i
ДАТАИСТ
К ленте

Технологии

Технологии и инструменты: как это устроено внутри и что с этим делать на практике.

4 материала

Новая эпоха спорта: как ИИ меняет пределы человеческих возможностей

Часы перестраивают тренировку, камеры восстанавливают скелет без маркеров, алгоритмы ищут свободное пространство и помогают судьям. Полная карта применения ИИ в спорте: восемь категорий дисциплин, весь жизненный цикл от просмотра до трансляции, двенадцать работающих кейсов — FIFA, NBA, MLB, NFL, Формула-1, Уимблдон, OpenCap, WADA, — восемь тем, которые обычно теряются, и честный разбор того, где маркетинг опережает доказательства.

Как ИИ-агенты начинают самостоятельно обучать роботов

Роботы начинают учиться сами. Не просто выполнять заранее обученные действия, а пробовать решения в реальном мире, ошибаться, анализировать результат, менять собственное поведение и сохранять удачные действия как новые навыки. Причём следующий шаг ещё интереснее: робот может сам накапливать опыт, превращать его в данные и на этих данных обучать более быстрые специализированные модели. Разобрал, почему это может стать одним из самых важных сдвигов в современной робототехнике.

Нельзя так просто взять и внедрить LLM в прод: как управлять ИИ-системами в компании

От DataOps до AIOps: разбираем, из чего на самом деле состоят ИИ-системы, готовые к продакшену, и почему сама по себе модель не приносит пользы бизнесу. Сегодня ИИ-агенты, которые что-то делают автономно, уже никого не удивляют. В демках всё выглядит шикарно, но в проде большинство таких агентов не работают. Но как же превратить их в готовое…