351 инженер и 68 городов уже с нами! Upd: 382 инженера и 69 городов __Это новости про соревнование по построению агентов в апреле. В духе ERC3, но на базе новой платформы. __ Как уже говорил, на платформе уже зарегистрировался 351 инженер из 68 городов. Австралия и Африка пока отстают. Регистрируемся тут - https://bitgn.com/ 6 хабов уже прошли валидацию. Если в вашем городе есть хаб, то вы это увидите в профиле. Если нет - то можете подать заявку на организацию onsite сами (нужно только место для проведения). В этот раз SDK будет не только на Python, но и на остальных языках (API для агентов делается на базе Connect/Buf). Первый прогон системы с минимальной VM я уже сделал - пока вроде бы работает. В марте планирую дать доступ к отладочной площадке для знакомства, чтобы начать готовиться пораньше Ваш, @llm_under_hood 🤗
351 инженер и 68 городов уже с нами! Upd: 382 инженера и 69 городов Это…
Из этого канала
- #762"У меня есть определённый вкус по поводу того, как должны строиться системы -…
"У меня есть определённый вкус по поводу того, как должны строиться системы - как они должны работать, масштабироваться и взаимодействовать с людьми, которые…
- #763Небольшой инсайт про разработку - две фишки Недавно я, наконец, дорос до…
Небольшой инсайт про разработку - две фишки Недавно я, наконец, дорос до структурирования документации проектов так, как это делает OpenAI в Engineering…
- #764"Насколько ускоряется динамика разработки продуктов с LLM под капотом Я с…
"Насколько ускоряется динамика разработки продуктов с LLM под капотом Я с прошлой недели несколько дней вымучивал дизайн MCP сервера, который бы дал разным…
- #760Написал лонгрид в блог про прошедший месяц и про смену режима жизни В феврале я…
Написал лонгрид в блог про прошедший месяц и про смену режима жизни В феврале я вышел из “безопасной” корпоративной траектории и поставил себе эксперимент, где…
- #759Кейс про новое и хорошо забытое старое Вот еще один кейс внедрения LLM-ок в…
Кейс про новое и хорошо забытое старое Вот еще один кейс внедрения LLM-ок в бизнесе с низким риском и высокой отдачей из категории Data Extraction.