Читаем, узнаем новое и наслаждаемся! 👇
🔗 Сделать технический воркшоп: наш опыт и ошибки после обучения 60+ участников
Кейс, как команда за два месяца подготовила воркшоп по observability ИИ-агентов на Langfuse для HighLoad++ и AIConf, и какие ошибки в планировании тайминга и инфраструктуре пришлось исправлять после первого прогона.
🔗 Apache Camel: почему аналитик в нём ничего не сделает и при чём тут красивый UI
Объясняем, почему визуальные редакторы вроде Karavan не избавляют от необходимости в Java-разработчике при работе с Apache Camel.
🔗 Данные, которые нельзя выдумать: как мы собираем трейсы для тренировки агентских навыков Cotype
Команда MWS AI рассказывает, как обучающие трейсы для компактных языковых моделей исполняются в настоящей базе данных, а не выдумываются, и как это подняло качество Cotype Light 3 через GRPO.
🔗 Умные камеры для переговорных комнат: какие бывают, как работают и что выбрать
Гид по типам умных камер (PTZ, ePTZ, видеобары, панорамные) и по тому, как подобрать камеру под размер комнаты и сценарий встречи.
🔗 Как мы учим гуманоида работать в динамической среде и почему это не так просто, как кажется
Разбираем, почему роботу тяжело перехватывать движущиеся объекты, и рассказываем про эксперименты с архитектурой RLDX-1 на гуманоиде Unitree G1, а также результаты MWS.
🔗 Document Driven Development: превращаем хаос разработки в порядок с помощью TypeSpec и не только
Поделились инструментами, которые помогли наладить процессы в команде разработки в рамках методологии Document Driven Development.
🔗 Дата-контракты 2.0: как мы автоматизировали обмен данными между продуктами
Поделились опытом внедрения в процесс дата-контрактов. Рассказали о сложностях, с которыми столкнулись после запуска сервиса, и изменениях, которые помогли их решить
🔗 Глобальный рынок 5G вышел из тестов: что сделали США, Китай, Южная Корея, Великобритания и Германия
Третий материал из цикла про 5G, в котором сравнили модели монетизации пяти стран и объяснили, на какой стадии внедрения сейчас находится Россия и почему так.
🔗 Как переводить смешанный русский-казахский и не сойти с ума
Разбор исследования MWS AI о том, как синтетические данные и метод SimAlign помогли обучить модель переводить код-свитчинг лучше коммерческих систем.
#TrueTechExpert@truetechcommunity