Что, если я скажу, что для обучения AI-агентов вам вообще не нужны датасеты? Не надо их собирать, валидировать, размечать. Достаточно развернуть двух агентов на компактной модели Qwen2.5-3B или 7B, запустить их где-нибудь у себя или в облаке, дать им базу знаний и наблюдать за циклом «AI…
Без качественного датасета даже сильная модель не улучшает бизнес-метрики — от NPS поддержки до конверсии интернет-магазина.В этом интервью Ильнур Файзиев, руководитель юнита Data LLM в Doubletapp, рассказывает, как правильно готовить датасеты и где бизнес получает реальную экономиюЧитайте в интервью:‣ Кому и зачем нужны датасеты: кейсы и метрики‣ Кошечка или собачка — краудсорсинг нам поможет?‣ Куда растет рынок датасетов Читать далее
Что делает AI агента умнее обычного LLM? AI агенты помогают преодолеть фрагментарность традиционных подходов, сохраняют контекст между операциями и адаптируются к задачам на лету.Узнайте, как создать своего первого AI агента с помощью LangGraph, не погружаясь в сложности. Репозиторий автора с примерами AI агентов собрал уже более 6000 звезд на GitHub! Читать далее
ИИ-агенты берут на себя задачи по улучшению кода, исправлению ошибок и даже автоматической отправке pull request’ов. Эти агенты также обещают значительно ускорить рефакторинг. Недавнее исследование показало, что современные ИИ-агенты хорошо исправляют код с типовыми…