Дорогие друзья, приятных вам выходных! Сегодня я договорился с хорошим другом пойти на кемпинг, разделили обязанности очень четко: я отвечаю за подготовку еды, а он занимается снаряжением.

Перед выездом он специально напомнил мне взять несколько ведер с лапшой быстрого приготовления, чтобы можно было быстро поесть, если проголодаемся. Но только приехав на место, я понял, что его маленький чайник — это просто миниатюра: за сорок минут закипела вода, и мы оба не могли сдержать смех.

Но сегодня, помимо забавных моментов на кемпинге, я хочу продолжить тему, которую мы обсуждали ранее — образовательные приложения и инструменты для повседневных чатов. Сегодня расскажу о более профессиональной области — исследованиях в области криптовалют, где требования к AI гораздо выше, чем в наших обычных задачах.

Возьмем, к примеру, Delphi Digital. Они специализируются на криптовалютных исследованиях для институциональных клиентов и создали AI-ассистента под названием Delphi Oracle.

Обслуживают только корпоративных клиентов, поэтому ответы должны быть максимально профессиональными и точными, ни в коем случае не допускать ошибок. Но с другой стороны, объем запросов у них довольно большой. Если бы все вопросы обрабатывались самыми передовыми моделями, стоимость была бы слишком высокой. Совмещение этих двух требований — действительно сложная задача.

Но решение, которое они нашли в сотрудничестве с @miranetwork, мне кажется очень удачным — оно полностью решает эту проблему.

Во-первых, «умная маршрутизация»: если вопрос простой, например, о цене криптовалюты, они напрямую подключают рыночные данные, не задействуя тяжелые модели. Только при необходимости глубокого анализа запускается полноценный AI-процесс, что обеспечивает быструю реакцию и экономию средств.

Во-вторых, «умное кэширование»: часто задаваемые вопросы заранее обрабатываются высококлассной моделью и ответы сохраняются. Когда кто-то спрашивает, система просто извлекает их. Менее популярные вопросы обрабатываются более экономичной моделью, а система сама регулирует это в зависимости от популярности запросов.

Самое умное решение — их «слепое тестирование моделей». Они создали базу вопросов по криптовалютам, разные модели отвечают на них, а эксперты, не зная, какая модель отвечает, выставляют оценки. В итоге выяснилось, что некоторые небольшие модели по определенным вопросам показывают результаты, сравнимые с дорогими крупными моделями.

Далее, по механизму выбора «самой выгодной модели»: для каждого вопроса выбирается та модель, которая обеспечивает нужное качество по минимальной цене. В результате расходы снизились на 90%, а качество осталось на высоком уровне.

Это научило меня тому, что в профессиональной сфере AI не обязательно должен быть дорогим — главное, найти правильный подход.

Mira не просто предоставляет интерфейс модели и уходит, а действительно подстраивается под конкретные требования Delphi, создавая целый комплекс решений — от маршрутизации и кэширования до выбора модели, шаг за шагом оптимизируя процесс.

В целом, будь то создание образовательных приложений, инструментов для повседневных чатов или профессиональных исследовательских помощников, разработчики в первую очередь смотрят на один критерий:
может ли инструмент решить реальную проблему — сэкономить время, снизить издержки или обеспечить качество.

Mira как раз умеет делать все эти вещи, и она готова вместе с командой разрабатывать индивидуальные решения, не прибегая к универсальным шаблонам. Неудивительно, что так много разработчиков выбирают именно ее — она действительно очень надежна.

И напоследок, напоминание: @BeldexCoin этот месяц, 31-го числа, заканчивается, так что поспешите!