Loading
Õpitase
Edasijõudnud
Edasijõudnud tehnikad — agendid, automatiseerimine, kohalik AI ja töövoo orkestreerimine.
42 tulemust
Täpsusta
Teekond
Kategooria
4 minutitIntroducing EmbeddingGemma: The Best-in-Class Open Model for On-Device Embeddings
MärkusegaMudelid võivad erineda
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.
32 minutitHow 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.
Õpid lisama AI-d lokaliseerimisse nii, et inimene säilitab vastutuse tähenduse, tooni, terminoloogia ja lõpliku kinnituse eest.
EdasijõudnudAI ettevõttes
18 minutitAWS re:Invent 2025 - Implementing Human-in-the-Loop Controls for Multi-Agent AI Systems (CNS428)
MärkusegaVaade võib erineda
AWS Events. See lühiettekanne nimetab ärilised hetked, kus inimese kontroll on vajalik: kõrge mõjuga otsused, tagasipööramatud tegevused, regulatiivsed nõuded, usalduse kasvatamise faas, ebaselged erandid ja kontrollitud taandumine. Samuti näitab see konkreetseid mehhanisme, näiteks MCP täpsustusküsimusi, Step Functionsi callback-ootamist ja kinnitussõlmi.
Näed, kuidas kinnitusväravaid saab ehitada selgete töövoo kontrollpunktidena, mitte mitteametliku käsitsi ülevaatusena pärast probleemi tekkimist.
17 minutit12-Factor Agents: töökindlate LLM-rakenduste mustrid — Dex Horthy, HumanLayer
AI Engineer. Dex Horthy selgitab, miks töökindlad agentide süsteemid on peamiselt distsiplineeritud tarkvara mõne LLM-kutse ümber: halda ise juhist, halda kontekstiakent, hoia juhtvoog deterministlik ja kasuta tööriistakutseid inimese poole pöördumiseks siis, kui töövoog vajab otsust. See sobib otseselt artikli kinnitamise, erandite ja eskalatsiooni mustritega.
Õpid disainima AI-töövooge, mis saavad peatuda, jätkata, küsida inimeselt otsust ja hoida äriseisundi mudeli oletustest eraldi.
EdasijõudnudAutomatiseerimine
3 minutitHinda AI-juhiseid Anthropic Console'is
MärkusegaVaade võib erineda
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.
Saad praktilise töövõtte teemal "Evaluatsioonid mitte-inseneridele" ja ühe kontrollitud katse oma töö jaoks.
107 minutitMiks 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.
Saad otsustusraami teemal "Evaluatsioonid mitte-inseneridele" ning oskad hinnata mõju, riske ja rakendusvalikuid.
EdasijõudnudAI ettevõttes
26 minutitAI müügiboti ehitamine LIVE-s, et müügivihjeid mu eest helistada
MärkusegaTurvatundlik
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.
Saad otsustusraami teemal "AI müügi-stäkk" ning oskad hinnata mõju, riske ja rakendusvalikuid.
30 minutitSüva-isikupärastasin 1000+ külma-e-kirja SELLE AI süsteemiga (TASUTA MALL)
MärkusegaTurvatundlik
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".
Saad praktilise töövõtte teemal "AI müügi-stäkk" ja ühe kontrollitud katse oma töö jaoks.
30 minutitPALJASTAN KÕIK Vibe Marketingi saladused (EI mingit gatekeepingut)
MärkusegaVaade võib erineda
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.
Saad otsustusraami teemal "AI turundus-stäkk" ning oskad hinnata mõju, riske ja rakendusvalikuid.
24 minutitEhitasin AI sisuagendi N8N-i ja Claude'iga (samm-sammult)
MärkusegaVaade võib erineda
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.
Saad praktilise töövõtte teemal "AI turundus-stäkk" ja ühe kontrollitud katse oma töö jaoks.
8 minutitWhartoni 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.
Saad otsustusraami teemal "Tiimi AI kasutuselevõtu mängukava disainimine" ning oskad hinnata mõju, riske ja rakendusvalikuid.
EdasijõudnudAI ettevõttes
60 minutitIga 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.
Saad otsustusraami teemal "Tiimi AI kasutuselevõtu mängukava disainimine" ning oskad hinnata mõju, riske ja rakendusvalikuid.
EdasijõudnudAI ettevõttes
9 minutitRouteLLM saavutab 90% GPT4o kvaliteedi JA on 80% odavam
MärkusegaMudelid võivad erineda
Matthew Berman. Käib läbi LMSYSi RouteLLM-i artikli ja koodi: väike klassifikaator istub tugeva/nõrga mudeli paari ees ja otsustab, kumba kutsuda, tabades umbes 95% tugeva mudeli kvaliteedist murdosaga kulust. Vaatamiste arv on alla tavalise 100k piiri, aga konkreetse "näita mulle päris mudeli-marsruutimist, mitte ainult mudelivõrdlusi" niši jaoks on see puhtaim selgitus YouTube'is ja sobib otse artikli kvaliteedi/kulu kompromissi sektsiooniga.
Saad tehnilise mustri teemal "Mitme mudeli orkestreerimine" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
19 minutitIga AI mudel seletatud
MärkusegaMudelid võivad erineda
Tina Huang. Puhas tuur praegusest mudelimaastikust, grupeeritud tasandi järgi — lipulaevad, lite-mudelid, keskklass, spetsialiseeritud — koos konkreetsete valikutega selle kohta, milles iga tasand päriselt hea on. See on artikli "tunne enne marsruutimist oma võimalusi" pool ja Huang raamib kulu-vs-võimekuse samamoodi nagu artikkel, ilma benchmark-hüpele toetumata.
Saad tehnilise mustri teemal "Mitme mudeli orkestreerimine" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
2 minutitClaude | Computer use ülesannete orkestreerimiseks
MärkusegaTurvatundlik
Anthropic. Kaheminutiline Anthropicu demo, kus Claude plaanib väikest mitme-äpi ülesannet — otsi veebist, vaata Mapsist, kukuta kalendri-kutse — desktop'i otse juhtides. Kasulik kontrast Operatori ainult-pilvebrauseri mudelile ja hea sisetundekontroll artikli mõttele, et computer-use agendid töötavad kõige paremini lühikestel, hästi piiritletud tööõhal, mitte avatud lõpuga töödel.
Saad tehnilise mustri teemal "Brauseri-agendid ja computer use" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
24 minutitSissejuhatus Operatorisse ja agentidesse
MärkusegaTurvatundlik
OpenAI. Operatori tegelik launch-demo, kus tiim broneerib restorane, tellib toidukaupu, ostab piletid sündmustele ja laseb Operatoril ümbersuunamisel toppama jääda või kontrolli tagasi anda, kui see sisselogimisele jõuab. See on selgeim pilt, mille leiad selle kohta, kuidas brauseri-agent praktikas tundub — ekraanipildi-ja-kliki silmus, kinnitused enne "olekuga" tegevusi, prompt-injectioni kaitserajad — mis on täpselt see tekstuur, millele artikkel ootusi paika seada üritab.
Saad tehnilise mustri teemal "Brauseri-agendid ja computer use" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
23 minutitEhitasin uudiskirja automatiseerimiseks uurimisagentide tiimi n8n-is (ilma koodita)
Nate Herk | AI Automation. Käib läbi järjestikuse mitme-agendi uudiskirja konveieri n8n-is — planeerija, uurijad, toimetaja, pealkirja kirjutaja — mis võtab sisendiks teema ja sihtgrupi ning saadab teisest otsast välja allikatega uudiskirja. Vaatamiste arv jääb tavalisest 100k piirist allapoole, aga selles nišis (no-code mitme-agendi uudiskirja ehitused) on see kõige puhtam, täielikum õpetus, mis YouTube'is praegu olemas, ja kaardistub otse artikli briefingu mustrile.
Saad tehnilise mustri teemal "Pidev briefing või uudiskiri AI-ga" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
EdasijõudnudAutomatiseerimine
6 minutitLM Studio õpetus: käivita suuri keelemudeleid (LLM) oma sülearvutil
MärkusegaVaade võib erineda
Kevin Stratvert. Sama töövoog mis Ollama, aga GUI-s: laadi LM Studio alla, tõmba Llama või Gemma mudel, vestle, kukuta PDF sisse ja küsi selle kohta küsimusi. Hea lugejatele, kes pigem terminalis ei elaks — kasulik ka selle jaoks, et saada tunnetus, kuidas 1B–3B mudel raskema vastu päriselt esineb.
Saad praktilise töövõtte teemal "Lokaalne AI su Macis" ja ühe kontrollitud katse oma töö jaoks.
14 minutitÕpi Ollama selgeks 15 minutiga - käivita LLM mudeleid lokaalselt TASUTA
MärkusegaVaade võib erineda
Tech With Tim. Tihke, asjalik Ollama läbikäik — paigaldus, mudeli tõmbamine, vestlus, siis lokaalse HTTP API torkimine Pythonist ja kohandatud mudeli loomine Modelfile'iga. Katab täpselt selle töövoo, mida artikkel Macis igapäevaseks kasutamiseks kirjeldab, sealhulgas kuidas mõelda mudeli suurusest vs su masina RAM-i kohta.
Saad praktilise töövõtte teemal "Lokaalne AI su Macis" ja ühe kontrollitud katse oma töö jaoks.
5 minutit"Vibe coding'u" mõttevirus seletatud…
MärkusegaVaade võib erineda
Fireship. Fireshipi kolm reeglit — vali igav populaarne stäkk, õpi Giti hästi, kohtle ennast tootejuhina — on samad kaitserajad, mida artikkel üritab paigaldada. Viis minutit, mis kuluvad hästi enne, kui lubad AI-l su repos järelevalveta kirjutada.
Saad tehnilise mustri teemal "AI-ga kodeerimine arendajaks olemata" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
66 minutitCursor Vibe Coding õpetus - TÄIESTI algajatele (kogemust pole vaja)
MärkusegaVaade võib erineda
Tech With Tim. Tim on selle valdkonna ühtlasemaid koolitajaid ja see on täielikuim "ava Cursor, ehita midagi, saada välja" läbikäik mitte-arendaja publikule — seadistus, promptimine, silumine, põhi-Git ja isegi puudutus MCP-dest. Vaata see korra ära ja sa tead, mida artikkel "ehita väike sisemine tööriist" all mõtleb.
Saad tehnilise mustri teemal "AI-ga kodeerimine arendajaks olemata" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
20 minutitModel Context Protocol (MCP)
Anthropic. Protokolli disainerid — Theo Chu, David Soria Parra ja Alex Albert — käivad läbi, miks MCP olemas on, komponendid (server, klient, transport), vastuvõtt alates novembri 2024 väljalaskest ning millised serverid nad ise iga päev kasutavad. Kasulik kanoonilise allikana pärast Nate Herki ülevaadet.
Saad tehnilise mustri teemal "MCP mitte-inseneridele" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
EdasijõudnudKoodita AI-tööriistad
16 minutitKuidas MCP-d agente targemaks teevad (mitte-tehnikutele)
MärkusegaVaade võib erineda
Nate Herk | AI Automation. 16-minutiline žargoonita selgitus sellele, mis MCP server on, kuidas kliendid nagu Claude ja n8n neid kasutavad ja mida sa pärast selle olemasolu päriselt teisiti teed. Sobitub peaaegu täpselt artikli "ühenda Claude või Cursor oma tööriistadega" raamistusega.
Saad praktilise töövõtte teemal "MCP mitte-inseneridele" ja ühe kontrollitud katse oma töö jaoks.
69 minutit5 taset teksti tükeldamiseks leidmise jaoks
Greg Kamradt. Artikkel kulutab chunkingule palju sõnu; see on pikim, kannatlikuim selgitus sellele, mida iga chunkingu strateegia päriselt teeb — märgi-rekursiivsest dokumendi-teadliku ning semantilise ja agentse tükeldamiseni. Paari see kokku Gregi tasuta ChunkVizi tööriistaga, et enne häälestamise alustamist intuitsiooni üles ehitada.
Saad tehnilise mustri teemal "Chunking, reranking ja hübriidotsing" ning oskad hinnata riske, piire ja järgmist sammu.
EdasijõudnudKoodita AI-tööriistad