6 +340,8 @@ <h3 class="article-subtitle">
     
     <p>Это первая статья из цикла «Базовый минимум» — коротко про то, как устроен ИИ. Каждая статья будет освещать одно понятие или концепцию, постараюсь делать их короткими и последовательными.</p>
 <p>Начнём с общепринятых терминов, далее поговорим про промпт-инжиниринг, RAG-системы и агентов, способных выполнять сложные многоступенчатые задачи.</p>
+<p><strong>Видео версия:</strong> <a class="link" href="https://youtu.be/z9VBZn0XcVk"  target="_blank" rel="noopener"
+    >Смотреть на YouTube</a></p>
 <h2 id="что-такое-языковая-модель">Что такое языковая модель</h2>
 <p>Языковая модель — это система, которая по уже сказанному предсказывает следующее слово. И так в цикле:</p>
 <blockquote>
diff --git a/blog/public/page/index.xml b/blog/public/page/index.xml
@@ -464,11 +464,12 @@
   &lt;tbody&gt;
       &lt;tr&gt;
           &lt;td&gt;&lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;http://localhost:1313/p/ai-basics-intro/&#34; &gt;Базовый минимум про ИИ – введение&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
-          &lt;td&gt;—&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;&lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;https://youtu.be/z9VBZn0XcVk&#34;  target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;
+    &gt;видео&lt;/a&gt;&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;5 / 4&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;базовая&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;языковая модель, датасет, параметры, ИИ/МО/НС, фундаментальные модели&lt;/td&gt;
+          &lt;td&gt;нет&lt;/td&gt;
       &lt;/tr&gt;
   &lt;/tbody&gt;
 &lt;/table&gt;
diff --git a/blog/public/playlists/index.html b/blog/public/playlists/index.html
@@ -335,11 +335,12 @@ <h2 id="базовый-минимум">Базовый минимум</h2>
   <tbody>
       <tr>
           <td><a class="link" href="/p/ai-basics-intro/" >Базовый минимум про ИИ – введение</a></td>
-          <td>—</td>
-          <td>—</td>
-          <td>—</td>
-          <td>—</td>
-          <td>—</td>
+          <td><a class="link" href="https://youtu.be/z9VBZn0XcVk"  target="_blank" rel="noopener"
+    >видео</a></td>
+          <td>5 / 4</td>
+          <td>базовая</td>
+          <td>языковая модель, датасет, параметры, ИИ/МО/НС, фундаментальные модели</td>
+          <td>нет</td>
       </tr>
   </tbody>
 </table></div>
diff --git a/blog/public/post/index.xml b/blog/public/post/index.xml
@@ -12,7 +12,51 @@
         <pubDate>Mon, 03 Mar 2025 00:00:00 +0000</pubDate>
         
         <guid>http://localhost:1313/p/ai-basics-intro/</guid>
-        <description>&lt;p&gt;Введение в базовые понятия искусственного интеллекта. Текст можно дополнить.&lt;/p&gt;
+        <description>&lt;p&gt;Это первая статья из цикла «Базовый минимум» — коротко про то, как устроен ИИ. Каждая статья будет освещать одно понятие или концепцию, постараюсь делать их короткими и последовательными.&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;Начнём с общепринятых терминов, далее поговорим про промпт-инжиниринг, RAG-системы и агентов, способных выполнять сложные многоступенчатые задачи.&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Видео версия:&lt;/strong&gt; &lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;https://youtu.be/z9VBZn0XcVk&#34;  target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;
+    &gt;Смотреть на YouTube&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
+&lt;h2 id=&#34;что-такое-языковая-модель&#34;&gt;Что такое языковая модель&lt;/h2&gt;
+&lt;p&gt;Языковая модель — это система, которая по уже сказанному предсказывает следующее слово. И так в цикле:&lt;/p&gt;
+&lt;blockquote&gt;
+&lt;p&gt;шла → шла Саша → шла Саша по → шла Саша по шоссе → …&lt;/p&gt;
+&lt;/blockquote&gt;
+&lt;p&gt;Наполняя свой контекст словами, которые сама же модель только что и сказала.&lt;/p&gt;
+&lt;h2 id=&#34;где-мы-с-ними-сталкиваемся&#34;&gt;Где мы с ними сталкиваемся&lt;/h2&gt;
+&lt;p&gt;Любой чат-бот — будь то «помощник» из поддержки, который нас бесит, и мы добиваемся поговорить с менеджером, или «умные» чаты вроде DeepSeek или ChatGPT — везде языковая модель.&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;Отличаются «помощник» из поддержки от «умного» из DeepSeek только масштабом: масштабом набора данных (датасет) и серверов, способных эти данные переварить.&lt;/p&gt;
+&lt;h2 id=&#34;масштаб-параметров&#34;&gt;Масштаб параметров&lt;/h2&gt;
+&lt;p&gt;В итоге получаем масштаб параметров:&lt;/p&gt;
+&lt;ul&gt;
+&lt;li&gt;&lt;strong&gt;1–7 миллиардов&lt;/strong&gt; — модели, которые можно запустить на своём локальном ноутбуке&lt;/li&gt;
+&lt;li&gt;&lt;strong&gt;Триллионы&lt;/strong&gt; — для которых необходимы кластеры серверов&lt;/li&gt;
+&lt;/ul&gt;
+&lt;p&gt;Модели на триллионы параметров называют &lt;strong&gt;фундаментальными&lt;/strong&gt;: они впитали в себя не просто статистику воспроизведения последовательности слов, но и усвоили знания, которые запечатаны в языке. Ведь язык — это не только инструмент общения, но и форма фиксации коллективного опыта.&lt;/p&gt;
+&lt;h2 id=&#34;ии-мо-и-нс--в-чём-разница&#34;&gt;ИИ, МО и НС — в чём разница&lt;/h2&gt;
+&lt;p&gt;&lt;strong&gt;ИИ (искусственный интеллект)&lt;/strong&gt; — самое широкое понятие: системы и программы, которые ведут себя «умно» — решают задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта (понимание речи, игра в шахматы, распознавание образов, принятие решений и т.п.). ИИ может быть реализован и без машинного обучения (например, правила, экспертные системы).&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;&lt;strong&gt;МО (машинное обучение)&lt;/strong&gt; — подмножество ИИ: способ строить ИИ так, чтобы система сама училась на данных, а не по заранее прописанным правилам. Задача — по примерам (данным) находить закономерности и использовать их для предсказаний или решений. МО включает не только нейросети, но и другие методы: деревья решений, линейные модели, кластеризацию и т.д.&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;&lt;strong&gt;НС (нейронные сети)&lt;/strong&gt; — подмножество МО: модели, устроенные по аналогии с нейронами в мозге (слои, веса, активации). Один из самых мощных инструментов МО, особенно для изображений, текста, речи. Глубокое обучение (deep learning) — это МО с многослойными нейросетями.&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;Связь: &lt;strong&gt;ИИ ⊃ МО ⊃ НС&lt;/strong&gt; — нейросети являются видом машинного обучения, а машинное обучение — одним из способов реализовать искусственный интеллект.&lt;/p&gt;
+&lt;h2 id=&#34;закрепляем-материал&#34;&gt;Закрепляем материал&lt;/h2&gt;
+&lt;p&gt;Небольшие игры помогут проверить, насколько хорошо ты усвоил материал.&lt;/p&gt;
+&lt;p&gt;Викторина:&lt;/p&gt;
+&lt;div style=&#34;margin: 1.5em 0;&#34;&gt;
+  &lt;iframe
+    src=&#34;http://localhost:1313/games/ai-basics-quiz.html&#34;
+    style=&#34;width: 100%; max-width: 672px; height: 540px; border: none; border-radius: 12px; display: block; margin: 0 auto; background: #0f1117;&#34;
+    title=&#34;Игра: проверь знания по ИИ&#34;
+  &gt;&lt;/iframe&gt;
+&lt;/div&gt;
+&lt;p&gt;Разложи по полочкам — перетащи тезисы на нужные полки (ИИ, МО, НС, Масштаб параметров):&lt;/p&gt;
+&lt;div style=&#34;margin: 1.5em 0;&#34;&gt;
+  &lt;iframe
+    src=&#34;http://localhost:1313/games/ai-basics-shelves.html&#34;
+    style=&#34;width: 100%; max-width: 840px; height: 720px; border: none; border-radius: 12px; display: block; margin: 0 auto; background: #0f1117;&#34;
+    title=&#34;Разложи по полочкам&#34;
+  &gt;&lt;/iframe&gt;
+&lt;/div&gt;
+&lt;h2 id=&#34;дальше-в-цикле&#34;&gt;Дальше в цикле&lt;/h2&gt;
+&lt;p&gt;В следующих статьях разберём: как от простых моделей пришли к трансформерам, что такое токены и параметры, чем инструктивные и мультимодальные модели отличаются от «просто текстовых», и зачем это всё нужно.&lt;/p&gt;
 </description>
         </item>
         
diff --git a/blog/public/search/index.json b/blog/public/search/index.json
diff --git a/blog/public/tags/база/index.xml b/blog/public/tags/база/index.xml
diff --git a/blog/public/tags/искусственный-интеллект/index.xml b/blog/public/tags/искусственный-интеллект/index.xml
diff --git a/blog/public/tags/машинное-обучение/index.xml b/blog/public/tags/машинное-обучение/index.xml
