python. - страница 9

Я собрал 33 ИИ-агента на одном движке. Показываю, как устроены пять из них

Один каркас, из которого собраны очень разные вещи: шахматный тренер, инженерный расчёт, помощник по учёбе

продолжить чтение

Как мы отдали искусственный интеллект в «рабство» бухгалтерии и что из этого вышло

Всем привет! Меня зовут Александра Царева, я старший специалист машинного обучения в компании «Инфосистемы Джет».

продолжить чтение

Нейросетевая архитектура формирования автоматических навыков. Часть 1

ВведениеИдея предлагаемой архитектуры возникла из наблюдения за тем, как человеческий мозг осваивает новые действия и превращает их в привычки.Когда человек впервые сталкивается с незнакомой задачей, её решение требует сознательного внимания. Необходимо сосредоточиться, попробовать один или несколько вариантов, получить обратную связь и скорректировать поведение. Однако после многократного успешного повторения действие постепенно становится автоматическим и выполняется практически без участия сознания.

продолжить чтение

Звонок голосовому ИИ-агенту стоит 8 рублей: поставил счётчик и посчитал до копейки

В понедельник в 13:24 человек позвонил в небольшую производственную компанию, не дождался ответа и попал на голосового бота. Поговорил 27 секунд и положил трубку. Через пару минут перезвонил и на этот раз договорил до конца: рассказал, что нужно и в какой город, бот попрощался, а владельцу компании улетела SMS с карточкой заявки.

продолжить чтение

Поставил счётчик на каждый звонок голосового ИИ-агента: 13 сценариев экзамена и себестоимость до копейки

В понедельник в 13:24 человек позвонил в небольшую производственную компанию, не дождался ответа и попал на голосового бота. Поговорил 27 секунд и положил трубку. Через пару минут перезвонил и на этот раз договорил до конца: рассказал, что нужно и в какой город, бот попрощался, а владельцу компании улетела SMS с карточкой заявки.

продолжить чтение

Как LLM вернули мне фичу, которую Google Maps отобрал (скилл для Claude прилагается)

В 2018 Google Maps стал показывать рядом с каждым рестораном «Your Match» - процент от 0 до 100% насколько вероятно, что мне тут понравится.Так как они базировались на прошлых оценках мест, я стал старательно писать ревью на все кафе, где был, чтобы получить максимально точные рекомендации новых. Для меня это работало классно (особенно для матчей больше 90%), намного информативнее среднего рейтинга заведения. Но в 2023 Google фичу тихо убрал.В недельных лимитах Claude осталось много токенов, которые скоро сгорали. Так что я попробовал вернуть себе фичу своими силами.

продолжить чтение

Ассистент или агент: я делал одну контент-машину тремя способами

Anatoly Klavdienko, Product / CustDevTL;DR

продолжить чтение

Как мы построили ИИ‑аналитику, которая не галлюцинирует

Я руковожу командой аналитиков. Мы работаем с данными брендов на маркетплейсах. Начну не с технологии, а с проблемы, из которой всё выросло.Каждый день мы разбираем, где у селлера утекают деньги. С данными у нас все было в порядке. Витрины были нормальные, дашборды наглядные, цифры под рукой. Дело было не в данных, а в людях. Дашборд показывает, что произошло, а разобраться, что с этим делать, должен уже аналитик.

продолжить чтение

Как я встроил AI‑агента прямо в интерфейс Apache Superset и не сломал ему CSP

Есть Apache Superset. Есть аналитик, который открывает SQL Lab и десять минут вспоминает, как называется таблица с заказами — orders, olist_orders или fact_orders_v2. Есть языковые модели, которые отлично пишут SQL, но понятия не имеют, что лежит в вашем хранилище.Задача звучала просто: добавить в интерфейс Superset кнопку, по которой открывается чат с моделью. Причём агент должен работать по принципу MCP — не фантазировать имена колонок, а сходить и посмотреть их в метаданных. Подключаться к любому OpenAI‑совместимому API: локальная Ollama, llm7, OpenAI — что угодно.

продолжить чтение

Галлюцинации недели: открытые веса Kimi K3, Gemini Robotics 2 и внезапное снижение цен на GPT 5.6

продолжить чтение