Опыт автоматизации проверки товаров с помощью Jev вместо стандартных LLM
Интернет-магазин компьютерной техники использовал решение Jev для автоматической проверки новых товаров. Это позволило устранить бэклог из 100 тысяч заявок и сократить бюджетные расходы на 90% по сравнению со стандартными LLM.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Эволюция мультимодальных моделей в электронной коммерции
В материале рассматривается эволюция моделей электронной коммерции от визуального поиска и CLIP к мультимодальным представлениям. В центре внимания находится объединение изображений, текстовых описаний и атрибутов товаров на примере архитектур e-CLIP, MOON, MOON2.0, AFMRL и MOON3.0.
Эвотор оснастил терминал EvoPoint нейросетью для распознавания заказов по голосу
Компания Эвотор разработала платежный терминал EvoPoint с голосовым интерфейсом на базе нейросети. Решение предназначено для распознавания команд и заказов клиентов в условиях сильного шума кофемашин и торгового зала. Технология направлена на изменение процесса покупки и взаимодействия с устройством.
Проблема согласованных ошибок в коде и тестах от ИИ-агентов
При генерации кода и тестов ИИ-агент может перенести одинаковые ошибки в обе части, из-за чего некорректный патч успешно проходит проверки. Непонимание исходных требований сохраняется на всех этапах работы модели. Впоследствии это усложняет отладку, так как исправление реализации приводит к падению зависимых тестов.