AIшаг
Все публикации

Все материалы

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

Практика · 08.09.2026 · 11:15

Классификация обращений без автопилота: тест на 100 письмах

Как измерить пользу модели до подключения к очередям и не потерять редкие важные запросы.

Открыть →
Практика · 08.09.2026 · 10:25

Контроль цифр в отчёте: отделяем расчёт от объяснения

Безопасный сценарий, где таблица считает, модель комментирует, а каждая цифра сохраняет адрес ячейки.

Открыть →
Практика · 08.09.2026 · 09:35

Редактура коммерческого предложения без придуманных выгод

Используем ИИ как строгого редактора: факты и условия блокируются, меняются структура и ясность.

Открыть →
Практика · 08.09.2026 · 08:45

Поиск по внутренним инструкциям: десять вопросов, которые ломают красивое демо

Проверяем версии, права, отсутствие ответа и противоречия между документами до запуска для команды.

Открыть →
Практика · 07.09.2026 · 19:30

Пять вариантов объявления из одного факта: эксперимент без клонирования текста

Как получить разные углы сообщения, а не перестановку одинаковых слов.

Открыть →
Практика · 07.09.2026 · 17:40

Проверка генеративной иллюстрации перед публикацией

Лица, руки, текст, логотипы, контекст и права — рабочий осмотр за десять минут.

Открыть →
Практика · 07.09.2026 · 15:55

Локальная модель на рабочем ноутбуке: честный тест за полдня

Измеряем память, скорость, качество и цену поддержки на реальной задаче, а не по рейтингу.

Открыть →
Разбор · 07.09.2026 · 13:50

Обычный чат, RAG или агент: три разных ответа на одну бизнес-задачу

Сравниваем знания, действия, стоимость поддержки и цену ошибки без смешения терминов.

Открыть →
Разбор · 07.09.2026 · 11:45

Облачная или локальная нейросеть: считаем не только цену запроса

Данные, оборудование, обновления, задержка и ответственность команды в одном сравнении.

Открыть →
Разбор · 07.09.2026 · 09:40

Автоматизация или подсказка сотруднику: где проходит разумная граница

Чем выше цена ошибки и разнообразие входов, тем важнее оставить человеку понятный выбор.

Открыть →
Разбор · 06.09.2026 · 18:30

Почему токены не показывают реальную стоимость работы с ИИ

Считаем подготовку данных, проверку, интеграцию и поддержку — то, что остаётся за строкой API.

Открыть →
Разбор · 06.09.2026 · 16:25

Длинный контекст или поиск по документам: что надёжнее для базы знаний

Когда можно передать весь файл, а когда важнее управляемый поиск, версии и точные цитаты.

Открыть →
Разбор · 06.09.2026 · 14:15

Как сравнить модели для русского делового текста без вкусовщины

Пять типов заданий, слепая оценка и запрет на выдуманные факты вместо субъективного «звучит лучше».

Открыть →
Разбор · 06.09.2026 · 12:05

Готовый ИИ-сервис или собственная связка: где заканчивается удобство

Сравниваем запуск, интеграции, данные, переносимость и поддержку для небольшой команды.

Открыть →
Разбор · 06.09.2026 · 10:00

KPI для ИИ-пилота: какие цифры помогают, а какие маскируют проблему

Скорость ответа, принятие результата, ошибки и влияние на процесс — выбираем измерения до запуска.

Открыть →