Все публикации

Все материалы

Продолжение редакционной ленты AIшag. Карточки расположены от новых к более ранним.

Anthropic показала стандарт для ИИ-агентов, работающих с физическими устройствами

Почему лаборатории и производство переходят от чатботов к управляемым агентам.

Зачем компании обучают модели на отраслевых данных вместо гонки за размером.

Разбираем новую MoE-модель, большой контекст и реальные ограничения локального запуска.

Что даёт компактная открытая модель и почему размер весов не заменяет проверку качества.

Как меняется путь от веса из каталога до рабочего inference и какие детали всё ещё требуют инженера.

Структура корпуса, разметка разделов, проверка цитат и контроль доступа.

Подготовка примера, границы действий агента, журналирование и критерии остановки.

Запрос, извлечение, нормализация фактов и ручная выборка источников.

Сравниваем контекст, стоимость, развёртывание, качество кода и риски поставщика.

Сопоставляем работу с документами и вебом, качество ссылок и трудоёмкость контроля.

Где нужен исполнитель, где — корпоративная память, и почему права доступа важнее демо.

Подготовка обезличенных примеров, замер задержки, качества и стоимости поддержки.

Белый список действий, ручное подтверждение, журнал событий и план отката.

Очистка файлов, версии, права и десять контрольных вопросов для теста.

Почему компании переходят от подсчёта ответов к измерению полного рабочего процесса.