Šis puslapis nėra tiesioginis — žinutės atnaujinamos pagal tvarkaraštį. Paskutinį kartą atnaujinta . Kito atnaujinimo laukiama apie . Laikas rodomas Vilniaus laiku (EET).
Šis įrašas paskelbtas kanale - čia jo nekartojame. Žiūrėti kanale →
AI aprašymas Iliustracinis skelbimas apie 17 dirbtinio intelekto projektų, kuriuose dalyvauja komanda, vaizduojamas raketų starto ir technologijų simbolių fone.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Šį ryt perskaičiau seną citatą su įdomia mintimi.. Po to paprašiau Gemini išversti ir paieškoti pritaikymo būdų :
Teksto vertimas
1781 m. gegužę I. Kantas išleido „Grynojo proto kritiką“. 824 puslapyje jis paaiškino lažybų vertę:
> „Įprastas bandomasis akmuo, parodantis, ar tai, ką žmogus teigia, yra tik jo įtikinėjimas – ar bent jau subjektyvus tikrumas, t. y. tvirtas tikėjimas – yra lažybos. Dažnai pasitaiko, kad žmogus dėsto savo požiūrį su tokiu teigiamu ir bekompromisiu užtikrintumu, jog atrodo visiškai atmetęs bet kokią galimybės klysti mintį. Lažybos jį sutrikdo. Kartais paaiškėja, kad jo įsitikinimas gali būti įvertintas vienu dukatu, bet ne dešimčia. Nes jis labai noriai rizikuoja vienu dukatu, tačiau kai kalba pasisuka apie dešimt, jis suvokia tai, ko anksčiau nesuprato – kad visai gali būti, jog jis klysta.“
>
Kaip tai pritaikoma „mpro-ecommerce“ platformoje
Kanto išskirtas principas atskiria deklaratyvų užtikrintumą nuo realios rizikos vertinimo. E-komercijoje šis konceptas tiesiogiai koreliuoja su sprendimų priėmimu, biudžeto alokacija ir duomenų analitika. Žemiau pateikiami konkretūs šio modelio taikymo faktai ir rezultatai versle:
1. Vartotojų elgsenos duomenys vs. Apklausos
* Istorinis/Analitinis faktas: Rinkos tyrimų duomenimis, egzistuoja atotrūkis tarp to, ką vartotojai sako padarysiantys, ir to, ką jie realiai daro (angl. Say-Do Gap). Apklausose klientas neprisiima jokios rizikos (0 dukatų).
* Rezultatas: E-komercijos projektams, tokiems kaip „mpro-ecommerce“, netikslinga remtis vien klientų apklausomis („Ar pirktumėte šį produktą?“). Hipotezės testuojamos taikant išankstinius pardavimus (pre-orders) arba MVP (Minimalaus gyvybingo produkto) testus. Kliento pateikti mokėjimo duomenys yra vienintelės realios „lažybos“, patvirtinančios produkto paklausą.
2. Vidinė biudžeto alokacija ir KPI (Komandos sprendimų auditas)
* Modelis: Rinkodaros arba plėtros komandos narys garantuoja, kad nauja funkcija arba reklamos kampanija sugeneruos, pavyzdžiui, 25 % didesnę konversiją.
* Pritaikymas (10 dukatų testas): Reikalaujama „Skin in the game“ (rizikos prisiėmimo). Projekto iniciatoriui pasiūloma susieti dalį savo ketvirčio premijos ar padalinio biudžeto su šiuo rodikliu.
* Rezultatas: Susidūrus su realia rizika, atmetami silpnai argumentuoti projektai. Ištekliai skiriami tik toms iniciatyvoms, kurių ROI (investicijų grąžos) tikimybė yra pagrįsta skaičiavimais, o ne subjektyviu optimizmu.
3. A/B testavimas kaip tikimybių valdymas
* Mechanika: Bet koks UX/UI pakeitimas yra hipotezė (nuomonė). Įdiegti sprendimą visam srautui yra rizika visu biudžetu („10 dukatų“).
* Pritaikymas: Atliekamas A/B testas nukreipiant tik 5–10 % vartotojų srauto į naują versiją („1 dukato“ rizika).
* Rezultatas: Remiantis statistiniu reikšmingumu (p-value), sprendimas priimamas tik tada, kai hipotezė įrodoma matematiškai, o ne remiantis dizainerio ar vadovo nuomone.
4. Kaina ir subjektyvi vertė
Kanto modelis atspindi ir kainodaros elastingumą. Pirkėjas gali būti įsitikinęs prekės verte, kai ji kainuoja 10 EUR, tačiau konversijos rodikliai radikaliai krinta kainai pakilus iki 15 EUR (riba, kur subjektyvus įsitikinimas nebeatlaiko finansinio išbandymo). E-komercijoje tai valdoma nuolat analizuojant kainos elastingumo koeficientą ir atliekant dinaminį kainodaros testavimą.
Sugadintas failas.
Man tai pravers vertinant A/B testų rezultatus, papildomas sluoksnis ir koncepcija
How One of Korea's Leading Digital Agencies, AdQUA, Cut AI Production Costs by 97% with Higgsfield
AdQUA Interactive and Boosterz cut AI production costs to 1/50 and production time to 1/10 using Higgsfield, from character-consistent video to full brand launches.
OpenAI's GPT-6 Astra WILL BE AGI! Greatest AI Model Ever!
Build, deploy, and run always-on AI agents with the Abacus AI SuperComputer: https://supercomputer.abacus.ai/🚨 Everything you’re about to see, I benchmarked...
labas vakaras,gal kam teko savo svetaines apkrovas testuot,planuojama per dienas 10-20k user,gal zinot iranki kuris padetu user uzejimus(register,puslapiavimas) svetaineje pratestuot?
Varom drauge rugpjūčio 19-23 dienomis į tylos retrito stovyklą Švėkšnon? Super aplinka, skanus maistas ir su atsakymais ką daryt ir ko nedaryt.
Kas met važiuoju pas Lalitą, šiemet ne išimtis.
Ypač po AI intensyvo, beveik po 8 mėnesių maratono, neretai paromis, reik galvai 0 technologijų ir rytietiškos ezoterikos, kad nebulūst su dabartiniu tempu ir fantazijomis, kurių aistringai siekiu.
Turi rūpestėlių, esi arti perdegimo ribos, įprastos "atostogos" nebepadeda, o norisi laimingo gyvenimo ar bent kad džiugintų tai ką turi?Išsamiau apie stovyk...
Matomiausias, kai parašo, oj padariau arba mano vienas iš spawned sesijos agentų padarė, ko neturėjo ir būtų palikęs, bet tai prieštarauja pvz Satya vertybei.
Tada suka naują ciklą ir pataiso ir nežinau ar kaskart, pasipildo hooks, instrukcijų sąrašus, kad panašiose situacijose nebepasikartotų.
Tai aš vaidinu autonominio harness'o kūrimu, nepriklausomai koks modelis sukasi po kapotu.
jo, kai svarbu tai reikia ir reiks dideliu modelių dar ilgai, mažiausiam "naudingam" modeliui vistiek reikia ~160gb vram, bet šie mini modeliai tiek baisiai pigus iš tiekejų, kad jei duoda 100x tokenų 0.1x efektyvumų, gali tiesiog sukt 10x daugiau agentų 😁
bandau nauja dsv4-flash, retro usenet serverio kodą varo puikiai ir jaučias antras treniravimas nuo preview jiem labai atsimokėjo, nesulaukiu kaip dsv4-pro iš preview atrodys :D
AI aprašymas Tekste nurodoma, kad klausimas buvo atsakytas pateikiant 20 iš 20 grąžintų įrodymų, ir paaiškinama, kad sistemos eilutės savybė yra svarbesnė už jos apribojimus.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Su ultracode laukia gentai, o nėra "nužudomi", kaip su kitais effort'ais, kaip supratau.
dar šiek tiek patobulinau prompt'ą :)
always proactively fix remaining and debug found gaps, hunt and proactively heal the root causes,
and implement discovered improvements, ideas and opportunities to increase performance, efficiency
and help ceo reach his vision and goals, help to his businesses to prosper, solutions which work
10/10; continue fixing all roadblocks. Validate not to repeat mistakes, to fix hooks errors and
implement recommendations. Run as orchestrator new swpawned sessions accordingly.
AI aprašymas Tekste pateikiamas pataisymas, kuriame paaiškinama, kad 20 riba nėra sistemos politika, o tik konkretaus tiekėjo apribojimas, ir nurodoma, kad tai bus ištaisinta.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Oho! Pasirodo yra sub-agentų limitai Claude code :) Tikiuos tai tik mano harness'o spraga, o ne sesijoje galimų atengų limitavimas
AI aprašymas Ekrano nuotraukoje matomas programos terminalo logas, kuriame saugos peržiūros sesijos metu įvyko klaida, nes pasiektas lygiagrečiai veikiančių subagentų skaičiaus limitas.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
BTD11: gopass - An Awesome Password Manager for Teams
Title: gopass - An Awesome Password Manager for TeamsSpeakers: Dominik Schulz, Head of Infrastructure, JustWatch, and Dr. Martin Höfling, TNGDevOps teams sha...