Bot handlowy. Uczenie maszynowe

programisty do tworzenia botów AI - system wieloagentowy i automatyzacji w aplikacji AI. Co jest potrzebne: znajomość n8n; doświadczenie w integracji OpenAI i innych modeli AI przez API; praca z webhookami, REST API i Supabase; umiejętność tworzenia niezawodnych workflow AI i automatyzacji. Tworzenie systemów wieloagentowych od podstaw lub z frameworkiem Agenci AI, MCP, RAG

Liczenie gotowych produktów i ludziProdukty niezgodne. Na przykładzie wysoko wydajnej linii, zapewnić dokładne liczenie przepustowości, udziału siły roboczej, wykrywania niezgodności oraz kontekstu zatrzymań/przeprogramowań, dostarczając gotowe informacje analityczne.

Dzień dobry, co jest potrzebne: 1. Przeprowadzić analizę procesów (osobistych kierownika) oraz biznesu. 2. Zastanowić się, gdzie (w jakich procesach) można wdrożyć asystentów AI. Gdzie będzie to uzasadnione i efektywne. 3. Przygotować rozwój. Zajmujemy się publikacjami artykułów naukowych.

Cześć wszystkim! Szukamy testera dla portfela internetowego z AI. Projekt jest na początku, trzeba sprawdzić podstawy: rejestrację, transfery tokenów, swap, wypłatę. Ważne jest doświadczenie w zakupie i wypłacie kryptowalut wcześniej, aby po prostu rozumieć, jak pracować. Kto może zacząć teraz?

Poszukujemy inżyniera 3D GenAI / dewelopera AI 3D Pipeline Potrzebujemy stworzyć rozwiązanie, które będzie w stanie jakościowo generować modele 3D z jednego lub kilku obrazów. Ważne, aby to nie była tylko gotowa demka, ale zrozumiały i powtarzalny proces: od wejściowego obrazu do pełnoprawnego zasobu 3D z siatką, geometrią, teksturami i możliwością dalszego wykorzystania. Co należy zrobić: * przetestować nowoczesne modele image-to-3D i podejścia; * określić, która opcja najlepiej pasuje do naszego zadania; * rozumieć Trellis, Hunyuan3D lub podobne rozwiązania; * w razie potrzeby wykorzystać Gaussian Splatting w 3D-pipeline; * skonfigurować konwersję Gaussian Splat / splat-reprezentacji na 3D mesh; * uzyskać użyteczną geometrię; * wygenerować tekstury wysokiej jakości; * doprowadzić wynik do stanu użytecznego zasobu 3D; * dobrać optymalną równowagę między jakością, szybkością generacji a złożonością pipeline; * zbudować zrozumiały proces, który można powtarzać dla różnych obrazów; * wykonać fine-tuning, LoRA lub inne adaptacje modeli pod konkretny typ obiektów; * umieć pracować z ComfyUI: rozumieć grafy, korzystać z API ComfyUI i w razie potrzeby pisać niestandardowe węzły. W odpowiedzi koniecznie pokażcie kilka przykładów w formacie: wejściowy obraz i uzyskany z niego model 3D. Format nie ma znaczenia: render, wideo, 3D-viewer, GLB, OBJ, FBX lub plik Blender. Przede wszystkim interesują nas realistyczne obiekty: meble, biżuteria, przedmioty wnętrzarskie, dekoracje, akcesoria i inne fizyczne towary. Przykłady z anime lub stylizowanymi postaciami nie są odpowiednie.