9 ошибок при создании и внедрении чат‑ботов
Хайп искусственного интеллекта все еще в разгаре, поэтому можно часто услышать, а давайте «просто прикрутим сюда LLM». А с учетом того, что собрать чат‑бота с вызовом LLM можно минут за 15, то насобирали их уже огромное множество, но теперь для многих стал актуальным вопрос окупаемости собранного чат‑бота. И сразу хочется отметить, что проблема не в том, что выбранная LLM “слабая”, а в том, что архитектура и бизнес‑процессы вокруг неё нормально не спроектированы, а необходимых данных контекста просто нет или они уже не актуальны.
Машины, которые не умеют считать, но угадывают числа
Почему языковые модели научились предсказывать числовые величины и почему это до сих пор странно, или «Что снится роботам»Есть кластер задач, который выглядит скучно, но кормит половину мировой экономики. «Сколько будет стоить эта квартира?» «Сколько дней займёт доставка товара получателю?» «Какое количество посетителей будет в магазине в субботу?» «Какой будет расход электричества дата‑центра за неделю?»
Reddit представила новую систему модерации, которая снизит важность кармы
Reddit планирует обновить
Токены в ИИ и оптимизация промптов: как я сэкономила 50% бюджета и перестала здороваться с ChatGPT
Меня зовут Анна, я ведущий инженер по тестированию в Рексофт. Последние два года я плотно работаю с большими языковыми моделями: интегрирую их в CI/CD, использую для генерации тестов и анализа логов. И довольно быстро столкнулась с жестокой реальностью: недельный лимит токенов на проекте — всего 10 000, а один мой вежливый запрос с «пожалуйста» съедал почти 500 токенов на входе и еще пару тысяч на выходе.
Корпоративный Claude в компании на 400 автомобилей: 15 грабель, о которых не пишут в документации
Корпоративный Claude в компании на 400 автомобилей: 15 грабель, о которых не пишут в документацииПять месяцев разворачивал корпоративную AI-экосистему в компании, сдающей автомобили в аренду водителям такси. Парк около 400 машин, четыре руководителя плюс собственник, 21 рабочая сессия под запись. Компания обезличена.Бизнес-результаты вынесу в одну строку: бюджет технического ремонта −25…30%, доля парка в ремонте 14% → 5,7%, среднее время ремонта −65%, фонд оплаты труда −20%. Дальше — только техника, потому что интересна не она, а то, обо что мы бились.РЕГИОН, IP И КАРТА ДОЛЖНЫ СОВПАДАТЬ
Data‑инфраструктура только 20% компаний КИИ полностью готова к требованиям закона об ИИ
По оценке К2Тех, не более 20% субъектов КИИ обладают достаточной зрелостью data‑инфраструктуры, управления и работы с данными для выполнения требований нового закона в сфере ИИ. Более чем половине (55%) нужна доработка существующих систем и подходов, а 25% потребуется их значительная трансформация. Исследование проводилось К2Тех методом анализа более 80 проведенных предпроектных обследований и аудитов, а также опроса 150 респондентов из компаний‑субъектов КИИ.
