Save the Date: мероприятия недели с участием MWS AI

20 и 21 ноября сразу два события, где эксперты MWS AI выступят и поделятся взглядом на развитие корпоративного AI.

📌 20 ноября — AI Journey Conference 2025

Спикер: Максим Волошин, CPO MWS AI
Сессия: «Новые бизнес-модели и монетизация ИИ»
Тема выступления: «Экономика выживания: AI как ключевой фактор конкурентного преимущества в мировой гонке»

Несмотря на то, что лидерство в мировой ИИ-гонке сегодня определяется преимущественно по технологическим и энергетическим трекам, главная конкурентная борьба ожидается в области упаковки технологии в понятные для бизнеса ИИ-продукты с измеримыми финансовыми эффектами. Может ли Россия уверенно конкурировать в этом направлении? Ответ на этот вопрос есть в докладе Максима Волошина.

Подробнее на aij.ru

📌 21 ноября — True Tech Champ

Спикер #1: Валентин Малых, руководитель фундаментальных исследований MWS AI
Тема: «RAG как помощник на каждый день»

Как RAG превращается в полноценный рабочий инструмент, где он действительно помогает сотрудникам, какие ошибки чаще всего встречаются, и как всё это меняет культуру работы с корпоративными знаниями.

Спикер #2: Пётр Новиков, CPO Платформы MWS AI
Формат: Дебаты в IT-качалке
Тема: «Две работы: можно ли деплоить жизнь X2»

Энергичные дебаты о том, как меняется производительность, культура работы и личные границы в эпоху AI-ускорения.

Подробнее на truetechchamp.ru/guests

Команда Google представила Gemini 3.0

Судя по первым бенчмаркам, модель получилась достойной. Она обходит и Sonnet 4.5, и новую GPT-5.1 почти по всем показателям. Делимся ключевыми выводами от команды MWS AI.

➡️ Сильный скачок там, где модели обычно испытывают трудности

На Humanity’s Last Exam и ARC-AGI-2 Gemini 3.0 показывает лучшие результаты среди конкурирующих моделей.

➡️ Humanity’s Last Exam оценивает способность рассуждать на уровне экспертов-людей.

➡️ ARC-AGI-2 проверяет способность ИИ понимать новые визуальные задачи, которых он никогда не видел. Модели нужно самим выявить правило и вывести ответ без опоры на обучающие данные. Это один из самых сложных тестов, потому что требует не запоминания, а настоящего понимания логики.

➡️ Мультимодальность и агентность стали заметно более зрелыми

Gemini 3.0 стала более устойчивой в сценариях, где нужно одновременно понимать текст, изображение, видео и интерфейсные элементы.

Экраны приложений, длинные видеоролики, сложные сцены, последовательная работа с несколькими инструментами — во всех этих задачах модель стала точнее. На бенчмарках ScreenSpot, MMMU-Pro и Video-MMMU это видно особенно хорошо.

➡️ В кодинге прогресс спокойный и предсказуемый

В части генерации и исправления кода модель совершенствуется равномерно — без резких скачков. Gemini 3.0 кодит лучше, чем Gemini 2.5 Pro, но в целом ее уровень соответствует другим современным моделям, судя по LiveCodeBench. Для разработчиков такой вариант обычно предпочтительнее, потому что он даёт стабильность и понятное поведение.

Итог 📌

Gemini 3.0 создаёт впечатление модели, в которой Google усилился в ключевых для практического применения направлениях. Она лучше рассуждает, увереннее понимает сложные сцены и интерфейсы, устойчивее работает с мультимодальными задачами.

Ждём возможности протестировать модель в API. Это позволит оценить, как она ведёт себя в реальных агентных сценариях и в длинных последовательностях действий.

📌 Лидерство в ИИ будет определяться не в мощностях, а в эффективности применения технологии в бизнесе

На AI Journey Максим Волошин, CPO MWS AI, выделил ключевую мысль:

Кажется, что мировая ИИ-гонка идет по технологическому, энергетическому и инфраструктурному трекам, и в этом плане некоторые страны движутся быстрее нас. Но это не означает, что для нас пространство для лидерства закрыто. Куда более важный трек — экономический. В ИИ-гонке выигрывают те, кто умеет применять технологии так, чтобы они давали понятный и ощутимый финансовый результат для бизнеса и экономики в целом, оптимально расходуя имеющиеся ресурсы.

Компании по всему миру активно экспериментируют с ИИ, но устойчивые результаты появляются только там, где выстроены базовые элементы:

➡️среда для быстрых и безопасных экспериментов;
➡️команды, совмещающие технологическую и продуктовую экспертизу;
➡️зрелая работа с данными;
➡️архитектура, позволяющая переносить POC в промышленную среду;
➡️корпоративная культура, поддерживающая динамику R&D.

Полный эфир выступления доступен по ссылке в разделе «Новые бизнес-модели и монетизация ИИ» — сессия «Экономика выживания: AI как ключевой фактор конкурентного преимущества в мировой гонке»

🔥 Обновили детектор дипфейков

Прокачали модуль антиспуфинга (для вывления видеоподделок по голосу):

93% — точность определения дипфейков, созданных через Sora 2 (OpenAI)
84% — успешность детекций голоса, сгенерированного Veo 3 (Google)

Обучение прототипа заняло всего две недели. Важно быстро реагировать на появление новых типов дипфейков, и тогда скорость и адаптивность будут нашими ключевыми преимуществами.

Есть и вызовы. Система иногда ошибочно принимает реальный голос за синтетический, особенно если звук прошёл через шумоподавление, компрессию или фильтры. На текущий момент False Rejection Rate (FRR) не превышает 4,5–7,2% и продолжает снижаться.

Мы также умеем определять фейковые изображения и видео, за этот блок отвечает команда VisionLabs. Целевая точность составляет 98%. В перспективе мы объединим технологии в единый сервис для определения дипфейков любого типа.

Подробности и мнение эксперта по ссылке.

Кто ждал выступления руководителя фундаментальных исследований Валентина Малых на True Tech Champ?

Подключайтесь — уже в эфире! 🎥

Следим за AI-повесткой и разбираем главные новости вместе с экспертами MWS AI 🔥

По данным CNBC, Figma показала впечатляющий рост: выручка компании увеличилась на 38%, а новый AI-продукт Figma Make (позволяет создавать рабочие прототипы веб-сайтов и приложений по текстовому описанию) уже используют 30% крупнейших клиентов платформы. Инструмент стал магнитом для новых пользователей и наглядно демонстрирует, как рынок смещается от «моделей ради моделей» к реальным рабочим сценариям.

Мнение Дениса Филиппова, CEO MWS AI:

Корпоративные коллаборативные инструменты будут расти и имеют все шансы сыграть важную роль в AI-трансформации бизнеса. Сейчас в мире внимание с AI-технологий всё больше уходит в практическое применение AI, в поиск решений с финансовым эффектом. Горячая тема — AI-агенты, работающие в гибридном режиме совместно с людьми.

Что станет рабочим пространством для таких совместных команд — вопрос открытый. Текущие решения UI/UX для взаимодействия с AI в виде чата крайне ограничены и неудобны для командной работы. Коллаборативные инструменты типа Miro, Figma и аналоги — хорошая стартовая точка для экспериментов с интерфейсами для AI-сотрудников будущего.

Итог очевиден: AI влияет уже не только на то, что мы делаем, но и на то, как мы работаем, меняя сами рабочие пространства и правила командного взаимодействия.

AI Challenge против дипфейков вместе с MWS AI и VisionLabs ❤️

В прошлую пятницу на AI Journey были объявлены победители международного конкурса по искусственному интеллекту AI Challenge для школьников и студентов, организаторами которого выступили Сбер и Альянс в сфере искусственного интеллекта.

В цифрах:

✅ 10 тысяч участников
✅ 75 стран
✅ 30 тысяч конкурсных работ

Награды получили 12 команд и 18 победителей индивидуальных треков.

Поздравляем всех чемпионов, и особенно — победителей трека по борьбе с дипфейками, задания для которого готовили MWS AI и VisionLabs в составе Альянса в сфере ИИ.

Участники на «отлично» справились с разработкой решений для обнаружения и идентификации поддельных медиаматериалов — как статичных, так и видео, и пришли к финалу с рабочими прототипами.

Победители по треку «Борьба с дипфейками»:

1️⃣ место — Никита Коршунов

2️⃣ место — Алсу Алдаг

3️⃣ место — Андрей Кузнецов

Руководитель исследовательских проектов VisionLabs Александр Паркин:

«Впечатлил уровень погружения в тему: участники быстро разобрались в тонкостях дипфейк-детекции, читали научные статьи не "для галочки", а реально вынимали из них инструменты, копались в данных, сопоставляли результаты и в итоге собрали рабочие MVP. Отмечу, что ребята еще не проходили профильные курсы по компьютерному зрению в вузе и реализовывали свои проекты фактически на чистом интересе, самостоятельно осваивая методы и инструменты».

Благодарим исследовательскую команду VisionLabs — Елену Мельникову и Дмитрия Гауса — за глубокую экспертную поддержку. Их участие помогло превратить конкурсное задание в настоящий инженерный баттл.

AI Challenge подтвердил высокий интерес молодых людей к технологиям противодействия дипфейкам. Для MWS AI и VisionLabs участие в конкурсе в качестве держателей кейса стало возможностью поработать с молодыми талантливыми инженерами, которые уже сегодня способны создавать рабочие технологические решения, и возможно скоро станут коллегами в научной сфере или в продуктивизации разработок.