Обговорення на тему «мінцифри»

RSS
← Сtrl 123 Ctrl →

Коментарі

добре, що хоч допетрили, що не обов’язково в туфлях чи костюмах ходити як було 40 років потому на лондонщіні футболки депрікейтед в офіс ))) треба рубашечку...я просто уху їв від цієї дичини. реально сука додікі.
Як не крути але найкращий час для засинання то 9 вечора, навіть для дорослих. Уві але є біологічні цикли на добу і їм поїхуй чи бубочка сова. Це перевірено також і мною і дружиною в останні роки стресу.
та не будуть вони витрачати, бо якщо не ковід чи війна, то придумають причину, чому не витрачати, а почекати. так само як і ти завжди придумаєш причину навіщо витрачати чи кудись їхати (чи шо там в тебе).
Це шо за можливу війну в Європі Хто на кого нападе?
Причини зміни місця роботи звісно різні бувають, але я теж в свою чергу задавала на співбесіді питання — чому позиція відкрита, чому пішов попередній співробітник.
Колись подавалась туди, але не отримала запрошення на співбесіду, значить — це до кращого..
Тут хоча б одразу спитали, тому можна і для себе висновок зробити, гірше, коли це виявляється уже після працевлаштування
Але якось виживає.
Ну насправді «чому обрали компанію» досить ок питання для мене, звісно усі шукають в першу чергу роботу, щоб за щось жити.. Але в будь-якому разі, важливо і що це за компанія, чим вона займається, які цінності
Зібрали агентський pipeline для медіа-клієнта: авторозпізнавання теми і тональності контенту, автопублікація в кілька каналів з адаптацією під кожен формат, моніторинг engagement і коригування часу публікацій на наступному тижні.
Тестували Llama Guard як перший шар перед RAG-запитом — він значно легший за full-size модель у ролі судді і для класифікації шкідливих намірів точніший.
Тестували Llama Guard як перший шар перед RAG-запитом — він значно легший за full-size модель у ролі судді і для класифікації шкідливих намірів точніший.
Тестували Llama Guard як перший шар перед RAG-запитом — він значно легший за full-size модель у ролі судді і для класифікації шкідливих намірів точніший.
У нас є клієнти де LLM-інтеграція коштувала $600-800 на місяць на старті — і ми це зрізали до $80-120 без зміни провайдера, просто змінивши архітектуру: семантичний кеш для повторних запитів, роутинг простих класифікацій на Haiku/Flash замість Sonnet/GPT-4,...