Урок в 100 миллиардов долларов: почему дорогостоящие AI-ассистенты забывают в критические моменты, и как их конкуренты добиваются повышения производительности на 90%?
Вступление
Большинство провалов AI не связано с некомпетентностью моделей, а с отсутствием контекстного проектирования — информация не была правильно “записана, отобрана, сжата и изолирована”.
Игнорирование контекста = реальные денежные потери: от неудачного запуска Bard до “260 куриных наггетсов”, компании оплачивают дефекты памяти.
Слепое удлинение контекста лишь усугубляет шум и уязвимости; малый и точный контроль контекста — это решение для производительности и безопасности.
Сначала нео ...
Как внедрить AI-агенты в рабочие процессы предприятий: Полный гид по внедрению в 2025 году — Учитесь медленно AI166
Изучите, как успешно внедрить AI-агентов в рабочие процессы предприятий с помощью нашего комплексного руководства, охватывающего выбор платформы, интеграционные вызовы, измерение ROI и стратегии масштабирования.
В 2025 году принятие AI в бизнесе достигло поворотного момента: 82% коммерческих лидеров рассматривают внедрение AI-агентов как стратегический приоритет. Однако, несмотря на эту настоятельную необходимость, большинство организаций все еще испытывают трудности с развертыванием агентов в с ...
“20 долларов в месяц” убивает компании в области ИИ. Падение цен на токены — это иллюзия, настоящая дороговизна в ИИ — это ваша жадность — изучайте ИИ 164
Введение
Падение цен на модели — это миф: снижаются цены на устаревшие модели, которые никто не использует, а пользователи всегда платят только за самые мощные “новые флагманы”.
Истинная “черная дыра” затрат — это не цена токена, а эволюция ИИ-способностей: чем сложнее задача, тем больше затрат, и фиксированная модель подписки неизбежно будет “раздавлена”.
Подписная модель ИИ — это “игра заключенных”: если выбрать оплату по мере использования, вы потеряете рынок; если выбрать фиксированную месяч ...
Не беспокойтесь, ИИ! 41% предпринимателей увлечены "красными задачами", технологии не работают - сотрудникам только хуже — учим ИИ медленно163
Введение
Работники надеются, что ИИ станет помощником, а работодатели мечтают, что ИИ заменит работников — вы ищете эффективность, а они надеются на сокращение штатов.
Самое ужасное не в том, что вас заменит ИИ, а в том, что ИИ заставит делать то, что вам не нравится, и начальство будет считать вас лишним.
Еще хуже, большинство предпринимателей исследуют мнение работников, а не руководителей.
Чем более продёны технологии ИИ, тем легче скрыть те холодные управленческие реалии, о которых никто не ...
В эпоху ИИ за последние минуты: гиганты тратят 300 миллионов на зарплаты, захватывают ваш сон и продают ваше свободное время рекламодателям, цифровые империи безжалостно оценивают ваше время сосредоточенности — медленно освоим ИИ166
Выводы
Гиганты тратят 300 миллионов на зарплаты, чтобы завладеть вашей последней минутой внимания и клика.
Генеративный ИИ искусно увеличивает производительность, но втайне создает время для продажи.
Цены на GPU взлетели до небес, фьючерсы на вычислительные мощности заставляют пузырь и сверхприбыль танцевать вместе.
Внимание иссякает, даже сон, ваша последняя преграда, стал объектом коммерческих алгоритмов.
Если вы не установите цену на свое время, гиганты купят ваше будущее и мечты по посреднич ...
Vibe Coding (氛围编程): момент, когда код передается ИИ, одновременно передает права на будущее обслуживания — Медленно учим AI162
Слово от переводчика
Суть “氛围编程” заключается в том, что технологии накапливаются с безумной скоростью, сопоставимой с ИИ.
AI-программирование — это двойной меч: создание прототипов является мощным инструментом, но применение его для долгосрочных проектов — это начало катастрофы.
Позволять людям, не разбирающимся в технологиях, разрабатывать основные продукты с помощью ИИ, все равно что дать ребенку кредитную карту с неограниченным лимитом — кратковременное наслаждение обернется бесконечными долг ...
AI тайком учится плохо? Anthropic впервые раскрывает риски подсознательной настройки — медленно учимся AI161
Рекомендации переводчика
Модель “дистилляции” вовсе не безопасна: на первый взгляд безобидные данные для обучения могут тайком передавать скрытые предвзятости или даже злонамеренность “учительской модели”.
Для предотвращения “подсознательного” загрязнения AI самым простым подходом является “разнообразное обучение”: необходимо гарантировать, что “студенческая модель”, используемая для настройки, и “учительская модель”, генерирующая данные, происходят из разных архитектурных семей.
Безопасность AI ...
ИИ «опустошает» наши умы, но способом, который превосходит ваши ожидания — медленно изучая ИИ160
Предварительные выводы
Будущее профессиональной сферы не будет определяться «использованием или не использованием ИИ», а тем, являетесь ли вы «управляющим ИИ» или «пассажиром ИИ».
Основной риск, связанный с ИИ, не в том, что вы потеряете работу, а в том, что незаметно «аутсорсите» свои мыслительные способности, что приводит к когнитивному ухудшению.
Не рассматривайте ИИ как «аутсорсера», выполняющего задачи, а как «тренера», стимулирующего ваше мышление. Каждый вопрос должен представлять собой г ...
【Научно-популярное】Что означают параметры 7B, 70B, 175B для AI-моделей? Как предприятия могут выбрать правильное решение с большим моделям? — Учим AI медленно 142
Введение
💡 Параметры больших моделей аналогичны мощности автомобиля — главное, чтобы их было достаточно.
🎯 7B для повседневных задач, 13B для бизнеса, 70B для профессионалов, 175B для определения будущего.
⚡ База данных — это как словарь, большие модели — это как писатель — они решают совсем разные задачи.
🔥 В мире AI самое дорогое не мощность вычислений, а упущенная возможность из-за выбора неправильной модели.
В эпоху AI обсуждение “параметров” стало распространенным среди больших языковы ...
Опыт эксперта по применению ИИ: Как с помощью интеллектуальных инструментов осуществить эффективную цифровую трансформацию блога — Постепенно изучаем ИИ 140
Введение
Когда ИИ может генерировать подробные отчеты всего за несколько минут, готовы ли вы тратить часы на ручное написание?
ИИ уже может эффективно решать сложные задачи, зачем же тратить время зря?
Дадите ли вы ИИ принять решения за вас?
Если ИИ может быстрее выявлять проблемы и точнее предсказывать результаты, сможете ли вы полностью доверять его суждениям?
Как сделать ИИ верным помощником, а не инструментом, который только дает неопределенные рекомендации?
Как действительно овладеть ...