Почему LLM — это боль? Выложили подкаст с Севой Викулиным!
Зацените,кстати, его крутейший канал про ML и AI @vikulin_ai
Собрались с Севой (ex-Mail.ru, Marusya, Яндекс.Нейро, сейчас Т-Банк) и поговорили честно — почему LLM-проекты в реальности такие тяжёлые, почему fine-tuning почти никому не нужен, куда исчез «science» из Data Science и что такое настоящая контекст-инженерия.
Обсудили:
— почему 8–9 из 10 запросов сейчас про LLM
— как выбирать модель: 5B, 7B, DeepSeek, Qwen
— снимает ли LoRA боль (спойлер: почти нет)
— что ломает RAG-ассистентов
— какие агенты реально работают, а какие — фантазии
— откуда брать бизнес-эффект и как считать ROI
— и куда движется рынок: платформы, no-code, агенты, enterprise-LLM
https://vkvideo.ru/video-228941334_456239060
https://www.youtube.com/watch?v=2e3JOXK9mfg
Зацените,кстати, его крутейший канал про ML и AI @vikulin_ai
Собрались с Севой (ex-Mail.ru, Marusya, Яндекс.Нейро, сейчас Т-Банк) и поговорили честно — почему LLM-проекты в реальности такие тяжёлые, почему fine-tuning почти никому не нужен, куда исчез «science» из Data Science и что такое настоящая контекст-инженерия.
Обсудили:
— почему 8–9 из 10 запросов сейчас про LLM
— как выбирать модель: 5B, 7B, DeepSeek, Qwen
— снимает ли LoRA боль (спойлер: почти нет)
— что ломает RAG-ассистентов
— какие агенты реально работают, а какие — фантазии
— откуда брать бизнес-эффект и как считать ROI
— и куда движется рынок: платформы, no-code, агенты, enterprise-LLM
https://vkvideo.ru/video-228941334_456239060
https://www.youtube.com/watch?v=2e3JOXK9mfg
1❤16👍8🔥7👏1
"Почему быть гиком — это боль"
Видимо такой следующий подкаст будет у нас судя по комментам к "Почему LLM это боль"))
Видимо такой следующий подкаст будет у нас судя по комментам к "Почему LLM это боль"))
😁30👍4❤1
Производствооо
Были сегодня вот на производстве — куча задач по ComputerVision.
Пока сказать не можем кто и что, но вот делимся этой клевой атмосферой, когда не за компом, а в полях)
Были сегодня вот на производстве — куча задач по ComputerVision.
Пока сказать не можем кто и что, но вот делимся этой клевой атмосферой, когда не за компом, а в полях)
🔥39👍17❤6
Forwarded from Ну Шмулев, погоди!
Q4’25 анализ из нашей CRM
Продолжаю делиться тем, что реально происходит на рынке ИИ “в полях”
tl;dr: спрос есть, но сделки зависают на последней миле.
Статистика:
- Кол-во лидов в Q4 выросло на 7% (67 квал. лидов)
- 32% зависли в "Ждем фидбэк по КП"
- 26% застряли до КП на фазе уточнения требований
- В финалах 43% отказов "без причины" (чаще всего – клиент уходит думать, оценивать ROI от ИИ)
Что это говорит про рынок ИИ:
- Все хотят “ИИ”, но покупают “следующий шаг”, а не "вижн".
Лиды приходят, КП отправляются, но дальше клиент быстро теряет "интерес"
- Рынок смещается в реальные кейсы с эффектом, а не "сказки" про ИИ
Узкое место у нас – дожим после КП, хоть это и выглядит как рыночный паттерн: “покажите прототип/ROI/риски”.
Основной спрос все еще на NLP(LLM): 58% лидов.
Пару интересных запросов:
1. Приемка яблок с компьютерным зрением🍎
2. ИИ-Агент для Process Mining, интересно что получится 🔥
3. Копилот для Продактов в корпорациях 👨🎨
4. Проверка договоров на соответствие требованиям 📄
5. Построение 360-панорамы с камер машины 🚖
Продолжаю делиться тем, что реально происходит на рынке ИИ “в полях”
tl;dr: спрос есть, но сделки зависают на последней миле.
Статистика:
- Кол-во лидов в Q4 выросло на 7% (67 квал. лидов)
- 32% зависли в "Ждем фидбэк по КП"
- 26% застряли до КП на фазе уточнения требований
- В финалах 43% отказов "без причины" (чаще всего – клиент уходит думать, оценивать ROI от ИИ)
Что это говорит про рынок ИИ:
- Все хотят “ИИ”, но покупают “следующий шаг”, а не "вижн".
Лиды приходят, КП отправляются, но дальше клиент быстро теряет "интерес"
- Рынок смещается в реальные кейсы с эффектом, а не "сказки" про ИИ
Узкое место у нас – дожим после КП, хоть это и выглядит как рыночный паттерн: “покажите прототип/ROI/риски”.
Основной спрос все еще на NLP(LLM): 58% лидов.
Пару интересных запросов:
1. Приемка яблок с компьютерным зрением🍎
2. ИИ-Агент для Process Mining, интересно что получится 🔥
3. Копилот для Продактов в корпорациях 👨🎨
4. Проверка договоров на соответствие требованиям 📄
5. Построение 360-панорамы с камер машины 🚖
🔥22❤12👍7
Валерий Бабушкин у нас скоро)
Мы отошли от праздников и смотрите кто у нас скоро, легенда — Валерий Бабушкин (один из лучшах каналов) на подкасте!
Какие темы интересно спросить у него?
Мы отошли от праздников и смотрите кто у нас скоро, легенда — Валерий Бабушкин (один из лучшах каналов) на подкасте!
Какие темы интересно спросить у него?
❤31🔥20💩9❤🔥7🤮2😱1
Обсуждаем че там у американцев прямо сейчас на РБК ТВ
https://tv.rbc.ru/archive/chez
UPD
Все мы высказались, запись — https://tv.rbc.ru/archive/chez/6971059e2ae59636bd4e6de2
https://tv.rbc.ru/archive/chez
UPD
Все мы высказались, запись — https://tv.rbc.ru/archive/chez/6971059e2ae59636bd4e6de2
🔥18😁17
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
"3 из 4 пилотов в AI заканчиваются неуспешно"
Посмотрите наш подкаст для любимых МТС Web Services там:
— что происходит, когда прописывают precision ≥ 0.95
— почему модель может быть точной, но бесполезной
— зачем инженеру две недели учиться сортировать алмазы
— и почему самый важный человек в AI-проекте — не ML-инженер
Отдельно много говорим про Computer Vision в производстве:
Как реально выглядит внедрение на заводе.
Почему bottleneck — не модель, а latency.
Когда edge-решение выгоднее облака.
Почему нельзя просто «взять YOLO и запустить».
https://xn--r1a.website/MWS_Cloud/2197
Посмотрите наш подкаст для любимых МТС Web Services там:
— что происходит, когда прописывают precision ≥ 0.95
— почему модель может быть точной, но бесполезной
— зачем инженеру две недели учиться сортировать алмазы
— и почему самый важный человек в AI-проекте — не ML-инженер
Отдельно много говорим про Computer Vision в производстве:
Как реально выглядит внедрение на заводе.
Почему bottleneck — не модель, а latency.
Когда edge-решение выгоднее облака.
Почему нельзя просто «взять YOLO и запустить».
https://xn--r1a.website/MWS_Cloud/2197
❤🔥12❤7🔥5
Почему мы не используем MCP в наших проектах
Привет, это Руслан Бельков расскажу почему мы почти не используем популярный и казалось бы удобный MCP у нас на проектах.
Model Context Protocol — это стандарт для подключения AI-инструментов (клиентов) к сторонним системам (mcp серверам), реализован он на базе JSON-RPC. Он содержит в себе доступные инструменты для использования LLMкой, вместе с инструкцией как этим всем пользоваться. Например, можно к Cursor подключить гугл-таблицы.
То есть, до тех пор пока система заказчика (сайт или телеграм бот или что-то подобное) не является AI-инструментом по типу Claude Code, Cursor, OpenClaw и т.д. — мы не попадаем под основной юзкейс MCP, на стороне клиента просто нет LLM, которой нужно скармливать MCP инструкции. Более того, мы можем обернуть практически любую REST API в MCP-формат когда нам понадобится примерно за один промпт. Также REST API более устоявшийся, имеет стандартизованную схему OpenAPI с генерацией клиентов во всех-всех возможных вариациях, понятен всем.
в общем пока для нас старое доброе REST API более подходящая история.
Привет, это Руслан Бельков расскажу почему мы почти не используем популярный и казалось бы удобный MCP у нас на проектах.
Model Context Protocol — это стандарт для подключения AI-инструментов (клиентов) к сторонним системам (mcp серверам), реализован он на базе JSON-RPC. Он содержит в себе доступные инструменты для использования LLMкой, вместе с инструкцией как этим всем пользоваться. Например, можно к Cursor подключить гугл-таблицы.
То есть, до тех пор пока система заказчика (сайт или телеграм бот или что-то подобное) не является AI-инструментом по типу Claude Code, Cursor, OpenClaw и т.д. — мы не попадаем под основной юзкейс MCP, на стороне клиента просто нет LLM, которой нужно скармливать MCP инструкции. Более того, мы можем обернуть практически любую REST API в MCP-формат когда нам понадобится примерно за один промпт. Также REST API более устоявшийся, имеет стандартизованную схему OpenAPI с генерацией клиентов во всех-всех возможных вариациях, понятен всем.
в общем пока для нас старое доброе REST API более подходящая история.
1🤝15👍11💯8❤2