ТЕХНОНИКОЛЬ рассказала о масштабировании ИИ-агентов на производстве
ТЕХНОНИКОЛЬ поделилась опытом объединения разработки и производства в единый контур для успешного внедрения технологий. Компания рассмотрела причины закрытия пилотных ИИ-проектов при попытке их масштабирования и реальную цену ошибок искусственного интеллекта на предприятии.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Как вайбкодинг с AI-агентами влияет на удовольствие разработчиков от процесса написания кода
Использование AI-агентов для написания кода автоматизирует процесс разработки, но лишает программистов удовольствия от самостоятельного поиска решений и создания архитектуры. Смещение фокуса на проверку сгенерированного кода и тестов ставит вопрос о том, как технологии меняют восприятие профессии.
В релизе LiteLLM 1.107.0 обнаружили стилер учетных данных
Версия litellm 1.107.0 на PyPI и одноименные Docker-образы оказались заражены стилером учетных данных. LiteLLM является популярным open-source LLM-шлюзом, хранящим ключи к вендорам моделей, и это уже второй подобный инцидент с компрометацией проекта за год.
Опубликована подборка практических кейсов по внедрению ИИ в разработку на 1С
Авторы платформы Инфостарт протестировали применение ИИ-инструментов в экосистеме 1С, включая обучение нейросетей на сервере и использование Claude Code для разработки конфигураций. Подборка материалов демонстрирует реальный опыт оптимизации производительности, настройки агентов и внедрения технологий в малом бизнесе. Описанные кейсы содержат конкретные метрики, разбор ошибок и практические рекомендации для разработчиков.
Как структура поискового запроса влияет на видимость бренда в AI-ответах
Исследование на базе 873 проверок показало, что формулировки и слова-модификаторы меняют набор источников, длину ответов и вероятность включения бренда в генеративной выдаче. В связи с этим в Generative Engine Optimization (GEO) видимость бренда эффективнее оценивать через многомерный портфель промптов, а не канонические ключевые фразы.