Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в маркетинговой акции Yealink «Бонус на связи!». Период действия акции: 01 декабря 2025 г. – 31 декабря 2025 г. – За закупку IP-телефонов и гарнитур Yealink вам будут начисляться бонусы. – Для каждой модели предусмотрен ...
Уважаемые партнеры! Treolan предлагает вам принять участие в программе по продукции Netac. Совершая покупку продукции Netac в Treolan, вы можете получить подарочные сертификаты федеральных сетей на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Предновогодняя распродажа Datalogic стартовала! Специальное предложение до конца 2025 года — на ручные и стационарные сканеры Datalogic действуют эксклюзивные цены! Прямо сейчас к оперативной отгрузке со склада PROWAY доступны: Ручной беспроводной сканер Datalogic QuickScan QBT2500-BK-BTK1 Данная ...
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей корпусов CBR до 8 декабря: CBR V201 — 260 x 165 x 353 мм, 2×HDD + 2×SSD, видеокарта до 250 мм, 2×USB 2.0; CBR V203 — 260 x 165 x 353 мм, 2×HDD + 2×SSD, видеокарта до 250 мм, USB 2.0, USB 3.0; CBR V205 — 260 x 165 x ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме по продукции НИИ «Масштаб». Покупая хотя бы одну лицензию виртуализации, а также любые другие решения НИИ Масштаб в Treolan, вы получаете подарочный сертификат на ваш выбор. Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Работа агентов искусственного интеллекта на неверных данных может подорвать доверие к любому результату, основанному на данных, пишет на портале The New Stack Сара Леви, соучредитель и генеральный директор платформы управления данными Euno. Хорошая новость заключается в том, что развернуть агентов ИИ и подключить их к вашим данным стало проще, чем когда-либо. Но само по себе это не сделает агентов ИИ эффективными для принятия решений на основе данных. Такие модели, как DeepSeek или любая другая большая языковая модель (LLM), не могут генерировать значимые выводы, если данные, лежащие в их основе, противоречивы. Это классическая проблема «мусор на входе, мусор на выходе». Организации часто имеют несколько версий одной и той же метрики, каждая из которых рассчитывается по-разному. Возьмем, к примеру, «маржу прибыли» — финансы, продажи и операционный отдел могут определять ее по-разному. При такой несогласованности у ИИ нет шансов дать правильный ответ, потому что в действительности организация еще не пришла к согласию по поводу правильного ответа. Многие думают, что для получения информации на основе ИИ достаточно очистить данные и устранить ошибки. Однако даже безупречные данные могут привести к противоречивым ответам без согласованных определений. Сценарий реального мира Допустим, агента ИИ попросили найти клиентов компании из группы риска — тех, кто с наибольшей вероятностью откажется от сотрудничества. Он ищет в CRM и видит поле с пометкой «в зоне риска», прикрепленное ... читать далее.
