AI ettevõttes

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.

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.

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.

Veel selles teemas

Pane Codex, Claude Code ja Cursor töötama ühe CLI tiimina

Kasuta AGENTS.md-i, CLAUDE.md-i, Cursori reegleid ja CLI print-režiime nii, et Codex disainib, Claude vaatab üle ja Cursor teostab — ilma eraldi orkestreerimisplatvormita.

8 min lugemist

Töö väärikus ajal, mil masinad suudavad üha rohkem teha

Praktiline töö ümberkujundamise hinnang VKE-de juhtidele: vaata enne automatiseerimise edukaks kuulutamist üle töötajate hääl, säilinud otsustusõigus, oskuste arengutee, töökoormus, jälgimine ja vaidlustamine.

15 min lugemist

Mitme agendi projektihaldus Lineariga: Claude, Cursor ja Codex ühel backlog'il

Jooksuta Claude Code'i, Cursorit ja Codexit sama Lineari projekti kallal nagu päris inseneritiimi: võta töö endale, märgi edenemist, anna ülevaatus üle, paranda leiud ja sulge issue'd nii, et agendid üksteisele jalgu ei jää.

8 min lugemist

Mida öelda tiimile, kui automatiseerid osa nende tööst

Praktiline suhtluse järjestus automatiseerimisprojektidele: mida öelda enne otsuse kinnistumist, millised lubadused loovad usaldust ja milliseid lubadusi juhid ei tohiks anda.

32 minutit

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.

4 minutit

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.

17 minutit

Conductori tegevjuht Charlie Holtz näitab oma AI-kodeerimise töövoogu

Y Combinator. Konkreetne senior-inseneri töövoog, mitte paneel: Holtz võrdleb Claude Code'i ja Codexit, orkestreerib mitut koodiagenti paralleelselt ning märgib ära "slop-vabad tsoonid", kuhu genereeritud kood ei tohi ilma ülevaatuseta jõuda. See töökorraldus kehastab artikli reegleid — repo kontekst, väikesed ülevaadatavad muudatused ja inimene, kes jääb arhitektiks, kui agendid trükivad.

56 minutit

AI-agendid rahanduses HPE finantsjuhiga (CFO)

CXOTalk. HPE finantsjuht Marie Myers kirjeldab agentse AI (nende "Alfredi" platvormi) juurutamist 3600 inimesega finantsorganisatsioonis just selle distsipliiniga, mida artikkel nõuab: otsese ja kaudse ROI raamistik, etapiväravad, mis otsustavad iga kasutusjuhu jätkamise või peatamise, kohustuslik inimkontroll kvaliteedile ning töövoo tasemel mõõdikud, näiteks iganädalane ülevaatusprotsess, mille käsitsitööst kadus umbes 90%. Kasutuselevõttu mõõdetakse muutunud tööna, mitte tööriista sisselogimistena.

41 minutit

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.

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.

EL-i tehisintellekti määrus VKE-dele: praktiline juhtimisplaan

EL-i tehisintellekti määrus ei ole ainult suurte pakkujate juriidiline probleem. Praktiline VKE plaan inventuuri, riskiklassifikatsiooni, inimjärelevalve, läbipaistvuse, tarnijakirjete ja distsiplineeritud juurutuse jaoks.

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.

Privaatse AI juurutusmustrid: lokaalne, VPC, ise hostitud ja hübriid

Privaatne AI ei ole üks arhitektuur. Praktiline võrdlus lokaalsete mudelite, ettevõtte SaaS-i, VPC juurutuste, ise hostitud inference'i ja hübriidmustrite vahel privaatsust ja kontrolli vajavatele VKE-dele.

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.

11 min lugemist

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.

Inferentsi kulude optimeerimine: prompti vahemälu, marsruutimine ja väljundi kontroll

LLM-inferentsi kulusid saab õigete tehnikatega sageli oluliselt vähendada. Prompti vahemälu, mudeli marsruutimine, väljundi kontroll, partiide kasutamine ja paar vähem tuntud mustrit. Numbrid, mustrid ja tootmisdistsipliin, mis eristavad hästi juhitud inferentsi kontrolli alt väljuvast arvest.

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.

13 min lugemist

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.

14 min lugemist

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.

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 parandustest.

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.

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.

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.

RAG tükkidest kaugemale: graafi-RAG, agentne RAG ja pika konteksti RAG

Klassikalisel tükipõhisel RAG-il on piirid. Graafi-RAG, agentne RAG ja pika konteksti RAG nihutavad neid piire erinevatel viisidel. Millal kumb on õige tööriist, kuidas need päriselt töötavad ja millised tootmiskompromissid loevad.

13 min lugemist

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 inferentsikulu surub kokku, kommodiseerimise risk ja konkurendid samade alusmudelitega. Kuidas ehitada tegelikult kaitstavat toodet — ja mustrid, mis viivad LLM-iduettevõteteni, mis kaovad.

13 min lugemist

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.

24 minutit

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.

30 minutit

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.

26 minutit

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.

30 minutit

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".

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.

56 minutit

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.

107 minutit

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.

3 minutit

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.

55 minutit

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.

Kuidas ehitada valdkonnaspetsiifilisi LLM-i hindamissüsteeme: Hamel Husain ja Emil Sedgh

AI Engineer. Hamel Husain ja Rechati CTO käivad läbi päris AI-toote taga oleva hindamissüsteemi: miks üldised valmis-evalid läbi kukuvad, kihiline ülesehitus assertidest, logitud jälgedest inimülevaatusega ja domeeneksperdiga joondatud LLM-kohtunikest ning kuidas töötav hindamissüsteem avab andmekureerimise ja peenhäälestuse. See on tootmise juhtumianalüüs artikli argumendile, et evalid on regressioone püüdev masinavärk, mitte edetabel.

104 minutit

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.

75 minutit

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.

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.

29 minutit

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.

9 minutit

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.

154 minutit

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.

17 minutit

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.

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.

9 minutit

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.

13 minutit

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.

39 minutit

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.

16 minutit

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.

42 minutit

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.

34 minutit

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.

41 minutit

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.

18 minutit

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.

8 minutit

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.

60 minutit

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.