Техническая актуальность Интеграция искусственного интеллекта (AI) в инструменты CRM и BPM от Pegasystems представляет собой важный шаг в современном бизнесе. В условиях растущей конкуренции и быстрого изменения потребительских предпочтений, компании вынуждены адаптироваться и улучшать свои процессы для повышения уровня удержания клиентов и возможности дополнительных продаж. AI помогает анализировать большие объемы данных, предсказывать поведение клиентов и […] ➡️➡️➡️
Оптимизация цепочек поставок и ИТ-операций с помощью AI от Cognizant Техническая актуальность В условиях быстро меняющегося бизнес-мира, компании все чаще обращаются к ИИ для оптимизации своих цепочек поставок и ИТ-операций. Cognizant AI Solutions предлагает решения, которые значительно увеличивают рентабельность инвестиций (ROI) и уменьшают затраты на ИТ-инфраструктуру. Используя ИИ для распределения ресурсов, компании могут сократить операционные […] ➡️➡️➡️
Infosys Nia: Ускорение цифровой трансформации в банковской сфере через AI-аналитику В современном мире цифровая трансформация становится необходимостью для многих предприятий, особенно в таких отраслях, как банковское дело. Решения на базе искусственного интеллекта, такие как Infosys Nia, играют ключевую роль в этом процессе, предлагая глубокую аналитику и автоматизацию, которые могут значительно сократить затраты и повысить эффективность […] ➡️➡️➡️
Введение С развитием технологий генеративного контента, компании, такие как Google и OpenAI, представили свои решения, которые обещают изменить подход к созданию текстов и медиа. Gemini от Google и GPT-4 от OpenAI — это два мощных инструмента, которые предлагают уникальные возможности для бизнеса. В этой статье мы сравним их, чтобы понять, кто из них может стать […] ➡️➡️➡️
Гемини против GPT-4: кто владеет будущим генеративного контента? В последние годы генеративный ИИ стал важным инструментом для бизнеса, обеспечивая новые возможности для создания контента. Два ведущих игрока в этой области — Gemini от Google и GPT-4 от OpenAI. Оба решения предлагают уникальные преимущества и возможности, но их подходы к генерации контента различаются. В этой статье […] ➡️➡️➡️
Гемини против GPT-4: кто владеет будущим генеративного контента? В последние годы генеративный ИИ стал важным инструментом для бизнеса, обеспечивая новые возможности для создания контента. Два ведущих игрока в этой области — Gemini от Google и GPT-4 от OpenAI. Оба решения предлагают уникальные преимущества и возможности, но их подходы к генерации контента различаются. В этой статье […] ➡️➡️➡️
Сравнение FICO Falcon и SAS Fraud Management: Лицом к лицу В мире финансовых технологий и борьбы с мошенничеством, выбор правильного инструмента для обнаружения угроз может стать решающим фактором для бизнеса. В этой статье мы сравним два ведущих решения в области обнаружения мошенничества: FICO Falcon и SAS Fraud Management. Мы сосредоточимся на скорости обнаружения угроз, но […] ➡️➡️➡️
Введение В мире генерации видео с помощью искусственного интеллекта Pika Labs и Runway Gen-2 представляют собой два мощных инструмента, каждый из которых предлагает уникальные возможности для создателей контента. В этой статье мы глубже рассмотрим, как эти платформы различаются в своей функциональности, подходах и целевых аудиториях, а также какие из них лучше подходят для различных нужд […] ➡️➡️➡️
Давайте разберемся, какие инструменты искусственного интеллекта могут значительно повысить нашу продуктивность. На рынке выделяются два крупных игрока: Gemini от Google и Jasper. Gemini, интегрированный в Google Workspace, обещает значительно улучшить работу с документами, электронными письмами и даже программированием. Jasper, в свою очередь, акцентирует внимание на создании контента, особенно в области маркетинга. В этой статье мы […] ➡️➡️➡️
Сравнение корпоративных поисковых систем: Amazon Kendra и Azure Cognitive Search В современном мире бизнеса, где данные накапливаются с огромной скоростью, эффективный поиск информации становится критически важным. Amazon Kendra и Azure Cognitive Search стремятся помочь сотрудникам быстро находить нужные данные, но делают это по-разному. В этой статье мы сравним эти две системы, чтобы выяснить, какая из […] ➡️➡️➡️
Введение в AlphaEvolve от Google DeepMind Дизайн алгоритмов и научные открытия требуют тщательного цикла исследования, проверки гипотез, доработки и валидации. Традиционно эти процессы зависят от интуиции экспертов и ручной итерации, особенно в задачах, связанных с комбинаторикой, оптимизацией и математическим конструированием. Недавно большие языковые модели (LLMs) показали обещающие результаты в ускорении генерации кода и решении задач, […] ➡️➡️➡️
Rime Introduces Arcana and Rimecaster Эволюция Voice AI Область голосового искусственного интеллекта (Voice AI) развивается в сторону более адаптивных и представительных систем. В то время как многие существующие модели обучены на тщательно отобранных студийных записях, компания Rime выбирает иной путь: создание базовых голосовых моделей, отражающих реальный способ общения людей. Их последние разработки, Arcana и Rimecaster, […] ➡️➡️➡️
Устойчивость машинного обучения Системы машинного обучения становятся неотъемлемой частью различных приложений, от рекомендательных систем до автономных технологий. В связи с этим растет необходимость решения вопросов их экологической устойчивости. Эти системы требуют значительных вычислительных ресурсов и часто работают на специально разработанном аппаратном обеспечении, что приводит к высокому потреблению энергии и углеродным выбросам. Проблема углеродного следа Несмотря […] ➡️➡️➡️
Руководство по созданию системы вопросов и ответов с использованием Together AI Введение В этом руководстве мы покажем, как быстро превратить неструктурированный текст в сервис вопросов и ответов, который ссылается на свои источники. Мы будем использовать Together AI для извлечения информации с веб-страниц и создания семантической базы данных. Шаг 1: Установка необходимых библиотек Для начала установим […] ➡️➡️➡️
Проблема локализации программных ошибок Определение точного местоположения программной ошибки, такой как баг или запрос на функциональность, остается одной из самых трудоемких задач в процессе разработки. Несмотря на достижения в автоматической генерации патчей и помощниках по коду, процесс выявления, где в коде требуется изменение, часто занимает больше времени, чем определение того, как это исправить. Подходы на […] ➡️➡️➡️
Модели рассуждений и их применение в бизнесе Модели рассуждений (RLM) все чаще используются для симуляции пошагового решения проблем, создавая длинные и структурированные цепочки рассуждений. Эти модели разбивают сложные вопросы на более простые части и строят логические шаги для достижения ответов. Подход «цепочка размышлений» (CoT) доказал свою эффективность в улучшении качества вывода, особенно в математических и […] ➡️➡️➡️
Качество данных в предобучении LLM Качество данных, используемых для предобучения больших языковых моделей (LLMs), имеет решающее значение для их производительности. Часто применяемая стратегия включает фильтрацию токсичного контента из обучающего корпуса, чтобы минимизировать вредные результаты. Однако это может снизить разнообразие и богатство данных, что способно ослабить способность модели понимать токсичность. При этом возникает дилемма: сохранить слишком […] ➡️➡️➡️
Стратегический подход к агентному ИИ Агентный ИИ – новая эволюция в автоматизации бизнеса В своем последнем руководстве PwC под названием «Агентный ИИ – новая граница в GenAI» представлен стратегический подход к следующей важной эволюции в автоматизации предприятий. Агентный ИИ, обладающий способностью к автономному принятию решений и контекстуальному взаимодействию, способен изменить способы работы организаций, переходя от […] ➡️➡️➡️
Введение в использование инструментов LLM Оснащение больших языковых моделей (LLM) внешними инструментами стало популярным и показало отличные результаты в различных областях. Однако существующие исследования сталкиваются с ограничениями, связанными с недостаточной способностью синтетических наборов данных захватывать явные шаги рассуждения, что приводит к поверхностному обучению вызовам инструментов. Проблемы существующих методов Существующие подходы к улучшению возможностей LLM в […] ➡️➡️➡️
Руководство по развертыванию MCP сервера Руководство по развертыванию полностью интегрированного MCP сервера с Firecrawl на Claude Desktop с использованием Smithery и VeryaX Введение В этом руководстве мы рассмотрим, как развернуть полностью функциональный сервер Model Context Protocol (MCP) с использованием Smithery в качестве конфигурационной платформы и VeryaX в качестве оркестратора выполнения. Мы пройдем через процесс установки […] ➡️➡️➡️