Тело AI-агентов: технический обзор робота 1X Neo
На днях по AI пабликам завирусился робот 1X Neo, который заявляется разработчиками как человекоподобный робот для помощи по дому. Мне стало жутко интересно покопаться в устройстве и начинке этого робота, потому что скрещивание VLM и механизмов может привести к огромному прорыву в индустрии и новым большим изменениям.Поговорим про устройство робота, железо и софт на борту, прикладные задачи и ближайшее будущее.
Управление техническим состоянием объектов путевой инфраструктуры с применением информационных технологий
АннотацияЭта статья была написана мной и опубликована в отраслевом научном журнале более четверти века назад, когда я работал в головном НИИ железнодорожной отрасли (ВНИИЖТ МПС) в должности заместителя заведующего лабораторией и занимался вопросами научно-методического обеспечения задач управления производственными процессами путевого хозяйства железных дорог России, автоматизацией функций и применением информационных технологий для нужд путевого хозяйства.
Архитектура ИТ решений. Часть 4. Архитектура приложений. 4.2. Портфель прикладных систем
Содержание курсаПонятие «Архитектура»Бизнес-архитектураИнформационная архитектураАрхитек��ура прикладных решений. Область разработки прикладных системАрхитектура прикладных решений. Портфель прикладных системТехнологическая АрхитектураПодходы к построению АрхитектурыГрафический язык моделирования ArchiMateАрхитекторыПортфель прикладных систем (Application Portfolio) -
Больше, чем BI: 23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся. Часть 2: Функционал классической BI-системы
Это вторая часть серии «23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся». В первой (прочитать можно здесь) мы говорили о платформенности и архитектуре — о том, на чём держится система.А сегодня расскажем о базе, о функционале классической BI-системы, который и делает систему BI-системой.Этот раздел про то, без чего не обходится ни одна зрелая BI-система — визуализации, переменные, геоаналитика, сводные таблицы и внутренний язык. Мы не столько гордимся самим фактом их наличия — всё это действительно есть во многих решениях, сколько тем,
Выбираем векторную БД для AI-агентов и RAG: большой обзор баз данных и поиск смысла
В этой статье я сделал обзор основных векторных баз данных: Milvus, Qdrant, Weaviate, ChromaDB, pgvector, Redis, pgvectorscale, LanceDB, ClickHouse, Vespa, Marqo, ElasticSearch.Если вы запутались в разнообразии векторных баз данных или хочется верхнеуровнево понимать как они устроены, чем отличаются и для чего вообще нужны, то эта статья будет очень полезна. Мы пошагово соберем все ожидания от векторных БД, посмотрим бенчмарки, а затем попробуем собрать все воедино.
Как проверить, окупился ли ваш RPA-робот. Инструкция от внутреннего аудитора
Меня зовут Владимир, я внутренний аудитор. В своей работе я анализирую самые разнообразные бизнес-процессы и проекты.Сегодня я хочу разобрать интересный кейс, с которым недавно работал – аудит проекта по внедрению в процессы компании RPA-роботов.Моя статья будет полезна и интересна: самому широкому кругу читателей – понимать, что такое RPA-роботы, для чего они нужны и как можно оценить эффективность их внедрения;топ-менеджерам – определить какие вопросы следует задать ИТ-команде и на что обратить внимание при реализации проектов;менеджерам ИТ-проектов
От визуализации к действию: как ДРАКОН+LLM может стать фундаментом для агентских ИИ
Введение: Как потратить $62 миллиона на ИИ, который даёт смертельные советы
Как гейм-дизайнеру и программисту вместе построить то, что невозможно в одиночку?
«Разгон» — авторский формат моего ТГК
