technology Posts | Discover

Ошибки в промптах: топ-10 и как их исправить

10 частых ошибок в промптах и практичные способы их исправить: роль, аудитория, формат, ограничения и самопроверка ответов.

Создание AI-агента в Make (Integromat): туториал

Пошаговый туториал по созданию AI-агента в Make с использованием OpenAI: от источников данных и парсинга JSON до маршрутизации и интеграций в CRM и мессенджеры.

Автоматизация промптов: шаблоны в N8N и Make

Короткий обзор автоматизации промптов в n8n и Make — как собирать шаблоны для генерации текстов, обработки лидов и интеграции с CRM и Sheets.

Монетизация AI-агентов: бизнес-модели и примеры 🤖💸

Обзор рабочих моделей монетизации для AI-агентов: подписка, pay-per-use, модель «за результат», white label, freemium и интеграции — с практическими примерами.

Нейронные сети: принцип работы на пальцах

Краткое объяснение принципов работы нейронных сетей: слои, обучение, обратное распространение и ограничения — простыми словами.

Kaggle: как начать участвовать в ML-соревнованиях

Короткий путеводитель по Kaggle: зачем участвовать, с чего начать новичку, ключевые ошибки и полезные практики для портфолио.

AI-агент в бизнесе: 10 сценариев применения

10 практических сценариев применения AI‑агентов в бизнесе — от поддержки клиентов до аналитики, HR и финансового контроля.

Ограничения AI-агентов: почему они ещё не заменяют людей

Разбор фундаментальных ограничений AI‑агентов: отсутствие контекста, галлюцинации, безопасность, ответственность и высокая цена интеграции в бизнесе.

Named Entity Recognition (NER): извлечение сущностей

Краткое объяснение NER: что это, какие сущности находит (PER, ORG, LOC, DATE) и где применяют в IT — spaCy, Hugging Face, DeepPavlov.

RAG-агент: поиск по собственной базе знаний

Краткий обзор RAG (Retrieval-Augmented Generation): как агент ищет по базе знаний и снижает риски галлюцинаций при ответах на вопросы сотрудников.

Топ-20 промптов для ChatGPT, которые изменят вашу работу

Сборник из 20 рабочих промптов для ChatGPT: суммаризация, SEO, код, контент-планы и универсальные шаблоны для работы.

Few-shot vs Zero-shot промпты: в чём разница?

Краткое сравнение zero-shot и few-shot prompting: когда использовать каждый подход, их плюсы для точности, формата и повторяемости ответов LLM.

Библиотека промптов: как создать и систематизировать

Краткий гид по созданию и систематизации библиотеки промптов: категории, шаблоны карточек, теги, хранение и оценка эффективности.

Переобучение модели: что это и как с ним бороться

Краткое объяснение, как распознать и уменьшить переобучение в ML: причины, признаки и методы (регуляризация, кросс-валидация, упрощение модели).

AI в бизнесе: с чего начать внедрение

Пошаговый план внедрения AI в компании: выбор процесса, проверка данных, пилот, команда, экономика и риски — фокус на ROI и практическую ценность.

Будущее NLP: что будет после LLM?

Краткий обзор: от генерации текста к AI‑агентам, мультимодальности, верификации фактов и компактным моделям; как изменится NLP для бизнеса.

Внедрение AI без программистов: no-code решения

Обзор no-code инструментов для внедрения AI в маркетинг, продажи, поддержку и внутренние процессы — плюсы, ограничения и практические шаги.

IT Загрузка..·26 июн. 2026 г.

GPT-5: всё что известно о новой модели OpenAI

Краткий обзор GPT-5 от OpenAI: ключевые улучшения — рассуждения, код, мультимодальность, снижение галлюцинаций и ограничения для бизнеса.

AI в банкинге: обзор применений 2026 года

Краткий обзор применения AI в банкинге 2026: антифрод, скоринг, персонализация, чат‑боты, compliance и автоматизация back‑office.

IT Загрузка..·26 июн. 2026 г.

Главные события мира AI: итоги мая 2026

Краткий обзор ключевых событий AI в мае 2026: AI-поиск, мультимодальные модели, агенты, генерация видео, инструменты для разработчиков и усиление безопасности.