Ваша CRM работает на вас или против?
Чек-лист для бизнеса в 10 пунктахСегодня CRM стала почти обязательным инструментом любого современного бизнеса.
В Китае люди стоят в очереди у штаб-квартиры Tencent для установки OpenClaw на свои ПК
Около 1 тыс. человек выстроились в очередь у штаб-квартиры Tencent в городе Шэньчжэнь, чтобы установить на свои ПК агент на искусственном интеллекте OpenClaw (Clawdbot/Moltbot), пишет South Morning China Post. По данным газеты, разработчики-любители, бывшие космические инженеры, домохозяйки, студенты и энтузиасты ИИ пришли по приглашению подразделения облачных вычислений Tencent, специалисты которого бесплатно устанавливают это open source программное обеспечение.
Воякс — аналитик ИИ-автоматизации
Woyax AI Process Auditor — ИИ-агент для автоматического аудита бизнес-процессов. Бот проводит серию интервью с сотрудниками компании через мессенджер, выявляет рутину и узкие места, извлекает структурированные инсайты и формирует отчёт с рекомендациями по ИИ-автоматизации. No-code AI-агент на базе n8n, RAG, Qdrant и нескольких LLM-провайдеров — построенный на одном VPS в Docker Compose.
Интеграция SAP с ИИ: пишем умный редактор промптов для инвентаризации на ABAP
Привет, Хабр! Меня зовут Виктория Мохирева, я консультант SAP MM. Сегодня расскажу о том, как мы с командой решили колоссальную задачу инвентаризации — пересортицу товаров — с помощью интеграции SAP с большой языковой моделью (ИИ).
Samsung внедрит вайб-кодинг в будущие смартфоны Galaxy
Samsung заявляет, что рассматривает возможность внедрения вайб-кодинга в будущие телефоны Galaxy. Это позволит пользователям описывать изменения в приложениях или интерфейсе простым языком, а искусственный интеллект будет генерировать соответствующий код.
Понятия способ, случай, действие и его свобода, причина, измерение, предположение и его верность, игра, поведение и ум
Радченко Андрей Леонидович, примеры https://goo.su/dF5r
Простые проблемы с RAG, которые мы решали в ИИ-стартапе
Предыстория. Ну как ИИ-стартап, в общем-то обычный SaaS но с ключевыми задачками в бизнес-процессах для LLM. Задача основателю казалась простой. Нужно было построить систему, которая принимает пользовательский запрос, анализирует контекст пользователя, извлекает релевантные данные и формирует ответ.На первом этапе архитектура ИИ-слоя выглядела очень просто и типично:user request ⭢ RAG retrieval ⭢ LLM ⭢ answerВ прототипе все работало отлично. Но после запуска в реальном продукте начались первые проблемы. Именно тогда этот стартап и попал ко мне.
