MWS AI
الذهاب إلى القناة على Telegram
Мы разрабатываем решения и продукты на базе технологий NLP, CV и Gen AI. Формируем AI-сообщество, сотрудничаем с ведущими технологическими компаниями и экспертами, проводим исследования, инвестируем в перспективные проекты и команды.
إظهار المزيد7 157
المشتركون
+124 ساعات
-97 أيام
+830 أيام
جارٍ تحميل البيانات
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أكتوبر '26أكتوبر '26
أكتوبر '26
+54
في 0 قنوات
سبتمبر '26
+59
في 3 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+42
في 11 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+57
في 13 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+77
في 12 قنوات
Get PRO
مايو '26
+45
في 8 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+124
في 6 قنوات
Get PRO
مارس '26
+63
في 8 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+73
في 4 قنوات
Get PRO
يناير '26
+160
في 6 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+88
في 15 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+82
في 5 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+67
في 3 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+628
في 2 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+264
في 3 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+156
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+291
في 4 قنوات
Get PRO
مايو '25
+325
في 5 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+274
في 4 قنوات
Get PRO
مارس '25
+301
في 8 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+354
في 9 قنوات
Get PRO
يناير '25
+599
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+473
في 4 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+645
في 5 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+689
في 3 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+1 178
في 8 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+900
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+1 126
في 4 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+48
في 3 قنوات
Get PRO
مايو '24
+624
في 4 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+878
في 5 قنوات
Get PRO
مارس '24
+1 864
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+197
في 4 قنوات
Get PRO
يناير '24
+106
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+332
في 3 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+612
في 4 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+513
في 3 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+342
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+134
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+185
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+74
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+71
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+21
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+54
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+39
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+78
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+126
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+176
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+32
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+410
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+566
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 15 أكتوبر | +4 | |||
| 14 أكتوبر | +1 | |||
| 13 أكتوبر | +3 | |||
| 12 أكتوبر | +3 | |||
| 11 أكتوبر | +1 | |||
| 10 أكتوبر | 0 | |||
| 09 أكتوبر | 0 | |||
| 08 أكتوبر | +1 | |||
| 07 أكتوبر | +31 | |||
| 06 أكتوبر | +1 | |||
| 05 أكتوبر | +2 | |||
| 04 أكتوبر | +4 | |||
| 03 أكتوبر | 0 | |||
| 02 أكتوبر | +1 | |||
| 01 أكتوبر | +2 |
منشورات القناة
⚡️ Выпустили большой гайд по созданию ИИ-команды ⚡️
Собрали в одном документе опыт экспертов и компаний, которые уже системно внедряют искусственный интеллект.
Что внутри
✅ какие специалисты нужны ИИ-команде;
✅ какими компетенциями они должны обладать;
✅ какой бюджет заложить на формирование и развитие команды;
✅ какие цели, KPI и систему мотивации выбрать;
✅ как к созданию ИИ-команд подходят другие компании.
Получить гайд можно здесь
Читайте, применяйте и рассказывайте в комментариях, как устроена работа с ИИ в вашей компании.
| 2 |  MWS AI Vision Bench проверит как нейросети читают документы и замечают подделки 🔍
MWS AI Vision Bench — наш открытый бенчмарк для оценки мультимодальных моделей на русскоязычных документах. Он показывает, насколько хорошо модели распознают текст, восстанавливают структуру страниц, извлекают данные и отвечают на вопросы по содержимому. На этом бенчмарке мы тестируем в том числе наши собственные большие языковые модели Cotype (доступны в MWS AI Agents Platform).
Теперь мы дополнили бенчмарк экспериментальной категорией Anti-fraud, которая показывает, замечают ли универсальные модели изменения в документах и могут ли объяснить, что именно вызвало подозрение.
⚡️ В новый датасет вошли 430 изображений:
- 200 исходных
- 130 с ручными правками
- 100 пересозданных генеративной моделью.
⚡️ Половина итогового балла зависит от правильной классификации, вторая — от того, насколько точно модель указала изменённые элементы.
⚡️ Мы также уточнили формулировки и допустимые ответы в 395 из 400 заданий VQA, чтобы случайные совпадения меньше влияли на результаты.
Категория Anti-fraud не заменяет профессиональные системы защиты от мошенничества и не входит в общий балл бенчмарка. Она помогает предварительно сравнить универсальные модели и понять, насколько хорошо они замечают вмешательство в документы.
Разбор обновлений в MWS AI Vision Bench, лидерборд и примеры заданий собрали в новой статье на Хабре 🗒 | 762 |
| 3 |  +5В ИИ-компаниях появились философы, но Аристотель здесь ни при чём 💭
ИИ уже автоматизирует большинство рутинных процессов, разработчики понимают, как собрать такую систему, юристы проверяют ограничения, а бизнес считает эффект. А корпоративного философа подключают, когда нужно определить, какие решения можно доверить алгоритму, где должен вмешиваться человек и не расходится ли автоматизация с тем, что компания обещает сотрудникам и клиентам.
8 октября наши партнеры философский клуб Quercus проведут конференцию «Философия в ответе», где обсудят роль корпоративного философа в эпоху ИИ. Перед встречей разбираемся, что это за профессия и как она уже влияет на поведение нейросетей в больших компаниях 🗒
Забрать промокод на скидку 50% на первые 5 регистраций: QMWSAI50 | 806 |
| 4 | ⚡️ Сегодня встречаемся на форуме «Цифровые решения» ⚡️
CEO MWS AI Денис Филиппов примет участие сразу в двух дискуссиях об эффективности ИИ и инфраструктуре, от которой зависят стоимость внедрения и результат для бизнеса.
15:30–16:45, зал №1
«Эффекты применения ИИ в системах управления ресурсами: метрики, кейсы, масштабирование»
17:00–18:15, зал №3
«ИИ на распутье: как выбор инфраструктуры определит эффективность и выгоду на годы вперёд»
Если не сможете присоединиться на площадке, подключайтесь онлайн. Все трансляции доступны на сайте форума 🔍 | 718 |
| 5 |  📩📩📩
Открыли RESON для оценки моделей распознавания речи ▶️
Мы опубликовали RESON — первую открытую разработку MWS AI в области распознавания речи. Инструмент помогает комплексно оценивать качество ASR-моделей, которые используют в голосовых помощниках, контакт-центрах, сервисах расшифровки аудио и голосовом поиске.
Что умеет RESON
Он объединяет подготовку данных, расчёт метрик, сравнение моделей и детальный разбор ошибок, сокращая время анализа с нескольких часов до 10–15 минут.
🔍 сравнивает модели более чем по 10 метрикам и показывает, где именно возникают ошибки;
🔍 приводит расшифровки к единым правилам, чтобы варианты написания слов не искажали результат;
🔍 находит проблемы с редкими, но важными для бизнеса словами, включая названия компаний, продуктов и сервисов;
🔍 помогает определить, какие ошибки нужно исправлять в первую очередь;
🔍 автоматически собирает интерактивный HTML-отчёт для технической и бизнес-команды.
RESON доступен как Python-библиотека, подключается через командную строку или API и разворачивается в инфраструктуре компании, включая закрытый контур.
Вместе с инструментом мы опубликовали бенчмарк MWS RESON ASR OSD с более чем 12 тысячами русскоязычных записей общей длительностью около 38 часов. На нём сравнили модели Сбера, Alpha Cephei, Nvidia и OpenAI. Лучшие средние результаты среди решений, прошедших все четыре набора данных, показали GigaAM v3 с WER 7,42% и Vosk с 11,07%.
✅ Забрать RESON на GitHub
✅ Скачать бенчмарк на Hugging Face
✅ Узнать больше о разработке на Хабре | 782 |
| 6 |  Дайджест 😊
Собрали шесть поводов задержаться в ленте ещё на несколько минут перед выходными.
🚫 Билл, ты не прав
Билл Гейтс предлагает заранее «зарезервировать» часть профессий за людьми. Денис Филиппов в колонке для «Известий» объясняет, почему делить работу между человеком и ИИ пока преждевременно.
Читать
👀 Аватары разогнали до 60 FPS на смартфоне
Стаматис Лефкиммиатис и соавторы представили GALA — метод, который ускоряет анимацию нейросетевых 3D-аватаров на CPU до тысячи раз и позволяет запускать её на мобильных устройствах.
Читать
🤖 Трансформеров ускорили без полного переобучения
Исследователи MWS AI вместе с коллегами из ИТМО разработали LATTE — метод для ускорения уже обученных трансформеров без полного переобучения. Статью приняли на ECCV 2026, одну из главных мировых конференций по компьютерному зрению и машинному обучению.
Читать
👩🎓 Зачем технологической компании философ
Выступим 8 октября на конференции «Философия в ответе», где обсудим роль человека в цифровой среде, и зачем бизнесу нужен корпоративный философ в эпоху ИИ.
Регистрация
☝ Новости у партнёров: в МТС Линк появились Почта и Календарь
Платформа для бизнес-коммуникаций расширилась двумя новыми сервисами. Теперь пользователи могут работать с письмами, планировать встречи, бронировать переговорные и добавлять видеозвонки в календарь одним кликом.
Всё о платформе
🔍 79 команд не поверили картинке на слово
Задачу MWS AI и VisionLabs в основном этапе AI Challenge выбрали 79 команд. Они отправили 1 552 посылки с предсказаниями, лучший результат на приватных данных составил 0,9607, а 41 команда представила полное решение для экспертной проверки. Впереди финальный этап и онлайн-защиты.
О конкурсе | 804 |
| 7 |  79 команд не поверили картинке на слово 🔍
Завершился основной этап AI Challenge, где кейс MWS AI и VisionLabs по поиску скрытых ИИ-манипуляций на изображениях и выделению изменённых областей выбрали 79 команд.
Итоги основного этапа:
🤖 Команды отправили 1 552 посылки с предсказаниями
🤖 Максимальный результат на приватных данных составил 0,9607
🤖 41 команда представила полное решение для экспертной проверки
Сейчас организаторы, эксперты MWS AI и VisionLabs оценивают работы, чтобы определить участников финала. О финалистах и самых сильных решениях расскажем отдельно, следите за событиями в канале 🗒 | 778 |
| 8 | ⚡ Через час начинаем вебинар про автоматизацию клиентского сервиса ⚡
Последняя возможность зарегистрироваться 🗒 | 990 |
| 9 |  Кирилл Дьяков, старший юрист MWS AI, рассказал, какие юридические задачи уже можно передавать ИИ и что важно учитывать при работе с ним 🤖
ИИ работает с судебной практикой и документами, но без проверенной базы знаний может упустить важное или сгаллюцинировать, поэтому финальная проверка остаётся за юристом.
MWS AI Agents Platform позволяет в едином корпоративном контуре создавать и масштабировать ИИ-агентов для разных задач, включая юридические. Их можно подключать к RAG, безопасно встраивать в процессы и предусматривать проверку результата специалистом. Так компания автоматизирует целые участки работы юридической службы, а не отдельные запросы.
✅ Узнать о платформе больше ✅ | 1 455 |
| 10 |  Дайджест новостей 😊
Два крупных продуктовых обновления, вебинар о реальной эффективности автоматизации поддержки и новое партнёрство с Вышкой.
⚡️ Обновление WordPulse для клиентского сервиса
На платформе для управления качеством коммуникаций WordPulse появился встроенный ИИ-агент, который находит причины недовольства и повторных обращений, анализирует продажи и проверяет соблюдение скриптов.
Во время тестирования в МТС подготовка новых отчётов сократилась с нескольких дней до нескольких часов.
Подробнее
🤖 Новые фичи MWS AI Agents Platform
Агенты получили песочницу для безопасного выполнения кода внутри инфраструктуры заказчика, долгосрочную память и запуск задач по расписанию. Также появился конструктор интерфейсов, который позволяет собирать для агентов экраны с кнопками, формами, таблицами и графиками.
Подробнее
📔 Уже во вторник разберём, чем чат-бот отличается от ИИ-агента и как понять, что автоматизация поддержки действительно работает
29 сентября в 12:00 (МСК) проведём вебинар, где на реальных обезличенных диалогах покажем, чем ИИ-агент отличается от чат-бота, как считать экономику автоматизации до пилота и какие метрики позволяют оценить реальный результат.
Зарегистрироваться на вебинар
👩🎓 MWS AI и НИУ ВШЭ объединяют экспертизу в технологиях и праве
Факультет права НИУ ВШЭ и MWS AI подписали соглашение о сотрудничестве. Вместе будем развивать образовательные и исследовательские проекты, студенческую науку и практическую подготовку специалистов на стыке права и ИИ.
О партнёрстве | 988 |
| 11 |  Обновление WordPulse для клиентского сервиса 🔍
На платформе для управления качеством коммуникаций WordPulse появился встроенный ИИ-агент, который анализирует звонки и переписки, находит причины проблем в клиентском сервисе и предлагает план действий, подтверждая выводы точными цитатами из диалогов.
WordPulse входит в ИИ-клиентский сервис MWS AI — мультиагентную систему для автоматизации и масштабирования клиентского обслуживания.
Что может ИИ-агент:
✅ выявлять причины недовольства и повторных обращений;
✅ сравнивать работу с возражениями в успешных и неуспешных продажах;
✅ определять темы, в которых боты уступают операторам;
✅ находить нарушения скриптов и регламентов;
✅ готовить рекомендации и план действий по итогам анализа.
О первых результатах применения обновления рассказывает Елизавета Алтухова, менеджер продукта в команде «Речевой аналитики» МТС:
Подготовка новых отчётов, которая раньше занимала несколько дней и требовала участия специалистов с прикладными знаниями, теперь занимает несколько часов. Аналитики могут уделять больше времени содержательным выводам и проверке гипотез. Мы прогнозируем, что благодаря такому подходу эффективность аналитической команды вырастет минимум на 30%. Срок адаптации новых специалистов может сократиться с недели до одного-двух рабочих дней.
Галина Прохорова, директор по продукту WordPulse:
Сложные вопросы аналитики по-прежнему разбирали вручную: почему клиенты остаются недовольны, какие факторы в диалогах влияют на продажи, какие приёмы операторов приводят к покупке или положительному отзыву. Для этого приходилось выгружать разговоры, отбирать нужные сессии, читать и сравнивать их — такой анализ мог занимать несколько дней. Теперь агент проводит его по запросу на естественном языке. Пользователь может начать с общего вопроса, затем уточнить его и проверить гипотезу на отдельных сессиях. К каждому ответу прилагаются цитаты из разговоров, поэтому выводы можно проверить.
Узнать больше о WordPulse и записаться на демо 🗒 | 993 |
| 12 |  Бот закрыл диалог, а клиент снова звонит. Что может быть не так с автоматизацией поддержки? 👀
29 сентября в 12:00 (МСК) на вебинаре «Чат-бот врёт. ИИ-агент решает» покажем на реальных диалогах, чем чат-бот отличается от ИИ-агента и как понять, что автоматизация поддержки действительно работает.
В программе:
👩🎓 Почему закрытый без оператора диалог может вводить в заблуждение при оценке автоматизации.
👩🎓 Как боты улучшают статистику, не решая вопросы клиентов, на примерах реальных обезличенных обращений.
👩🎓 Как ИИ-агент подключает услуги, оформляет заявки и проверяет качество ответов.
👩🎓 Как рассчитать стоимость диалога и окупаемость внедрения ещё до пилота.
👩🎓 Как провести пилот за шесть недель, выбрать методику оценки, закрепить метрики в договоре с вендором и организовать контроль качества.
В конце ответим на вопросы и обсудим кейсы участников.
Ведущий — Антон Оцепов, руководитель направления ИИ-продуктов клиентского сервиса MWS AI.
🗒 Зарегистрироваться на вебинар 🗒 | 893 |
| 13 | Бот закрыл диалог, а клиент снова звонит. Что может быть не так с автоматизацией поддержки? 👀
29 сентября в 12:00 (МСК) на вебинаре «Чат-бот врёт. ИИ-агент решает» покажем на реальных диалогах, чем чат-бот отличается от ИИ-агента и как понять, что автоматизация поддержки действительно работает.
В программе:
👩🎓 Почему закрытый без оператора диалог может вводить в заблуждение при оценке автоматизации.
👩🎓 Как боты улучшают статистику, не решая вопросы клиентов, на примерах реальных обезличенных обращений.
👩🎓 Как ИИ-агент подключает услуги, оформляет заявки и проверяет качество ответов.
👩🎓 Как рассчитать стоимость диалога и окупаемость внедрения ещё до пилота.
👩🎓 Как провести пилот за шесть недель, выбрать методику оценки, закрепить метрики в договоре с вендором и организовать контроль качества.
В конце ответим на вопросы и обсудим кейсы участников.
Ведущий — Антон Оцепов, руководитель направления ИИ-продуктов клиентского сервиса MWS AI.
🗒 Зарегистрироваться на вебинар 🗒 | 1 |
| 14 |  +6ИИ-агент сам напишет код и запустит работу по расписанию 🤖
Обновили MWS AI Agents Platform, чтобы агенты могли выполнять код в изолированной среде, помнить важную информацию между диалогами и запускаться по расписанию.
Ответы теперь можно проверять автоматически, а в отдельном конструкторе — собирать интерфейс с таблицами, формами и кнопками.
Посмотреть возможности платформы и оставить заявку на демо можно по ссылке 🗒 | 1 299 |
| 15 |  Когда хорошая метрика приводит к плохому решению? 🔍
В ролике наш дата-аналитик Николай Курков разбирает кейс, в котором результаты теста выглядели убедительно, но привели команду не к тому выводу.
Проблема оказалась не в цифрах, а в самом подходе к эксперименту. Чтобы такого не происходило, A/B-тест нужно правильно спроектировать ещё до запуска.
Собрали несколько важных пунктов, которые стоит проверить перед стартом и после.
✅ Сразу определите, что именно вы хотите сравнить
До старта зафиксируйте гипотезу, основную метрику и то, как будете её считать.
Для бота результат можно оценивать по пользователям, диалогам или отдельным запросам, и это не одно и то же. Если считать каждый запрос отдельно, человек, который пишет боту сотни раз в день, будет влиять на итог сильнее десятков или даже сотен обычных пользователей.
✅ Сформируйте контрольную и тестовую группы так, чтобы их можно было честно сравнивать
Контрольная группа работает со старой моделью, тестовая — с новой. Важно, чтобы в обеих были похожие пользователи по активности и типу запросов.
Если в тестовую группу случайно попадёт больше активных клиентов, новичков или людей с каким-то специфическим поведением, итог может зависеть именно от состава группы, а не от качества новой модели.
✅ Перед A/B-тестом проверьте, что сами группы не дают разницу
Для этого можно провести A/A-тест, когда двум группам показывают одну и ту же модель и смотрят, насколько похожими получаются результаты.
Если модель одна и та же, а метрики уже заметно отличаются, значит, сначала нужно разобраться с составом групп или способом подсчёта, и только потом сравнивать старую и новую версии.
✅ Даже несколько первых дней часто не дают правильный результат
Заранее определите, сколько будет идти тест и сколько данных нужно собрать.
В начале цифры могут сильно прыгать просто потому, что наблюдений ещё мало. Сегодня новая модель выглядит лучше, завтра хуже, а через несколько дней разница вообще исчезает.
✅ Посмотрите, кто именно повлиял на итог
После теста не ограничивайтесь одной средней метрикой. Проверьте, сколько запросов делали разные пользователи и нет ли среди них нескольких аномально активных.
Если большинство написало боту пару раз, а один пользователь сделал 200 запросов, это важно увидеть отдельно. После этого стоит проверить, сохраняется ли разница между моделями у основной массы пользователей или весь результат держится на нескольких исключениях.
И ещё один уровень проверки можно добавить до выхода на реальную аудиторию. В MWS AI Agents Platform работу агента можно тестировать автоматически: команда заранее задаёт контрольные вопросы и ожидаемые ответы, а платформа прогоняет их и показывает, где агент ошибся и что происходило на каждом этапе.
💬 Узнать подробнее 💬 | 867 |
| 16 | По какому сценарию вы собираете ИИ-команду? | 794 |
| 17 |  Сколько времени закладывать на найм AI-команды?
Сегодня поиск ML-инженера занимает в среднем 23 рабочих дня, а продуктового менеджера ИИ — уже 42. С руководителем AI- или ML-направления поиск может занять 2–3 месяца и иногда растянуться до четырёх.
Мы посмотрели на собственную практику найма AI-специалистов за 2025-2026 гг и собрали ориентиры по срокам закрытия разных ролей. Всего за 1,5 года наши специалисты закрыли 177 позиций.
🤖 ML-инженер — 23 рабочих дня
Здесь уже есть понятные критерии отбора и стабильный поток кандидатов. Сложнее найти специалистов с реальным опытом вывода моделей в промышленную эксплуатацию, потому что такие кандидаты быстро получают несколько предложений и могут уйти с рынка за 3–5 дней.
🤖 Промпт-инженер или тренер ИИ — 27 рабочих дней
Кандидатов на эти позиции больше, а уровень специалиста относительно легко проверить с помощью тестового задания.
🤖 Руководитель проектов — 37 рабочих дней
Здесь многое зависит от того, насколько точно в вакансии описана специфика работы с ИИ. Если не указать опыт с ML-жизненным циклом, исследовательской неопределённостью и AI-проектами, входящий поток быстро забивается классическими IT-проектными менеджерами без нужной специфики.
🤖 ML-разработчик-исследователь — 24 рабочих дней
Это более редкая специализация, поэтому одного поиска на сайтах вакансий часто недостаточно. Лучше всего работают реферальная программа, профильные сообщества, конференции и академическая среда.
🤖 Продуктовый менеджер ИИ — 42 рабочих дня
Одна из самых сложных комбинаций на рынке, где нужен продуктовый опыт и одновременно достаточное понимание AI. 70–80% кандидатов могут отсеиваться уже на техническом скрининге, поэтому эта позиция в нашей практике закрывалась примерно в 2 раза дольше ML-инженера.
Руководитель AI- или ML-направления — 60–90 календарных дней
Для таких позиций обычного размещения вакансии уже недостаточно. Кандидатов чаще ищут напрямую, через профессиональные сообщества и специализированный поиск руководителей. Иногда процесс занимает до 4-х месяцев, причём срок зависит не столько от рекрутера, сколько от того, насколько точно компания сформулировала профиль и насколько быстро готова принимать решения.
💬 Наталья Рейслер, руководитель отдела подбора персонала MWS AI 💬
ИИ-найм живёт по своим правилам и заметно отличается от остального IT-рынка. Даже при большом количестве кандидатов поиск осложняют высокая конкуренция за сильных специалистов, размытые профили ролей и медленные внутренние решения. При этом сам рынок меняется буквально на ходу: то, что востребовано сегодня, через год может выглядеть совсем иначе.
Сроки выше — ориентиры уже сложившейся команды, которая выстроила тесную работу с заказчиками и хорошо понимает их требования. Это позволяет нам снимать часть типичных сложностей ещё на старте поиска.
И данные, и наш опыт показывают, что самая устойчивая стратегия в AI-найме сегодня — не только искать готовых специалистов снаружи, но и развивать своих. Часть новых ролей на рынке просто ещё не сформировалась и компании, которые уже сейчас создают внутренние треки роста, через 2–3 года получат специалистов, которых конкуренты будут пытаться найти на внешнем рынке. | 777 |
| 18 |  +5Кажется, ваши агенты хотят в песочницу 👀
Когда агенту нужно не просто ответить, а обработать файлы, что-то посчитать, преобразовать данные и собрать готовый результат, ему обычно приходится заранее готовить инструменты под каждый шаг.
Команда MWS AI Agents Platform упростила этот путь и создала песочницу — изолированную среду, где агент сам может выполнять код, работать с файлами и устанавливать нужные пакеты. Вы задаёте результат, а дальше агент сам решает, как к нему прийти в пределах разрешённой среды.
В карточках рассказали, как работает фича, а записаться на демо платформы можно по ссылке 🗒 | 1 020 |
| 19 |  🤖 Новый выпуск подкаста «По проводам» 🤖
В этот раз поговорили с Александром Лукьяновым, генеральным директором ДОМ.РФ Технологии, о том, как данные и ИИ уже меняют строительство, города и саму логику девелопмента.
В выпуске:
— как ИИ уже используют при проектировании и на стройках;
— зачем нужны цифровые двойники домов, районов и городов;
— как по фотографиям прогнозировать задержки строительства;
— почему роботы на стройке не обязательно будут гуманоидами;
— смогут ли данные стать новым конкурентным преимуществом девелоперов;
— где в строительстве ещё есть место для технологических стартапов;
— как данные о новостройках используют кофейни и ПВЗ;
— какой может стать покупка квартиры будущего.
Смотреть новый выпуск
▶️ ВКонтакте
▶️ Яндекс Музыка
▶️ YouTube | 3 229 |
| 20 |  +8Почему два ИИ-агента на одной LLM могут работать по-разному? 👀
Одна и та же модель в двух агентных системах может показывать совсем разный результат. И дело не только в самой LLM, но и в том, что происходит вокруг неё: какие данные она получает, какие инструменты ей доступны, что система делает после ошибки и как проверяет результат.
За всё это отвечает agent harness — та самая инфраструктура вокруг модели, которая помогает агенту работать последовательно и доводить задачу до конца.
Разобрались в карточках, что это такое и почему иногда именно harness определяет, насколько хорошо агент справляется с реальной задачей 🔍 | 996 |
