RW @tech_rwb
Showing posts older than #939 · Back to latest
This post (sticker, poll or similar) has no web preview. Open in Telegram
— Как структура agents и skills помогает управлять контекстом;
— Почему todo-листы в отдельном md-файле помогают модели «не потерять нить»;
— Что такое God-agent и зачем он нужен для создания конфигураций;
— Как интервью пользователя перед задачей улучшает результат;
— Зачем агент рефлексирует после выполнения задачи и обновляет инструкции.
— Почему компании начинают покупать ИИ-инструменты как часть корпоративного ПО; — Как развиваются отраслевые промпт-решения;
— Какие правовые вопросы возникают вокруг авторства промптов;
— Что регуляторы думают о прозрачности ИИ-систем.
— Почему Mobile SDK для антибота отличается от Web SDK;
— Как устроен флоу получения антибот-токена в мобильном приложении;
— Зачем команда создала собственный парсер для атак на себя;
— Как выглядит полный цикл: запрос → отказ → получение токена → успешный доступ.
Forwarded from RWB делает ML
⏹️ «Text is All You Need. Отекстовка потока видеоклипов в платформе Wibes» | Антон Костин, ML Lead, и Виталий Подобедов, ML-разработчик, Wildberries & Russ
⏹️ «ИИ для среднего размера компании» | Дмитрий Лахвич, Руководитель Управления по развитию платформы данных, M2
⏹️ «Как мы за перевели более 10 продуктов на единую Discovery-платформу» | Денис Самохвалов, Руководитель отдела рекомендаций социальных сервисов AI VK
⏹️ «Эволюция поиска вакансий на Avito: ML-оптимизации в Avito Работе» | Вадим Вахрушев, старший DS-инженер, Avito
⏹️ «Vibe Driven Development» | Петр Маслак, Product Manager (ML & Data Science), Wildberries & Russ
Разберём, почему SwiftUI-приложения тормозят и как это исправить. Посмотрим в Time Profiler, обсудим hitches и hangs, найдём виновные паттерны — от тяжёлых вычислений в body до неочевидных эффектов Liquid Glass. На практике покажем инструменты отладки Swift Concurrency и новый SwiftUI-профайлер.
Как превратить размытое
«должно выглядеть аккуратно»
в чёткую задачу оптимизации. На примере реального KMP-модуля разберём, как внедрить функцию качества с измеримыми штрафами и жёсткими ограничениями, найти оптимальную раскладку вместо эвристик, ускорить через кеш и квантование. Поговорим о тюнинге на данных и защите от регрессий — всё, что делает красивую математику production-ready кодом.
