Спасибо, именно за этим и пишу — не «вот готовое решение», а «вот направление куда смотреть». OCR с физических приборов — действительно недооценённая ниша, тонометр это просто удобный личный кейс. Та же логика работает для любых промышленных дисплеев, счётчиков, панелей управления. Во второй части будет сам CV-пайплайн с камерой — там уже детали реализации, а не только выбор стека.
Понимаю скепсис — статей «ИИ написал за меня» действительно много. Но здесь немного другой угол: не «смотрите что сгенерировал ChatGPT», а как CV-инженер разбирается в незнакомом стеке и какие решения принимает на каждом шаге — выбор нативного Vision framework вместо ML Kit, валидация OCR через физиологические ограничения вместо чистого regex, архитектурные решения. Во второй части будет реальный CV-пайплайн с AVFoundation и ROI-детекцией — там уже меньше про «ИИ написал» и больше про инженерные решения.
Интересная статья, спасибо! Сам квал-инвестор, слежу за алготрейдингом давно. Вопрос по архитектуре: OpenClaw при выставлении ордеров делает это синхронно через агента или есть возможность настроить асинхронную очередь? В production-системах, с которыми работаю (CV/ML), мы активно используем Kafka для развязки компонентов — интересно, насколько OpenClaw пригоден для высокочастотных сценариев, где латентность критична. И ещё момент: агент пишет Python-скрипты и сразу запускает их — это же потенциально опасно при нестабильном соединении или неточном промпте. Есть ли механизм подтверждения перед исполнением ордера, кроме ручного «проверьте параметры»?
Статья отличная, но хочу добавить практический угол. Работаю в CV/ML и вижу эту историю немного иначе. Вся дискуссия «OpenAI vs Anthropic» — это в значительной мере PR-война. Обе компании продают правительствам инструменты, у которых есть фундаментальная проблема: LLM галлюцинируют. В задачах, где цена ошибки — человеческая жизнь, это не «особенность модели», это архитектурное ограничение. Никакие политики безопасности это не лечат. Ирония в том, что Пентагон мог бы строить собственную инфраструктуру — с открытыми весами, изолированными контурами и реальным контролем над моделью. Но это долго, дорого и политически неудобно. Проще купить подписку у «правильного» вендора и переложить ответственность на него. По тезису про «слишком важен, чтобы рухнуть» — согласен полностью. Альтман не продаёт технологию, он продаёт зависимость. Классическая enterprise-стратегия, просто на государственном уровне.
Интересная статья, многое резонирует с личным опытом. Я Senior CV Engineer, и по факту уже несколько лет работаю в модели, близкой к описанному Product Engineer: самостоятельно проектирую архитектуру, монтирую оборудование, пишу модели, деплою в production и общаюсь с заказчиком напрямую. Никакого отдельного QA, архитектора или DevOps в команде нет. По пункту про Epistemic Debt — полностью согласен, но хочу добавить нюанс. В CV/ML это ощущается особенно остро: когда модель «работает», но почему — не совсем понятно, это не баг, это норма. Разница в том, что хороший инженер всё равно лезет внутрь и понимает, что происходит. Vibe Coding в ML — это прямая дорога к деградации метрик в проде через месяц. Junior Gap — это уже реальность прямо сейчас. К нам приходят джуны, которые умеют промптить, но не могут объяснить, почему у модели переобучение. Это серьёзная проблема для отрасли.
Спасибо, именно за этим и пишу — не «вот готовое решение», а «вот направление куда смотреть». OCR с физических приборов — действительно недооценённая ниша, тонометр это просто удобный личный кейс. Та же логика работает для любых промышленных дисплеев, счётчиков, панелей управления. Во второй части будет сам CV-пайплайн с камерой — там уже детали реализации, а не только выбор стека.
Понимаю скепсис — статей «ИИ написал за меня» действительно много. Но здесь немного другой угол: не «смотрите что сгенерировал ChatGPT», а как CV-инженер разбирается в незнакомом стеке и какие решения принимает на каждом шаге — выбор нативного Vision framework вместо ML Kit, валидация OCR через физиологические ограничения вместо чистого regex, архитектурные решения. Во второй части будет реальный CV-пайплайн с AVFoundation и ROI-детекцией — там уже меньше про «ИИ написал» и больше про инженерные решения.
Интересная статья, спасибо! Сам квал-инвестор, слежу за алготрейдингом давно.
Вопрос по архитектуре: OpenClaw при выставлении ордеров делает это синхронно через агента или есть возможность настроить асинхронную очередь? В production-системах, с которыми работаю (CV/ML), мы активно используем Kafka для развязки компонентов — интересно, насколько OpenClaw пригоден для высокочастотных сценариев, где латентность критична.
И ещё момент: агент пишет Python-скрипты и сразу запускает их — это же потенциально опасно при нестабильном соединении или неточном промпте. Есть ли механизм подтверждения перед исполнением ордера, кроме ручного «проверьте параметры»?
Статья отличная, но хочу добавить практический угол.
Работаю в CV/ML и вижу эту историю немного иначе. Вся дискуссия «OpenAI vs Anthropic» — это в значительной мере PR-война. Обе компании продают правительствам инструменты, у которых есть фундаментальная проблема: LLM галлюцинируют. В задачах, где цена ошибки — человеческая жизнь, это не «особенность модели», это архитектурное ограничение. Никакие политики безопасности это не лечат.
Ирония в том, что Пентагон мог бы строить собственную инфраструктуру — с открытыми весами, изолированными контурами и реальным контролем над моделью. Но это долго, дорого и политически неудобно. Проще купить подписку у «правильного» вендора и переложить ответственность на него.
По тезису про «слишком важен, чтобы рухнуть» — согласен полностью. Альтман не продаёт технологию, он продаёт зависимость. Классическая enterprise-стратегия, просто на государственном уровне.
Интересная статья, многое резонирует с личным опытом.
Я Senior CV Engineer, и по факту уже несколько лет работаю в модели, близкой к описанному Product Engineer: самостоятельно проектирую архитектуру, монтирую оборудование, пишу модели, деплою в production и общаюсь с заказчиком напрямую. Никакого отдельного QA, архитектора или DevOps в команде нет.
По пункту про Epistemic Debt — полностью согласен, но хочу добавить нюанс. В CV/ML это ощущается особенно остро: когда модель «работает», но почему — не совсем понятно, это не баг, это норма. Разница в том, что хороший инженер всё равно лезет внутрь и понимает, что происходит. Vibe Coding в ML — это прямая дорога к деградации метрик в проде через месяц.
Junior Gap — это уже реальность прямо сейчас. К нам приходят джуны, которые умеют промптить, но не могут объяснить, почему у модели переобучение. Это серьёзная проблема для отрасли.