Глубокие технические разборы и исследования.
Классические алгоритмы работают только в тепличных условиях. Разбираем, почему распознавание сыплется на печатях и мятой бумаге, и как строить инференс, который не давится реальными бухгалтерскими документами.
Облачные решения для безопасности на заводе — это инженерное преступление. Видеоаналитика охраны труда: контроль СИЗ и опасных зон, который реально снижает травматизм, живет только на edge-железе.
87% пилотов по Computer Vision в рознице умирают на этапе масштабирования. Инструкция для CTO и бизнеса: как перестать сливать бюджет на красивые дашборды и начать конвертировать видеопоток в деньги.
82% внедрений внутренних RAG-систем в энтерпрайзе перестают использоваться через 40 дней после релиза. Рассказываю, почему поиск по документации превращается в генератор галлюцинаций и как заставить команду ему доверять.
40% инцидентов в ИИ-приложениях — атаки на промпты. Разбираем уязвимости агентов, косвенные инъекции, отравление RAG-пайплайнов и даем жесткий чек-лист по аппаратной изоляции.
Обычный полнотекстовый поиск мертв, а модный векторный — слеп к деталям. Почему ваша вики превратилась в свалку, а инженеры тратят часы на поиск документов, которые точно существуют? Разбираем реальную архитектуру корпоративного поиска без хайпа.
Отправка коммерческой тайны в API публичной нейросети — основание для увольнения по статье. Разбираем, как развернуть локального ИИ-юриста, почему облако вне закона и как заставить модель искать риски.
В 2019 году мы попытались прогнать 10 000 накладных в сутки через OCR на жестких шаблонах. На пятый день бухгалтерия взвыла. Рассказываю, как IDP на базе трансформеров решает проблему ручного ввода без иллюзий о стопроцентной точности.
Два часа ночи. В Slack сыпятся алерты. Ваш умный бот застрял в цикле, потому что не умеет отменять заказы, а только извиняется. Бизнесу не нужны собеседники. Разбираем, как дать нейросети инструменты, настроить контур безопасности и заставить ее закрывать реальные задачи.
Как внедрение машинного обучения ради инноваций останавливает заводы и почему жесткие правила if/else работают надежнее трансформеров. Разбираем реальный провал и матрицу приоритизации ML-проектов.
Падение стороннего API не должно останавливать конвейер или парализовать документооборот. Рассказываю, как выстроить суверенный инференс внутри периметра, отрезать вендор-лок и выжить при обрыве сетей.
Смета на ИИ всегда ломается о железо. Почему инфраструктура добавляет 50% к бюджету, как посчитать TCO на три года и когда окупается покупка собственных серверов.
Страница 7 из 8 · 88 материалов
Оставьте имя и Telegram — остальное обсудим. Без брифов на 40 слайдов и звонков по три раза.
Отвечаем за пару часов·отвечает инженер, а не отдел продаж·NDA до передачи данных
Любой один канал — куда удобнее, туда и ответим
Без спама и звонков-роботов. Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности и обработкой персональных данных.