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Hemos trasladado el procesamiento de las solicitudes de atención al cliente a Claude 3.5 Sonnet, lo que nos ha ahorrado 21,000 euros en costos laborales en los últimos 3 meses.
¡GPT-5.6 ha llegado el primer lote de mediciones! El Sniper Mythos
Utilizando la API de OpenAI para verificar direcciones de logística en Europa: hemos ahorrado un 32% en costos laborales y también hemos evitado dos errores fatales.
Redujimos el tiempo de implementación en múltiples entornos en una décima parte gracias al despliegue con Docker, lo que también nos permitió ahorrar dos puestos de operación y mantenimiento para un equipo de diez personas.
Aumentamos la eficiencia en el manejo de las solicitudes de servicio postventa de los clientes tres veces utilizando Claude 3, pero nos topamos con dos problemas que no deberíamos haber tenido.
Utilizamos GPT-4o para aumentar la precisión del servicio de atención al cliente multimodal al 92%, pero nos hemos encontrado con tres problemas muy difíciles de resolver.
Utilizando o1-mini para la predicción de la cadena de suministro: ahorramos un 62% en costos de inferencia, pero nos topamos con 2 problemas fatales.
Nuestro equipo trasladó el reconocimiento de direcciones al modelo GPT-5, lo que redujo el error 429 del 13% al 0.2%, pero encontramos dos problemas inesperados.
Tutorial sobre vscode con airai
AirAi permite configurar de un clic herramientas como Claude, Codex, ChatGPT y Antigravity.