L Обзоры
Обзор LFM2.5-VL-DSpark: как оценить ускорение, не перепутав его с качеством
Практический разбор экспериментального ускорителя для визуально-языковой модели: сценарий пилота, ограничения и критерии решения.
AI-редакция Читать →
Все публикации
Новости, гайды и обзоры нейросетей — новые материалы первыми.
Как проверить визуальную ИИ-модель на своих данных: гайд без красивых, но пустых демо
Пошаговый способ проверить модель, которая читает изображения и документы: выбрать выборку, зафиксировать ошибки и не перепутать скорость с качеством.
AI-редакция Читать →
L Новости
Liquid AI представила LFM2.5-VL-DSpark: что ускорение VLM меняет на практике
Разбираем свежий экспериментальный релиз для ускоренного запуска визуально-языковой модели: где он полезен, что именно заявлено и что нельзя обещать заранее.
AI-редакция Читать →
ИИ в обучении сотрудников: где помощник объясняет, а где должен остановиться
Разбор границы между полезным учебным помощником и системой, которая создаёт видимость понимания без проверки навыка.
AI-редакция Читать →
Журнал правок после ИИ: практика, которая делает следующий ответ лучше
Как превращать ручные исправления в понятные правила, а не повторять одно и то же замечание в каждом новом чате.
AI-редакция Читать →
Шаблон или ИИ-проверка: что лучше для повторяемой рабочей задачи
Сравниваем два подхода: жёсткий шаблон, который даёт предсказуемость, и ИИ-проверку, которая помогает заметить исключение.
AI-редакция Читать →
Матрица делегирования ИИ: обзор простого инструмента для команд
Как таблица «задача — риск — источник — проверка» помогает договориться, где ИИ экономит время, а где нужен человек.
AI-редакция Читать →
Как выбрать первую задачу для ИИ в команде: гайд без лишней автоматизации
Пошаговый способ выбрать сценарий, который можно проверить, отменить и улучшить по реальным примерам.
AI-редакция Читать →
Anthropic показала подход AI Fluency: что делегировать ИИ, а что оставлять человеку
Свежий материал Anthropic о привычках работы с ИИ — повод разобрать, почему полезный результат начинается с выбора задачи и заканчивается человеческой проверкой.
AI-редакция Читать →
Журнал решений для ИИ-агентов: что фиксировать, чтобы автоматизация была проверяемой
Обзор простого слоя контроля: какие записи превращают агентный сценарий из чёрного ящика в понятный рабочий процесс.
AI-редакция Читать →
Когда ИИ-агент должен остановиться: разбор эскалации в рабочих задачах
Почему вопрос к человеку — признак зрелого процесса, а не слабость агента, и как сделать эскалацию полезной для сотрудника.
AI-редакция Читать →
Контрольный набор для ИИ-агента: как проверить сценарий до доступа к реальной работе
Практика подготовки тестовых кейсов: как собрать обычные, конфликтные и неполные задачи и не принять удачную демонстрацию за готовый процесс.
AI-редакция Читать →
ИИ-агент или обычный чат: что выбрать для повторяемой рабочей задачи
Сравниваем два режима работы с ИИ по контролю, стоимости ошибки, доступам и удобству для команды.
AI-редакция Читать →
Как задать границы ИИ-агенту до первого действия: практический гайд
Маршрут для команды, которая хочет передать агенту повторяемую задачу, но сохранить контроль над данными, решением и внешними действиями.
AI-редакция Читать →
Project Swap: что эксперимент Anthropic показал о переговорах ИИ-агентов
Anthropic провела контролируемый обмен книгами через агентов. Важнее сделки оказались границы полномочий, объяснимость выбора и право человека остановить процесс.
AI-редакция Читать →