Российские генеративные модели Kandinsky 5.0 Video Lite и Pro в международной text-to-video арене
🔘 Pro версия является ТОП-1 опенсорсом в мире
🔘 Lite версия (2B параметров) лучше первой версии Sora
🔘 На данный момент Сбер уступает только топовым мировым бигтех компаниям: Google (Veo 3.1, Veo 3), OpenAI (Sora 2), Alibaba (Wan 2.5), KlingAI (Kling 2.5, 2.6); в паритете с Luma AI (Ray 3), MiniMax (Hailuo 2.3) — отрыв по ELO максимум 3 балла, при 95% доверительном интервале оценивания +-21 балла
🔘 Для российских генеративных моделей выход на международную арену — уникальное событие
🚀 Полезные ссылки:
🔘 Посмотреть весь лидерборд: lmarena
🔘 Почитать подробнее про Kandinsky 5.0: пост, техрепорт
🔘 Open Source Kandinsky 5.0: github и hf
🚀 Полезные ссылки:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥18😁11
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🖼️ EditThinker: теперь редакторы изображений могут «думать» итеративно!
Meituan добавляет в любые модели редактирования изображений способность рассуждать: модель критикует результат, уточняет инструкции и повторяет цикл, пока не получит удовлетворяющий итог. Это имитация человеческого процесса мышления - Critique → Refine → Repeat.
EditThinker учится анализировать собственные ошибки, улучшать запросы и идти по итерациям, что значительно повышает качество следования инструкциям.
https://huggingface.co/papers/2512.05965
Meituan добавляет в любые модели редактирования изображений способность рассуждать: модель критикует результат, уточняет инструкции и повторяет цикл, пока не получит удовлетворяющий итог. Это имитация человеческого процесса мышления - Critique → Refine → Repeat.
EditThinker учится анализировать собственные ошибки, улучшать запросы и идти по итерациям, что значительно повышает качество следования инструкциям.
https://huggingface.co/papers/2512.05965
❤4👍3🔥3😁2
🚀 Flowra - простой и понятный open-source движок для создания AI-воркфлоу.
Это тот же движок, что стоит за FlowBench, и он позволяет собирать сложные pipelines так же легко,
как конструктор LEGO.
Что делает Flowra удобной:
✅ Один движок для всех типов данных: изображения, аудио, видео и 3D
✅ Выполнение через DAG-граф: умное кэширование, параллельность и масштабирование
✅ Подключение моделей ModelScope одной строкой — без сложной настройки
✅ Полный цикл разработки:
flowra create → build → debug → deploy
Итог: вы берёте свою ML-модель и превращаете её в визуальный блок, который можно перетаскивать
и соединять с другими.
✨ Без адских зависимостей. Без мучительного дебага.
🔗 GitHub: https://github.com/modelscope/flowra
📥 FlowBench client: https://modelscope.cn/flowbench/download
Это тот же движок, что стоит за FlowBench, и он позволяет собирать сложные pipelines так же легко,
как конструктор LEGO.
Что делает Flowra удобной:
✅ Один движок для всех типов данных: изображения, аудио, видео и 3D
✅ Выполнение через DAG-граф: умное кэширование, параллельность и масштабирование
✅ Подключение моделей ModelScope одной строкой — без сложной настройки
✅ Полный цикл разработки:
flowra create → build → debug → deploy
Итог: вы берёте свою ML-модель и превращаете её в визуальный блок, который можно перетаскивать
и соединять с другими.
✨ Без адских зависимостей. Без мучительного дебага.
🔗 GitHub: https://github.com/modelscope/flowra
📥 FlowBench client: https://modelscope.cn/flowbench/download
🤔3❤2👍2
🧠Исследование: как в России обновляют ИИ-образование
J'son & Partners сравнили подготовку ИИ-кадров в США, Китае и России — и везде история одна: технологии развиваются, рынок растёт, а образование за ними не успевает. Справляются с этой проблемой по-разному. В Штатах – через автономию вузов и рыночную экономику, в Китае – через жесткое госрегулирование.
В российской модели – через коллаборацию университетов с бигтехамии: запускаются совместные программы, которые затем масштабирует государство – примеры найдете в исследовании.
Также к обучению активно привлекают практиков: около 1200+ экспертов из Яндекса, 1000 инженеров из VK, и более 900 из Т-Банка уже читают курсы, приносят в аудитории актуальные датасеты, архитектуры и доступ к облачным GPU.Обновлять систему помогают те, кто пишет продакшн-код каждый день. С учетом темпов ИИ-рынка, вполне логично.
J'son & Partners сравнили подготовку ИИ-кадров в США, Китае и России — и везде история одна: технологии развиваются, рынок растёт, а образование за ними не успевает. Справляются с этой проблемой по-разному. В Штатах – через автономию вузов и рыночную экономику, в Китае – через жесткое госрегулирование.
В российской модели – через коллаборацию университетов с бигтехамии: запускаются совместные программы, которые затем масштабирует государство – примеры найдете в исследовании.
Также к обучению активно привлекают практиков: около 1200+ экспертов из Яндекса, 1000 инженеров из VK, и более 900 из Т-Банка уже читают курсы, приносят в аудитории актуальные датасеты, архитектуры и доступ к облачным GPU.Обновлять систему помогают те, кто пишет продакшн-код каждый день. С учетом темпов ИИ-рынка, вполне логично.
😁3🤪2👍1🤔1
📘 Новая образовательная книга: Scaling ML Systems от JAX-ML
Проект Scaling Book - это свободно доступный интерактивный онлайн-ресурс, посвящённый масштабированию машинного обучения. Он создан сообществом вокруг JAX и охватывает ключевые методы, практики и архитектурные подходы, которые помогают строить масштабируемые, высокопроизводительные ML-системы.
💡 Что внутри:
— Основы масштабирования моделей и обучения
— Параллелизм данных, параметров и микшированные стратегии
— Технологии распределённого обучения (TPUs/GPUs)
— Оптимизация вычислений и памяти
— Практические примеры на JAX и других стековых инструментах
— Схемы, коды и визуализации для конкретных паттернов обучения
📍 Почему это полезно:
— Подходит как для опытных инженеров ML, так и для тех, кто хочет перейти от прототипов к промышленным ML-системам
— Объединяет теорию и практику распределённого обучения
— Обсуждает реальные ограничения архитектур и пути их решения
— Показывает, как системно мыслить о масштабировании, а не копировать хаки
🔗 Читайте онлайн: jax-ml.github.io/scaling-book
Проект Scaling Book - это свободно доступный интерактивный онлайн-ресурс, посвящённый масштабированию машинного обучения. Он создан сообществом вокруг JAX и охватывает ключевые методы, практики и архитектурные подходы, которые помогают строить масштабируемые, высокопроизводительные ML-системы.
💡 Что внутри:
— Основы масштабирования моделей и обучения
— Параллелизм данных, параметров и микшированные стратегии
— Технологии распределённого обучения (TPUs/GPUs)
— Оптимизация вычислений и памяти
— Практические примеры на JAX и других стековых инструментах
— Схемы, коды и визуализации для конкретных паттернов обучения
📍 Почему это полезно:
— Подходит как для опытных инженеров ML, так и для тех, кто хочет перейти от прототипов к промышленным ML-системам
— Объединяет теорию и практику распределённого обучения
— Обсуждает реальные ограничения архитектур и пути их решения
— Показывает, как системно мыслить о масштабировании, а не копировать хаки
🔗 Читайте онлайн: jax-ml.github.io/scaling-book
👍6
🤖 В страховом секторе формируется стек корпоративных ИИ-сервисов нового поколения
«АльфаСтрахование» внедрит более 10 проектов на технологиях Yandex B2B Tech, направленных на оптимизацию внутренних и клиентских процессов.
Технический контур включает три ключевых направления:
- SourceCraft Code Assistant — LLM-агент для поддержки DevOps-команд. Используется для генерации boilerplate-кода, unit-тестов и анализа изменений в репозиториях.
- Yandex SpeechSense — модуль речевой аналитики, применяющий ASR + NLU-пайплайн для обработки >20K звонков в сутки и последующего fine-tuning моделей на внутренних датасетах.
- Yandex AI Studio — оркестратор LLM-агентов для офисных и HR-воркфлоу (протоколирование встреч, классификация документов, поиск по внутренним данным).
Сценарий — переход от точечных ML-внедрений к распределённой инфраструктуре, где корпоративные процессы описываются как сеть взаимодействующих ИИ-агентов.
https://www.cnews.ru/news/line/2025-12-24_alfastrahovanie_realizuet
«АльфаСтрахование» внедрит более 10 проектов на технологиях Yandex B2B Tech, направленных на оптимизацию внутренних и клиентских процессов.
Технический контур включает три ключевых направления:
- SourceCraft Code Assistant — LLM-агент для поддержки DevOps-команд. Используется для генерации boilerplate-кода, unit-тестов и анализа изменений в репозиториях.
- Yandex SpeechSense — модуль речевой аналитики, применяющий ASR + NLU-пайплайн для обработки >20K звонков в сутки и последующего fine-tuning моделей на внутренних датасетах.
- Yandex AI Studio — оркестратор LLM-агентов для офисных и HR-воркфлоу (протоколирование встреч, классификация документов, поиск по внутренним данным).
Сценарий — переход от точечных ML-внедрений к распределённой инфраструктуре, где корпоративные процессы описываются как сеть взаимодействующих ИИ-агентов.
https://www.cnews.ru/news/line/2025-12-24_alfastrahovanie_realizuet
👍3❤2🔥2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Большинство качественных - слишком медленные.
И почти ни одна не решает вопрос аутентичности аудио на уровне архитектуры.
Resemble AI закрыли все три проблемы сразу.
Chatterbox Turbo 0 это:
🟢 <150 мс до первого звука
🟢 Качество уровня SOTA - превосходит более крупные проприетарные модели
🟢 Естественные, программируемые эмоции и интонации
🟢 Zero-shot клонирование голоса всего по 5 секундам аудио
🟢 PerTh watermarking - проверяемое и аутентифицированное аудио
🟢 Полностью open source, никакой «чёрной магии»
Редкий пример, когда скорость, качество и безопасность не идут на компромисс, а работают вместе.
HuggingFace: https://huggingface.co/spaces/ResembleAI/chatterbox-turbo-demo
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍5🤔2🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Пусть работают машины, а человек занимается чем-то более приятным
Нельзя замыкаться только на работе, потому что рано или поздно работа может измениться до неузнаваемости. В свежем эпизоде подкаста «Деньги любят техно» своими мыслями о будущем, связанном с развитием ИИ, поделился профессор РАН, научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ, директор по направлению ИИ ГосНИИ авиационных систем Юрий Визильтер.
• Какой путь ближе российской сфере ИИ: американский или китайский
• Какие перемены ждут программистов в ближайшие годы
• Почему учиться программированию по-прежнему важно
• Как ИИ поменяет наш быт и работу
• И как не потерять себя в одной профессии
Об этом и многом другом с Юрием Визитером говорил ведущий подкаста Денис Суржко, заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ. Получился глубокий разговор о науке, технологиях и людях, которые их создают.
Послушать
Посмотреть
Нельзя замыкаться только на работе, потому что рано или поздно работа может измениться до неузнаваемости. В свежем эпизоде подкаста «Деньги любят техно» своими мыслями о будущем, связанном с развитием ИИ, поделился профессор РАН, научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ, директор по направлению ИИ ГосНИИ авиационных систем Юрий Визильтер.
• Какой путь ближе российской сфере ИИ: американский или китайский
• Какие перемены ждут программистов в ближайшие годы
• Почему учиться программированию по-прежнему важно
• Как ИИ поменяет наш быт и работу
• И как не потерять себя в одной профессии
Об этом и многом другом с Юрием Визитером говорил ведущий подкаста Денис Суржко, заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ. Получился глубокий разговор о науке, технологиях и людях, которые их создают.
Послушать
Посмотреть
❤4🥰2🤓2🔥1🥴1
Forwarded from Machinelearning
Agent Skills for Context Engineering - учим агентов «думать контекстом» 🤖🧠
Этот репозиторий показывает, как прокачать LLM-агентов так, чтобы они лучше понимали задачу, историю диалога и условия, а не просто генерировали ответы.
Чем полезен:
• навыки управления длинным контекстом
• аккуратное структурирование данных и инструкций
• шаблоны для поиска, фильтрации и принятия решений
• примеры реальных сценариев (чаты, задачи с памятью, интеграции)
Часто агенты теряют важные детали, путают шаги и «забывают» цель. Эта библиотека учит их держать контекст под контролем и действовать последовательнее.
▪Github: https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
@ai_machinelearning_big_data
Этот репозиторий показывает, как прокачать LLM-агентов так, чтобы они лучше понимали задачу, историю диалога и условия, а не просто генерировали ответы.
Чем полезен:
• навыки управления длинным контекстом
• аккуратное структурирование данных и инструкций
• шаблоны для поиска, фильтрации и принятия решений
• примеры реальных сценариев (чаты, задачи с памятью, интеграции)
Часто агенты теряют важные детали, путают шаги и «забывают» цель. Эта библиотека учит их держать контекст под контролем и действовать последовательнее.
▪Github: https://github.com/muratcankoylan/Agent-Skills-for-Context-Engineering
@ai_machinelearning_big_data
👍6🔥4
🏆 Конкурс научных статей Data Fusion Awards 2026
Банк ВТБ и Институт ИИ МГУ ищут авторов работ, которые могут претендовать на звание научного прорыва года в ИИ, а также на главный приз — 1 000 000 рублей.
🤖 Какие темы подойдут:
— Математический аппарат ИИ
— Алгоритмы оптимизации
— Машинное обучение и глубокое обучение
— Нейроморфные вычисления
— Робототехника
— Объяснимый ИИ (Explainable AI)
— Другие смежные области, связанные с инновациями и развитием искусственного интеллекта
🙌 Кто может участвовать:
— Автор научной статьи, опубликованной в журналах или материалах конференций в 2025 году
— Заявитель, который имеет аффилиацию с российской организацией (и это упоминается в подаваемой работе)
— Участник, который является первым в списке авторов подаваемой статьи
Важно: должны быть выполнены все 3 условия!
Победителей будет трое, но для начала необходимо подать заявку. Регистрация доступна до 20 января 2026 года.
Банк ВТБ и Институт ИИ МГУ ищут авторов работ, которые могут претендовать на звание научного прорыва года в ИИ, а также на главный приз — 1 000 000 рублей.
🤖 Какие темы подойдут:
— Математический аппарат ИИ
— Алгоритмы оптимизации
— Машинное обучение и глубокое обучение
— Нейроморфные вычисления
— Робототехника
— Объяснимый ИИ (Explainable AI)
— Другие смежные области, связанные с инновациями и развитием искусственного интеллекта
🙌 Кто может участвовать:
— Автор научной статьи, опубликованной в журналах или материалах конференций в 2025 году
— Заявитель, который имеет аффилиацию с российской организацией (и это упоминается в подаваемой работе)
— Участник, который является первым в списке авторов подаваемой статьи
Важно: должны быть выполнены все 3 условия!
Победителей будет трое, но для начала необходимо подать заявку. Регистрация доступна до 20 января 2026 года.
❤4🤣3
📄 Превращайте тысячи PDF в данные, готовые для LLM - с Vision-First Agentic Document AI!
LandingAI представила Agentic Document Extraction (ADE) DPT-2 Mini - облегчённую версию Document Pretrained Transformer 2, специально для потоковой обработки документов.
Идеально для “чистых” цифровых PDF, где визуальный контекст всё ещё важен для точного извлечения.
Подходит для:
• счетов
• договоров
• писем
• служебных записок
• любых аккуратно сформированных PDF
✨ Основные возможности:
• Структурированное извлечение из цифровых документов
• Точное понимание макета простых PDF
• Поддержка разных типов блоков: параграфы, изображения, логотипы, карточки и т.д.
• Надёжная транскрипция английского текста
• Оптимизация под масштаб — быстро, стабильно, экономично
DPT-2 Mini ориентирован на скорость, надёжность и низкую стоимость — когда документы простые, а нужно массовое и чистое структурированное извлечение.
https://github.com/landing-ai/ade-python
LandingAI представила Agentic Document Extraction (ADE) DPT-2 Mini - облегчённую версию Document Pretrained Transformer 2, специально для потоковой обработки документов.
Идеально для “чистых” цифровых PDF, где визуальный контекст всё ещё важен для точного извлечения.
Подходит для:
• счетов
• договоров
• писем
• служебных записок
• любых аккуратно сформированных PDF
✨ Основные возможности:
• Структурированное извлечение из цифровых документов
• Точное понимание макета простых PDF
• Поддержка разных типов блоков: параграфы, изображения, логотипы, карточки и т.д.
• Надёжная транскрипция английского текста
• Оптимизация под масштаб — быстро, стабильно, экономично
DPT-2 Mini ориентирован на скорость, надёжность и низкую стоимость — когда документы простые, а нужно массовое и чистое структурированное извлечение.
https://github.com/landing-ai/ade-python
🤣6🔥3❤2
Компания ищет человека, который будет заранее продумывать и управлять рисками от быстро растущих возможностей ИИ.
Главная идея роли:
- понимать, где ИИ может пойти «не туда»
- предотвращать злоупотребления ИИ
- усиливать защиту кибербезопасности,
- закладывать правила для систем, которые умеют самоулучшаться
Это напряжённая и очень ответственная работа: мало примеров, много неизвестного - и высокий уровень влияния на решения.
По сути - задача проста по формулировке и сложна на практике: как развивать мощный ИИ и не дать ему причинить вред.
https://openai.com/careers/head-of-preparedness-san-francisco/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
⚡️ Neural Operator официально стал частью экосистемы PyTorch
PyTorch расширяет границы машинного обучения - в экосистему официально вошли Neural Operators.
Что это такое:
Neural Operators - это класс моделей, которые учатся не аппроксимировать данные, а аппроксимировать сами операторы. Проще говоря, они учатся решать целые классы задач, а не отдельные примеры.
Зачем это нужно:
- Решение дифференциальных уравнений
- Физическое моделирование
- Климат и погода
- CFD, материалы, биология
- Научные и инженерные симуляции
В отличие от обычных нейросетей:
- Neural Operators обобщаются на разные разрешения сетки
- Работают с непрерывными функциями
- Лучше подходят для задач, где данные описывают физические процессы
Что дает интеграция в PyTorch:
- Единый стандарт и API
- Совместимость с autograd, GPU и распределенным обучением
- Проще внедрять в реальные ML и scientific pipelines
- Меньше барьеров между research и production
PyTorch все больше становится не просто фреймворком для DL, а базовой платформой для научных вычислений и физически-осмысленного ИИ.
ML и scientific computing продолжают сближаться - и это один из самых сильных сигналов за последнее время.
Источник:
https://pytorch.org/blog/neuraloperatorjoins-the-pytorch-ecosystem/
PyTorch расширяет границы машинного обучения - в экосистему официально вошли Neural Operators.
Что это такое:
Neural Operators - это класс моделей, которые учатся не аппроксимировать данные, а аппроксимировать сами операторы. Проще говоря, они учатся решать целые классы задач, а не отдельные примеры.
Зачем это нужно:
- Решение дифференциальных уравнений
- Физическое моделирование
- Климат и погода
- CFD, материалы, биология
- Научные и инженерные симуляции
В отличие от обычных нейросетей:
- Neural Operators обобщаются на разные разрешения сетки
- Работают с непрерывными функциями
- Лучше подходят для задач, где данные описывают физические процессы
Что дает интеграция в PyTorch:
- Единый стандарт и API
- Совместимость с autograd, GPU и распределенным обучением
- Проще внедрять в реальные ML и scientific pipelines
- Меньше барьеров между research и production
PyTorch все больше становится не просто фреймворком для DL, а базовой платформой для научных вычислений и физически-осмысленного ИИ.
ML и scientific computing продолжают сближаться - и это один из самых сильных сигналов за последнее время.
Источник:
https://pytorch.org/blog/neuraloperatorjoins-the-pytorch-ecosystem/
❤20🔥8👍4
🎉 Yandex Cloud и Forbes совместно создали новогодний спецпроект-игру, вдохновленную классикой «Герои меча и магии», но с современным взглядом на работу с данными!
Вместо магии — PostgreSQL, ClickHouse, Trino, DataLens — все эти инструменты работают как артефакты в вашем распоряжении. Получайте их у хранителей, создавайте в кибер-кузнице и помогайте своим персонажам из сферы финтеха, ритейла и промышленности побеждать цель — победить хаос данных.
Проект — не только игра, но и демонстрация того, как Yandex Cloud помогает компаниям эффективно управлять данными. Играть можно на ПК и смартфонах.
Отличный вызов для всех CDO, аналитиков и дата-инженеров, кто хочет совместить полезное с ностальгическим!
👉 Поиграть и узнать больше
Вместо магии — PostgreSQL, ClickHouse, Trino, DataLens — все эти инструменты работают как артефакты в вашем распоряжении. Получайте их у хранителей, создавайте в кибер-кузнице и помогайте своим персонажам из сферы финтеха, ритейла и промышленности побеждать цель — победить хаос данных.
Проект — не только игра, но и демонстрация того, как Yandex Cloud помогает компаниям эффективно управлять данными. Играть можно на ПК и смартфонах.
Отличный вызов для всех CDO, аналитиков и дата-инженеров, кто хочет совместить полезное с ностальгическим!
👉 Поиграть и узнать больше
👍8❤3🔥3
Tesla стоит дороже, чем вся мировая автоиндустрия - вместе взятая 🚗⚡
Сегодня капитализация Tesla - примерно $1.62 трлн.
Вся глобальная автоиндустрия - около $1.33 трлн.
Иначе говоря, одна компания оценивается дороже, чем весь остальной рынок автомобилей.
Традиционные автопроизводители инвесторы воспринимают как зрелые промышленные бизнесы:
медленный рост, высокие капзатраты, жесткая конкуренция и ограниченные маржи.
С Tesla история другая.
Инвесторы платят за потенциал будущих направлений:
- автопилот и self-driving
- роботакси
- хранение и управление энергией
- робототехника
- новые высокомаржинальные сервисы
Фактически рынок считает, что :
> у Tesla - больше потенциала роста на каждую единицу будущего прогресса,
> чем у всей отрасли в целом.
И ещё один сигнал:
Tesla воспринимают как компанию,
которая способна превратить автомобиль в платформу -
где каждая новая функция (автономность, энергоинтеграция, эффективность производства)
повышает маржу и открывает новые источники дохода.
Это уже не просто автопроизводитель -
это ставка на то, что машины становятся программными продуктами на колёсах.
Сегодня капитализация Tesla - примерно $1.62 трлн.
Вся глобальная автоиндустрия - около $1.33 трлн.
Иначе говоря, одна компания оценивается дороже, чем весь остальной рынок автомобилей.
Традиционные автопроизводители инвесторы воспринимают как зрелые промышленные бизнесы:
медленный рост, высокие капзатраты, жесткая конкуренция и ограниченные маржи.
С Tesla история другая.
Инвесторы платят за потенциал будущих направлений:
- автопилот и self-driving
- роботакси
- хранение и управление энергией
- робототехника
- новые высокомаржинальные сервисы
Фактически рынок считает, что :
> у Tesla - больше потенциала роста на каждую единицу будущего прогресса,
> чем у всей отрасли в целом.
И ещё один сигнал:
Tesla воспринимают как компанию,
которая способна превратить автомобиль в платформу -
где каждая новая функция (автономность, энергоинтеграция, эффективность производства)
повышает маржу и открывает новые источники дохода.
Это уже не просто автопроизводитель -
это ставка на то, что машины становятся программными продуктами на колёсах.
🤔13🔥6❤3🌚2🤣2🥰1😱1
🚀 Agentic AI Crash Course: бесплатный курс про автономных AI-агентов
Этот курс обучает не просто генерации текста, а созданию систем, которые понимают задачу, планируют шаги и выполняют действия.
Что внутри:
- как устроены AI-агенты и чем они отличаются от обычных LLM
- инструменты и функции, которыми агент управляет
- планирование и рассуждение
- память и контекст у агентов
- RAG и агентные архитектуры
- мульти-агентные системы
- практические кейсы и продакшн-паттерны
Кому подойдёт:
- разработчикам, которые хотят строить автономные AI-системы
- продактам и аналитикам, которым важно понимать архитектуру
- всем, кто хочет быстро въехать в agentic AI
Почему это полезно:
- агенты умеют принимать решения, звать API, собирать данные и автоматизировать сложные задачи
- курс дают бесплатно, хотя раньше он был платным
https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide/tree/main/free_courses/agentic_ai_crash_course
Этот курс обучает не просто генерации текста, а созданию систем, которые понимают задачу, планируют шаги и выполняют действия.
Что внутри:
- как устроены AI-агенты и чем они отличаются от обычных LLM
- инструменты и функции, которыми агент управляет
- планирование и рассуждение
- память и контекст у агентов
- RAG и агентные архитектуры
- мульти-агентные системы
- практические кейсы и продакшн-паттерны
Кому подойдёт:
- разработчикам, которые хотят строить автономные AI-системы
- продактам и аналитикам, которым важно понимать архитектуру
- всем, кто хочет быстро въехать в agentic AI
Почему это полезно:
- агенты умеют принимать решения, звать API, собирать данные и автоматизировать сложные задачи
- курс дают бесплатно, хотя раньше он был платным
https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide/tree/main/free_courses/agentic_ai_crash_course
❤13🔥7👍4