Как компании координируют и масштабируют ИИ в продакшене: мультиагентные процессы, AIOps, мониторинг и эксплуатационные практики, от которых зависит, выдержит ли внедрение реальную нагрузку.
Материал предоставлен SAP Индустрия корпоративного программного обеспечения претерпевает фундаментальные изменения, и разработчики адаптируют свои подходы, чтобы лучше защитить клиентов, которые на них полагаются. Годами все поставщики глобальных платформ, управляющие многоарендной…
Каждый жестко запрограммированный вашей командой конвейер LangChain начинает давать сбой в тот момент, когда распределение запросов меняется — а оно меняется всегда. Именно это узкое место и решила устранить компания…
При поддержке Zeta Global Разрыв между тем, что обещает искусственный интеллект, и тем, что он дает на выходе, весьма значителен. Одна и та же модель может выдавать точные и полезные…
При поддержке Nutanix В самых разных отраслях организации сосредоточены на том, как перейти от пилотных проектов в сфере искусственного интеллекта, концептуальных проверок и облачных экспериментов к развертыванию ИИ в масштабах…
OpenAI обновила модель по умолчанию для ChatGPT до новой GPT-5.5 Instant, а также добавила новую функцию памяти, которая наконец-то показывает, какой именно контекст повлиял на ответы — по крайней мере,…
American Express (Amex) разрабатывает систему, которая позволяет ИИ-агентам совершать покупки и производить оплату от имени пользователей — однако на данный момент она работает только в пределах собственной платежной сети компании…
Команды корпоративного ИИ сталкиваются с серьезным препятствием — не потому, что их модели не умеют рассуждать, а потому, что лежащие в их основе рабочие процессы изначально не были созданы для…
При поддержке SAP Маркетинг находится на стыке генеративного контента, принятия решений в реальном времени и данных о клиентах. Именно здесь разрыв между сигналом и действием проявляется быстрее всего — и…
Одной из ключевых трудностей при создании эффективных ИИ-агентов является обучение их выбору между использованием внешних инструментов и опорой на собственные внутренние знания. Однако большие языковые модели часто настраивают на слепой…
При поддержке Nutanix По мере того как предприятия переходят от экспериментов с ИИ к развертыванию в производстве, основной статьей расходов становится не обучение базовых моделей, а инфраструктура, необходимая для запуска…
Внедрение ИИ-агентов в жизненный цикл разработки корпоративного программного обеспечения быстро становится нормой. По мере того как разработчики экспериментируют с новыми платформами, компании сталкиваются с потенциальными угрозами безопасности и сбоями оркестрации.…
Корпоративным ИИ-командам, использующим централизованные стеки оркестрации, теперь приходится учитывать новую переменную: AWS Quick. На этой неделе этот сервис превратился в нативный настольный агент, который строит непрерывный персональный граф знаний и…
Обучение моделей рассуждения с помощью искусственного интеллекта требует ресурсов, которых нет у большинства корпоративных команд. Инженерным командам часто приходится выбирать между дистилляцией знаний из крупных дорогостоящих моделей или использованием методов…
Исследования и разработки в области искусственного интеллекта строятся на цикле «гипотеза — эксперимент — анализ», и каждый этап требует значительных затрат ручного труда инженеров. Новый фреймворк, созданный исследователями из SII-GAIR,…
При поддержке Edgeverve Именно в цепочках поставок устаревшие интеграционные модели достигают своего предела. По мере расширения партнерских сетей и роста операционной нестабильности традиционное промежуточное ПО (middleware) не выдерживает растущих расходов…
Глубокая аналитика для руководителей в области корпоративного ИИ, данных и безопасности
Подписаться по RSSRSS-ленты обновляются каждые 15 минут.
