Ci, którzy mówią, że inżynieria z AI nie jest bardziej produktywna, albo: a) kłamią b) nie znają dobrych inżynierów To, co nasi inżynierowie z AI wdrożonymi na miejscu robią w tej chwili: 1. Usuwają demo edgeAI z rzeczywistą kamerą IP RTSP (ustawioną w biurze) i uruchamiają zrównoważone modele oparte na TensorRT w równoległych procesach do wykrywania ludzi, estymacji pozycji i wykrywania kradzieży. 2. Tworzą rozwiązanie SOTA do malowania obrazów, które przewyższa dostępne na rynku narzędzia, takie jak Adobe Firefly, pod względem zredukowanych zniekształceń. 3. Budują API o długości 70 tys. linii z agentem w 2,5 tygodnia, stosując nowatorskie podejście do refaktoryzacji. To bezprecedensowa prędkość w branży, dostępna tylko dzięki użyciu LLM. 4. Budują pełny system niestandardowych uprawnień RBAC w tydzień dla firmy budowlanej o wartości 9 cyfr, co byłoby niemożliwe bez kodu claude. 5. Wdrażają algorytm bk tree dla firmy zajmującej się mediami domowymi, aby efektywnie dopasować zestaw 50 tys. odpowiedzi. Problem techniczny, który zajmowałby zespołowi miesiąc 2 lata temu. 6. Uruchamiają MVP rezerwacji podróży dla klienta o wartości 9 cyfr z agentem AI w 3 tygodnie. 7. Budują pełnostackowy pipeline wzbogacania danych w tydzień dla klienta w sektorze usług finansowych — od podstaw z niestandardowymi źródłami danych. Co powinieneś z tego wyciągnąć? - Najlepsi inżynierowie na świecie są naprawdę 10 razy lepsi od reszty. Daj im AI, a stają się siłą natury. - Jeśli nie odczułeś tego w swojej organizacji, warto zacząć zadawać pytania. - Sprawdź link poniżej, jeśli chcesz pracować z inżynierami z AI wdrożonymi na miejscu w @tenex_labs, którzy wykonują tę niesamowitą pracę.