AiConf Channel

Дайджест статей: AI, CV, LLM и оптимизация инфраструктуры Собрали материалы, которые стоит добавить в закладки — от computer vision и Text2SQL до GraphRAG и экономии на Kubernetes 👇 Как мы разработали систему машинного зрения для детектирования СИЗ и техники Время чтения: 10 минут Как с помощью системы машинного зрения отслеживать наличие СИЗ, опасные действия сотрудников и перемещение персонала в зонах риска? Виктор Прусаков, ведущий разработчик DSML в ГК Юзтех, рассказывает о модульной архитектуре с гибким ядром, которая обеспечивает быструю кастомизацию решения под производственные задачи, что критично для реализации концепции нулевого травматизма Выжимаем максимум из опенсорсных моделей и готовим Text2SQL Время чтения: 12 минут Собрать рабочий Text2SQL — это не только выбрать модель и написать промпт. Это еще пройти через сломанные гипотезы, бесконечно растущие промпты и поиск архитектуры, которая всё-таки работает. Джал Антонов, ведущий ML-инженер X5 Tech, делится опытом: — что сработало, а что пришлось выбросить — как использовали векторные индексы — почему промпты выросли до десятков тысяч токенов и как с этим жить ИИ в промышленном IT: где заканчивается хайп и начинается измеримый эффект Время чтения: 7 минут В этом обзоре мы собрали ключевые идеи и практические инсайты от руководителей AI- и IT-направлений из крупных промышленных компаний: Василия Саутина, коммерческого директора платформы «Сфера» (ИТ-холдинг Т1) и его коллеги, директора по продуктам платформы «Сфера», Сергея Полиненко. GraphRAG: 8 способов укротить расширенный контекст у LLM Время чтения: 24 минуты В 22% случаев онкологи не могут назначить лечение из-за рисков, связанных с хроническими заболеваниями. В статье разобрали кейс, в котором ИИ помогает врачам решать сложнейшие когнитивные задачи, связанные с лечением различных видов рака. А также рассказали про методологию GraphRAG, разобрали, как устроены и работают решения из кейса и провели сравнительный анализ всех способов решить … Читать полностью →