upd. page. basemin - overview

svfcode · svfcode · commit 9dc9d46d42d4 · 2026-03-25T13:58:54.000+03:00
diff --git a/blog/content/page/playlists/index.en.md b/blog/content/page/playlists/index.en.md
@@ -17,9 +17,11 @@ menu:
   - 📊 Difficulty: basic
   - 📋 Prerequisites: none
 - **[AI basics – overview](/en/p/ai-basics-overview/)**
-  - 📋 Overview: what the «Bare minimum» series covers and how the material is organized
+  - 🎬 [Video](https://youtu.be/xHLP2f2WVpU) · reading ~14 min / video 9 min
+  - 📋 LLM overview: use cases, internals (tokens, transformers), prompting, RAG, fine-tuning, chain-of-thought, model families, key terms, risks, trends
+  - 🏷️ LLM, transformer, token, temperature, prompt engineering, RAG, fine-tuning, RLHF, chain-of-thought, context window, hallucinations, multimodality, agents
   - 📊 Difficulty: basic
-  - 📋 Prerequisites: none
+  - 📋 Prerequisites: none (intro to the series is enough)
 
 ## 👥 On Their Shoulders
 
diff --git a/blog/content/page/playlists/index.md b/blog/content/page/playlists/index.md
@@ -17,9 +17,11 @@ menu:
   - 📊 Сложность: базовая
   - 📋 Необходимые знания: нет
 - **[Базовый минимум про ИИ – обзор](/p/ai-basics-overview/)**
-  - 📋 Обзор: что входит в цикл «Базовый минимум» и как устроена подача материала
+  - 🎬 [Видео](https://youtu.be/xHLP2f2WVpU) · чтение ~14 мин / видео 9 мин
+  - 📋 Обзор LLM: инструмент и сценарии, устройство (токены, трансформеры), промпт, RAG, fine-tuning, chain-of-thought, семейства моделей, токен и температура, типы и контекст, риски, тренды
+  - 🏷️ LLM, трансформер, токен, температура, промпт-инжиниринг, RAG, fine-tuning, RLHF, chain-of-thought, контекстное окно, галлюцинации, мультимодальность, агенты
   - 📊 Сложность: базовая
-  - 📋 Необходимые знания: нет
+  - 📋 Необходимые знания: нет (достаточно введения в цикл)
 
 ## 👥 На их плечах
 
diff --git a/blog/content/post/ai-basics-overview/index.en.md b/blog/content/post/ai-basics-overview/index.en.md
@@ -17,6 +17,8 @@ This overview for the «Bare minimum» series is an outline:
 - usage patterns;
 - trends.
 
+**Video (~9 min):** [Watch on YouTube](https://youtu.be/xHLP2f2WVpU)
+
 ## Large language models (LLMs)
 
 ### What is it? — A tool first; then capabilities and use cases {.toc-heading-only}
diff --git a/blog/content/post/ai-basics-overview/index.md b/blog/content/post/ai-basics-overview/index.md
@@ -17,6 +17,8 @@ image: cover.jpg
 - техники использования;
 - тренды.
 
+**Видео версия (~9 мин):** [Смотреть на YouTube](https://youtu.be/xHLP2f2WVpU)
+
 ## Большие языковые модели (LLM)
 
 ### Что это? - Это инструмент, далее возможности и применение {.toc-heading-only}
diff --git a/blog/public/en/p/ai-basics-overview/index.html b/blog/public/en/p/ai-basics-overview/index.html
@@ -392,6 +392,8 @@ <h3 class="article-subtitle">
 <li>usage patterns;</li>
 <li>trends.</li>
 </ul>
+<p><strong>Video (~9 min):</strong> <a class="link" href="https://youtu.be/xHLP2f2WVpU"  target="_blank" rel="noopener"
+    >Watch on YouTube</a></p>
 <h2 id="large-language-models-llms">Large language models (LLMs)</h2>
 <h3 class="toc-heading-only" id="what-is-it--a-tool-first-then-capabilities-and-use-cases">What is it? — A tool first; then capabilities and use cases</h3>
 <details class="post-accordion">
diff --git a/blog/public/en/playlists/index.html b/blog/public/en/playlists/index.html
@@ -364,9 +364,12 @@ <h2 id="-basics">📚 Basics</h2>
 </li>
 <li><strong><a class="link" href="/en/p/ai-basics-overview/" >AI basics – overview</a></strong>
 <ul>
-<li>📋 Overview: what the «Bare minimum» series covers and how the material is organized</li>
+<li>🎬 <a class="link" href="https://youtu.be/xHLP2f2WVpU"  target="_blank" rel="noopener"
+    >Video</a> · reading ~14 min / video 9 min</li>
+<li>📋 LLM overview: use cases, internals (tokens, transformers), prompting, RAG, fine-tuning, chain-of-thought, model families, key terms, risks, trends</li>
+<li>🏷️ LLM, transformer, token, temperature, prompt engineering, RAG, fine-tuning, RLHF, chain-of-thought, context window, hallucinations, multimodality, agents</li>
 <li>📊 Difficulty: basic</li>
-<li>📋 Prerequisites: none</li>
+<li>📋 Prerequisites: none (intro to the series is enough)</li>
 </ul>
 </li>
 </ul>
diff --git a/blog/public/en/post/index.xml b/blog/public/en/post/index.xml
@@ -19,6 +19,8 @@
 &lt;li&gt;usage patterns;&lt;/li&gt;
 &lt;li&gt;trends.&lt;/li&gt;
 &lt;/ul&gt;
+&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Video (~9 min):&lt;/strong&gt; &lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;https://youtu.be/xHLP2f2WVpU&#34;  target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;
+    &gt;Watch on YouTube&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
 &lt;h2 id=&#34;large-language-models-llms&#34;&gt;Large language models (LLMs)&lt;/h2&gt;
 &lt;h3 class=&#34;toc-heading-only&#34; id=&#34;what-is-it--a-tool-first-then-capabilities-and-use-cases&#34;&gt;What is it? — A tool first; then capabilities and use cases&lt;/h3&gt;
 &lt;details class=&#34;post-accordion&#34;&gt;
diff --git a/blog/public/index.xml b/blog/public/index.xml
@@ -19,6 +19,8 @@
 &lt;li&gt;техники использования;&lt;/li&gt;
 &lt;li&gt;тренды.&lt;/li&gt;
 &lt;/ul&gt;
+&lt;p&gt;&lt;strong&gt;Видео версия (~9 мин):&lt;/strong&gt; &lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;https://youtu.be/xHLP2f2WVpU&#34;  target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;
+    &gt;Смотреть на YouTube&lt;/a&gt;&lt;/p&gt;
 &lt;h2 id=&#34;большие-языковые-модели-llm&#34;&gt;Большие языковые модели (LLM)&lt;/h2&gt;
 &lt;h3 class=&#34;toc-heading-only&#34; id=&#34;что-это---это-инструмент-далее-возможности-и-применение&#34;&gt;Что это? - Это инструмент, далее возможности и применение&lt;/h3&gt;
 &lt;details class=&#34;post-accordion&#34;&gt;
@@ -1721,9 +1723,12 @@ f&#39;(x) = \lim_{\Delta x \to 0} \frac{f(x + \Delta x) - f(x)}{\Delta x}
 &lt;/li&gt;
 &lt;li&gt;&lt;strong&gt;&lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;http://localhost:1313/p/ai-basics-overview/&#34; &gt;Базовый минимум про ИИ – обзор&lt;/a&gt;&lt;/strong&gt;
 &lt;ul&gt;
-&lt;li&gt;📋 Обзор: что входит в цикл «Базовый минимум» и как устроена подача материала&lt;/li&gt;
+&lt;li&gt;🎬 &lt;a class=&#34;link&#34; href=&#34;https://youtu.be/xHLP2f2WVpU&#34;  target=&#34;_blank&#34; rel=&#34;noopener&#34;
+    &gt;Видео&lt;/a&gt; · чтение ~14 мин / видео 9 мин&lt;/li&gt;
+&lt;li&gt;📋 Обзор LLM: инструмент и сценарии, устройство (токены, трансформеры), промпт, RAG, fine-tuning, chain-of-thought, семейства моделей, токен и температура, типы и контекст, риски, тренды&lt;/li&gt;
+&lt;li&gt;🏷️ LLM, трансформер, токен, температура, промпт-инжиниринг, RAG, fine-tuning, RLHF, chain-of-thought, контекстное окно, галлюцинации, мультимодальность, агенты&lt;/li&gt;
 &lt;li&gt;📊 Сложность: базовая&lt;/li&gt;
-&lt;li&gt;📋 Необходимые знания: нет&lt;/li&gt;
+&lt;li&gt;📋 Необходимые знания: нет (достаточно введения в цикл)&lt;/li&gt;
 &lt;/ul&gt;
 &lt;/li&gt;
 &lt;/ul&gt;
diff --git a/blog/public/p/ai-basics-overview/index.html b/blog/public/p/ai-basics-overview/index.html
@@ -392,6 +392,8 @@ <h3 class="article-subtitle">
 <li>техники использования;</li>
 <li>тренды.</li>
 </ul>
+<p><strong>Видео версия (~9 мин):</strong> <a class="link" href="https://youtu.be/xHLP2f2WVpU"  target="_blank" rel="noopener"
+    >Смотреть на YouTube</a></p>
 <h2 id="большие-языковые-модели-llm">Большие языковые модели (LLM)</h2>
 <h3 class="toc-heading-only" id="что-это---это-инструмент-далее-возможности-и-применение">Что это? - Это инструмент, далее возможности и применение</h3>
 <details class="post-accordion">
diff --git a/blog/public/playlists/index.html b/blog/public/playlists/index.html
@@ -364,9 +364,12 @@ <h2 id="-базовый-минимум">📚 Базовый минимум</h2>
 </li>
 <li><strong><a class="link" href="/p/ai-basics-overview/" >Базовый минимум про ИИ – обзор</a></strong>
 <ul>
-<li>📋 Обзор: что входит в цикл «Базовый минимум» и как устроена подача материала</li>
+<li>🎬 <a class="link" href="https://youtu.be/xHLP2f2WVpU"  target="_blank" rel="noopener"
+    >Видео</a> · чтение ~14 мин / видео 9 мин</li>
+<li>📋 Обзор LLM: инструмент и сценарии, устройство (токены, трансформеры), промпт, RAG, fine-tuning, chain-of-thought, семейства моделей, токен и температура, типы и контекст, риски, тренды</li>
+<li>🏷️ LLM, трансформер, токен, температура, промпт-инжиниринг, RAG, fine-tuning, RLHF, chain-of-thought, контекстное окно, галлюцинации, мультимодальность, агенты</li>
 <li>📊 Сложность: базовая</li>
-<li>📋 Необходимые знания: нет</li>
+<li>📋 Необходимые знания: нет (достаточно введения в цикл)</li>
 </ul>
 </li>
 </ul>
