Yandex B2B Tech запустил сервис Neurosupport для техподдержки
🏷Neurosupport генерирует подсказки для операторов контакт‑центра. В частности, нейросеть анализирует текстовые вопросы клиентов, контекст ситуации и базу знаний компании, после чего предлагает вариант ответа. Специалист может выбрать: отправить сообщение без изменений, скорректировать ответ или составить его самостоятельно. В «Яндексе» отмечают, что сервис поможет снизить нагрузку на сотрудников контакт-центров, а также повысить качество и скорость обслуживания. Сейчас разработка находится на стадии Preview, но уже применяется в некоторых сервисах холдинга, ее также пилотирует один из телеком-операторов и компания в сфере ЖКХ.
В основе Neurosupport лежат облегченные модели семейства 🏷YandexGPT. Их дообучили на инструкциях для операторов более 50 сервисов «Яндекса» и дополнили ранжирующими формулами и алгоритмами. Технологическим ядром выступает Retrieval-Augmented Generation (RAG).
В компании говорят, что в будущем в сервисе появятся ИИ-агенты — помощники, которые будут автономно решать задачи и взаимодействовать с другими приложениями. Это позволит операторам контакт-центров получать более полную и актуальную информацию без необходимости искать ее вручную в различных системах.
📃Статья на «Хабре»
🔗 Источник: https://yandex.ru/company/news/01-14-05-2025
***
📎 Инвестиции в разработку Neurosupport, по оценкам гендиректора Dbrain Алексея Хахунова, могли составить 1–2 млрд руб. В то же время руководитель практики ИИ и высоких технологий «Яков и Партнеры» Максим Болотских считает, что продукт обошелся «Яндексу» в сумму от 150 млн до 300 млн руб. По его мнению, ключевая часть инвестиций пришлась на дообучение базовой модели YandexGPT на датасетах контакт-центров.
🏷Neurosupport генерирует подсказки для операторов контакт‑центра. В частности, нейросеть анализирует текстовые вопросы клиентов, контекст ситуации и базу знаний компании, после чего предлагает вариант ответа. Специалист может выбрать: отправить сообщение без изменений, скорректировать ответ или составить его самостоятельно. В «Яндексе» отмечают, что сервис поможет снизить нагрузку на сотрудников контакт-центров, а также повысить качество и скорость обслуживания. Сейчас разработка находится на стадии Preview, но уже применяется в некоторых сервисах холдинга, ее также пилотирует один из телеком-операторов и компания в сфере ЖКХ.
В основе Neurosupport лежат облегченные модели семейства 🏷YandexGPT. Их дообучили на инструкциях для операторов более 50 сервисов «Яндекса» и дополнили ранжирующими формулами и алгоритмами. Технологическим ядром выступает Retrieval-Augmented Generation (RAG).
В компании говорят, что в будущем в сервисе появятся ИИ-агенты — помощники, которые будут автономно решать задачи и взаимодействовать с другими приложениями. Это позволит операторам контакт-центров получать более полную и актуальную информацию без необходимости искать ее вручную в различных системах.
📃Статья на «Хабре»
🔗 Источник: https://yandex.ru/company/news/01-14-05-2025
***
📎 Инвестиции в разработку Neurosupport, по оценкам гендиректора Dbrain Алексея Хахунова, могли составить 1–2 млрд руб. В то же время руководитель практики ИИ и высоких технологий «Яков и Партнеры» Максим Болотских считает, что продукт обошелся «Яндексу» в сумму от 150 млн до 300 млн руб. По его мнению, ключевая часть инвестиций пришлась на дообучение базовой модели YandexGPT на датасетах контакт-центров.
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В МГУ им. М.В. Ломоносова разработан метод для балансировки сетевого трафика с многоагентным обучением
Метод Multi-Agent Routing using Hashing (MAROH) объединяет идеи децентрализованного обучения с подкреплением и консистентного хеширования. При этом каждому выходному порту маршрутизатора присваивается вес. Он рассчитывается с использованием машинного обучения так, чтобы нагрузка по сети распределялась равномерно. Полученные данные передаются соседним маршрутизаторам, что позволяет быстро адаптироваться к изменениям в трафике и избегать перегрузок.
В отличие от традиционных централизованных алгоритмов, в MAROH используется распределенная модель управления. Агенты действуют локально, обмениваются информацией друг с другом о состоянии сети и принимают решения о маршрутизации данных.
Метод предлагают применять в наложенных сетях. Они используются в вычислительной инфраструктуре нового поколения, например в Network Power by Computing.
Эффективное распределение трафика в наложенных сетях оптимизирует работу дата-центров, облачных вычислений, корпоративных VPN и интернет-провайдеров. MAROH, как утверждают ученые, превосходит по эффективности классические алгоритмы балансировки, такие как Equal-Cost Multi-Path и Unequal-Cost Multi-Path. Метод также показывает сопоставимые результаты с централизованным генетическим алгоритмом, но он дает лучшую сходимость и стабильность при высокой нагрузке в сети.
В будущем ученые хотят сделать так, чтобы агенты тратили меньше времени на решения. Планируется повышение эффективности использования каналов, а также использование графовых сетей с механизмом внимания, чтобы повысить устойчивость к изменениям нагрузки и топологии сети.
🔗 Источник: https://msu.ru/news/novosti-nauki/v-mgu-sozdali-novyy-metod-balansirovki-setey-s-ispolzovaniem-mashinnogo-obucheniya.html
Метод Multi-Agent Routing using Hashing (MAROH) объединяет идеи децентрализованного обучения с подкреплением и консистентного хеширования. При этом каждому выходному порту маршрутизатора присваивается вес. Он рассчитывается с использованием машинного обучения так, чтобы нагрузка по сети распределялась равномерно. Полученные данные передаются соседним маршрутизаторам, что позволяет быстро адаптироваться к изменениям в трафике и избегать перегрузок.
В отличие от традиционных централизованных алгоритмов, в MAROH используется распределенная модель управления. Агенты действуют локально, обмениваются информацией друг с другом о состоянии сети и принимают решения о маршрутизации данных.
Метод предлагают применять в наложенных сетях. Они используются в вычислительной инфраструктуре нового поколения, например в Network Power by Computing.
Эффективное распределение трафика в наложенных сетях оптимизирует работу дата-центров, облачных вычислений, корпоративных VPN и интернет-провайдеров. MAROH, как утверждают ученые, превосходит по эффективности классические алгоритмы балансировки, такие как Equal-Cost Multi-Path и Unequal-Cost Multi-Path. Метод также показывает сопоставимые результаты с централизованным генетическим алгоритмом, но он дает лучшую сходимость и стабильность при высокой нагрузке в сети.
В будущем ученые хотят сделать так, чтобы агенты тратили меньше времени на решения. Планируется повышение эффективности использования каналов, а также использование графовых сетей с механизмом внимания, чтобы повысить устойчивость к изменениям нагрузки и топологии сети.
🔗 Источник: https://msu.ru/news/novosti-nauki/v-mgu-sozdali-novyy-metod-balansirovki-setey-s-ispolzovaniem-mashinnogo-obucheniya.html
📬Утренняя подборка
● Минэкономразвития совместно с «Росатомом» прорабатывает возможность установления ЭПР для беспилотных авиационных систем в Арктике и акватории Северного морского пути
● В ОЭЗ «Технополис Москва» открыли производственную площадку по выпуску робототехники и ПО
● «Группа Астра» и производитель роботизированных систем Technored договорились о совместной разработке ПО для полного цикла роботизации промышленных предприятий
● Аналитический центр лесного и сельского хозяйства, входящий в ITFB Group, совместно с Комитетом лесного хозяйства Московской области и компанией «Инсайт-проект» запустит проект по использованию воздушных беспилотников для отслеживания состояния лесных территорий
● «Геоскан» откроет сеть студенческих конструкторских бюро в российских вузах для изучения беспилотных авиационных систем. Первая площадка заработает в сентябре 2025 года в ИТМО
● AIRI и Университет Иннополис открыли лабораторию мультимодального генеративного ИИ. Ее основным направлением станет изучение моделей и их практическое применение в промышленности
● TRASSIR и AIRI завершили первый этап совместного исследовательского проекта, направленного на изучение потенциала мультимодальных моделей в анализе видеоданных
● В НИТУ МИСИС создали квантовый алгоритм генеративного ИИ для химии и разработки лекарств
● Представители российских вузов в ходе интенсива T-Quantum 2.0, который прошел в Тюменском государственном университете, разработали 15 прототипов ИИ-решений для повышения эффективности образовательных процессов в вузах
● «Сбер» совместно с сервисом «РосНавык» создал ИИ-ассистента на основе 🏷GigaChat для поиска работы
● Компания MTS AI полностью перенесла в облако процесс обучения и инференса ИИ-моделей, включая LLM
● Сервис удаленной идентификации МТС ID KYC внедрил систему распознавания дипфейков Deepfake Detection от VisionLabs
🗺За рубежом
● Китайская Baidu ведет переговоры со швейцарской компанией PostAuto о тестировании беспилотного такси в ЕС
● ИИ-разработчик OpenAI внедрил GPT-4.1 и GPT-4.1 mini в ChatGPT. Также руководство рассматривает возможность строительства центра обработки данных в ОАЭ
● Английский ИИ-стартап Stability AI выпустил модель Stable Audio Open Small для генерации сэмплов и звуковых эффектов, которая может запускаться на смартфонах
● Ученые Университета Дьюка (США) задействовали ИИ для визуализации отдельных клеток сетчатки. Метод может улучшить диагностику болезни Альцгеймера или рассеянного склероза
● Компания Audible намерена использовать ИИ для озвучивания аудиокниг, а в дальнейшем и для их перевода
🏅Конкурсы
● Московская платформа «Искусственный интеллект», где разработчики обучают ИИ-модели для дальнейшего применения в городских сервисах, вошла в число проектов — лауреатов национальной премии «Умный город»
📎 Материалы
● Заметка разработчиков VK Tech на «Хабре» о тестировании особенностей o3, GPT-4.1 и o4-mini
● Колонка в Forbes генерального директора Surf Владимира Макеева о нерациональном использовании ИИ в компаниях
● Материал Bloomberg о сотрудничестве NVIDIA и AMD с компанией Humain (Саудовская Аравия), которая планирует заниматься широким спектром ИИ-услуг
🧑🏻💻Разработчикам
● Мультимодальная модель Seed1.5-VL от ByteDance с улучшенными функциями понимания и рассуждения
● Минэкономразвития совместно с «Росатомом» прорабатывает возможность установления ЭПР для беспилотных авиационных систем в Арктике и акватории Северного морского пути
● В ОЭЗ «Технополис Москва» открыли производственную площадку по выпуску робототехники и ПО
● «Группа Астра» и производитель роботизированных систем Technored договорились о совместной разработке ПО для полного цикла роботизации промышленных предприятий
● Аналитический центр лесного и сельского хозяйства, входящий в ITFB Group, совместно с Комитетом лесного хозяйства Московской области и компанией «Инсайт-проект» запустит проект по использованию воздушных беспилотников для отслеживания состояния лесных территорий
● «Геоскан» откроет сеть студенческих конструкторских бюро в российских вузах для изучения беспилотных авиационных систем. Первая площадка заработает в сентябре 2025 года в ИТМО
● AIRI и Университет Иннополис открыли лабораторию мультимодального генеративного ИИ. Ее основным направлением станет изучение моделей и их практическое применение в промышленности
● TRASSIR и AIRI завершили первый этап совместного исследовательского проекта, направленного на изучение потенциала мультимодальных моделей в анализе видеоданных
● В НИТУ МИСИС создали квантовый алгоритм генеративного ИИ для химии и разработки лекарств
● Представители российских вузов в ходе интенсива T-Quantum 2.0, который прошел в Тюменском государственном университете, разработали 15 прототипов ИИ-решений для повышения эффективности образовательных процессов в вузах
● «Сбер» совместно с сервисом «РосНавык» создал ИИ-ассистента на основе 🏷GigaChat для поиска работы
● Компания MTS AI полностью перенесла в облако процесс обучения и инференса ИИ-моделей, включая LLM
● Сервис удаленной идентификации МТС ID KYC внедрил систему распознавания дипфейков Deepfake Detection от VisionLabs
🗺За рубежом
● Китайская Baidu ведет переговоры со швейцарской компанией PostAuto о тестировании беспилотного такси в ЕС
● ИИ-разработчик OpenAI внедрил GPT-4.1 и GPT-4.1 mini в ChatGPT. Также руководство рассматривает возможность строительства центра обработки данных в ОАЭ
● Английский ИИ-стартап Stability AI выпустил модель Stable Audio Open Small для генерации сэмплов и звуковых эффектов, которая может запускаться на смартфонах
● Ученые Университета Дьюка (США) задействовали ИИ для визуализации отдельных клеток сетчатки. Метод может улучшить диагностику болезни Альцгеймера или рассеянного склероза
● Компания Audible намерена использовать ИИ для озвучивания аудиокниг, а в дальнейшем и для их перевода
🏅Конкурсы
● Московская платформа «Искусственный интеллект», где разработчики обучают ИИ-модели для дальнейшего применения в городских сервисах, вошла в число проектов — лауреатов национальной премии «Умный город»
📎 Материалы
● Заметка разработчиков VK Tech на «Хабре» о тестировании особенностей o3, GPT-4.1 и o4-mini
● Колонка в Forbes генерального директора Surf Владимира Макеева о нерациональном использовании ИИ в компаниях
● Материал Bloomberg о сотрудничестве NVIDIA и AMD с компанией Humain (Саудовская Аравия), которая планирует заниматься широким спектром ИИ-услуг
🧑🏻💻Разработчикам
● Мультимодальная модель Seed1.5-VL от ByteDance с улучшенными функциями понимания и рассуждения
Forwarded from Мониторинг аналитики об IT
🔎 ICT.Moscow запускает витрину технологических трендов
Новая витрина аналитики объединила открытые публикации авторитетных российских и зарубежных авторов, описывающие технологические тренды начиная с 2018 года.
Доступ к каталогу реализован в разделе «Аналитика» на портале ICT.Moscow. В нем пользователи могут самостоятельно изучить ключевые выводы и полный файл документа, а также ссылки на первоисточники. Для работы не требуется регистрация. По мере выхода новых материалов каталог будет пополняться.
Данное нововведение призвано дать российским специалистам в сфере ИКТ простой и надежный инструмент поиска описаний перспективных технологических трендов и доступа к ним.
🔦Особого внимания заслуживает специальная подборка перспективных трендов со всего мира на 2025 год и более дальнюю перспективу, за которыми есть смысл следить как крупным компаниям для стратегического планирования, так и малым бизнесам и исследователям, стремящимся быть в курсе самых актуальных изменений в технологической сфере.
В их числе: рост услуг облачной инфраструктуры, ускорение генеративного ИИ, рассуждающие ИИ-модели, квантовые вычисления и криптография, энергетика для ЦОД и вычислений, кибербезопасность на основе ИИ и другие темы.
🖍 Изучить перспективные тренды 2025 года
🖍 Доступ ко всему каталогу здесь
***
Витрина перспективных трендов на 2025 год также будет презентована в рамках ЦИПР в июне.
Новая витрина аналитики объединила открытые публикации авторитетных российских и зарубежных авторов, описывающие технологические тренды начиная с 2018 года.
Доступ к каталогу реализован в разделе «Аналитика» на портале ICT.Moscow. В нем пользователи могут самостоятельно изучить ключевые выводы и полный файл документа, а также ссылки на первоисточники. Для работы не требуется регистрация. По мере выхода новых материалов каталог будет пополняться.
Данное нововведение призвано дать российским специалистам в сфере ИКТ простой и надежный инструмент поиска описаний перспективных технологических трендов и доступа к ним.
🔦Особого внимания заслуживает специальная подборка перспективных трендов со всего мира на 2025 год и более дальнюю перспективу, за которыми есть смысл следить как крупным компаниям для стратегического планирования, так и малым бизнесам и исследователям, стремящимся быть в курсе самых актуальных изменений в технологической сфере.
В их числе: рост услуг облачной инфраструктуры, ускорение генеративного ИИ, рассуждающие ИИ-модели, квантовые вычисления и криптография, энергетика для ЦОД и вычислений, кибербезопасность на основе ИИ и другие темы.
🖍 Изучить перспективные тренды 2025 года
🖍 Доступ ко всему каталогу здесь
***
Витрина перспективных трендов на 2025 год также будет презентована в рамках ЦИПР в июне.
AIRI и Университет Иннополис открыли лабораторию мультимодального генеративного ИИ
Соглашение о создании совместной научной лаборатории подписали Институт AIRI и Университет Иннополис. Она разместится на базе вуза. Ее руководителем стал кандидат технических наук и исследователь в области компьютерного зрения, мультимодальных и мультиагентных архитектур Андрей Кузнецов.
Генеральный директор Института AIRI Иван Оселедец рассказал, что «лаборатория займется созданием эффективных мультимодальных систем, способных обрабатывать данные разной природы — от текста и изображений до звуковых сигналов и временных рядов».
Директор Университета Иннополис Искандер Бариев добавил, что «объединенная научная команда сосредоточится на разработке инновационных решений в области генеративного ИИ, которые будут востребованы бизнесом и промышленностью».
Помимо этого, ожидается, что сотрудники лаборатории будут публиковать результаты исследований в научных изданиях уровня Q1 и представлять их на международных конференциях.
🔗 Источник: https://media.innopolis.university/news/new-laboratory-with-AIRI/
Соглашение о создании совместной научной лаборатории подписали Институт AIRI и Университет Иннополис. Она разместится на базе вуза. Ее руководителем стал кандидат технических наук и исследователь в области компьютерного зрения, мультимодальных и мультиагентных архитектур Андрей Кузнецов.
Генеральный директор Института AIRI Иван Оселедец рассказал, что «лаборатория займется созданием эффективных мультимодальных систем, способных обрабатывать данные разной природы — от текста и изображений до звуковых сигналов и временных рядов».
Директор Университета Иннополис Искандер Бариев добавил, что «объединенная научная команда сосредоточится на разработке инновационных решений в области генеративного ИИ, которые будут востребованы бизнесом и промышленностью».
Помимо этого, ожидается, что сотрудники лаборатории будут публиковать результаты исследований в научных изданиях уровня Q1 и представлять их на международных конференциях.
🔗 Источник: https://media.innopolis.university/news/new-laboratory-with-AIRI/
📬Утренняя подборка
● Минэкономразвития и Минобрнауки готовят единую программу исследований в сфере искусственного интеллекта
● Научно-исследовательский институт глазных болезней им. М.М. Краснова готовится к внедрению ИИ-системы диагностики, наблюдения и лечения возрастных заболеваний сетчатки
● Сотрудники Нижегородского государственного архитектурно-строительного университета начали обучать 🏷GigaChat базовым знаниям в области инженерного проектирования и эксплуатации зданий и сооружений
● Ученые Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка и ИТМО представили метод, который позволит упростить городскую навигацию и оптимизировать логистику грузоперевозок
● В ИТМО создали ИИ-инструмент для обработки изображения с плотно сгруппированными объектами, такими как камни и пузырьки
● Группа «Самолет» внедрила GPT-4.5 в HR-процессы для создания черновиков отчетов с выделением сильных сторон и зон роста сотрудников
● Сергей Наквасин, занимавший пост главы Национального центра развития искусственного интеллекта, курировавшего внедрение ИИ в государственном секторе и отраслях экономики, стал экспертом Аналитического центра при правительстве России
🗺За рубежом
● В Google DeepMind представили ИИ-систему AlphaEvolve, которая разрабатывает и оптимизирует различные алгоритмы, в том числе для решения математических задач
● YouTube планирует задействовать Gemini для показа рекламы сразу после сцен, которые привлекают наибольшее внимание зрителей
● Стартап Windsurf представил линейку ИИ-моделей SWE-1, SWE-1-lite и SWE-1-mini для полного цикла разработки
● ИИ-разработчик OpenAI запустил Safety Evaluations Hub для публикации результатов тестирования своих моделей на предмет вредоносного контента и галлюцинаций
● Американская Autonomous представила высокопроизводительную рабочую станцию для ускорения разработки ИИ
📈Аналитика
● По данным Ассоциации ФинТех, более 60% российских финансовых компаний считают недостаток данных одним из наиболее значимых барьеров для развития ИИ
● По данным исследования ДОМ. РФ и Фонда «Сколково», 17% цифровых решений в строительстве в мире работают с применением искусственного интеллекта
💬Мнения
● Заместитель председателя правительства РФ Дмитрий Чернышенко — о необходимости создания российских датасетов для ИИ
🏅Конкурсы
● Генеральный директор Института AIRI Иван Оселедец стал лауреатом премии AI AWARDS 2025 в номинации «Личность в ИИ»
📎 Материалы
● Доклад Европейского комитета по защите данных о рисках конфиденциальности данных при использовании LLM
● Статья на arXiv исследователей DeepSeek о решении проблем современных аппаратных архитектур при обучении ИИ
● Материал «Коммерсанта» по мотивам круглого стола в Госдуме на тему «Нейросеть выходит на работу. Вызовы и перспективы. Союзник, помощник или конкурент?»
● Минэкономразвития и Минобрнауки готовят единую программу исследований в сфере искусственного интеллекта
● Научно-исследовательский институт глазных болезней им. М.М. Краснова готовится к внедрению ИИ-системы диагностики, наблюдения и лечения возрастных заболеваний сетчатки
● Сотрудники Нижегородского государственного архитектурно-строительного университета начали обучать 🏷GigaChat базовым знаниям в области инженерного проектирования и эксплуатации зданий и сооружений
● Ученые Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка и ИТМО представили метод, который позволит упростить городскую навигацию и оптимизировать логистику грузоперевозок
● В ИТМО создали ИИ-инструмент для обработки изображения с плотно сгруппированными объектами, такими как камни и пузырьки
● Группа «Самолет» внедрила GPT-4.5 в HR-процессы для создания черновиков отчетов с выделением сильных сторон и зон роста сотрудников
● Сергей Наквасин, занимавший пост главы Национального центра развития искусственного интеллекта, курировавшего внедрение ИИ в государственном секторе и отраслях экономики, стал экспертом Аналитического центра при правительстве России
🗺За рубежом
● В Google DeepMind представили ИИ-систему AlphaEvolve, которая разрабатывает и оптимизирует различные алгоритмы, в том числе для решения математических задач
● YouTube планирует задействовать Gemini для показа рекламы сразу после сцен, которые привлекают наибольшее внимание зрителей
● Стартап Windsurf представил линейку ИИ-моделей SWE-1, SWE-1-lite и SWE-1-mini для полного цикла разработки
● ИИ-разработчик OpenAI запустил Safety Evaluations Hub для публикации результатов тестирования своих моделей на предмет вредоносного контента и галлюцинаций
● Американская Autonomous представила высокопроизводительную рабочую станцию для ускорения разработки ИИ
📈Аналитика
● По данным Ассоциации ФинТех, более 60% российских финансовых компаний считают недостаток данных одним из наиболее значимых барьеров для развития ИИ
● По данным исследования ДОМ. РФ и Фонда «Сколково», 17% цифровых решений в строительстве в мире работают с применением искусственного интеллекта
💬Мнения
● Заместитель председателя правительства РФ Дмитрий Чернышенко — о необходимости создания российских датасетов для ИИ
🏅Конкурсы
● Генеральный директор Института AIRI Иван Оселедец стал лауреатом премии AI AWARDS 2025 в номинации «Личность в ИИ»
📎 Материалы
● Доклад Европейского комитета по защите данных о рисках конфиденциальности данных при использовании LLM
● Статья на arXiv исследователей DeepSeek о решении проблем современных аппаратных архитектур при обучении ИИ
● Материал «Коммерсанта» по мотивам круглого стола в Госдуме на тему «Нейросеть выходит на работу. Вызовы и перспективы. Союзник, помощник или конкурент?»
GigaChat обучают инженерному проектированию и эксплуатации зданий
Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет (ННГАСУ) подписал соглашение со Сбербанком об обучении 🏷GigaChat. Нейросеть освоит 28 дисциплин в сфере строительства и ЖКХ.
Среди предметов, которым будут обучать GigaChat, — «Механика», «Строительные материалы и изделия», «Архитектура жилых, общественных и промышленных зданий и сооружений» и «Строительные конструкции». LLM также дадут знания в области управления инвестиционно-строительной деятельностью и работы с недвижимостью.
GigaChat пройдет тестирование по каждой дисциплине. Нейросеть ответит на вопросы трех типов: закрытого (MMLU), генеративного (Long Answer) с участием экспертов вуза и открытого (RuBQ). Обучение завершится сдачей выпускного квалификационного экзамена до конца 2025 года.
🔗 Источник: https://www.nngasu.ru/content/news/index.php?ELEMENT_ID=23272
***
📎 «Сбер» и AIRI в сентябре 2024 года объявили о планах обучить ИИ генеративному проектированию. Проект будет реализован с использованием ИИ-сервисов GigaChat и 🏷Kandinsky. Тогда сообщалось, что жители смогут проектировать дизайн квартир, архитекторы — объекты недвижимости благоустройства и инфраструктуры по ряду параметров.
📎 По данным ДОМ .РФ и Фонда «Сколково», представленным в середине мая 2025 года, 17% цифровых решений в строительстве уже работают с применением ИИ. На этапе эксплуатации ИИ применяется в трети решений, на этапе проектирования — в 3%.
Нижегородский государственный архитектурно-строительный университет (ННГАСУ) подписал соглашение со Сбербанком об обучении 🏷GigaChat. Нейросеть освоит 28 дисциплин в сфере строительства и ЖКХ.
Среди предметов, которым будут обучать GigaChat, — «Механика», «Строительные материалы и изделия», «Архитектура жилых, общественных и промышленных зданий и сооружений» и «Строительные конструкции». LLM также дадут знания в области управления инвестиционно-строительной деятельностью и работы с недвижимостью.
GigaChat пройдет тестирование по каждой дисциплине. Нейросеть ответит на вопросы трех типов: закрытого (MMLU), генеративного (Long Answer) с участием экспертов вуза и открытого (RuBQ). Обучение завершится сдачей выпускного квалификационного экзамена до конца 2025 года.
🔗 Источник: https://www.nngasu.ru/content/news/index.php?ELEMENT_ID=23272
***
📎 «Сбер» и AIRI в сентябре 2024 года объявили о планах обучить ИИ генеративному проектированию. Проект будет реализован с использованием ИИ-сервисов GigaChat и 🏷Kandinsky. Тогда сообщалось, что жители смогут проектировать дизайн квартир, архитекторы — объекты недвижимости благоустройства и инфраструктуры по ряду параметров.
📎 По данным ДОМ .РФ и Фонда «Сколково», представленным в середине мая 2025 года, 17% цифровых решений в строительстве уже работают с применением ИИ. На этапе эксплуатации ИИ применяется в трети решений, на этапе проектирования — в 3%.
В ИТМО разработали ИИ-инструмент для обработки изображений с плотно сгруппированными объектами
В основе инструмента — три ИИ-решения. Фундаментальная модель Segment Anything Model выделяет рамкой область с нужным объектом, модель детекции YOLOv8s и алгоритм сегментации водораздела сегментируют крупные и малые объекты.
Ученые испытывали инструмент в горнодобывающей промышленности. Они учили ИИ-модели видеть на изображениях границы камней, а также пузырей, которые возникают при производстве. Решение позволит отказаться от разметки камней вручную.
Для создания набора данных ученые сгенерировали маски по текстовым запросам в генеративной модели Stable Diffusion Turbo. Из полученных изображений извлекли контуры объектов. Затем Stable Diffusion обучили с помощью инструмента IP Adapter, чтобы модель запомнила, как в реальности выглядят камни и пузырьки. Обученная модель может генерировать изображения нужных объектов, не вылезая за контуры маски.
Инструмент за час обрабатывает 600 изображений размером 512x512 пикселей. Ученые ИТМО предлагают набор данных для адаптации моделей под другие задачи. Их можно использовать не только в горнодобывающей промышленности, но и в нефтепереработке, при производстве пищи и удобрений. На основе решения разработан сервис для компании «Кнауф». ИИ автоматически анализирует качество поризации гипсокартона по изображению с точностью до 99%.
👉🏻 Решение CTCI на GitHub
🔗 Источник: https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/14310/
***
📎 Ученые Пермского Политеха ранее разработали подход к оценке пористости горных пород с использованием машинного обучения. Как сообщалось, нейросети могут повысить качество прогнозов и точность 3D-моделирования месторождений нефти и газа.
В основе инструмента — три ИИ-решения. Фундаментальная модель Segment Anything Model выделяет рамкой область с нужным объектом, модель детекции YOLOv8s и алгоритм сегментации водораздела сегментируют крупные и малые объекты.
Ученые испытывали инструмент в горнодобывающей промышленности. Они учили ИИ-модели видеть на изображениях границы камней, а также пузырей, которые возникают при производстве. Решение позволит отказаться от разметки камней вручную.
Для создания набора данных ученые сгенерировали маски по текстовым запросам в генеративной модели Stable Diffusion Turbo. Из полученных изображений извлекли контуры объектов. Затем Stable Diffusion обучили с помощью инструмента IP Adapter, чтобы модель запомнила, как в реальности выглядят камни и пузырьки. Обученная модель может генерировать изображения нужных объектов, не вылезая за контуры маски.
Инструмент за час обрабатывает 600 изображений размером 512x512 пикселей. Ученые ИТМО предлагают набор данных для адаптации моделей под другие задачи. Их можно использовать не только в горнодобывающей промышленности, но и в нефтепереработке, при производстве пищи и удобрений. На основе решения разработан сервис для компании «Кнауф». ИИ автоматически анализирует качество поризации гипсокартона по изображению с точностью до 99%.
👉🏻 Решение CTCI на GitHub
🔗 Источник: https://news.itmo.ru/ru/science/it/news/14310/
***
📎 Ученые Пермского Политеха ранее разработали подход к оценке пористости горных пород с использованием машинного обучения. Как сообщалось, нейросети могут повысить качество прогнозов и точность 3D-моделирования месторождений нефти и газа.
📖 Почитать на выходных: конспект по LLM от Data Secrets
Команда Data Secrets представила большой авторский конспект по большим языковым моделям. Он состоит из семи разделов, которые дают представление о том, как работают современные LLM.
Конспект содержит историю языковых моделей — от перцептрона до ризонинг-моделей, необходимые пояснения из линейной алгебры, математического анализа и механизма внимания — фундаментальной концепции, лежащей в основе всех LLM.
Кроме этого, авторы объяснили, откуда берутся данные для обучения, как происходит предобучение, зачем нужен файн-тюнинг, а также как как устроены его схемы. Дополнительно в материале разобраны такие процессы, как обучение с подкреплением, ризонинг и другие вопросы.
👉🏻 Читать конспект
Команда Data Secrets представила большой авторский конспект по большим языковым моделям. Он состоит из семи разделов, которые дают представление о том, как работают современные LLM.
Конспект содержит историю языковых моделей — от перцептрона до ризонинг-моделей, необходимые пояснения из линейной алгебры, математического анализа и механизма внимания — фундаментальной концепции, лежащей в основе всех LLM.
Кроме этого, авторы объяснили, откуда берутся данные для обучения, как происходит предобучение, зачем нужен файн-тюнинг, а также как как устроены его схемы. Дополнительно в материале разобраны такие процессы, как обучение с подкреплением, ризонинг и другие вопросы.
👉🏻 Читать конспект
📬Утренняя подборка
● «Яндекс» направил в Минэкономразвития проект ЭПР, который закрепляет за роботами-доставщиками статус полноценных участников дорожного движения. Также ИТ-холдинг совместно со «Сколтехом», НИУ ВШЭ и МФТИ запустит узкопрофильные магистерские программы «Искусственный интеллект в робототехнике» и «Аппаратная разработка умных устройств»
● «Объединенная авиастроительная корпорация» представила воздушный беспилотник С-76 вертикального взлета и посадки для транспортных услуг
● Компания «Комреда» анонсировала запуск технологии Generative Engine Optimization (GEO) для повышения точности ответов поисковых ИИ-систем
🗺За рубежом
● Разработчик OpenAI запустил Preview-версию ИИ-агента Codex для генерации кода
● Стартап Firecrawl, поддерживаемый американским фондом Y Combinator, планирует нанять в качестве сотрудников трех ИИ-агентов за $1 млн
● Meta (признана в России экстремистской и запрещена) отложила выпуск новой ИИ-модели Behemoth из-за возможных проблем с производительностью
● NVIDIA планирует продавать другим компаниям новую версию технологии NVLink Fusion для создания мощных индивидуальных ИИ-систем
● Китайский стартап Synyi AI открыл в Саудовской Аравии клинику, где диагнозы ставит ИИ
📈Аналитика
● По данным true.code, нейросети выполняют почти 35% задач в разработке. В генерации шаблонного кода это значение достигает 60%
📆Мероприятия
● 28 мая состоится конференция о диалоговом и генеративном искусственном интеллекте для бизнеса Dialog AI Day 2025. Узнать подробности можно здесь
📎 Материалы
● Заметка «Коммерсанта» об использовании EdTech-компаниями ИИ для генерации образовательного контента
● Колонка технического директора автономного транспорта «Яндекса» Арслана Урташева о работе основных и вспомогательных систем беспилотного управления автомобилем
● Подборка Telegram-канала red_mad_robot популярных LLM в FinTech
● Материал Bloomberg об отставании Apple в гонке ИИ
● «Яндекс» направил в Минэкономразвития проект ЭПР, который закрепляет за роботами-доставщиками статус полноценных участников дорожного движения. Также ИТ-холдинг совместно со «Сколтехом», НИУ ВШЭ и МФТИ запустит узкопрофильные магистерские программы «Искусственный интеллект в робототехнике» и «Аппаратная разработка умных устройств»
● «Объединенная авиастроительная корпорация» представила воздушный беспилотник С-76 вертикального взлета и посадки для транспортных услуг
● Компания «Комреда» анонсировала запуск технологии Generative Engine Optimization (GEO) для повышения точности ответов поисковых ИИ-систем
🗺За рубежом
● Разработчик OpenAI запустил Preview-версию ИИ-агента Codex для генерации кода
● Стартап Firecrawl, поддерживаемый американским фондом Y Combinator, планирует нанять в качестве сотрудников трех ИИ-агентов за $1 млн
● Meta (признана в России экстремистской и запрещена) отложила выпуск новой ИИ-модели Behemoth из-за возможных проблем с производительностью
● NVIDIA планирует продавать другим компаниям новую версию технологии NVLink Fusion для создания мощных индивидуальных ИИ-систем
● Китайский стартап Synyi AI открыл в Саудовской Аравии клинику, где диагнозы ставит ИИ
📈Аналитика
● По данным true.code, нейросети выполняют почти 35% задач в разработке. В генерации шаблонного кода это значение достигает 60%
📆Мероприятия
● 28 мая состоится конференция о диалоговом и генеративном искусственном интеллекте для бизнеса Dialog AI Day 2025. Узнать подробности можно здесь
📎 Материалы
● Заметка «Коммерсанта» об использовании EdTech-компаниями ИИ для генерации образовательного контента
● Колонка технического директора автономного транспорта «Яндекса» Арслана Урташева о работе основных и вспомогательных систем беспилотного управления автомобилем
● Подборка Telegram-канала red_mad_robot популярных LLM в FinTech
● Материал Bloomberg об отставании Apple в гонке ИИ
«Яндекс» предложил ввести экспериментальный правовой режим для рободоставки
Сейчас юридический статус роверов не урегулирован, но они используются в Москве, Татарстане и Ленинградской области. Предполагается, что новый экспериментальный правовой режим (ЭПР) расширит географию до 20 регионов, в том числе на Московскую область, Санкт-Петербург, Башкирию, Краснодарский и Приморский края.
Новый правовой режим введет для роверов отдельные правила дорожного движения. Роботы станут участниками движения с «автоматизированной системой управления», но не будут считаться транспортным средством.
«Яндекс» хочет разрешить роверам передвигаться внутри зданий, по обочинам, по правому краю проезжей части, тротуарам, пешеходным переходам и велодорожкам. На пешеходных переходах они будут подчиняться сигналам светофора для пешеходов и велосипедистов. Роверам могут разрешить двигаться со скоростью до 25 км/ч на дороге, до 10 км/ч на тротуарах и до 6 км/ч при пересечении пешеходного перехода.
Для роверов планируется ввести обязательное страхование. Если при ДТП с ровером будет нанесен вред жизни и здоровью, компания-владелец должна будет сразу передать информацию по номеру 112. В течение двух часов на место должен прибыть представитель компании. Если робот причинил ущерб здоровью или имуществу, пострадавший сможет получить до 500 тыс. руб. Если ДТП привело к тяжкому вреду здоровью или смерти, ЭПР приостанавливается.
🔗 Источник: https://www.kommersant.ru/doc/7734646
***
📎 Механизм экспериментального правового режима действует в России с 2021 года. Он позволяет апробировать технологии с отступлением от норм закона. В России действуют ЭПР для беспилотных грузовиков, трамваев, роботакси и беспилотных авиационных систем.
📎 Первые роверы «Яндекса» появились в 2019 году. К доставке подключено больше 580 ресторанов и других партнеров. По данным Минэкономразвития, в Москве роверы ежемесячно выполняют 30 тыс. доставок. Объем парка не раскрывается, но, по информации газеты «Коммерсант», в доставке участвуют 150—160 устройств. В конце 2025 года «Яндекс» планирует начать массовое производство новых моделей роботов-курьеров.
📎 По данным опроса SuperJob, четверть жителей Москвы одобряют доставку роботами. 44% респондентов выступили против, в основном из-за риска сокращения рабочих мест.
Сейчас юридический статус роверов не урегулирован, но они используются в Москве, Татарстане и Ленинградской области. Предполагается, что новый экспериментальный правовой режим (ЭПР) расширит географию до 20 регионов, в том числе на Московскую область, Санкт-Петербург, Башкирию, Краснодарский и Приморский края.
Новый правовой режим введет для роверов отдельные правила дорожного движения. Роботы станут участниками движения с «автоматизированной системой управления», но не будут считаться транспортным средством.
«Яндекс» хочет разрешить роверам передвигаться внутри зданий, по обочинам, по правому краю проезжей части, тротуарам, пешеходным переходам и велодорожкам. На пешеходных переходах они будут подчиняться сигналам светофора для пешеходов и велосипедистов. Роверам могут разрешить двигаться со скоростью до 25 км/ч на дороге, до 10 км/ч на тротуарах и до 6 км/ч при пересечении пешеходного перехода.
Для роверов планируется ввести обязательное страхование. Если при ДТП с ровером будет нанесен вред жизни и здоровью, компания-владелец должна будет сразу передать информацию по номеру 112. В течение двух часов на место должен прибыть представитель компании. Если робот причинил ущерб здоровью или имуществу, пострадавший сможет получить до 500 тыс. руб. Если ДТП привело к тяжкому вреду здоровью или смерти, ЭПР приостанавливается.
🔗 Источник: https://www.kommersant.ru/doc/7734646
***
📎 Механизм экспериментального правового режима действует в России с 2021 года. Он позволяет апробировать технологии с отступлением от норм закона. В России действуют ЭПР для беспилотных грузовиков, трамваев, роботакси и беспилотных авиационных систем.
📎 Первые роверы «Яндекса» появились в 2019 году. К доставке подключено больше 580 ресторанов и других партнеров. По данным Минэкономразвития, в Москве роверы ежемесячно выполняют 30 тыс. доставок. Объем парка не раскрывается, но, по информации газеты «Коммерсант», в доставке участвуют 150—160 устройств. В конце 2025 года «Яндекс» планирует начать массовое производство новых моделей роботов-курьеров.
📎 По данным опроса SuperJob, четверть жителей Москвы одобряют доставку роботами. 44% респондентов выступили против, в основном из-за риска сокращения рабочих мест.
📬Утренняя подборка
● Росприроднадзор намерен задействовать ИИ для сокращения времени обработки запросов граждан
● В МГУ им. М.В. Ломоносова предложили архитектуру глобальных распределенных вычислительных систем на основе машинного обучения и мультиагентных систем
● ИИ-разработчик Smart Engines получил патент в США на метод проверки сложных голографических узоров в документах
● VK Education запустит ИТ-программу для студентов 11 российских вузов. В ней будет два направления: «Искусственный интеллект и анализ данных» и «Разработка»
● Компания «Амтехнос» приступила к строительству завода по производству робототехнических систем, в том числе с ИИ, для различных отраслей промышленности
📑Новое в госрегулировании ИИ
● Минздрав разрешил использовать ИИ при проведении отложенных телемедицинских консультаций (без общения с пациентом в режиме реального времени)
🗺За рубежом
● США и ОАЭ подписали соглашение о строительстве на Ближнем Востоке кампуса ИИ
● Правительство Великобритании перенесло запуск беспилотных такси Uber на вторую половину 2027 года
● Министерство юстиции Республики Казахстан разрабатывает чат-бота на основе ИИ для юридических консультаций граждан
● NVIDIA совместно с Foxconn и правительством Тайваня планирует создать суперкомпьютер с ИИ. Также NVIDIA запустила сервис, который предоставляет удаленный доступ к ее ИИ-чипам для обучения и эксплуатации моделей
● Intel анонсировала новые графические процессоры Arc Pro B60 и B50 для работы ИИ-систем
● В Microsoft сообщили о планах добавить Grok 3 в платформу облачных вычислений Microsoft Azure, а также представили корпоративную агентскую платформу Microsoft Discovery для ускорения исследований
● Японская TDK планирует начать отгрузки аккумуляторов нового поколения для смартфонов с ИИ
● Вендор Huawei, производитель тяжелой техники XCMG и другие компании запустили 100 беспилотных самосвалов на руднике Иминь во Внутренней Монголии (Китай)
● Китайский разработчик умной техники Ecovacs создал ИИ-систему для пылесосов, которая помогает устройствам распознавать объекты в реальном времени и оптимизировать маршрут
📈Аналитика
● По данным НИУ ВШЭ и Росприроднадзора, Grok AI, Qwen и DeepSeek показали наибольшую эффективность в решении задач экологического спектра. В пятерку лучших также вошли 🏷YandexGPT и 🏷GigaChat
💬Мнения
● Генеральный директор Национального медицинского исследовательского центра им. В.А. Алмазова Евгений Шляхто — об ИИ как обязательной составляющей персонализированной медицины
🏅Конкурсы
● Фреймворк VLMHyperBench для оценки способности VLM-моделей распознавать русскоязычные документы и инструмент 🏷Faster COCO Eval для ускорения валидации объектов стали победителями программы грантов Yandex Open Source 2025 года
📎 Материалы
● Заметка Reuters о видении Microsoft будущего ИИ-агентов от разных разработчиков
● Росприроднадзор намерен задействовать ИИ для сокращения времени обработки запросов граждан
● В МГУ им. М.В. Ломоносова предложили архитектуру глобальных распределенных вычислительных систем на основе машинного обучения и мультиагентных систем
● ИИ-разработчик Smart Engines получил патент в США на метод проверки сложных голографических узоров в документах
● VK Education запустит ИТ-программу для студентов 11 российских вузов. В ней будет два направления: «Искусственный интеллект и анализ данных» и «Разработка»
● Компания «Амтехнос» приступила к строительству завода по производству робототехнических систем, в том числе с ИИ, для различных отраслей промышленности
📑Новое в госрегулировании ИИ
● Минздрав разрешил использовать ИИ при проведении отложенных телемедицинских консультаций (без общения с пациентом в режиме реального времени)
🗺За рубежом
● США и ОАЭ подписали соглашение о строительстве на Ближнем Востоке кампуса ИИ
● Правительство Великобритании перенесло запуск беспилотных такси Uber на вторую половину 2027 года
● Министерство юстиции Республики Казахстан разрабатывает чат-бота на основе ИИ для юридических консультаций граждан
● NVIDIA совместно с Foxconn и правительством Тайваня планирует создать суперкомпьютер с ИИ. Также NVIDIA запустила сервис, который предоставляет удаленный доступ к ее ИИ-чипам для обучения и эксплуатации моделей
● Intel анонсировала новые графические процессоры Arc Pro B60 и B50 для работы ИИ-систем
● В Microsoft сообщили о планах добавить Grok 3 в платформу облачных вычислений Microsoft Azure, а также представили корпоративную агентскую платформу Microsoft Discovery для ускорения исследований
● Японская TDK планирует начать отгрузки аккумуляторов нового поколения для смартфонов с ИИ
● Вендор Huawei, производитель тяжелой техники XCMG и другие компании запустили 100 беспилотных самосвалов на руднике Иминь во Внутренней Монголии (Китай)
● Китайский разработчик умной техники Ecovacs создал ИИ-систему для пылесосов, которая помогает устройствам распознавать объекты в реальном времени и оптимизировать маршрут
📈Аналитика
● По данным НИУ ВШЭ и Росприроднадзора, Grok AI, Qwen и DeepSeek показали наибольшую эффективность в решении задач экологического спектра. В пятерку лучших также вошли 🏷YandexGPT и 🏷GigaChat
💬Мнения
● Генеральный директор Национального медицинского исследовательского центра им. В.А. Алмазова Евгений Шляхто — об ИИ как обязательной составляющей персонализированной медицины
🏅Конкурсы
● Фреймворк VLMHyperBench для оценки способности VLM-моделей распознавать русскоязычные документы и инструмент 🏷Faster COCO Eval для ускорения валидации объектов стали победителями программы грантов Yandex Open Source 2025 года
📎 Материалы
● Заметка Reuters о видении Microsoft будущего ИИ-агентов от разных разработчиков
В МГУ им. М.В. Ломоносова разработали архитектуру вычислительной инфраструктуры NPC
Network Powered by Computing (NPC) основана на использовании методов машинного обучения и мультиагентных систем. Она позволяет распределять в глобальной сети вычислительные мощности нескольких дата-центров между пользователями по их требованию.
Это полностью виртуализированная и программно-управляемая инфраструктура, утверждают ученые. NPC интегрирует различные неоднородные вычислительные ресурсы в одну экосистему. Поэтому пользователи могут получать вычислительные мощности без привязки к конкретным центрам обработки данных.
Машинное обучение используется для прогнозирования загрузки и оптимального распределения ресурсов. Мультиагентные системы применяются для управления распределением задач между вычислителями. Агенты взаимодействуют друг с другом, обмениваются информацией о загрузке и состоянии ресурсов.
NPC может использоваться для приложений, которые требуют высокой производительности. Например, для искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа больших данных и системы дополнительной реальности.
🔗 Источник: https://msu.ru/news/novosti-nauki/matematiki-mgu-predlozhili-novuyu-arkhitekturu-vychislitelnoy-infrastruktury-s-ii.html
***
📎 В МГУ им. М.В. Ломоносова ранее представили метод балансировки сетевого трафика с многоагентным обучением MAROH. Решение, в отличие от традиционных централизованных алгоритмов, использует распределенную модель управления. Предполагалось, что MAROH можно будет применять в наложенных сетях. Такие сети используются в вычислительной инфраструктуре нового поколения, в том числе в Network Power by Computing.
Network Powered by Computing (NPC) основана на использовании методов машинного обучения и мультиагентных систем. Она позволяет распределять в глобальной сети вычислительные мощности нескольких дата-центров между пользователями по их требованию.
Это полностью виртуализированная и программно-управляемая инфраструктура, утверждают ученые. NPC интегрирует различные неоднородные вычислительные ресурсы в одну экосистему. Поэтому пользователи могут получать вычислительные мощности без привязки к конкретным центрам обработки данных.
Машинное обучение используется для прогнозирования загрузки и оптимального распределения ресурсов. Мультиагентные системы применяются для управления распределением задач между вычислителями. Агенты взаимодействуют друг с другом, обмениваются информацией о загрузке и состоянии ресурсов.
NPC может использоваться для приложений, которые требуют высокой производительности. Например, для искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа больших данных и системы дополнительной реальности.
🔗 Источник: https://msu.ru/news/novosti-nauki/matematiki-mgu-predlozhili-novuyu-arkhitekturu-vychislitelnoy-infrastruktury-s-ii.html
***
📎 В МГУ им. М.В. Ломоносова ранее представили метод балансировки сетевого трафика с многоагентным обучением MAROH. Решение, в отличие от традиционных централизованных алгоритмов, использует распределенную модель управления. Предполагалось, что MAROH можно будет применять в наложенных сетях. Такие сети используются в вычислительной инфраструктуре нового поколения, в том числе в Network Power by Computing.
📬Утренняя подборка
● Минтранс и Росавиация поддержали введение единого экспериментального правового режима для беспилотных авиационных систем по всей России. Также Минтранс до конца 2025 года представит проект федерального закона о беспилотниках
● Москва в 2026 году планирует перейти к финальному этапу тестирования беспилотных поездов в метрополитене
● «Сбер» в ближайшие годы намерен передать ИИ-агентам большинство рутинных процессов о банкротстве для сокращения трудозатрат на 20%
● «Яндекс» планирует выпустить специальную версию нейросети для юристов. Также ИТ-холдинг задействует обновленные ИИ-алгоритмы для предоставления более точных сведений о времени доставки заказов
● Рабочая группа по внедрению искусственного интеллекта в работу судебной системы была создана в апреле 2025 года по решению президиума Совета судей России
● «Т-Технологии» выведут на рынок ИИ-помощника Safeliner для ИБ-специалистов. Он предназначен для быстрого реагирования на угрозы, устранения уязвимостей и других задач
● AdTech-компания Hybrid объединила свои инструменты, работающие на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, в комплекс Hybrid DeepCore для управления рекламными кампаниями
● В электромобиль «Атом» встроят голосового ассистента на основе ИИ для управления системами автомобиля
● В ИТМО создали ИИ-алгоритм для упрощения поиска молекул, необходимых для создания препаратов для лечения аутоиммунных заболеваний
● В МГУ им. М.В. Ломоносова предложили метод на основе машинного обучения для изучения ИК-спектров полициклических ароматических углеводородов. Результаты могут быть применены в анализе состава межзвездной среды
🗺За рубежом
● Малайзия запустила проект стратегической инфраструктуры на основе чипов Ascend от Huawei и модели DeepSeek
● Google добавит в браузер Chrome своего чат-бота Gemini. Кроме этого, компания представила генеративную ИИ-модель Gemma 3n для использования на мобильных устройствах, ИИ-агента Project Mariner для веб-серфинга и намерена инвестировать до $150 млн в разработку очков Warby Parker с ИИ
● В Google DeepMind представили ИИ-модель Veo 3 для генерации видео и аудиосопровождения к нему
● GitHub запустил ИИ-агента, который встроен в GitHub Copilot, для исправления ошибок, добавления функций и улучшения документации
📈Аналитика
● По данным «Информзащиты», 67% компаний, внедряющих ИИ-инструменты в бизнес-процессы, не проводят предварительную оценку их защищенности и влияния на безопасность ИТ-инфраструктуры
● В Международной организации труда выяснили, что 25% мировой занятости приходится на профессии, потенциально подверженные воздействию генеративного ИИ, а в странах с высоким уровнем дохода этот показатель достигает 34%
💬Мнения
● Заместитель председателя ВЭБ. РФ Игорь Дроздов — о необходимости маркировки ИИ-продуктов
📎 Материалы
● Заметка ComNews по мотивам III форум «Технологии доверенного искусственного интеллекта» о планируемом создании реестра доверенных ИИ-решений
● Материал Forbes об использовании LLM хакерами для разработки ПО и обхода систем защиты организаций
● Заметка The Decoder о представленных ИИ-решениях Google на конференции I/O 2025
● Минтранс и Росавиация поддержали введение единого экспериментального правового режима для беспилотных авиационных систем по всей России. Также Минтранс до конца 2025 года представит проект федерального закона о беспилотниках
● Москва в 2026 году планирует перейти к финальному этапу тестирования беспилотных поездов в метрополитене
● «Сбер» в ближайшие годы намерен передать ИИ-агентам большинство рутинных процессов о банкротстве для сокращения трудозатрат на 20%
● «Яндекс» планирует выпустить специальную версию нейросети для юристов. Также ИТ-холдинг задействует обновленные ИИ-алгоритмы для предоставления более точных сведений о времени доставки заказов
● Рабочая группа по внедрению искусственного интеллекта в работу судебной системы была создана в апреле 2025 года по решению президиума Совета судей России
● «Т-Технологии» выведут на рынок ИИ-помощника Safeliner для ИБ-специалистов. Он предназначен для быстрого реагирования на угрозы, устранения уязвимостей и других задач
● AdTech-компания Hybrid объединила свои инструменты, работающие на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, в комплекс Hybrid DeepCore для управления рекламными кампаниями
● В электромобиль «Атом» встроят голосового ассистента на основе ИИ для управления системами автомобиля
● В ИТМО создали ИИ-алгоритм для упрощения поиска молекул, необходимых для создания препаратов для лечения аутоиммунных заболеваний
● В МГУ им. М.В. Ломоносова предложили метод на основе машинного обучения для изучения ИК-спектров полициклических ароматических углеводородов. Результаты могут быть применены в анализе состава межзвездной среды
🗺За рубежом
● Малайзия запустила проект стратегической инфраструктуры на основе чипов Ascend от Huawei и модели DeepSeek
● Google добавит в браузер Chrome своего чат-бота Gemini. Кроме этого, компания представила генеративную ИИ-модель Gemma 3n для использования на мобильных устройствах, ИИ-агента Project Mariner для веб-серфинга и намерена инвестировать до $150 млн в разработку очков Warby Parker с ИИ
● В Google DeepMind представили ИИ-модель Veo 3 для генерации видео и аудиосопровождения к нему
● GitHub запустил ИИ-агента, который встроен в GitHub Copilot, для исправления ошибок, добавления функций и улучшения документации
📈Аналитика
● По данным «Информзащиты», 67% компаний, внедряющих ИИ-инструменты в бизнес-процессы, не проводят предварительную оценку их защищенности и влияния на безопасность ИТ-инфраструктуры
● В Международной организации труда выяснили, что 25% мировой занятости приходится на профессии, потенциально подверженные воздействию генеративного ИИ, а в странах с высоким уровнем дохода этот показатель достигает 34%
💬Мнения
● Заместитель председателя ВЭБ. РФ Игорь Дроздов — о необходимости маркировки ИИ-продуктов
📎 Материалы
● Заметка ComNews по мотивам III форум «Технологии доверенного искусственного интеллекта» о планируемом создании реестра доверенных ИИ-решений
● Материал Forbes об использовании LLM хакерами для разработки ПО и обхода систем защиты организаций
● Заметка The Decoder о представленных ИИ-решениях Google на конференции I/O 2025
🗓 Мероприятия об искусственном интеллекте до конца мая
Четверг–пятница, 22–23 мая
📍Фронтиры прогресса | Офлайн (Большой бул., д.30, стр.1)
Конференция «Сколтеха», где представители науки встретятся с бизнесом, чтобы определить будущее технологического прогресса. Среди тематик конференции: искусственный интеллект, фотоника, биотехнологии. Спикеры поговорят о разработке новых методов обучения ИИ, работе автономных систем с ИИ-навигацией, внедрении компьютерного зрения и предиктивного обслуживания.
Суббота–воскресенье, 24 мая — 1 июня
📍Data Fest 2025 | Офлайн (г. Москва) и онлайн
Конференция сообщества Open Data Science, которая пройдет в том числе в Москве в офисах ряда передовых ИТ-компаний. В списке тем конференции: аналитика DS, фронтиры DL, концепция Reliable ML, применение ML в медицине и кибербезопасности, а также MLOps, открытые библиотеки и фреймворки для DS/ML.
Понедельник–вторник, 26–27 мая
📍Tech Week 2025 | Офлайн (Раменский бул., д.1, кластер «Ломоносов»)
Конференция компании «Технократия» об искусственном интеллекте и цифровых технологиях в бизнесе. В рамках потока об ИИ расскажут о том, как технология меняет мир, поговорят о последних достижениях в области ИИ и анализа больших данных, а также их применении в различных отраслях.
Понедельник–среда, 26–28 мая
📍Эффективное производство 4.0 | Офлайн (Краснопресненская наб., д.14) и онлайн
Практическая промышленная конференция компании «Цифра». В списке ключевых тем конференции: применение ИИ для производственных задач, промышленные данные как основа для цифровых ассистентов и двойников.
Среда, 28 мая
📍Data&ML2Business | Офлайн (ул.Волочаевская, д.48, стр.1) и онлайн
Конференция «Яндекса» о применении ML и данных. В ходе мероприятия обсудят возможности генеративных моделей, ИИ-систем, речевых технологий, чат-ботов и автоматизации колл-центров. Еще спикеры расскажут о трендах и запросах рынка, опыте внедрения LLM‑моделей, внедрении ИИ в бизнес-процессы.
📍Dialog AI Day 2025 | Офлайн (Космодамианская наб., д.52, стр.7)
Конференция Naumen о диалоговом и генеративном искусственном интеллекте для бизнеса. В фокусе повестки будут новые стандарты чат-ботов, роль ИИ и ГенИИ во взаимодействии с клиентом, пути развития зрелой роботизации.
Четверг, 29 мая
📍Искусственный интеллект 2025 | Офлайн (адрес предоставляется участникам)
Конференция TAdviser о трендах ИИ и его практическом применении. В списке тем конференции: возможности ГенИИ, применение в бизнесе и перспективы LLM, Edge AI, обеспечение безопасности и надежности систем ИИ.
Четверг–пятница, 22–23 мая
📍Фронтиры прогресса | Офлайн (Большой бул., д.30, стр.1)
Конференция «Сколтеха», где представители науки встретятся с бизнесом, чтобы определить будущее технологического прогресса. Среди тематик конференции: искусственный интеллект, фотоника, биотехнологии. Спикеры поговорят о разработке новых методов обучения ИИ, работе автономных систем с ИИ-навигацией, внедрении компьютерного зрения и предиктивного обслуживания.
Суббота–воскресенье, 24 мая — 1 июня
📍Data Fest 2025 | Офлайн (г. Москва) и онлайн
Конференция сообщества Open Data Science, которая пройдет в том числе в Москве в офисах ряда передовых ИТ-компаний. В списке тем конференции: аналитика DS, фронтиры DL, концепция Reliable ML, применение ML в медицине и кибербезопасности, а также MLOps, открытые библиотеки и фреймворки для DS/ML.
Понедельник–вторник, 26–27 мая
📍Tech Week 2025 | Офлайн (Раменский бул., д.1, кластер «Ломоносов»)
Конференция компании «Технократия» об искусственном интеллекте и цифровых технологиях в бизнесе. В рамках потока об ИИ расскажут о том, как технология меняет мир, поговорят о последних достижениях в области ИИ и анализа больших данных, а также их применении в различных отраслях.
Понедельник–среда, 26–28 мая
📍Эффективное производство 4.0 | Офлайн (Краснопресненская наб., д.14) и онлайн
Практическая промышленная конференция компании «Цифра». В списке ключевых тем конференции: применение ИИ для производственных задач, промышленные данные как основа для цифровых ассистентов и двойников.
Среда, 28 мая
📍Data&ML2Business | Офлайн (ул.Волочаевская, д.48, стр.1) и онлайн
Конференция «Яндекса» о применении ML и данных. В ходе мероприятия обсудят возможности генеративных моделей, ИИ-систем, речевых технологий, чат-ботов и автоматизации колл-центров. Еще спикеры расскажут о трендах и запросах рынка, опыте внедрения LLM‑моделей, внедрении ИИ в бизнес-процессы.
📍Dialog AI Day 2025 | Офлайн (Космодамианская наб., д.52, стр.7)
Конференция Naumen о диалоговом и генеративном искусственном интеллекте для бизнеса. В фокусе повестки будут новые стандарты чат-ботов, роль ИИ и ГенИИ во взаимодействии с клиентом, пути развития зрелой роботизации.
Четверг, 29 мая
📍Искусственный интеллект 2025 | Офлайн (адрес предоставляется участникам)
Конференция TAdviser о трендах ИИ и его практическом применении. В списке тем конференции: возможности ГенИИ, применение в бизнесе и перспективы LLM, Edge AI, обеспечение безопасности и надежности систем ИИ.
Эксперимент по беспилотному движению поездов в московском метро завершится в 2026 году
Первый этап пилотного проекта должен пройти до конца года, сообщил заммэра по вопросам транспорта и промышленности Максим Ликсутов. Сначала беспилотный поезд будет курсировать без пассажиров.
Поезд будет сам ехать, останавливаться, открывать и закрывать двери. Автоматически будет вестись контроль, чтобы дверь никого не зажала. Постепенно на искусственный интеллект будут возлагать все больше функций.
Для беспилотного движения будет дооборудован поезд «Москва-2020». Сообщалось, что на первом этапе поезда будут выходить ночью с машинистом на Большой кольцевой линии.
🔗 Источник: https://www.1tv.ru/shows/dobroe-utro/reportazh/maksim-liksutov-kuda-edet-moskovskoe-metro-v-budushee-dobroe-utro-fragment-vypuska-ot-15-05-2025
***
📎 В марте 2023 года сообщалось, что на пяти станциях Большой кольцевой линии заработала пилотная В2В-сеть 5G от МТС. Эта сеть позволяет внедрить умные решения и сервисы на транспорте. В апреле того же года в метро начали тестировать сеть LTE в частотах 360—380 МГц. Планировалось, что она будет использоваться для управления беспилотными поездами.
📎 В 2024 году в Москве начались испытания беспилотного трамвая. Регулярные поездки планируют запустить осенью: один трамвай будет курсировать в полностью беспилотном режиме по маршруту № 10 в Строгине.
Первый этап пилотного проекта должен пройти до конца года, сообщил заммэра по вопросам транспорта и промышленности Максим Ликсутов. Сначала беспилотный поезд будет курсировать без пассажиров.
Поезд будет сам ехать, останавливаться, открывать и закрывать двери. Автоматически будет вестись контроль, чтобы дверь никого не зажала. Постепенно на искусственный интеллект будут возлагать все больше функций.
Для беспилотного движения будет дооборудован поезд «Москва-2020». Сообщалось, что на первом этапе поезда будут выходить ночью с машинистом на Большой кольцевой линии.
🔗 Источник: https://www.1tv.ru/shows/dobroe-utro/reportazh/maksim-liksutov-kuda-edet-moskovskoe-metro-v-budushee-dobroe-utro-fragment-vypuska-ot-15-05-2025
***
📎 В марте 2023 года сообщалось, что на пяти станциях Большой кольцевой линии заработала пилотная В2В-сеть 5G от МТС. Эта сеть позволяет внедрить умные решения и сервисы на транспорте. В апреле того же года в метро начали тестировать сеть LTE в частотах 360—380 МГц. Планировалось, что она будет использоваться для управления беспилотными поездами.
📎 В 2024 году в Москве начались испытания беспилотного трамвая. Регулярные поездки планируют запустить осенью: один трамвай будет курсировать в полностью беспилотном режиме по маршруту № 10 в Строгине.
«Т-Технологии» намерены вывести на рынок ИИ-ассистента Safeliner для ИБ-команд
Он создан в среде GitLab и использует LLM для генерации подсказок разработчикам. Ассистент предназначен для снижения нагрузки на продуктовые команды, реагирования на угрозы и устранения уязвимостей. С августа 2024 года решение использовалось для внутренних целей «Т-Технологий».
По собственным оценкам разработчиков, Safeliner может сэкономить компании более 1 млрд руб. в год. Специалисты пояснили, что ИИ-ассистент анализирует потенциальные уязвимости, найденные инструментами статического анализа, отфильтровывает ложные срабатывания, генерирует подсказки и описания проблем безопасности.
Генеральный директор Security Vision Руслан Рахметов считает, что Safeliner может быть востребован крупными компаниями, которые активно ведут собственную разработку ПО, а дополнительным плюсом будет использование On-Premise-модели и отсутствие зависимостей от внешних сервисов.
🔗 Источник 1: https://www.tbank.ru/about/news/21052025-t-bank-creates-russias-first-ai-assistant-in-cybersecurity/
🔗 Источник 2: https://www.forbes.ru/tekhnologii/537676-brazdy-ispravlenia-ii-ot-t-banka-pomozet-razrabotcikam-ustranat-uazvimosti
***
📎 В декабре 2024 года «Т-Технологии» открыли доступ к LLM T-Pro и T-Lite, которые основаны на китайской Qwen-2.5, но дообучены и адаптированы под русский язык.
Он создан в среде GitLab и использует LLM для генерации подсказок разработчикам. Ассистент предназначен для снижения нагрузки на продуктовые команды, реагирования на угрозы и устранения уязвимостей. С августа 2024 года решение использовалось для внутренних целей «Т-Технологий».
По собственным оценкам разработчиков, Safeliner может сэкономить компании более 1 млрд руб. в год. Специалисты пояснили, что ИИ-ассистент анализирует потенциальные уязвимости, найденные инструментами статического анализа, отфильтровывает ложные срабатывания, генерирует подсказки и описания проблем безопасности.
Генеральный директор Security Vision Руслан Рахметов считает, что Safeliner может быть востребован крупными компаниями, которые активно ведут собственную разработку ПО, а дополнительным плюсом будет использование On-Premise-модели и отсутствие зависимостей от внешних сервисов.
🔗 Источник 1: https://www.tbank.ru/about/news/21052025-t-bank-creates-russias-first-ai-assistant-in-cybersecurity/
🔗 Источник 2: https://www.forbes.ru/tekhnologii/537676-brazdy-ispravlenia-ii-ot-t-banka-pomozet-razrabotcikam-ustranat-uazvimosti
***
📎 В декабре 2024 года «Т-Технологии» открыли доступ к LLM T-Pro и T-Lite, которые основаны на китайской Qwen-2.5, но дообучены и адаптированы под русский язык.