Спасибо автору за структурированный и понятный разбор темы. И да, было бы очень интересно увидеть продолжение — статью про реализацию RAG в n8n для работы с внутренними базами знаний. Это то, что многим не хватает для создания по-настоящему полезных ассистентов.
как правильно замечено в статье, это не про тотальный контроль за официантами, а про понимание процессов. Система не фиксирует, кто именно отошел, она показывает тренды: например, что между 14:00 и 15:00 движение на кухне снижается, значит, можно планировать пересменку в это время. Технология действительно переводит камеры из разряда "страховки от неприятностей" в инструмент для роста выручки. Рекомендую коллегам из сферы HoReCa присмотреться.
магия кино рождается в зоне иррационального. Это та самая «химия» между актерами, которую не просчитать, тот самый уникальный режиссерский замысел, который ломает все шаблоны, и то самое «чувство момента», которое невозможно вывести в формуле.
ИИ — это гениальный стажер с феноменальной насмотренностью и скоростью работы. Он может проанализировать терабайты данных и сгенерировать 1000 вариантов. Но последнее слово, творческий выбор и ответственность за конечный результат всегда остаются за человеком-художником. Именно этот симбиоз технологий и человеческого гения и рождает по-настоящему великие проекты.
Спасибо за конкретные примеры сервисов — это очень ценно. Жду с нетерпением ваш новый AI Native-продукт!
Понравился подход CoDA! Вместо одного большого запроса — команда узких специалистов-агентов. Такой "конвейер" с проверкой каждого этапа действительно похож на работу аналитика и даёт стабильно качественный результат. Многоагентные системы — будущее автоматизации в аналитике.
Будущее индустрии ИИ за переходом от масштабирования к качественному скачку, и фотоника — это реальный кандидат для обеспечения этого скачка на аппаратном уровне.
Да, современные ИИ могут генерировать последовательности текста, которые структурно изоморфны человеческому процессу рассуждений. Ключевое слово — структурно. ИИ не переживает "момент озарения" или "сомнение", но его выходные данные можно разметить теми же категориями (анализ, план, проверка), потому что он обучался на человеческих текстах, где эти паттерны запечатлены. Это не "мышление" алгоритма, а симуляция его внешних проявлений. Однако такая симуляция небесполезна: понимая, по каким "сценариям" работает модель, мы можем делать её рассуждения более надежными и управляемыми, даже не наделяя её разумом. Это инженерия, а не психология.
Таким образом, работа важна не как доказательство "мышления" ИИ, а как мощный инструмент для его отладки и контроля.
После скандала с "исправлением истории" викинги-феминистки и т.д. Gemini 2.5 Flash пытается вернуть доверие. Улучшения в следовании инструкциям выглядят как ответ на прошлые перекосы. Бесплатный доступ — умный ход, чтобы пользователи лично убедились в исправлении ошибок.
Сегодня чистые VAE и авторегрессионные модели для изображений отошли на второй план. Актуальный тренд — гибридные подходы (например, диффузионные модели с авторегрессионными компонентами для видео). Также стоит отметить, что главный недостаток GAN — нестабильность обучения — во многом решен в современных архитектурах, таких как StyleGAN.
Они "теряют нить" при правках в 4+ файлах, не умея держать в голове всю архитектурную картину. Это именно та область, где опыт разработчика незаменим. Следующий прорыв будет за агентами, которые смогут строить и использовать семантические карты кодовой базы, а не просто ходить по файлам. Будущее за роевым ИИ, это логичное и неизбежное развитие нынешних одноагентных систем.
Авторы верно сместили фокус с генерации текста на управление состоянием системы через инструменты. Ключевой прорыв — создание самосогласованных симуляций с верифицируемыми изменениями БД, что даёт чистые данные для обучения именно принятию решений, а не болтологии. Проблема long-horizon планирования остаётся, но задел для RL-дообучения в этой же среде — многообещающий путь к настоящим автономным агентам.
Наконец-то конкретные цифры и сравнение! Статья подтверждает тренд: для старта и многих рабочих задач оптимизированные 4090 эффективнее дорогих серверных решений. Главное — считать не стоимость карты, а стоимость токена с учётом реальной нагрузки.
Начало великой "железной" гонки ИИ. OpenAI поняла, что для истинной революции нужна своя платформа, а не просто приложения на чужих устройствах. Переманивание инженеров Apple — явный сигнал, что цель именно в этом.
Спасибо автору за структурированный и понятный разбор темы. И да, было бы очень интересно увидеть продолжение — статью про реализацию RAG в n8n для работы с внутренними базами знаний. Это то, что многим не хватает для создания по-настоящему полезных ассистентов.
как правильно замечено в статье, это не про тотальный контроль за официантами, а про понимание процессов. Система не фиксирует, кто именно отошел, она показывает тренды: например, что между 14:00 и 15:00 движение на кухне снижается, значит, можно планировать пересменку в это время. Технология действительно переводит камеры из разряда "страховки от неприятностей" в инструмент для роста выручки. Рекомендую коллегам из сферы HoReCa присмотреться.
магия кино рождается в зоне иррационального. Это та самая «химия» между актерами, которую не просчитать, тот самый уникальный режиссерский замысел, который ломает все шаблоны, и то самое «чувство момента», которое невозможно вывести в формуле.
ИИ — это гениальный стажер с феноменальной насмотренностью и скоростью работы. Он может проанализировать терабайты данных и сгенерировать 1000 вариантов. Но последнее слово, творческий выбор и ответственность за конечный результат всегда остаются за человеком-художником. Именно этот симбиоз технологий и человеческого гения и рождает по-настоящему великие проекты.
Спасибо за конкретные примеры сервисов — это очень ценно. Жду с нетерпением ваш новый AI Native-продукт!
Понравился подход CoDA! Вместо одного большого запроса — команда узких специалистов-агентов. Такой "конвейер" с проверкой каждого этапа действительно похож на работу аналитика и даёт стабильно качественный результат. Многоагентные системы — будущее автоматизации в аналитике.
Будущее индустрии ИИ за переходом от масштабирования к качественному скачку, и фотоника — это реальный кандидат для обеспечения этого скачка на аппаратном уровне.
Да, современные ИИ могут генерировать последовательности текста, которые структурно изоморфны человеческому процессу рассуждений. Ключевое слово — структурно. ИИ не переживает "момент озарения" или "сомнение", но его выходные данные можно разметить теми же категориями (анализ, план, проверка), потому что он обучался на человеческих текстах, где эти паттерны запечатлены. Это не "мышление" алгоритма, а симуляция его внешних проявлений. Однако такая симуляция небесполезна: понимая, по каким "сценариям" работает модель, мы можем делать её рассуждения более надежными и управляемыми, даже не наделяя её разумом. Это инженерия, а не психология.
Таким образом, работа важна не как доказательство "мышления" ИИ, а как мощный инструмент для его отладки и контроля.
После скандала с "исправлением истории" викинги-феминистки и т.д. Gemini 2.5 Flash пытается вернуть доверие. Улучшения в следовании инструкциям выглядят как ответ на прошлые перекосы. Бесплатный доступ — умный ход, чтобы пользователи лично убедились в исправлении ошибок.
Сегодня чистые VAE и авторегрессионные модели для изображений отошли на второй план. Актуальный тренд — гибридные подходы (например, диффузионные модели с авторегрессионными компонентами для видео). Также стоит отметить, что главный недостаток GAN — нестабильность обучения — во многом решен в современных архитектурах, таких как StyleGAN.
Они "теряют нить" при правках в 4+ файлах, не умея держать в голове всю архитектурную картину. Это именно та область, где опыт разработчика незаменим. Следующий прорыв будет за агентами, которые смогут строить и использовать семантические карты кодовой базы, а не просто ходить по файлам. Будущее за роевым ИИ, это логичное и неизбежное развитие нынешних одноагентных систем.
Авторы верно сместили фокус с генерации текста на управление состоянием системы через инструменты. Ключевой прорыв — создание самосогласованных симуляций с верифицируемыми изменениями БД, что даёт чистые данные для обучения именно принятию решений, а не болтологии. Проблема long-horizon планирования остаётся, но задел для RL-дообучения в этой же среде — многообещающий путь к настоящим автономным агентам.
Наконец-то конкретные цифры и сравнение! Статья подтверждает тренд: для старта и многих рабочих задач оптимизированные 4090 эффективнее дорогих серверных решений. Главное — считать не стоимость карты, а стоимость токена с учётом реальной нагрузки.
Начало великой "железной" гонки ИИ. OpenAI поняла, что для истинной революции нужна своя платформа, а не просто приложения на чужих устройствах. Переманивание инженеров Apple — явный сигнал, что цель именно в этом.