6 уроков от ИИ-проектов, которые сломались до масштаба
Почему многие PoC так и остаются демо и как превратить ИИ в надежный продакшн: шесть практических уроков о целях, данных, моделях, внедрении, поддержке и доверии пользователей.
Posts
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.