Loading
Teema
AI ettevõttes
51 lugu (18 artiklit · 33 videot)
4 minutitVideo
Introducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings
Google for Developers. Video tutvustab mitmekeelseid tekstivektoreid, mis saavad töötada lokaalselt ning toetada semantilist otsingut ja RAG-i ilma iga dokumenti majutatud API-sse saatmata. Eesti ettevõtetele on see tehniline täiendus artikli siseteadmiste otsingu mustrile: mitmekeelne otsing on kasulik ainult siis, kui see austab ka andmete asukohta, ligipääsuõigusi ja allika autoriteeti.
Edasijõudnud
32 minutitVideo
How to Build Human-Centered AI Workflows in Localization with Shashi Bhushan
Crowdin. Shashi Bhushan alustab töövoo kaardistamisest, mitte tööriista valimisest, ning räägib lähtekeele kvaliteedist, inimese ülevaatusest, AI-korrektuurist, terminisõnastiku kontrollidest, tootetiimi kaasamisest, pilootidest ja privaatsuspiirangutest. See on väga lähedal töökorraldusele, mida artikkel soovitab Eesti tiimidele, kes töötavad eesti, inglise, vene, soome ja kliendispetsiifilise terminoloogiaga.
Edasijõudnud
59 minutitVideo
Hüppest harjumuseks: kuidas tehnoloogiaettevõtted skaleerivad AI-d eksperimendist kaugemale
Propeller Consulting. Arutab juhtimist, töökorraldust, töötajate kasutuselevõttu ja ROI mõõtmist kui ühtset AI skaleerimise süsteemi. See sobib artikli küpsusmudeliga, sest AI kasutuselevõttu käsitletakse muutunud tööna, mitte tööriista kasutuse või koolitusel osalemisena.
Ekspert
41 minutitVideo
Privaatne AI vs pilv: kuidas juhid saavad teha targemaid build-or-buy otsuseid
World Wide Technology. Seob build-or-buy valikud äritulemuste, töökoormuse paigutuse, pilveökonoomika, andmesuveräänsuse, turbe, infrastruktuuri valmisoleku ja hübriidsete töökorraldustega. See aitab otsustada, millal osta tööriist, laiendada platvormi, ehitada õhuke kohandatud kiht või omada suuremat osa juurutusest.
Ekspert
35 minutitVideo
AI koodigeneratsioon: võidud, läbikukkumised ja tulevik
IBM Technology. Räägib AI koodigeneratsiooni ebatasasest tulemuskõverast, arhitektuuri omandist, agentide orkestreerimisest, kontekstipiiridest, avatud ja kinnistest tööriistadest ning sellest, miks mudel võib lahendada raske ülesande, aga eksida tavalises inseneridetailis.
Ekspert
9 min lugemistArtikkel
AI ROI ja küpsus: kuidas mõõta kasutuselevõttu, mis päriselt töötab
AI kasutuselevõttu ei tohiks mõõta selle järgi, mitu inimest proovis ChatGPT-d. Praktiline raamistik töövoo ROI, kvaliteedi, riski, küpsuse ja skaleerimisvalmiduse mõõtmiseks.
Mõõdad AI kasutuselevõttu töövoo ROI, kvaliteedi, riskikontrollide ja küpsustasemete kaudu, mitte tööriistakasutuse edevusmõõdikutega.
Ekspert
9 min lugemistArtikkel
AI-süsteemid: ehitada või osta - praktiline otsustusraamistik
Enamik tiime peaks enne ehitamist ostma, aga mitte alati. Otsustusraamistik AI-tööriistade, töövooautomaatika, RAG-i, agentide, privaatsuse, integratsioonisügavuse, kogukulu ja strateegilise eristumise jaoks.
Otsustad, millal osta, konfigureerida, laiendada või ehitada AI-süsteem töövoo sobivuse, andmekontrolli, kulu, võimekuse ja strateegilise väärtuse põhjal.
Ekspert
10 min lugemistArtikkel
Mitmekeelsed AI-töövood Eesti ettevõtetele
Praktiline töövoomudel Eesti ettevõtetele, kes töötavad eesti, inglise, vene, soome ja teiste kliendikeeltega ilma tooni, terminoloogiat, privaatsust või vastutust kaotamata.
Disainid mitmekeelse AI-töövoo klienditoe, müügi, siseteadmiste või sisu lokaliseerimise jaoks koos terminisõnastiku, ülevaatusväravate ja privaatsuspiiridega.
Edasijõudnud
9 min lugemistArtikkel
AI-põhised IDE-d ja repositooriumit tundvad arendustöövood
Cursor, Copilot, Claude Code ja repositooriumit tundvad agendid muudavad tarkvaratööd ainult siis, kui tiimid lisavad piirid. Praktiline töövoog koodibaasi konteksti, planeerimise, testide, ülevaatuse, saladuste ja tootmisohutuse jaoks.
Kavandad repositooriumit tundva AI-arendustöövoo, mis parandab tarnekiirust ilma ülevaatust, turvet, teste või omandit nõrgendamata.
Ekspert
13 min lugemistArtikkel
LLM-toote väljasaatmine: hinnastamine, marginaalid ja anti-vallikraavi lõks
LLM-toega tooted seisavad silmitsi ökonoomikaga, mis on raskem kui traditsiooniline SaaS. Muutuvad kulud, mis skaleeruvad kasutusega, marginaalid, mida järeldus pressib kokku, kommodiseerimise risk ja konkurendid samade alusmudelitega. Kuidas ehitada tegelikult kaitstavat toodet — ja mustrid, mis vi
Kasuta artiklit otsustamise kontekstina: kasutuselevõtt, risk, juhtimine või investeering.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
Inferentsi kulude optimeerimine: promti vahemällu, marsruutimine ja väljundi kontroll
LLM-inferentsi kulud on õigete tehnikatega 60–90% vähendatavad. Promti vahemällu, mudeli marsruutimine, väljundi kontroll, partiide kasutamine ja paar vähem tuntud mustrit. Numbrid, mustrid ja tootmisdistsipliin, mis eristavad hästi juhitud inferentsi paokstotrennast arvest.
Kasuta artiklit otsustamise kontekstina: kasutuselevõtt, risk, juhtimine või investeering.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
Valik promptingu, RAG-i ja peenhäälestuse vahel (ja millal kombineerida)
Prompting, RAG ja peenhäälestus on kolm suurt hooba LLM-ide kohandamiseks sinu probleemile. Iga sobib mõnele probleemile ja ei sobi teistele. Raamistik valimiseks, iga reaalsed kulud ja toodangumustrid, kus nende kombineerimine hiilgab.
Kasuta artiklit otsustamise kontekstina: kasutuselevõtt, risk, juhtimine või investeering.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
RAG üle tükkide: graafi-RAG, agentne RAG, pika-konteksti RAG
Klassikalisel tüki-põhisel RAG-il on piirid. Graafi-RAG, agentne RAG ja pika-konteksti RAG lõhuvad neid piire erinevatel viisidel. Millal kumb on õige tööriist, kuidas need päriselt töötavad ja tootmis-vahetused, mis loevad.
Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
Tootmis-RAG-i ehitamine: sissevõtt, embeddingud, otsing, ümberreastamine, eval
Tootmis-RAG-konveier on kuus etappi, igaühel oma mustrid, mis määravad kvaliteedi. Arhitektuur, valikud igal etapil ning iteratiivne hindamisdistsipliin, mis eristab töötava RAG-i pettumustvalmistavast.
Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
MCP tööriistade kujundamine, mida LLM-id tegelikult õigesti kasutavad
Enamik MCP tööriistu, mida me näeme, on tehniliselt korrektsed ja praktiliselt kasutud. LLM-id ignoreerivad neid, kasutavad valesti või kutsuvad neid kasututel viisidel. Põhimõtted tööriistade kujundamiseks, mida LLM-id loomulikult omaks võtavad, koos näidetega levinud läbikukkumistest ja nende para
Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.
Ekspert
14 min lugemistArtikkel
MCP nullist: ehita TypeScriptis tootmiskõlblik server
Tootmiskõlbliku Model Context Protocoli serveri ehitamine nõuab enamat kui paari tööriista kokkuühendamist. Skeemikujunduse, autentimise, vigade käsitlemise, voogedastuse ja seire mustrid ning need tootmisreaalsused, mis muudavad MCP serverid skaalal tegelikult kasulikuks.
Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.
Ekspert
12 min lugemistArtikkel
Vaadeldavus LLM-rakendustes: trace'imine, kulud, latentsus, kvaliteeditriiv
LLM-rakendused ebaõnnestuvad ainulaadsetel viisidel, mida traditsiooniline vaadeldavus ei püüa. Mustrid mitmesammuliste voogude trace'imiseks, kõneti 100x varieeruvate kulude jälgimiseks, kvaliteeditriivi seireks ja hallutsinatsioonide silumiseks toodangu mastaabis.
Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.
Ekspert
13 min lugemistArtikkel
Hindamiste ehitamine, mis tegelikult regressioone kinni püüavad
Enamik hindamiskomplekte näeb muljetavaldav välja, kuid jätab päris regressioonid vahele. Hindamiste ehitamine, mis püüab kinni seda, mis loeb, nõuab hoolikat andmestiku ehitamist, tundlikke mõõdikuid, kohtuniku kalibreerimist ja usaldusekultuuri. Mustrid meeskondadelt, kes seda õigesti teevad.
Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.
Ekspert
13 min lugemistArtikkel
Struktureeritud väljundid ja funktsioonikutsumine: tootmismustrid
Struktureeritud väljundid ja funktsioonikutsumine on sild 'LLM-ist, mis genereerib teksti' kuni 'süsteemini, mis teeb tööd'. Tootmises on mustrid, mis loevad, skeemide, veakäsitluse, idempotentsuse ja graatsilise degradeerumise kohta — mitte ainult JSON-režiim.
Hinda lahendusmustrit, tõrkeviise ja kaitsepiirdeid enne päris töövoo ehitamist.
Ekspert
10 min lugemistArtikkel
Hindamised mitte-inseneridele: tea, kas sinu AI-töövoog läheb paremaks või halvemaks
Hindamisi — AI-väljundi kvaliteedi süsteemset mõõtmist — käsitletakse tavaliselt inseneride mureks. Aga iga AI-töövooge jooksutav tiim vajab neid, ja põhitõed on koodita kättesaadavad. Kuidas-juhend.
Mõõdad, kas AI-töövoog paraneb, kasutades näiteid, hindamismaatrikseid ja regressioonikontrolle.
Edasijõudnud
11 min lugemistArtikkel
AI müügi-stack: leadide rikastamine, personaliseerimine, järelmeetmed mastaabis
Praktiline AI müügi-stack, mis tegeleb uurimise, personaliseerimise, järjestamise ja järelmeetmetega — ilma muutumata rämpspostiks, mida kõik kustutavad. Arhitektuur, tööriistad, juhised ja kaitsepiirded, mis eristavad tõhusat tüütust.
Muuda töövoog väikeseks praktiliseks katseks ja lisa selge kvaliteedikontroll.
Edasijõudnud
10 min lugemistArtikkel
AI turundus-stack: sisu, SEO ja sotsiaalmeedia autopiloodil
Praktiline, otsast otsani AI turundus-stack sisu, SEO ja sotsiaalmeedia jaoks — tööriistad, tööprotsessid, juhised ja distsipliin, mis eristab tõelist automatiseerimist rämpsust. Ehitatud üheliikmelistele või väikestele meeskondadele, mitte suurettevõtetele.
Muuda töövoog väikeseks praktiliseks katseks ja lisa selge kvaliteedikontroll.
Edasijõudnud
11 min lugemistArtikkel
Meeskonna AI-kasutuselevõtu mängukava koostamine
Enamik meeskondi ei kuku AI kasutuselevõtuga läbi sellepärast, et tehnoloogia ei tööta, vaid sellepärast, et juurutamine ei tööta. Praktiline mängukava: kuidas valida kasutusjuhte, koolitada inimesi, kehtestada poliitikaid, mõõta mõju ja vältida tavalisi läbikukkumisi.
Koostad meeskonna AI kasutuselevõtu plaani, mis katab kasutusjuhud, koolituse, juhtimise, mõõtmise ja juurutusriskid.
Edasijõudnud
42 minutitVideo
Vertikaalsed AI-agendid võivad olla 10X SaaS-ist suuremad
Y Combinator. Lightcone'i juhid töötavad läbi, miks vertikaalsed AI-agendid — mitte horisontaalsed mähised — on rakenduskihi ettevõtetele kaitstav kuju, koos konkreetsete näidetega ja selge pilguga selle peale, millised kategooriad mudelipakkujad ära söövad. See on anti-vallikraavi lõks, mille eest artikkel hoiatab, väljendatud positiivse mängukavana.
Ekspert
34 minutitVideo
Kuidas AI tarkvara ärimudeleid taasleiutab ft. Bret Taylor Sierrast
Sequoia Capital. Bret Taylor käib läbi nihke per-seat SaaS-ilt tulemustepõhisele hinnastamisele — millele kinnituda (lahendamine, CSAT, NPS), miks etableeritud tegijatel on raske järele tulla ja kuidas vertikaalne spetsialiseerumine loob hinnastamisjõudu. See peegeldab otseselt artikli hinnastamise ja marginaali sektsioone.
Ekspert
56 minutitVideo
Build Hour: Prompt Caching
OpenAI. OpenAI enda Build Hour prompti caching'ust — 1024-tokeni künnis, eesliite-stabiilsuse nõue, audio caching 99% soodustusega realtime'i jaoks, time-to-first-token mõjud pikkade sisendite korral. Kasulik, kui mõõdad inseneri-pingutust, mida nõuab cache'i päriselt usaldusväärselt tabamine oma produktsiooni-promptidel.
Ekspert
19 minutitVideo
Kas see on RAG-i lõpp? Anthropicu UUS prompti caching
Prompt Engineering. Käib läbi Anthropicu prompti caching'u vs Gemini konteksti-caching'u koos konkreetsete latentsuse ja kulu vähenemistega kasutusjuhtumi kohta (pikkade dokumentide chat, few-shot, multi-turn). Cache-write lisatasu vs cache-read soodustuse lahtimõtestamine on täpselt see, mida artikkel eeldab, kui ta räägib sellest, millal caching ennast ära tasub.
Ekspert
9 minutitVideo
RAG vs Fine Tuning
IBM Technology. Tihedam fookus kahele tehnikale, mida tiimid kõige sagedamini segi ajavad. Läheb sügavamale andmete värskuse, allika atributsiooni ja inference-aja kiiruse argumendi osas fine-tuningu poolt. Vaatamist väärt, kui üritad spetsiifiliselt argumenteerida tarbetu fine-tune projekti vastu.
Ekspert
13 minutitVideo
RAG vs Fine-Tuning vs prompti inseneeria: AI-mudelite optimeerimine
IBM Technology. Selge tahvli-läbikäik kõigist kolmest tehnikast koos nende vastavate kuludega — leidmise latentsus, treenimise arvutusvõimsus ja katastroofiline unustamine, ainult-promptiga lahenduste piirid — ja kombinatsioonid, mis produktsioonis päriselt mõtet annavad. Lõpetav näide juriidilisest AI-süsteemist, mis kasutab kõiki kolme, on peaaegu täpselt artikli "millal kombineerida" argument.
Ekspert
16 minutitVideo
Graph RAG: RAG-i parandamine teadmusgraafidega
Prompt Engineering. Keskendunud läbikäik Microsofti GraphRAG-ist — entiteetide eraldamine, kogukondade kokkuvõtted, päringule-keskendunud kokkuvõte — seadistatud lokaalsel masinal koos kulu märkmetega. Vaata see artikli graph-RAG sektsiooni jaoks; kulu-arutelu on osa, mille enamik kirjutisi vahele jätab.
Ekspert
39 minutitVideo
Tutvustame RAG 2.0: agentne RAG + teadmusgraafid (TASUTA mall)
Cole Medin. Töötav agentse-RAG-pluss-teadmusgraafi ehitus, kus agent otsustab, millal teha vektorotsingut, millal lüüa Neo4j-i pihta ja millal mõlemat. See on YouTube'i puhtaim demonstratsioon "agent leidmise-planeerijana" mustrist, mida artikkel kirjeldab, koodis, mille saad päriselt alla tõmmata ja käivitada.
Ekspert
17 minutitVideo
RAG-agendid produktsioonis: 10 õppetundi, mille saime — Douwe Kiela, RAG-i looja
AI Engineer. Douwe Kiela juhtis FAIR-is originaalset RAG-artiklit ja saadab nüüd RAG-i regulatsiooniga ettevõtetesse. Ettekanne on enamasti sellest, mis mastaabis lakkab töötamast — chunking-strateegiad, mis ei pea vastu 100k dokumendile, "täpsus on lauasarja, ebatäpsus on päris probleem" ja miks atributsioon ja observability tähendavad rohkem kui embedding-mudel. Hea kalibratsioon enne artikli evaluatsiooni- ja monitooringusektsioonide ülelugemist.
Ekspert
19 minutitVideo
Produktsioonivalmis RAG-rakenduste ehitamine: Jerry Liu
AI Engineer. LlamaIndexi CEO käib läbi lõhe "naiivse RAG-demo" ja päris konveieri vahel — small-to-big leidmine, alaküsimuste marsruutimine, hübriidotsing, hindamine. Tema slaidide kuju kaardistub peaaegu otse artikli konveieri-sektsioonidele; vaata kõigepealt, siis loe artiklit uuesti, tema diagrammid peas.
Ekspert
29 minutitVideo
Agentide promptimine | Code w/ Claude
Anthropic. Hannah Moran ja Jeremy Hadfield Applied AI-st käivad läbi, kuidas tööriistakutseid ja agendi prompte sõnastada päris Pokemoni-mängiva agendi peal — millal lükata käitumine süsteemi prompti versus tööriista kirjeldusse, mida mudel peab teadma iga tööriista eeltingimuste kohta. Kasulik kohe pärast oma esimese MCP serveri kirjutamist, kui leiad, et Claude seda ootamatutel viisidel kutsub.
Ekspert
19 minutitVideo
Tõhusamate AI-agentide ehitamine
Anthropic. Anthropicu insenerid käivad läbi, mida nad päriselt muutsid, kui nende mitme-agendi süsteemid tööriistu valesti kasutasid — endpointide kokku surumine, ID-de asemel nimede tagastamine, MCP-dele ja Agent Skillsile toetumine selle asemel et süsteemi prompti rohkem tööriistu sisse toppida. Kaardistub punkt-punktilt artikli tööriistade kirjelduste ja tagastusvormi disaini kontrollnimekirjale.
Ekspert
104 minutitVideo
Agentide ehitamine Model Context Protocoliga - täistöötuba Anthropicu Mahesh Muragiga
AI Engineer. Anthropicu Mahesh Murag käib läbi MCP disaini — miks tools, resources ja prompts on eraldatud, kuidas kliendid võimekuste üle läbi räägivad, mida produktsiooni-hostid päriselt protokolliga teevad. Vaata see pärast ehitust ära, et mõista neid MCP osi, mida SDK vaikselt peidab, ja kalibreerida artikli "produktsioonivalmis" kontrollnimekirja spetsi autorite kavatsuse vastu.
Ekspert
75 minutitVideo
Ülim MCP kiirkursus - ehita nullist
Web Dev Simplified. Täielik koos-koodimisega ehitus nii MCP serverist kui ka kliendist TypeScriptis — tööriistade definitsioonid, skeemid, promptid ja resursid, stdio transport, inspectori silumine. See on YouTube'is lähim video sellele, mis teeb täpselt seda, mida artikkel sul teha palub, sellise tempoga, et saaksid pausi panna ja oma redaktoris kaasa minna.
Ekspert
154 minutitVideo
LLM-ide instrumenteerimine ja hindamine
Hamel Husain. Hamel Husain, Eugene Yan, Brian Bischof, Harrison Chase ja Shreya Shankar töötavad läbi tracing'u, logianalüüsi, LLM-as-judge ja töövoo, mis ümbritseb päris produktsiooniandmete vaatamist. Istu sellega samamoodi nagu pika podcastiga — see on YouTube'i ainus parim sügav käsitlus artikli "vaata oma jälgi" teesist.
Ekspert
9 minutitVideo
LangSmith 10 minutiga
LangChain. Juhitud tuur LLM-i jäljest, projektist ja andmestikust LangChaini kaasasutaja poolt — tokeni kulu, latentsus, vigade määr, tagasiside agregeerimine, ühe leidmise-sammu spani sisse puurimine. See on lähim visuaalne analoog sellele, mida artikkel kirjeldab "iga kutse on span" ja miks struktureeritud jäljed löövad print-logimise.
Ekspert
109 minutitVideo
Stanford CME295 Transformers & LLMs | sügis 2025 | loeng 8 - LLM-i hindamine
Stanford Online. Metoodiline läbikäik reeglipõhistest mõõdikutest, LLM-as-judge eelarvamustest, faktiline täpsus ja agentide hindamine ning staatiliste benchmarkide vigade režiimid. Kasuta seda teooria-kaaslasena artikli sektsioonile selle kohta, mida mõõta ja miks enamik valmis mõõdikuid päris regressioone alahindab.
Ekspert
55 minutitVideo
Kuidas süsteemselt seadistada LLM evaluatsioone (mõõdikud, ühiktestid, LLM-as-a-Judge)
Dave Ebbelaar. Töötav AI-insener käib läbi oma tegelikku evaluatsiooni-redelit — assert-stiili ühiktestid, referentsi-vabad mõõdikud, LLM-as-judge inimestega joondamine ja analüüsi/mõõtmise/parandamise silmus. Struktuur on videos lähim vaste artikli argumendile, et evaluatsioonid on regressioone püüdev süsteem, mitte edetabel.
Ekspert
41 minutitVideo
OpenAI DevDay 2024 | Struktureeritud väljundid usaldusväärsete rakenduste jaoks
OpenAI. Käib läbi `strict: true`, erinevus vanast JSON-režiimist, keeldumise käsitlemine ja kuidas function calling ja response-format skeemid kokku sobivad. Kasulik just sellepärast, et see kirjeldab lepingut, mida API sulle annab, ja just selle peale on artikli produktsiooni-mustrid ehitatud.
Ekspert
18 minutitVideo
Pydantic on kõik, mida vaja: Jason Liu
AI Engineer. Ettekanne, mis kristalliseeris moodsa "defineeri Pydantic-mudel, anna see LLM-ile, lase valideerimisel ülejäänut teha" mustri, koos konkreetsete näidetega pesastatud objektidest, valideerijatest, mis tabavad hallutsineeritud URL-e, ja Chain-of-Thoughtist kui tüpiseeritud väljast. Vaata see enne artikli valideerijate sektsiooni ülelugemist ära ja sa tunned ära, kust selle kordamise- ja keeldumisreeglid tulevad.
Ekspert
3 minutitVideo
Hinda AI-juhiseid Anthropic Console'is
Anthropic. Kolmeminutiline Anthropicu läbikäik päris evaluatsiooni jooksutamisest Workbenchi sees — realistlike testjuhtumite auto-genereerimine, väljundite hindamine, juhise muutmine ja sama komplekti uuesti kõrvuti jooksutamine. Vaatamiste arv jääb tavalisest piirist allapoole, aga "kuidas ma seda päriselt ilma koodi kirjutamata teen" jaoks on see puhtaim ametlik demo ja istub kenasti strateegilisema Husaini/Shankari vestluse alla.
Edasijõudnud
107 minutitVideo
Miks AI evaluatsioonid on toote-ehitajatele kuumim uus oskus | Hamel Husain ja Shreya Shankar
Lenny's Podcast. Hamel Husain ja Shreya Shankar käivad läbi terve evaluatsiooni-töövoo päris kinnisvarahalduse AI-assistendi peal — jälgede vaatamine, vigade avatud ja teljeline kodeerimine, otsustamine, millal lõpetada, LLM-as-judge ehitamine ja selle valideerimine inimese hinnangu vastu. See on haruldane pikem vestlus, mis on tõeliselt suunatud PM-idele ja tiimijuhtidele, mitte ML-inseneridele, ja katab sama "30 minutit nädalas pärast seadistust" rütmi, mida artikkel soovitab.
Edasijõudnud
26 minutitVideo
AI müügiboti ehitamine LIVE-s, et müügivihjeid mu eest helistada
Liam Ottley. Live-ehitus AI hääleagendist, mis helistab sissetulevatele müügivihjetele, kvalifitseerib need ja üritab broneerida tutvumiskõne — Make.com pluss häälepakkuja, kvalifitseerimise skript ja üleandmise loogika näidatud. Hea täiendus e-kirja poolele: sama rikastamise-siis-isikupärastamise muster, teine kanal, teised vigade režiimid.
Edasijõudnud
30 minutitVideo
Süva-isikupärastasin 1000+ külma-e-kirja SELLE AI süsteemiga (TASUTA MALL)
Nick Saraev. Saraev ehitab täpselt selle konveieri, mida artikkel kirjeldab — Apollo müügivihjete jaoks, Apify kraapimiseks, n8n iga müügivihje saidi pealt rikastamiseks ja mitme-rea jäämurdja-genereerija jooksutamiseks, siis Instantly saatmiseks — ja on aus müügivihje-kohase kulu ja vastamismäärade osas. See on puhtaim demonstratsioon "päris-isikupärastamisest mastaabis", mitte lihtsalt "mail merge eesnimega".
Edasijõudnud
30 minutitVideo
PALJASTAN KÕIK Vibe Marketingi saladused (EI mingit gatekeepingut)
Greg Isenberg. Laiem tuur praegusest AI turundus-stäkist — töövoogude automatiseerimine, mudeli-marsruutimine, AI video ja hääle tööriistad, reklaami loomine konkurendianalüüsi pealt. Hea viis näha, millised tööriistad selles kategoorias mida teevad, enne kui otsustad, kuhu oma tiimi jaoks esimesed kolm Zapi või n8n-i voogu panna.
Edasijõudnud
24 minutitVideo
Ehitasin AI sisuagendi N8N-i ja Claude'iga (samm-sammult)
Greg Isenberg. Isenberg ehitab koos The Boring Marketeriga päris sisukonveieri n8n-is — kõige paremini esinevate postituste kraapimine YouTube'ist ja X-ist, uute tükkide mustandite kirjutamine Claude'iga, uurimine Perplexitiga, piltide genereerimine ja avaldamine LinkedInis koos inimese-heakskiidu sammuga. See on täpselt "agent keskel, tööriistad mõlemal pool" kuju, mida artikkel kirjeldab, ja inimliku ülevaatuse etappi näidatakse, mitte ainult mainita.
Edasijõudnud
8 minutitVideo
Whartoni professor: 4 stsenaariumi AI tuleviku jaoks | Ethan Mollick Big Think+-ile
Big Think. Tihke 8-minutiline versioon Mollicki "neli stsenaariumi" mudelist — staatiline, lineaarne, eksponentsiaalne, AGI — ja miks tiimid peaksid planeerima stsenaariumi kaks või kolm vastu, mitte panustama kõike kumbalegi äärmusele. Kasulik, kui püüad saada juhtkonda kokku leppima, mille vastu nad päriselt valmistuvad, enne kui mängukava kirjutad.
Edasijõudnud
60 minutitVideo
Iga juht vajab seda AI strateegiat | Ethan Mollick selgitab
Sana. Tund Mollickiga selle kohta, milline AI organisatsioonide sees päriselt välja näeb — miks "kärpida kulusid" on vale raamistus, miks traditsioonilised organisatsiooniskeemid kõverduvad ja mida "AI-nat" tiimid teisiti teevad. Jääb tavalisest 100k piirist allapoole, aga see on selgeim praktik-tasandi vestlus kasutuselevõtu strateegiast uurijalt, keda sellel teemal kõige järjekindlamalt tsiteeritakse, ja artikli mängukava-mured kaardistuvad peaaegu 1:1 tema raamistusele.
Edasijõudnud