Есть баллу уан эйр 100 - терпимо на 2 скорости, на первой подбешивает, на 3 плюс шумит - вот и все 8 скоростей.
Датчик со2 есть, ну и ок.
Фильтр карбоновый против запаха.
Так как за стеной балкон лоджия - сейчас бы лучше приточно вытяжную поставил бы.
А так очееь даже норм. Не понял только прикола вниз в дверь его ставить - говорят в сендвичпанели шумит и воздух внмз идет и далее утягтвпется из комнаты
Страннно, что не доколупались до алфавита. К нему же тоже вопросики?
Кошда у вас украдут кредтткк и на первую же транзакцию с нее мошенникам ее блокнут - вы и не вспомните, что такое вот улучшение помогло выявить всплеск не похожести и максимизировать метрику - Свистнули.
Веса сети (обучение) = Навыки и язык (Долговременная память). Это то, как агент умеет думать. Это меняется только на этапе тренировки.
Контекстное окно (промпт) = Рабочая память (как оперативная память человека). Агент помнит, что вы сказали 5 минут назад, пока это умещается в окне.
Векторное хранилище (RAG) = Эпизодическая память (внешний жесткий диск). Агент может «вспомнить» документ, который вы загрузили вчера, даже если это не было частью его первоначального обучения.
Таким образом, «память агента» в современных фреймворках (LangGraph, AutoGen, CrewAI) — это сложная система, которая пытается эмулировать человеческую память, комбинируя фиксированные навыки (веса) с динамическим контекстом (окно) и внешними хранилищами (векторные БД).
Разницу между работой нейросети до обогащения ее знаний данными из pdf и после не замеряли? Нет такого, что нейросеть уже знала все, что ей нужно для подготовки страниц?
LSS: Компания обработала 134 PDF-страницы каталога агропродукции и создала 358 SEO-оптимизированных страниц, полностью автоматизировав процесс с помощью Claude AI и Python.
🎯 Ключевые моменты:
1. Задача:
Из неструктурированных PDF-каталогов (134 страницы) создать SEO-дружественные страницы для 360 вредных объектов (болезни, вредители, сорняки).
Обеспечить 100% покрытие препаратами и региональную адаптацию для 60 поддоменов.
Сделать это быстро, точно и недорого.
2. Технологический стек:
Claude AI (Anthropic API) — для извлечения структурированных данных из PDF
Python 3.11 + pandas — для обработки данных и маппинга
1С-Битрикс — платформа сайта
3. Архитектура решения:
Извлечение данных из PDF через Claude AI
Нормализация и маппинг (препараты ↔ вредные объекты)
Региональная адаптация (4 региона × 12 месяцев × культуры)
SEO-оптимизация (метатеги, внутренние ссылки, микроразметка)
GEO-оптимизация для нейросетевых поисковиков (ChatGPT, Perplexity)
Автоматизация обновлений
4. Результаты:
✅ 358 страниц вместо 134 (увеличение в 2.7×)
✅ 100% покрытие препаратами
✅ 75 часов работы вместо 500+ (экономия 85% времени)
Спасибо, полезно. Есть три примера суперпростой анимации, которая улучшила поведение, юзабилити и конверсию?
Нормально.
Спасибо, полезно вообще для любых задач, в целом.
Есть баллу уан эйр 100 - терпимо на 2 скорости, на первой подбешивает, на 3 плюс шумит - вот и все 8 скоростей.
Датчик со2 есть, ну и ок.
Фильтр карбоновый против запаха.
Так как за стеной балкон лоджия - сейчас бы лучше приточно вытяжную поставил бы.
А так очееь даже норм. Не понял только прикола вниз в дверь его ставить - говорят в сендвичпанели шумит и воздух внмз идет и далее утягтвпется из комнаты
Спасибо за статью, познавательно
Огонёк!
Страннно, что не доколупались до алфавита. К нему же тоже вопросики?
Кошда у вас украдут кредтткк и на первую же транзакцию с нее мошенникам ее блокнут - вы и не вспомните, что такое вот улучшение помогло выявить всплеск не похожести и максимизировать метрику - Свистнули.
Какие fabrics!
Какие details!
Спасибо за статью, есть прям хорошие моменты, которые буду использовать. Отдельное спасибо за промпты.
Спасибо. Интересно было почитать.
На один вопрос - сделать заранее? - ответили в статье - модели "сообщить" о квантизации и поощрять за подходящие значения.
А если - сделать наоборот? Неквантизованную модель деквантизировать, предоставив больше значений в переменной? И "дообучить" ее, не будет ли цимеса?
Ну и остальные подходы к триз.
В нейробиологической аналогии:
Веса сети (обучение) = Навыки и язык (Долговременная память). Это то, как агент умеет думать. Это меняется только на этапе тренировки.
Контекстное окно (промпт) = Рабочая память (как оперативная память человека). Агент помнит, что вы сказали 5 минут назад, пока это умещается в окне.
Векторное хранилище (RAG) = Эпизодическая память (внешний жесткий диск). Агент может «вспомнить» документ, который вы загрузили вчера, даже если это не было частью его первоначального обучения.
Таким образом, «память агента» в современных фреймворках (LangGraph, AutoGen, CrewAI) — это сложная система, которая пытается эмулировать человеческую память, комбинируя фиксированные навыки (веса) с динамическим контекстом (окно) и внешними хранилищами (векторные БД).
Спасибо брэольшое за хорошую статью и новое направление для взгляда.
С second brain не сравнивали?
Разницу между работой нейросети до обогащения ее знаний данными из pdf и после не замеряли? Нет такого, что нейросеть уже знала все, что ей нужно для подготовки страниц?
Автоматизация автоматизацией, но иногда надо и ручками)
Средства защиты растений в Saransk — завод Агрорус: каталог и цены
Каталог гербициды в Новосибирске от завода Агрорус. Актуально: контрактация и закупка препаратов (Февраль).
На каком поддомене можно посмотреть результат - страницы? Есть ли или будет ли к ним доступ по ссылкам в меню?
В Новосибирске доступны screaming frog 422 страницы, никаких комбинированных страниц - только crops products substances.
Матричная структура данных для региональной адаптации:
Регион × Месяц × Культура × Фенофаза × Проблема → Препарат.База: 47 препаратов → 358 вредных объектов → 477 региональных комбинаций
Потенциал: 21 480 уникальных страниц (358 × 60 региональных поддоменов)
Региональная специфика — конкурентное преимущество: единый контент для всех регионов даёт лишь 20% эффективности.
LSS: Компания обработала 134 PDF-страницы каталога агропродукции и создала 358 SEO-оптимизированных страниц, полностью автоматизировав процесс с помощью Claude AI и Python.
🎯 Ключевые моменты:
1. Задача:
Из неструктурированных PDF-каталогов (134 страницы) создать SEO-дружественные страницы для 360 вредных объектов (болезни, вредители, сорняки).
Обеспечить 100% покрытие препаратами и региональную адаптацию для 60 поддоменов.
Сделать это быстро, точно и недорого.
2. Технологический стек:
Claude AI (Anthropic API) — для извлечения структурированных данных из PDF
Python 3.11 + pandas — для обработки данных и маппинга
1С-Битрикс — платформа сайта
3. Архитектура решения:
Извлечение данных из PDF через Claude AI
Нормализация и маппинг (препараты ↔ вредные объекты)
Региональная адаптация (4 региона × 12 месяцев × культуры)
SEO-оптимизация (метатеги, внутренние ссылки, микроразметка)
GEO-оптимизация для нейросетевых поисковиков (ChatGPT, Perplexity)
Автоматизация обновлений
4. Результаты:
✅ 358 страниц вместо 134 (увеличение в 2.7×)
✅ 100% покрытие препаратами
✅ 75 часов работы вместо 500+ (экономия 85% времени)
✅ Экономия 860 тыс. рублей (ROI 478%)
✅ 99.4% точность данных
В трех словах, что сделали то?
Вот бы ещё хоть маленький пример
Про биометрию еще забыли - всем улыбаться с утра и с вечера при входе в таск-трекер. Кто не улыбается - не в ресурсе и не в потоке.
а вот это как раз пример того, какую полезность дает таск-трекер и каких проблем любому помогает избежать.
Помогает выйти с высокоподнятной головой после вопрос "Что делал?".