Сначала запустим, потом оптимизируем: почему лидеры ИИ выбирают скорость, а не экономию
Время — главный бюджет: как Wonder и Recursion строят ИИ-системы вокруг скорости внедрения, гибкости и мощности, а не вокруг цены за токен.
File Search от Google: как одна кнопка заменяет самодельные RAG-станки
Google запустила File Search на Gemini API — полностью управляемый RAG, который берёт на себя хранение, чанкинг и эмбеддинги, чтобы корпоративные команды перестали склеивать пайплайны на скотче. Встроенные цитаты, поддержка множества форматов и векторный поиск упрощают внедрение и делают ответы точнее и проверяемее. Конкурируя с решениями OpenAI, AWS и Microsoft, Google делает ставку на максимальную абстракцию оркестрации, а цена за индексацию — $0,15 за 1 млн токенов — обещает предсказуемость расходов.
Гонка конструкторов агентов: Google Cloud прокачал Agent Builder наблюдаемостью и развёрткой в один клик
Google Cloud обновил Vertex AI Agent Builder: добавил облачную наблюдаемость, слои управления контекстом, плагины «самоисцеления», поддержку Go и развёртку в один клик. Появился и мощный слой управления — от «личностей» агентов с сертификатами до Model Armor и Security Command Center.
Судьи из кремния: почему оценка ИИ — это не про модели, а про людей
Databricks показала: узкое место ИИ — не интеллект моделей, а согласование человеческих критериев качества. Judge Builder превращает экспертизу в масштабируемых «судей» и помогает предприятиям двигаться от пилотов к продакшену.
Пять минут до пайплайна: как dltHub и ИИ превращают Python‑разработчиков в дата‑инженеров
Открытая библиотека dlt от dltHub в паре с ИИ-ассистентами позволяет Python‑разработчикам собирать производственные конвейеры данных за минуты. На фоне 3 млн загрузок в месяц, использования в 5 000+ компаниях и сид-раунда в $8 млн от Bessemer, команда готовит облачную платформу с деплоем «в одну команду».