Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 165 in /var/www/tg-me/post.php on line 75
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6601 -
Telegram Group & Telegram Channel
📝 Немного инсайтов из третьего модуля курса

Сейчас большинство представлений об ИИ ограничиваются одним агентом — моделькой, которая что-то предсказывает, генерирует или классифицирует.

Но реальный прорыв начинается, когда этих агентов становится несколько.
Когда они начинают взаимодействовать друг с другом.
Когда появляется координация, распределение ролей, память, планирование — всё это и есть мультиагентные системы (MAS).

➡️ Пока кто-то думает, что это звучит как научная фантастика, индустрия уже переходит к новым уровням сложности:
— Microsoft делает язык DroidSpeak для общения между LLM
— Open Source-фреймворки вроде LangChain, AutoGen, CrewAI, LangGraph — бурно развиваются
— компании, включая МТС, уже применяют MAS в боевых задачах

🎓 На курсе мы подходим к этому практично:
🔵 разбираем, как устроены MAS
🔵 пишем агентов с нуля
🔵 учимся выстраивать взаимодействие: конкуренцию, кооперацию, планирование

Именно на третьем уроке вы впервые собираете не просто «умного бота», а живую систему из агентов, которая работает вместе — как команда.

Причём по-настоящему: врач, SQL-аналитик, travel-планировщик, Python-генератор, поисковик.

🙂 Если хочется не просто использовать ИИ, а проектировать системы, которые думают, планируют и сотрудничают тогда забирайте курс по ИИ-агентам
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6601
Create:
Last Update:

📝 Немного инсайтов из третьего модуля курса

Сейчас большинство представлений об ИИ ограничиваются одним агентом — моделькой, которая что-то предсказывает, генерирует или классифицирует.

Но реальный прорыв начинается, когда этих агентов становится несколько.
Когда они начинают взаимодействовать друг с другом.
Когда появляется координация, распределение ролей, память, планирование — всё это и есть мультиагентные системы (MAS).

➡️ Пока кто-то думает, что это звучит как научная фантастика, индустрия уже переходит к новым уровням сложности:
— Microsoft делает язык DroidSpeak для общения между LLM
— Open Source-фреймворки вроде LangChain, AutoGen, CrewAI, LangGraph — бурно развиваются
— компании, включая МТС, уже применяют MAS в боевых задачах

🎓 На курсе мы подходим к этому практично:
🔵 разбираем, как устроены MAS
🔵 пишем агентов с нуля
🔵 учимся выстраивать взаимодействие: конкуренцию, кооперацию, планирование

Именно на третьем уроке вы впервые собираете не просто «умного бота», а живую систему из агентов, которая работает вместе — как команда.

Причём по-настоящему: врач, SQL-аналитик, travel-планировщик, Python-генератор, поисковик.

🙂 Если хочется не просто использовать ИИ, а проектировать системы, которые думают, планируют и сотрудничают тогда забирайте курс по ИИ-агентам

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6601

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.

Dump Scam in Leaked Telegram Chat

A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA