Заглянем на Kazan Digital Week? 🔥

Сегодня на международном форуме в Казани пройдёт сессия AI Journey — крупнейшей международной конференции по AI в России. Эксперты Сбера, Института AIRI, Ростелекома и ФосАгро поделятся реальными кейсами применения AI в бизнесе и науке.

В программе

🤩 Генеративный AI в B2C: рекомендательные системы на основе GenAI и практические бизнес-кейсы
🤩 Нейросети в медицине и образовании: насколько AI себя окупает?
🤩 Внедрение AI в промышленность: аналитика и оптимизация производственных процессов
🤩 AI в фарме: ускоренная разработка новых лекарств с помощью GenAI

➡️ Подключайтесь к трансляции, время старта: 14:00 (мск)

AI в автомобилях. Что там делают нейросети? 🚗

Машины уже давно не про мотор и колёса. Сегодня они про искусственный интеллект, который строит маршруты, предсказывает опасные ситуации и управляет мультимедиа.

Ниже — технологии, которые формируют новый уровень автономности на дорогах.

1️⃣ Occupancy Network

Эта нейросеть позволяет автомобилю создавать трёхмерную карту окружения. Пространство делится на воксели — небольшие ячейки, в которых фиксируется наличие объектов. На этой карте нейросеть не только отмечает, что находится рядом, но и прогнозирует траектории движения автомобилей, пешеходов и других объектов. При этом нейросеть обучается параллельно с водителем, сравнивая свои решения с реальными действиями человека

2️⃣ Li AD Max

Автономное движение возможно даже без заранее подготовленных HD-карт (размеченных данных). Система опирается на данные с камер и радаров, а вычисления выполняются на мощных чипах, способных обрабатывать сотни триллионов операций в секунду (508 TOPS). Благодаря этому автомобиль строит путь в реальном времени и реагирует на дорожную ситуацию так же гибко, как человек

3️⃣ MBUX Virtual Assistant

Система построена на генеративном AI. Ассистент понимает контекст, обучается на привычках водителя и способен предугадывать его действия. Он может самостоятельно регулировать климат, предлагать маршруты или помогать в навигации через 3D-интерфейс

4️⃣ Cerence Chat Pro

Эта технология сделала возможной интеграцию ChatGPT прямо в авто через голосового ассистента IDA. Теперь с машиной можно общаться в свободной форме, без строгих команд. Достаточно сказать: «Построй маршрут», «Прибавь температуру» или «Найди зарядку»

5️⃣ Smart Cruise Control with Machine Learning (SCC-ML)

Камера и радар непрерывно анализируют дистанцию до ближайшего транспорта, а также стиль реакций водителя. Алгоритм классифицирует более 10 000 паттернов поведения, формирует индивидуальный профиль вождения и подстраивается под привычки пользователя. Например, если человек обычно держит большую дистанцию, система будет стараться поддерживать её самостоятельно

6️⃣ GigaChat

Нейросеть встроили в мультимедиа-платформу Lada Azimut, чтобы прокладывать маршруты, управлять музыкой и системами авто, совершать звонки и даже оплачивать топливо через сервис «Заправить авто». Есть интеграция с картами 2ГИС, работает даже в офлайне, а авторизация через Sber ID открывает доступ к множеству дополнительных функций

Кстати, наши коллеги из канала «Для тех, кто рулит» уже рассказали, в каких авто установлены эти решения 🔥

👍 — взяли бы себе умное авто
🤔 — может ли AI сдать за меня на права

Мы привезли из Казани вкусный эчпочмак и итоги сессии AI Journey 😋

💳 Бизнес

Григорий Пилипенко (Сбер) представил кейс о том, как GenAI меняет цифровые экосистемы. Модели усиливают рекомендательные алгоритмы, автоматизируют производство контента и повышают эффективность сотрудников

💊 Медицина и образование

Кирилл Пихтовников (Ростелеком) рассказал, как нейросети помогают врачам анализировать МРТ-снимки, контролировать ЕГЭ в реальном времени и упрощают гражданам доступ к сервисам. По оценкам компании, срок их окупаемости составляет от одного года до трёх лет

♻️ Производство

Денис Новиков (ФосАгро) поделился опытом создания внутренней GenAI-экосистемы. Она заранее предсказывает поломки оборудования и делает всю производственную цепочку более быстрой и слаженной, что ощутимо повышает конкурентоспособность компании на рынке

💊 Фармацевтика

Артур Кадурин (Институт AIRI) показал, как GenAI меняет разработку лекарств. Модели ускоряют фундаментальные исследования, помогают создавать новые молекулы и применять аналитические инструменты на всех этапах работы

Следующая остановка — главная конференция AI Journey 2025 в Москве, 19–21 ноября. Ждём с нетерпением!

Кто-нибудь понял, о чём это он? 🐱

💚 — это же известная ошибка AI
🔥 — хочу узнать правильный ответ!

👇 Подсказка для тех, кто ещё помнит уроки русского языка: ответ начинается с приставки со значением «превышение нормы»

Давайте вместе: переобучение — вот и правильный ответ на AI-ребус!

Переобучение — проблема, которая встречается у LLM-моделей с синдромом отличника. Они слишком хорошо запоминают тренировочные данные, но из-за скудной обучающей базы начинают зубрить каждый пример, вместо того чтобы искать общие правила

Это происходит, когда у модели:

🔘 слишком много параметров
🔘 однообразная выборка
🔘 долгое обучение на небольшом наборе данных

Чтобы избежать переобучения, нужно давать нейросетям больше разнообразных данных или «выключать» случайные нейроны, чтобы они учились опираться на общие признаки

💚 — если смогли определить животное на картинке без помощи AI

Как команды выбирают модели 🤩

🤩 Проводят собственные тесты
➖➖➖➖➖➖➖➖ 82,2%
🤩 Сравнивают тесты на бенчах
➖➖➖➖➖➖ 48,9%
🤩 Читают обзоры
➖➖➖➖ 37,8%
🤩 Советуются с комьюнити
➖➖➖ 33,3%
🤩 Оценивают косвенные сигналы
➖➖ 31,1%

*можно было отметить несколько вариантов

LLM-рейтинги теряют вес 🤩

Как выбрать действительно лучший AI-инструмент? Публичные рейтинги и бенчмарки вроде MMLU или Chatbot Arena отражают лишь часть возможностей модели. Поэтому коллеги из LLM Arena опросили специалистов и составили карту ключевых ориентиров при выборе нейросетей.

Итог: команды всё чаще полагаются на собственные тесты

Исследование в цифрах:

🤩 82,2% проводят свои тесты, а рейтинги используют для подстраховки
🤩 26,7% полностью игнорируют рейтинги как источник данных
🤩 18% обращаются к агрегаторам вроде LLM Stats

Что важно при выборе:
1️⃣ качество ответов
2️⃣ цена и скорость
3️⃣ устойчивость без галлюцинаций
4️⃣ совместимость с инфраструктурой

🤩 В отчёте мы собрали не просто статистику, а живые аргументы, реальные кейсы и позиции экспертов рынка.

➡️ Полный текст исследования с графиками и аналитикой

👍 — за практику и опыт
🤔 — остались ли ещё полезные рейтинги?

А вы знали, что сегодня Международный день жестовых языков?

Мы в Сбере помним об этом круглый год! Например, обучаем нейросети понимать язык жестов, чтобы общаться с ними можно было не только с помощью текста и речи.

Заслуга учёных Сбера — один из самых больших в мире датасетов изолированного русского жестового языка Logos, содержащий более 200 тысяч видеофрагментов.

Уже в ноябре команда исследователей поделится опытом с мировым сообществом на международной конференции EMNLP 2025 в Китае.

🤩 — поздравляем с праздником!

Пять крутых AI-инструментов для разработчика 🔥

Собрали свежий набор сервисов, которые реально помогают в разработке, — от сборки ассистентов и RAG-систем до создания UI-прототипов

🤩 Sim AI

No-code платформа для визуальной сборки и развёртывания рабочих процессов с AI-агентами. Подключаете модели, API, базы данных и бизнес-сервисы через drag-and-drop интерфейс

🤩 RAGFlow

Движок для создания RAG-ассистентов на своих датасетах. Работает локально и в облаке, поддерживает большинство LLM и позволяет гибко настраивать модели под разные проекты

🤩 Transformer Lab

Открытая среда для экспериментов с LLM и Diffusion-моделями. Можно тестировать и дообучать модели, оценивать их, а также генерировать картинки и вычислять эмбеддинги

🤩 Bolt

Хороший вариант для прототипирования интерфейсов из Figma и текстов. На основе промптов создаёт код, включая структуру файлов и зависимостей. Интегрируется со множеством сервисов и позволяет быстро развернуть приложение

🤩 Magic Patterns

Ещё одна платформа для прототипирования. Её фишка — сбор ОС. Проект можно легко выгрузить в Figma или код, а также создать специальную ссылку и предложить пользователям заполнить форму обратной связи. В России сервис не доступен

❤️‍🔥 — ещё больше полезных подборок

Ищете партнёра для стартапа? Как насчёт AI?

Во второй волне акселератора Sber500 х GigaChat ждём самые интересные бизнес-проекты с рабочим прототипом или MVP+, которые хотят внедрять GigaChat в сервисы, запускать новые фичи и выводить продукты на рынок на его основе.

Участники пройдут через два этапа:

🤩 Онлайн-буткемп, где можно будет протестировать гипотезы, получить доступ к API, инструкциям по интеграции и другим материалам GigaChat, посетить Q&A-сессии с экспертами

🤩 Основная программа для лучших проектов с возможностью доработать стартап с международными менторами и презентовать его инвесторам. Часть участников пригласят на октябрьский демо-день на Moscow Startup Summit

🤩 Подать заявку на бесплатное участие можно на сайте акселератора до 27 сентября.