Complete AI
الذهاب إلى القناة على Telegram
Меня зовут Андрей Кузнецов Руковожу управлением в Sber AI, построил успешную лабораторию FusionBrain в AIRI, один из основателей Kandinsky, к.т.н., 15+ лет опыта в Computer Vision, выступаю с лекциями и пишу о событиях в AI и ML
إظهار المزيد7 788
المشتركون
+124 ساعات
+87 أيام
-530 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '26
+68
في 1 قنوات
يونيو '26
+102
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '26
+106
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+98
في 4 قنوات
Get PRO
مارس '26
+94
في 4 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+82
في 3 قنوات
Get PRO
يناير '26
+80
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+633
في 3 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+158
في 6 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+109
في 2 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+138
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+111
في 2 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+129
في 4 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+398
في 14 قنوات
Get PRO
مايو '25
+288
في 14 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+432
في 5 قنوات
Get PRO
مارس '25
+146
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+205
في 8 قنوات
Get PRO
يناير '25
+182
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+353
في 6 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+290
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+189
في 2 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+244
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+396
في 9 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+623
في 9 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+301
في 12 قنوات
Get PRO
مايو '24
+365
في 8 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+214
في 6 قنوات
Get PRO
مارس '24
+195
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+202
في 5 قنوات
Get PRO
يناير '24
+121
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+228
في 5 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+263
في 10 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+222
في 3 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+229
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+136
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+521
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+216
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+303
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+886
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+306
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+149
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+563
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 28 يوليو | +5 | |||
| 27 يوليو | +9 | |||
| 26 يوليو | +5 | |||
| 25 يوليو | +2 | |||
| 24 يوليو | +4 | |||
| 23 يوليو | +2 | |||
| 22 يوليو | +2 | |||
| 21 يوليو | +1 | |||
| 20 يوليو | +2 | |||
| 19 يوليو | +2 | |||
| 18 يوليو | +1 | |||
| 17 يوليو | +2 | |||
| 16 يوليو | +1 | |||
| 15 يوليو | +3 | |||
| 14 يوليو | +6 | |||
| 13 يوليو | +2 | |||
| 12 يوليو | +1 | |||
| 11 يوليو | +2 | |||
| 10 يوليو | +4 | |||
| 09 يوليو | 0 | |||
| 08 يوليو | +1 | |||
| 07 يوليو | +3 | |||
| 06 يوليو | +1 | |||
| 05 يوليو | +2 | |||
| 04 يوليو | +1 | |||
| 03 يوليو | +1 | |||
| 02 يوليو | +1 | |||
| 01 يوليو | +2 |
منشورات القناة
Вдруг вчера кому-то было мало инсайтов про K3 предлагаю ещё такой коротенький почитать😉
https://sebastianraschka.com/blog/2026/kimi-k3-architecture-notes.html
| 2 | 🤖 Ищем менеджера проектов в ИИ-стройку
Мы — SberAI, команда, которая строит будущее строительства с помощью искусственного интеллекта. Совмещаем исследования и реальное применение: автоматизируем анализ и составление строительной документации, извлекаем данные из BIM-моделей, создаём генеративные решения для архитектуры и дизайна.
Ищем человека, который сведёт воедино науку, продукт и стройку.
Чем предстоит заниматься
→ Управлять проектами от идеи до внедрения: планировать сроки, ресурсы, риски и зависимости
→ Синхронизировать усилия исследователей (DS, ML-инженеров) и продуктовой команды — переводить научные разработки в рабочие решения
→ Работать с заказчиками из строительной отрасли: понимать их процессы, формализовывать требования, контролировать качество поставки
→ Вести проектную документацию и обеспечивать прозрачность для всех стейкхолдеров
→ Анализировать рынок строительных ИИ-решений: конкуренты, тренды, регуляторика, потребности заказчиков
→ Формулировать бизнес-требования на основе анализа рынка и обратной связи — переводить инсайты в задачи для команды
→ Определять ключевые метрики: технические (точность, скорость инференса), продуктовые (вовлечённость, retention) и бизнесовые (экономия времени, снижение ошибок)
→ Готовить аналитику для руководства: эффективность внедрённых решений, прогнозы, сравнение с рынком
Что важно для нас
✅ Опыт управления проектами в технических командах 3+ лет — желательно в продуктах с ИИ-компонентом или сложной доменной логикой
✅ Понимание жизненного цикла ML-проектов: от сбора данных до production-инференса
✅ Знакомство со строительной отраслью или готовность быстро погружаться: BIM, проектная документация, СП, стадии строительного цикла
✅ Гибкость: умение работать и в условиях исследовательской неопределённости, и в режиме продуктовой поставки
✅ Коммуникация: умение объяснять сложные технические вещи нетехническим стейкхолдерам и наоборот
Откликнуться — пишите в личку Евгении Газарян @jjg26 | 1 072 |
| 3 | Интегрально инсайты из K3: 2.78Т параметров, 896 экспертов, 1M контекст. Под капотом — системная оптимизация на каждом уровне стека:
1️⃣ SiTU-GLU — замена SwiGLU с мягким насыщением активаций. Именно это позволило безопасно масштабировать sparsity до 56× (16 из 896 экспертов). Без этого приёма модель бы просто взорвалась
2️⃣ Quantile Balancing — балансировка нагрузки экспертов за один forward pass через квантили. Полностью убрали auxiliary loss, как следствие чище градиенты, быстрее сходимость
3️⃣ MoonViT-V2 — vision encoder обучен с нуля через next-token prediction. Контрастивный pre-training (SigLIP/CLIP) оказался нестабильным при joint optimization
4️⃣ AgentENV — microVM-песочницы вместо контейнеров для RL. Firecracker VM: checkpoint за 133ms, resume за 49ms, memory overcommit 6.5×51.2 млн sandbox'ов за тренинг
5️⃣ MoonEP — expert parallelism с доказуемой верхней границей redundant-экспертов. Обучение работает 100% времени без остановок на балансировку | 1 307 |
| 4 | И техрепорт вдогонку
https://github.com/MoonshotAI/Kimi-K3/blob/main/k3_tech_report.pdf | 1 408 |
| 5 | Kimi как обещали зарелизили в опенсурс веса своей самой крупной модели K3 - 2.8T параметров🔥
Осталось домашний комп чуть обновить и можно тестировать
https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K3 | 1 611 |
| 6 | Вот и price plan доехал от Qwen Cloud. По современным меркам очень демократичный)
https://www.qwencloud.com/pricing/token-plan | 2 241 |
| 7 | ⚡️Новости опенсорса
👉GLM-5.2 ✅ Almost Opus-level
👉Kimi-K3 ✅ Almost Fable-level
👉Qwen-3.8 🔜 2.4T, Expected to beat Opus
👉Deepseek V4 GA 🔜 $0.0028/M Expected to beat Opus
👉Minimax-M3-Pro 🔜 3T, Expected to be Fable-level
👉GLM-5.5 🔜 Expected to beat Opus | 2 469 |
| 8 | Интересная неделя намечается😉 | 2 241 |
| 9 | Вчера вечером был на ивенте ML&DS Offstage от Ozon Tech, участвовал в круглом столе «Агенты: от исследований к бизнес-внедрениям», где модератором был мой хороший друг Алексей Обровец.
Очень интересные спикеры! Вроде бы стандартные и наболевшие вопросы, но так много разных содержательных мнений. Конечно, больше всего волнуются за молодое поколение, подходы к образованию в эпоху агентной экономики — всё это очень важно и нужно постоянно анализировать и развивать. А главное, «не бояться», потому что любые технологические изменения направлены на то, чтобы сделать жизнь лучше. Проблемы галлюцинаций, предсказуемости и объяснимости подведения моделей и агентов ещё находятся в глубокой фазе исследований, но как и любым инструментом агентами надо учиться пользоваться себе во благо, и мы явно идём правильным путём.
Ну и фотоотчёт😎 | 2 287 |
| 10 | Начинаем первый день на ICML 2026💪
Довольно интересный доклад про способ «обогащения» рага графом темпоральных знаний с разными режимами работы, типа извлечения субграфа на лету через прерывания в диалоге.
https://arxiv.org/abs/2510.13590 | 2 642 |
| 11 | Всем привет!
Выложили нашу работу “Does VLA Even Know the Basics?” в Daily Papers на Hugging Face 🤗
В статье мы задаёмся простым, но пока почти не изученным вопросом: есть ли в VLA-моделях commonsense знания о мире? 📚
⚡️Мы предлагаем Act2Answer: бенчмарк, где VLA модель отвечает на вопросы не текстом, а действием - кладёт куб на правильный вариант. Проверили 7 VLA и 9 VLM моделей на 12 категориях.
💡Интересные инсайты из работы:
→ VLA хорошо понимают примитивные концепты по типу Цвета и Формы
→ На более сложных категориях (Эмоции, Животные, Симметрия, Время, Счет, История) у VLA сильный дроп в сравнении с VLM
→ Знания есть в весах VLA моделей, однако они не транслируются в действия
→ Котрейнинг на VL данных хорошо помогает сохранять знания
→ SFT/RL файтюнинг на downstream роботикс задачах дергадирует знания
Поддержите нас апвоутом пожалуйста ❤️ | 3 237 |
| 12 | 3️⃣9️⃣ | 2 880 |
| 13 | Посмотрела выступление Анастасии Анциферовой, исполнительного директора по исследованию данных центра исследований генеративного ИИ Сбера, На митапе у VisionLabs она рассказала о последних разработках Сбера и AIRI для автоматизации проектирования зданий
🟣 Автоматизация генерации массингов
CoMa — метод генерация массингов по текстовым требованиям с описанием ограничений, координатам участка и изображению окружения. На выходе пользователь получает 3D-геометрию здания в формате JSON.
🟣 Генерация планировок
Для генерации планировок AIRI улучшила диффузионную модель HouseDiffusion (она по графу связности комнат генерирует координаты стен, но не учитывает фиксированные элементы, а еще иногда оставляет пустые пространства между комнатами).
AIRI представила HouseDiffusion++. Базовую модель дообучили на датасете из 62 тысяч планировок, добавили кросс-аттеншн-блоки, которые нужны, чтобы модель не двигала фиксированные элементы (вентиляционные шахты, окна или двери), а также возможность экспорта результата в Revit.
«Сейчас в основном в области планировок мы занимаемся генерацией жилых зданий, но на следующий год у нас запланировано расширение до создания планировок для общественных пространств, школ, больниц».
«По поводу удобства планировок у нас сейчас есть направление меблировки: мы учимся расставлять мебель так, чтобы агенты, которые ходят по квартире, эмулируя поведение людей, тратили минимальное количество шагов на типичные перемещения».
🟣 Работа с BIM-моделями
IFC-QA — бенчмарк для проверки языковых моделей на понимание BIM-файлов, В нем 99 вопросов пяти уровней сложности. Результаты показали: лучшая модель отвечает правильно только в 68% случаев. На простых вопросах точность достигает 90%, но на сложных, требующих многошаговых рассуждений, падает.
Также у AIRI есть разработка Chat with IFC, где пользователь может получать ответы по IFC-файлу, просто в обычном чате с ИИ. Интересная штука — я узнаю, есть ли открытая работа.
🟣 Документация и чертежи
«Документация — сейчас самая горячая тема»
Анастасия отметила, что больше всего внутренних и внешних запросов приходит на автоматизацию работы с документацией. Здесь основные направления: OCR (распознавание символов), RAG и работа с базами документов через ИИ-агентов. Основная сложность — учет нормативки: новые градостроительные нормы принимаются буквально каждый день.
В следующих постах расскажу про метод CoMa. | 3 198 |
| 14 | ИИ уже меняет бизнес — вопрос только в том, кто им управляет?
Магистратура «Управление внедрением ИИ в бизнес» от МИФИ и «Школы 21» — для тех, кто хочет быть этим человеком.
Фокус обучения:
➡️ живые сценарии — куда встроить ИИ, чтобы было быстрее, дешевле, эффективнее
➡️ управление продуктами и понимание технологий, чтобы разговаривать с разработчиками на одном языке
➡️ реальные проекты от компаний прямо во время учёбы
А в конце — диплом МИФИ и портфолио, с которым можно идти на собеседование!
Все подробности и заявка — на сайте. | 934 |
| 15 | 19 сентября состоится Practical ML Conf — хардовая конференция по практическому применению ML, где будем обсуждать технологии, которые уже работают!
Я состою в программном комитете уже не перый год, буду рад видеть вас лично и познакомиться с вашими проектами. Программный комитет отбирает доклады, опираясь на четыре основных критерия: пользу и новизну для сообщества, применимость на практике и хардовый уровень сложности.
Что планируем:
⚪ Эксперты программного комитета дадут советы по структуре и содержанию доклада
⚪ Прогоны материала вместе с тренером по публичным выступлениям
⚪ Нетворкинг с сильным ML-комьюнити
⚪ Промо спикеров и докладов до и после конференции
⚪ И самое главное — вы сможете стать частью главной конференции Яндекса по машинному обучению
Приём докладов заканчивается сегодня!
Подписывайтесь:
🔗 @Practical_ML_Conf | 3 092 |
| 16 | Стройте LLM-системы, а не просто вызывайте API
Записывайтесь на новый поток курса LLM-инженер от AI Talent Hub и GIGASCHOOL 🎓
Сейчас уже недостаточно просто знать RAG, рынок ищет тех, кто умеет собирать сложные AI-системы и доводить их до продакшена. Поэтому коллеги пересобрали программу, сохранили фундаментальную базу и усилили практическую часть.
Добавили сквозной проект с первого дня — вы собираете end-to-end LLM-систему под свой домен от адаптации модели до продакшена.
В программе production-инференс, управление нагрузкой и стоимостью, observability и LLMOps, system design, безопасность и AI Red Teaming.
Что окажется в вашем GitHub после курса:
➡️ Опыт дообучения LLM/энкодер под домен
➡️ RAG над корпоративной базой
➡️ Мультиагентная система
➡️ Production-сервис в Docker
➡️ Observability и отчет по безопасности
Лекции читают практики из крупных AI-команд:
👤 Роман Соломатин (NLP Researcher, Сбер)
👤 Александр Потехин (NLP Lead, X5 Tech)
👤 Кристина Желтова (Директор по разработке моделей, Газпромбанк)
👤 Евгений Кокуйкин (CEO HiveTrace)
До четверга самая низкая стоимость, дальше будет расти.
Изучайте программу и регистрируйтесь на курс! | 2 212 |
| 17 | Всем привет!
Мы с командой в рамках образовательного проекта решили провести исследование, как клиенты пользуются инструментами инвестирования для проработки идеи нового продукта автоматических инвестиций, использующего механику оплаты ЖКХ, налогов, кредитов и прочих платежей.
Для исследования сделали короткий анонимный опрос, который займёт не дольше одной минуты, но будет нам очень полезным.
Если вы поможете и внесёте свой вклад — вкупе это принесёт супер пользу, а итогами опроса поделюсь🙏
Ссылка на опрос
https://public.oprosso.sberbank.ru/p/jtmguucn | 2 246 |
| 18 | Второй раз получаю премию Билайна AI AWARDS — в этом году в номинации «Личный вклад в развитие ИИ».
Наверное, всё делаем правильно, раз наш вклад и сама нейросеть отмечает. Будем двигаться дальше. | 2 274 |
