Аналитика Telegram-канала
Подписчики
388
Публикаций
257

Динамика подписчиков

7 дней 30 дней 6 месяцев Больше
26 окт29 окт1 ноя
Показаны последние 7 дней Больше истории →

Охваты публикаций

02.1002.1003.1003.1004.1005.10
22
Средний охват
25
Лучший результат
Показаны 6 публикаций — последние в канале Больше статистики →

Упоминания

11
Упоминаний
5
Из них репостов
7
Каналов
КриптоДед 30 июн · охват 1 362
Все упоминания

Последние посты

3 из 257 2 из 257
Фото
Кажется, я тоже заболел болезнью ограниченности токенов 😷 Расширил тариф в Cursor до $60. Раньше казалось, что это «просто безграничное количество токенов». Реальность: Cursor Models использованы на 92%, Other Models на все 100%. Теперь сижу и жду обновления лимитов 7 октября. А хочется нагрузить автономные системы еще большей работой 🤖 Поэтому всё актуальнее становится идея поднять локальную LLM. Свои мощности, никаких лимитов, агенты работают сколько нужно. Остался один маленький вопрос: где взять достаточно мощное железо? 🤔 Кто-нибудь уже поднимал адекватные локальные LLM?
ещё
25 0 5 окт, 14:32
Фото
Вот что происходит, когда подключаешь автономную ИИ-систему 🤖 За последнюю неделю коммитов в GitHub больше, чем за весь год. Видите тёмно-зелёный столбик справа? Это не я внезапно стал работать по 20 часов в сутки 😅 Кстати, пару слов о том, почему GitHub здесь так важен. GitHub — это центральное хранилище, где живёт информация агентов и всех систем. Благодаря ему разные ИИ-агенты получают общую память: они туда обращаются, сохраняют результаты своей работы и обмениваются скиллами между собой. По сути, это не просто место для кода, а общий «мозг» для всей команды агентов 🧠
ещё
19 2 1 4 окт, 15:28
Фото
Моё мнение Это немного запоздалое обновление, похожее на то, что уже сделали в Cursor с Grok Bots. Общий тренд понятен: упростить интерфейс и дать пользователю запускать мультиагентные системы в одном окне. Я сам уже 4 дня пользуюсь такой системой на проекте конструктора, и я пипец как доволен. Она реально работает мультиагентно: сама создаёт агентов, раздаёт им задачи, и они их выполняют. Это круто. Но я чётко понимаю, что это всё же усреднение. Такие системы создают усреднённых агентов, которые подходят «всем понемногу». Если же агентами управляете вы, то можете точечно обучить их под свои процессы, разбирать их ошибки и шаг за шагом повышать эффективность. Поэтому, если нужны действительно отточенные агенты, их стоит прописывать более подконтрольно. Да, пусть с помощью того же ИИ, но важно понимать, что происходит под капотом. Именно это даёт лучший результат. Чуть позже напишу отдельный пост о том, как я вижу построение автономных систем. Stay tuned 👀
ещё
22 0 3 3 окт, 18:14
Больше постов

Продолжить анализ этого канала

  • История роста подписчиков
  • Просмотры и охваты публикаций
  • Кто упоминает канал и кого упоминает он
  • Похожие каналы и подбор для рекламы
Открыть аналитику
Демо до 14 дней