«Я думал, что ИИ будет работать за меня, но в итоге я стал секретарем у нейросети»
Знакомая ситуация? Промпты написаны, API подключен, но вместо отдыха вы часами правите код за моделью и вычищаете ошибки. Автоматизация обернулась новой рутиной, потому что разовые запросы к чат-боту не встраиваются в реальные бизнес-процессы.
Проблема в том, что промпт-инжиниринг сам по себе не масштабируется. Нельзя построить надежный продукт, который держится на «удачно подобранном слове» в запросе. Чтобы ИИ приносил деньги, а не отнимал время, нужно внедрять агентские архитектуры, способные работать автономно.
28 апреля на бесплатной конференции мы покажем, как это делают те, у кого цена ошибки – миллионы.
Мы не будем лить воду. Вы получите 9 готовых кейсов внедрения. Это конкретные алгоритмы: «запрос бизнеса – техническое решение – итоговый профит в цифрах».
После конфы у вас на руках будет 70 страниц конспекта – пошаговое руководство, которое можно внедрить в свой проект уже на следующий день.
Разберитесь, как превратить нейросети в надежный инструмент для бизнеса.
🚀 Участие бесплатное. Занимайте место - https://karpov.courses/conf
Реклама
Знакомая ситуация? Промпты написаны, API подключен, но вместо отдыха вы часами правите код за моделью и вычищаете ошибки. Автоматизация обернулась новой рутиной, потому что разовые запросы к чат-боту не встраиваются в реальные бизнес-процессы.
Проблема в том, что промпт-инжиниринг сам по себе не масштабируется. Нельзя построить надежный продукт, который держится на «удачно подобранном слове» в запросе. Чтобы ИИ приносил деньги, а не отнимал время, нужно внедрять агентские архитектуры, способные работать автономно.
28 апреля на бесплатной конференции мы покажем, как это делают те, у кого цена ошибки – миллионы.
✅ Руслан из Авиасейлс расскажет, как они «обожглись» на готовых решениях и с нуля собрали свою платформу.
✅ Даниил из Сбера покажет, как не сливать по $20 на каждую метрику и заставить LLM работать на результат.
✅ Максим из TripleTen выдаст схему, как их команда маркетинга высвободила 1000+ часов в месяц с помощью ИИ-агентов. Представь, сколько это в деньгах.
Мы не будем лить воду. Вы получите 9 готовых кейсов внедрения. Это конкретные алгоритмы: «запрос бизнеса – техническое решение – итоговый профит в цифрах».
После конфы у вас на руках будет 70 страниц конспекта – пошаговое руководство, которое можно внедрить в свой проект уже на следующий день.
Разберитесь, как превратить нейросети в надежный инструмент для бизнеса.
🚀 Участие бесплатное. Занимайте место - https://karpov.courses/conf
Реклама
Forwarded from Machinelearning
У WildDet3D от Института Аллена появился сосед по задаче: Reality Labs корпорации Марка Цукерберга опубликовала проект с той же целью - перевести 2D-детекции в 3D, но с иным профилем возможностей и открытости.
Boxer - более узкий, но геометрически более строгий инструмент для indoor-сценариев с трекингом и фузией.
Пайплайн трехступенчатый:
В отличие от WildDet3D, Boxer работает с видеопоследовательностями: ему нужны 6-DoF позы каждого кадра, гравитация и калибровка.
Взамен он дает то, чего у WildDet3D нет: согласованные сценовые 3D-боксы на уровне всей сцены и онлайн-трекинг с сохранением идентичности объектов.
Boxer поставляется как inference-решение: авторы не планируют выкладывать код обучения и оценки, объясняя это нежеланием тянуть долгосрочную поддержку.
В репозитории - только скрипты запуска и загрузчики датасетов Project Aria (Gen 1 и 2), CA-1M, SUN-RGBD и ScanNet.
Boxer запускается на macOS и Linux. Windows официально не поддерживается
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #CV #Detection #Boxer #RealityLabs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Два сценария: а) работаете с данными на прикладном уровне, но есть теоретические пробелы б) есть теория, но не хватает глубины в ML и инфраструктуре
Так вот. Школа анализа данных от Яндекса закроет оба этих сценария.
Двухлетняя бесплатная программа, в которой сильная теория совмещается с постоянной практикой.
Направления:
— Разработка машинного обучения
— Data Science
— Инфраструктура больших данных
— Анализ данных в прикладных науках ← особенно актуально для тех, кто на стыке DS и инженерии
Два трека поступления: классический (3 этапа) и альтернативный — для специалистов с опытом. Можно обучаться офлайн в городах присутствия, гибридно или онлайн.
Заполнить анкету на поступление можно по ссылке. Принимают заявки только до 3 мая.
Так вот. Школа анализа данных от Яндекса закроет оба этих сценария.
Двухлетняя бесплатная программа, в которой сильная теория совмещается с постоянной практикой.
Направления:
— Разработка машинного обучения
— Data Science
— Инфраструктура больших данных
— Анализ данных в прикладных науках ← особенно актуально для тех, кто на стыке DS и инженерии
Два трека поступления: классический (3 этапа) и альтернативный — для специалистов с опытом. Можно обучаться офлайн в городах присутствия, гибридно или онлайн.
Заполнить анкету на поступление можно по ссылке. Принимают заявки только до 3 мая.
Can LLM agents explore codebases and reason about code semantics without executing the code
📗 Read
@datascienceiot
📗 Read
@datascienceiot
D><Vision — серия митапов для CV-инженеров, исследователей и всех, кто работает с ИИ
📍 21 мая в 18:30, Quattro Space (Москва. Мясницкая ул., 13, стр. 20)
На ближайшей встрече вас ждут:
— Александр Паркин (VisionLabs) — визуальные аватары и как они устроены
— Анастасия Анциферова (Сбер) — генеративный ИИ в архитектуре
— Никита Шубин (ЦПТ «АГРОЦИФРА») — как ускорить разметку данных в 5 раз с помощью DataOps и foundation models
— Василий Висков (Яндекс) — как команда AliceAI VLM повышала качество модели на образовательных STEM-сценариях
D><Vision — это не только доклады, но и профессиональное комьюнити: живое обсуждение и нетворкинг.
Можно участвовать очно или подключиться к онлайн-трансляции, участие бесплатное
Регистрация
📍 21 мая в 18:30, Quattro Space (Москва. Мясницкая ул., 13, стр. 20)
На ближайшей встрече вас ждут:
— Александр Паркин (VisionLabs) — визуальные аватары и как они устроены
— Анастасия Анциферова (Сбер) — генеративный ИИ в архитектуре
— Никита Шубин (ЦПТ «АГРОЦИФРА») — как ускорить разметку данных в 5 раз с помощью DataOps и foundation models
— Василий Висков (Яндекс) — как команда AliceAI VLM повышала качество модели на образовательных STEM-сценариях
D><Vision — это не только доклады, но и профессиональное комьюнити: живое обсуждение и нетворкинг.
Можно участвовать очно или подключиться к онлайн-трансляции, участие бесплатное
Регистрация
The new Claude for Legal repo gives firms and in-house teams prebuilt agent workflows for contract review, litigation prep, and regulatory monitoring—completely free.
🔗 https://github.com/anthropics/claude-for-legal
@datascienceiot
🔗 https://github.com/anthropics/claude-for-legal
@datascienceiot