@cartainc створив системний запит для свого агента, використовуючи Lucidchart для побудови повного робочого процесу експерта в домені. Потім внутрішній генератор підказок перетворив це в JSON, який був переданий в агент програмно. «Команди, які найкраще розуміють цю сферу, беруть безпосередній внесок у швидке та контекстне дизайн, покращуючи швидкість та актуальність без необхідності тренувати моделі чи вивчати машинне навчання», — каже @JayantTikmani. Ось їхні золоті стандартні методи спонукання, які значною мірою покладаються на навчання в контексті. Повну історію про те, як Carta створила агента, який заощадив внутрішнім командам 3 500+ годин на місяць, переходьте за посиланням у коментарях.

У нашому другому есе про прикладний інтелект ми розбираємо, як @cartainc створили внутрішнього агента, який економить своїй команді 3,500+ годин на місяць. CPO @artshali та директор з машинного навчання @JayantTikmani діляться точними деталями перетворення 11-хвилинного завдання на завдання, яке можна виконати за лічені секунди: - Зосередження уваги на робочих процесах, де людське судження було важливим, але неефективним - Побудова схеми робочого процесу в Lucidchart і перетворення його в JSON для виконання функції системного підказки агента - Відокремлення поведінки моделі від UX та інтеграція робочого процесу для швидкої ітерації - І багато іншого Читайте повну історію у відповідях нижче:

«Найбільш швидкозростаючі групи, які використовують Cursor, не є інженерними. Це підтримка та дохід», — каже @fnthawar, віце-президент і керівник інженерного відділу Shopify. Ось що вони створили, коли Shopify надав доступ до дорогих моделей усім (а не лише технічним командам): - Інженер з продажу відмовився від GSuite Drive, Slack, Salesforce та інших інструментів, тому що створив особисту домашню сторінку «Що я повинен зробити сьогодні?» в Cursor. - Торговий представник використовував Cursor для створення інструменту, який автоматично генерує детальні порівняння продуктивності сайту, що допомагає їм переосмислити те, як вони продають. - Команда Revenue Tooling створила агента із запитом пропозицій, який відповідає на кілька запитів на пропозицію одночасно та вивчає, які відповіді працюють найкраще. Наша нова публікація «Applied Intelligence» має на меті зосередитися на тому, як будівельники використовують штучний інтелект у своїх компаніях та який вплив вони створюють. У нашому першому есе ми поговорили з Таваром, щоб дізнатися про неочевидні ідеї, тактики та робочі процеси, які Shopify використовував, щоб втілити в життя амбітну записку співзасновника та генерального директора Тобі Лютке. Перейдіть за посиланням нижче, щоб дізнатися більше.

Стартапи AI Agent запускаються щодня. Але нинішні постачальники хмарних послуг (AWS, Azure тощо), на основі яких будують стартапи, були призначені для людей, а не для мільярдів автономних агентів. Ось чому я надзвичайно пишаюся тим, що співпрацюю з @blaxelAI, «AWS для компаній зі штучним інтелектом».

Ми просто зламали редагування документа без креслярських рамок. Ми раді запустити Edit – нову кінцеву точку, яка автоматично заповнює будь-який документ. Редагування революціонізує автоматизацію документів, автоматично знаходячи всі пусті поля, таблиці та прапорці у формах, а потім розумно заповнюючи їх своїми даними. Щоб спробувати, зареєструйтесь у списку очікування за посиланням або подивіться на нього в дії нижче 🧵

Shopify свідомо розійшовся з пам'яткою @tobi в одному місці. У пам'ятці: «Перш ніж вимагати збільшення чисельності персоналу та ресурсів, команди повинні продемонструвати, чому вони не можуть зробити те, що хочуть, за допомогою штучного інтелекту». Диверсія: «Покажіть, що ви можете використовувати штучний інтелект більше, і тоді ви отримаєте більше ресурсів». Компанія наймає 1 000 стажерів-інженерів, яких вони називають «кентаврами штучного інтелекту»: AI native + пропонує найкреативніші способи використання новітніх інструментів. Ці стажери мають «мислення початківця», яке, на думку Shopify, допомагає вам знайти свій шлях у проблемах. Дізнайтеся більше про неочевидні ідеї, тактику та робочі процеси Shopify щодо штучного інтелекту в історії, посилання на яку наведено у відповідях.

Мені подобається дивитися на реальні програми на противагу швидкому демопрограмному забезпеченню. Значною частиною цього є те, що легко створювати код з нуля. Підключитися до існуючої кодової бази, частинам якої може бути 10 років, набагато складніше. (Або, у випадку багатьох урядових або корпоративних систем, COBOL.)

Майбутнє вже тут. І він працює на виробництві. Applied Intelligence — нова публікація від @firstround про те, як за допомогою штучного інтелекту будуються реальні команди. По-перше: Shopify. Коли @tobi зробили використання штучного інтелекту очікуваним, команда перебудувала те, як вони працюють. Вони діляться робочими процесами, внутрішніми демонстраційними відео та тактичними порадами щодо того, чого вони навчилися на даний момент. Далі: Carta, Atlassian та багато інших, кожна з яких показує, як штучний інтелект насправді використовується та створюється.

Ми щойно запустили дещо нове на @firstround - Applied Intelligence, нову публікацію, в якій розповідається про те, як компанії насправді використовують штучний інтелект у виробництві прямо зараз. Не теорія. Не демопрограмне забезпечення. Реальні робочі процеси з реальними результатами. Наш перший твір з @Shopify і це 🔥👇

Після того, як @tobi опублікував свою тепер відому записку про штучний інтелект, ви, напевно, бачили, як подібні пости від інших засновників і генеральних директорів заполонили цю платформу. Але більшість компаній все ще перебувають на етапі «записок і демонстрацій» — амбітні плани та мандати, дорожні карти «AI-first» на бортових палубах, яскраві функції та демопрограмне забезпечення. Проте масштабовані впровадження та реальні результати залишаються туманними. Тому сьогодні ми запускаємо абсолютно нову публікацію, щоб заповнити цю прогалину: Applied Intelligence. Він має на меті розповісти, як будівельники використовують штучний інтелект у своїх компаніях і який значний вплив вони бачать. Наше перше есе не з ким іншим, як з Shopify, є продовженням пам'ятки Тобі Лютке. Ми дізнаємося від віце-президента та керівника інженерного відділу @fnthawar про неочевидні ідеї, тактики та робочі процеси, які Shopify використовував, щоб втілити в життя амбітну пам'ятку. Прочитайте твір нижче.