Napoleon IT
前往频道在 Telegram
Создаем решения, которые приносят измеримые результаты. Предлагаем собственные продукты, разработку на базе LLM, а также AI-агентов, веб-, бэкенд- и мобильных приложений. 🤝 Рольф, Рив Гош, X5, Lamoda, Лента, Магнит, Подружка, Hoff и др.
显示更多1 104
订阅者
+224 小时
+137 天
+1330 天
正在加载数据
标签云
无数据
有任何问题？请刷新页面或联系我们的客服。
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+423
在0个频道中
九月 '260
在0个频道中
Get PRO
八月 '260
在0个频道中
Get PRO
七月 '260
在0个频道中
Get PRO
六月 '260
在1个频道中
Get PRO
五月 '260
在0个频道中
Get PRO
四月 '260
在5个频道中
Get PRO
三月 '260
在1个频道中
Get PRO
二月 '260
在1个频道中
Get PRO
一月 '260
在0个频道中
Get PRO
十二月 '250
在1个频道中
Get PRO
十一月 '250
在3个频道中
Get PRO
十月 '250
在1个频道中
Get PRO
九月 '250
在1个频道中
Get PRO
八月 '250
在0个频道中
Get PRO
七月 '250
在0个频道中
Get PRO
六月 '250
在0个频道中
Get PRO
五月 '250
在0个频道中
Get PRO
四月 '250
在0个频道中
Get PRO
三月 '250
在7个频道中
Get PRO
二月 '250
在4个频道中
Get PRO
一月 '250
在1个频道中
Get PRO
十二月 '24
+20
在0个频道中
Get PRO
十一月 '24
+21
在5个频道中
Get PRO
十月 '24
+74
在4个频道中
Get PRO
九月 '24
+35
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+47
在1个频道中
Get PRO
七月 '24
+39
在1个频道中
Get PRO
六月 '24
+30
在4个频道中
Get PRO
五月 '24
+69
在0个频道中
Get PRO
四月 '24
+180
在8个频道中
Get PRO
三月 '24
+80
在1个频道中
Get PRO
二月 '24
+232
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 16 十月 | 0 | |||
| 15 十月 | +3 | |||
| 14 十月 | +7 | |||
| 13 十月 | +4 | |||
| 12 十月 | +1 | |||
| 11 十月 | 0 |
频道帖子
⚡️️️️️️️️️️Приглашаем на бизнес-завтрак «ИИ-агенты в работе»
Челябинск, 28 октября
Офлайн-встреча с Napoleon IT и GigaCowork для руководителей производства, ритейла и медицины.
✔️Практика на ваших задачах. Каждый участник соберёт ИИ-агента под задачу своей компании. Инженеры Napoleon IT помогут на всех этапах работы в GigaCowork.
✔️Реальные кейсы. Покажем агентов в финансах, HR и рекрутменте.
✔️ Нетворкинг с руководителями, которые решают те же задачи.
📍 Кампус «Школы 21», пр. Ленина, 76а
📅 28 октября (среда), 9:30
Количество мест ограничено.
🔗Регистрация
После заявки организатор свяжется с вами и подтвердит участие.
| 2 |  ✅Ответ кандидату за 10 минут вместо 3 дней: как мы отдали рекрутинг ИИ-агентам
Кандидат откликнулся на вакансию. Раньше он ждал ответа три дня, теперь получает ответ в течение десяти минут. И отвечает ему не рекрутер, а ИИ-агент.
В Napoleon IT мы собрали HR-агентов на GigaCowork. Это платформа, где задачи агентам ставят обычными словами, как коллеге: «Передай в рекрутмент заявку на подбор, нужен бухгалтер». Дальше агент работает сам:
▪️ разбирает отклики;
▪️ пишет кандидатам;
▪️ назначает интервью;
▪️ отвечает новичкам на типовые вопросы.
Что это дало:
🔳Скорость реакции: 3 дня → 10 минут. Кандидат получает ответ, пока ещё помнит, куда откликался.
🔳Срок найма: от отклика до оффера 12 дней вместо 24. Вакансии закрываются вдвое быстрее.
🔳Время рекрутера: 30% рабочего дня больше не уходит на рутину. Оно уходит на интервью, переговоры и сложные вакансии.
🔳Онбординг: 75% типовых вопросов новичков агент закрывает сам, без участия HR. Новичок получает ответ сразу, а не «когда у кого-то дойдут руки».
Люди занимаются людьми. Рутину забирают агенты.
Хотите так же? Оставляйте заявку | 750 |
| 3 |  🏗 ТОР.Обход — система, которая позволяет удалённо контролировать ход строительства без личного выезда руководителя или заказчика на площадку.
👷♂️ Прораб или обходчик проходит объект с камерой 360°. Это обычный штатный обход, который и так проводится каждую неделю.
При этом система автоматически:
▪️ фиксирует маршрут обхода без GPS и дополнительных датчиков;
▪️ фиксирует замечания и привязывает их к конкретному месту на плане;
▪️ сохраняет визуальную историю объекта и позволяет сравнивать состояние «до / после».
2 500 м² — за 15 минут вместо 2 часов.
В результате руководитель видит, что происходит на площадке, не приезжая на объект лично.
Вся строительная команда работает в едином сервисе контроля хода строительства с визуальным подтверждением фактического состояния объекта, а не только со слов участников процесса.
Если интересует решение, оставляйте запрос. | 788 |
| 4 |  ИИ в HR: минус 240 часов в месяц
Я Анастасия Титова, HRD Napoleon IT.
🟢Мы автоматизировали найм и онбординг с помощью ИИ. Но довольно долго получали просто набор ускоренных операций: здесь бот ответил, там инструмент разобрал отклики, здесь автоматизировали документ. А процесс почти не менялся.
🟢Перелом произошёл, когда к HR подключился инженер по внедрению ИИ (FDE). Он посмотрел на процессы и начал с простого вопроса: «А зачем мы вообще это делаем?». В итоге что-то убрали, что-то отдали ИИ, а за HR оставили то, где действительно нужен человек.
🟢Что получили:
▪️ от отклика до первого контакта: с 3 дней до 10 минут;
▪️ Time to Offer: с 24 до 12 дней;
▪️ подготовка оффера: 1 минута вместо 20;
▪️ 30% рабочего времени рекрутера освободилось от рутины;
▪️ 75% типовых вопросов новичков закрываются без участия HR.
Самое главное -- мы перестали автоматизировать отдельные действия и начали перестраивать процесс целиком. FDE оказался связующим звеном между бизнесом, HR и ИИ. Он не просто «написал агента», а смотрел на процесс целиком: что действительно нужно делать человеку, что можно убрать, что передать агенту, где оставить контроль HR.
🔗Если хотите разобраться, какие HR-процессы действительно стоит перестраивать с помощью ИИ, расскажем, с чего начать.
Обсудить автоматизацию | 712 |
| 5 |  +6🏗 Миллион размеченных кадров, чтобы стройконтроль просто прошёл по этажу
🔳О продукте
Мы не берём универсальную нейросеть «из коробки». Модели ТОР обучены на собственном датасете — миллион размеченных кадров со стройплощадок. Поэтому система узнаёт дефект в условиях реальной съёмки на объекте, а не на идеальных студийных картинках.
🔲Результат
97% точности детекции на классах из нашего каталога.
🔲Как это работает
Стройконтроль делает обычный обход с камерой 360° на каске. Дальше ничего делать не нужно — ТОР сам разбирает видеопоток на кадры, находит дефекты и подписывает каждый.
🔲Система уже различает 12 классов:
🔸 трещины в конструктиве
🔸 сколы бетона и оголённую арматуру
🔸 дефекты сварных швов на закладных
🔸 коррозию, раковины и каверны
🔸 непроектные отверстия и крепёж
🔸 нарушения по СИЗ и открытые проёмы
Новый класс добавляется дообучением модели на кадрах конкретного объекта, а не переписыванием системы.
При этом модель распознавания не привязана к система ТОР. Её можно внедрить отдельным модулем в действующие процессы строительного контроля и в уже работающие ИТ-системы, без перехода на нашу платформу.
🔲Что меняется на объекте:
🔸 Обход проходит в 5 раз быстрее, а отчёт по дефектам собирается сам
🔸 Каждая находка привязана к точке на плане и ко времени съёмки
🔸 Видно историю: когда дефект появился и когда его закрыли
Листайте карусель, там реальные кадры с разметкой. | 618 |
| 6 |  🔲ИИ для анализа тендеров: 10 минут вместо 2 часов
Я Дарья Токть, руководитель направления аутстаффинга Napoleon IT, расскажу, как мы отдали ИИ-агенту первичный отбор тендеров.
🟢Как был построен процесс:
Оповещения о закупках приходят с 15 площадок: это порядка 300 приглашений в день. Фильтры там формальные, поэтому каждое приглашение проверял человек.
🟢Решение:
Создали ИИ-агента для анализа тендерных процедур. Теперь специалист нажимает «Разобрать почту» и получает готовый список тендеров: без дублей, проверенный по нашим критериям, с меткой «квалифицировать» или «отклонить» и процентом уверенности по каждой процедуре.
🟢Метрики
▪️ 0 пропущенных закупок с коротким сроком
▪️Анализ тендеров: 1,5–2 часа → 10–15 минут
▪️Постановка тендера в работу: ~10 минут → один клик
Решение собрал инженер по внедрению ИИ (Forward Deployed Engineer, FDE): несколько недель он работал рядом со специалистом отдела. Иначе бы не сработало, так как нужно было полностью погрузиться в процесс, изучить все нюансы.
В вашем тендерном отделе тоже, наверняка, есть похожая рутина. Если узнаёте свою задачу, расскажите о ней, и мы автоматизиурем процессы. | 500 |
| 7 |  ⚡️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️Вебинар «Онтология сопротивления ИИ» — уже завтра
Разберём на внутренних кейсах, как мы перодолеваем сопротивление сотрудников внедрению ИИ в процессы разработки.
Из нашей практики: мы выдали командам ИИ-инструменты, но сроки и себестоимость разработки не изменились. Тогда перестроили процессы — сотрудники стали обходить новые правила.
Слышали такое от своей команды?
▪️«Мы и без ИИ нормально справляемся»
▪️«Потом всё равно переделывать. Лучше сделаю сам».
На вебинаре разберем, что делать с каждым таким случаем.
Спикер — руководитель отдела управления бизнес-процессами Napoleon IT Анастасия Федина.
📅15 сентября, вт, 15:00 мск · 60 минут · онлайн
📎Вебинар закрытый, заявки проходят модерацию.
Зарегистрироваться | 414 |
| 8 |  ⚡️11 фич за 2 недели — силами двух человек
Анастасия Федина, BMP-руководитель Napoleon IT, полтора года перестраивает процессы разработки под ИИ. Делится результатом одного из экспериментов.
🟢Задача
▪️Выпустить новый модуль продукта.
Директор продукта ожидал под это команду: бизнес-эксперта, аналитиков, разработчиков и тестировщиков.
▪️Мы взяли двоих: бизнес-эксперта и AI-native инженера.
🟢Как шла работа?
▪️Бизнес-эксперт писал требования не с аналитиками, а с ИИ-слоем: тот задавал вопросы и структурировал ответы.
▪️Далее инженер запустил ИИ-слой: агенты разобрали требования и довели фичи до рабочего кода
Что такое интеллектуальный слой?
Конвейер из ИИ-агентов, который работает поверх процесса разработки.
🟢Результаты
▪️В итоге над модулем работали 2 человека (вместо 7)
▪️За 2 недели они сделали 11 фич — от идеи до рабочей версии.
Хотите так же? Расскажите о своих задачах— обсудим, где ИИ поможет именно вам. | 516 |
| 9 | ⚡️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️️Приглашаем на вебинар «Онтология сопротивления ИИ»
Разберём на внутренних кейсах, как мы перодолеваем сопротивление сотрудников внедрению ИИ в процессы разработки.
Из нашей практики: мы выдали командам ИИ-инструменты, но сроки и себестоимость разработки не изменились. Тогда перестроили процессы — сотрудники стали обходить новые правила.
Слышали такое от своей команды?
▪️«Мы и без ИИ нормально справляемся»
▪️«Потом всё равно переделывать. Лучше сделаю сам».
На вебинаре разберем, что делать с каждым таким случаем.
Спикер — руководитель отдела управления бизнес-процессами Napoleon IT Анастасия Федина.
📅15 сентября, вт, 15:00 мск · 60 минут · онлайн
📎Вебинар закрытый, заявки проходят модерацию.
Зарегистрироваться | 574 |
| 10 |  ❗️Раздать ИИ-инструменты — ещё не получить эффект. Наши цифры за квартал
Анастасия Федина, руководитель отдела управления бизнес-процессами Napoleon IT, внедряет ИИ в наши команды разработки. Её опыт:
Обычно внедрение ИИ начинают с раздачи инструментов: выдают подписки и считают, сколько задач закрыто с ИИ. Мы шли тем же путём.
Метрики за квартал:
▸ доля задач с ИИ: +50%
▸ ИИ в тестировании: 4% → 34%
▸ ≈2 950 часов сэкономлено по самооценке команд — полтора человеко-года
А в сроках и себестоимости проектов — ноль изменений.
Почему? В сильных командах код стал писаться быстрее, но упирался в ревью. В командах с большой долей джунов сроки сократились, но просело качество — часть решений пришлось переписывать. В обоих случаях фичи не выходили раньше и не стали дешевле.
Ускорение отдельного разработчика не равно ускорению проекта. Считать надо не задачи с ИИ, а срок и полную стоимость фичи от ТЗ до прода.
Поэтому мы строим интеллектуальный слой — конвейер из ИИ-агентов поверх всего цикла разработки, а не поверх одного человека. Человек ставит задачу и ограничения, остальное делают агенты. О результатах расскажу отдельно.
Квартал с инструментами не потерян: команды, уже работавшие с ИИ, осваивают слой в 3–5 раз быстрее по нашему опыту.
Если у вас так же — подписки раздали, разработчики отчитались об ускорении, а сроки и бюджет не сдвинулись — напишите. Покажем, как проверить это по данным трекера и где именно теряется эффект. | 718 |
| 11 |  ИИ в финансовом отделе: цифры и выводы
Я Павел Бежин, финансовый директор Napoleon IT. Расскажу, как мы автоматизировали работу нашего отдела и что это дало по каждому участку.
⚡️Сбор и разнесение расходов
Ранее каждый расход экономист ежемесячно раскладывал по проектам вручную: зарплаты, налоги, сервисы, командировки. Теперь это делает ИИ-агент, а за экономистом остаётся проверка.
▪️Расшифровка собранных данных по всей компании: 3 часа → 5 минут
▪️Разнесение расходов по партнёрам: рабочий день → 5 минут
⚡️Зарплата в управленческом учёте
Руководству нужны эти данные в удобном виде, без погружения в бухгалтерский учёт. Раньше на перенос у бухгалтера уходило полдня.
▪️Перенос данных из 1С в управленческую таблицу: 4 часа → 5–10 минут
⚡️0 штрафов из-за ошибок в данных
Большая часть рутины ушла из отдела: работа идёт в разы быстрее, а ошибки в переносе данных, за которые раньше можно было получить штраф, исчезли. При этом качество работы ИИ-агентов превосходит наши первоначальные ожидания. В планах — еще больше новых сценариев.
Автоматизацию настраивал FDE-инженер (Forward-Deployed Engineer): он несколько недель работал рядом с бухгалтерами и экономистами и разбирал процессы там, где они происходят. Иначе бы не сработало, нужно было полное погружение в работу сотрудников. Инфраструктура — Cloud.ru, интеллектуальный слой на технологиях GigaCowork.
В вашем финансовом отделе тоже наверняка много рутины, которую можно отдать ИИ-агентам. Мы предоставляем FDE-специалистов — они садятся за один стол с сотрудниками и разбираются в процессах изнутри.
Обсудить ваш запрос | 612 |
| 12 |  👥 LLM замедляем, роботов ускоряем, #AINews начинаем
🛑 OpenAI притормозила разработку новых моделей ради безопасности
После нескольких инцидентов с автономными агентами OpenAI решила временно снизить темп разработки и пересмотреть меры безопасности.
Компания усилила защиту инфраструктуры и мониторинг моделей, однако эксперты отмечают, что такой шаг также может повлиять на сроки будущих релизов.
🧬 мИИндальная связь: агенты могут передавать друг другу мысли
В эксперименте Anthropic одна изменённая модель смогла распространить свою идею на других агентов в общей системе. При этом агенты не просто повторяли установку, а начинали самостоятельно передавать её дальше.
Работа показывает новый класс рисков для будущих автономных систем, где агенты будут постоянно взаимодействовать друг с другом.
💙️ Cursor запустил собственный аналог GitHub для ИИ-агентов
Сервис Origin доступен в ранней бета-версии: там разработчики могут хранить код, просматривать изменения, работать с pull request’ами и подключать ИИ-агентов к репозиториям.
Компания делает ставку на новый формат разработки, где большую часть кода будут создавать автономные помощники.
💁 Claude теперь помогает создавать новые белки
Anthropic использовала Claude для проектирования миниатюрных белков, которые затем проверяли в реальных экспериментах. Некоторые варианты показали результаты лучше опубликованных ранее решений, а агенты самостоятельно организовывали рабочий процесс и документацию.
😍 Anthropic открыла бесплатную академию
Claude Academy — бесплатная образовательная платформа с курсами, практикой и пошаговыми руководствами по работе с ИИ.
В основе — подход, по которому компания обучает собственных сотрудников: не конкретным промптам, а принципам безопасной и эффективной работы с моделями. Прогресс можно отслеживать, а специальный навык для Claude подбирает курсы прямо во время работы.
😎 На OpenRouter появилась таинственная Ox Alpha
20 августа появилась анонимная модель для программирования, сложных рассуждений и длительной работы ИИ-агентов.
Контекст более 1 млн токенов, поддержка текста, изображений и видео, а во время тестового режима использование полностью бесплатное. Разработчик пока скрывает своё имя.
⬆️ У дешёвой DeepSeek V4-Flash появился мультимодальный режим
DeepSeek добавила изображения в V4-Flash без отдельной наценки за мультимодальность: картинки после обработки оплачиваются как обычные входные токены. При этом, по внутренним тестам компании, Vision-версия сохраняет текстовые способности исходной модели и на части мультимодальных агентных тестов идёт близко к Opus 4.8.
📹 Описал идею → получил готовую рекламу: MiniMax запустила Design
MiniMax Design превращает краткое описание задачи в полноценный производственный процесс: агент составляет план, подбирает модели, создаёт текст, изображения, видео и звук, а затем собирает результат. Всё происходит в одном пространстве — от сценария и раскадровки до финального монтажа.
🫂 Робот впервые пробежал 100 метров быстрее Усейна Болта
На Всемирных играх гуманоидных роботов в Пекине Tiangong Ultra преодолел 100 метров за 9,39 секунды. Это на 0,19 секунды быстрее человеческого мирового рекорда Усейна Болта — 9,58 секунды. Правда, после финиша робот не успел затормозить и врезался в защитные маты.
💼Не пропусти:
До конца приемной кампании остается несколько дней → успей подать заявку до 28 августа.
🔤 — если тоже считаешь что ИИ разогнался
🔤 — только вперед
@aitalenthubnews
#ITMO #NapoleonIT | 466 |
| 13 |  «Я пробовал ИИ, не работает»
Больше года перестраиваем работу команд вокруг ИИ и слышим эти слова от разработчиков, аналитиков, тестировщиков. Каждый отказ записываем, это помогает подсвечивать узкие места в процессах.
Пять формулировок, которые слышим чаще всего:
«Это же очевидно». Требование уровня проекта живёт в головах «старичков», а не в документации. О нём не узнает ни новый разработчик, ни ИИ-агент.
«Я пробовал год назад, не понравилось». Сотрудник оценивает результат работы старой модели, которой уже нет.
«Пусть сам догадается». Часть контекста сознательно не попадает в промпт: человек тестирует ИИ на знание проекта вместо работы и теряет на этом время.
«Чтобы я был уверен». Сотрудник не отдаёт агенту работу, заложенную в процессе, и делает её руками, так как не хочет брать на себя риски ошибок агента.
«ИИ не работает». Один неудачный опыт отменяет инструмент целиком. Но если порядок действий и правила проверки живут в одной голове, задачу не передать ни коллеге, ни модели.
📎Разобрали каждый кейс и что с ним делать: читать в блоге | 513 |
| 14 |  На вебинаре раскроем, как мы ускорили time to market на 40% и снизили расходы на 30%. Спикер - COO Napoleon IT, Евгений Жорницкий.
Что будет: наш подход на реальных кейсах, где у нас получилось сократить расходы и конечно поговорим о набитых шишках.
Приходите, если интересно узнать как построить управляемый системный процесс, а не хайповый вайбкодинг.
🗓18 августа, вторник, 11:00 мск, 60 мин
Тема: «Дизраптим свой инхаус»
Зарегистрироваться | 1 039 |
| 15 |  🤔 ИИ внедряют все. А где бизнес-эффект?
➡ Разбираемся в новом #OpenTalks с Олегом Шатовым
13 августа в 19:00 МСК
Обсудим, что мешает ИИ-проектам пройти путь от перспективного пилота до реального результата — и как это меняет экосистему бизнеса
➡️ Почему сильные ИИ-пилоты не выдерживают масштабирования?
➡️ Кто отвечает за бизнес-эффект?
➡️ Кому проще превратить ИИ в измеримый результат: небольшой команде или крупной экосистеме?
В гостях — эксперты, которые развивают продукты на глобальном рынке и внедряют ИИ в процессы крупнейших компаний🔽
🎤 Иван Самсонов
Руководитель направления ИИ-копилотов в MTS web services. Запускает решения на десятки миллионов пользователей
🎤 Кирилл Куликов
Сооснователь B2B-стартапа Beau, выпускник Y Combinator, ключевые рынки — США и Европа. Автор канала @kyrillic
🎤 Михаил Войтко
Руководитель по внедрению решений продвинутой аналитики в Альфа-Банке
➡️ Оставь вопрос или кейс на разбор экспертам в форме регистрации — и приходи на эфир!
@aitalenthubnews
🔥 — если скучал по формату | 544 |
| 16 |  🔲Что изменилось в роли архитектора с приходом AI-агентов
В продолжение темы гибридизации разработки представляем статью нашего Solution Architect. Он рассказывает, как внедряет AI-агентов в работу на проектах клиентов, в том числе занимается архитектурой системы прогнозирования и пополнения (F&R) для крупного ритейлера.
Ключевые тезисы:
▪️ Узкое место сместилось с написания кода на постановку задачи и контроль генерации
▪️Требования переехали из Confluence в GitLab. Бриф, user story map, use cases, объектная модель, LLD, C4, ADR проходят в одной сессии агента и одной git-ветке
▪️Появился новый объект владения: AI-платформа. Агенты по ролям, MCP-интеграции, квоты, бюджет инференса. Расход токенов входит в TCO наравне с серверами
▪️Ревью-агент с полным контекстом проекта проверяет спецификации до человека и выдаёт вердикты Critical/High/Medium/Low.
Как это работает на цифрах: прототип системы управления цепями поставок собрали за 2 недели. На профиле 500 тысяч заявок расчёт сформировал 4,7 млн цепей поставок за 43–62 секунды при SLA 45 минут.
🔗Полная версия статьи на Хабре | 626 |
| 17 |  👥 Пока ИИ жмет на газ, мы не успеваем нажимать на тормоз — все апдейты AI-гонки в #AINews
💸 Nvidia инвестирует $5 млрд в стартап Ильи Суцкевера
Компания Хуанга заключила долгосрочное партнёрство с Safe Superintelligence — стартапом сооснователя OpenAI Ильи Суцкевера, который разрабатывает безопасный сверхинтеллект. Nvidia инвестирует в компанию $5 млрд, а также предоставит ей доступ к платформе Vera Rubin: это позволит SSI увеличить вычислительные мощности примерно в десять раз.
👥 OpenAI снизила цены и преодолела отметку в миллиард пользователей
Компания заявила, что её моделями пользуются более миллиарда активных пользователей и свыше двух миллионов компаний. Одновременно GPT-5.6 Luna подешевела на 80% — до $0,20 за миллион входных и $1,20 за миллион выходных токенов, а Terra стала дешевле на 20%.
🌐Новая ИИ-функция Google Earth прожила меньше суток
Google добавила в Earth генератор на базе Nano Banana 2, который позволял по текстовому запросу создавать реалистичные изображения поверх спутниковых и трёхмерных данных.
После того как пользователи начали распространять потенциально вводящие в заблуждение сцены с реальными локациями, компания временно отключила инструмент для усиления защитных ограничений.
⛔️ Создатели ИИ хотят его замедлить
Сотрудники OpenAI, Anthropic, Google и других фронтирных лабораторий подписали обращение Pacing the Frontier. Они просят правительство США поддержать международную разработку технических и политических механизмов, которые позволят согласованно замедлить развитие ИИ, если автоматизация исследований резко ускорит прогресс.
🔄 Anthropic выпустила крупнейшее обновление MCP
Раньше MCP-серверу приходилось поддерживать постоянное соединение с клиентом и хранить контекст сессии. После обновления каждый запрос стал самодостаточным, поэтому коннекторы можно разворачивать на AWS Lambda, Cloudflare Workers и других платформах, где функция запускается только на время выполнения задачи.
🇨🇳 Сразу два сильных обновления китайских моделей
➡️ DeepSeek обновила V4-Flash → после дополнительного постобучения модель набрала 54,4% на DeepSWE и 82,7% на TerminalBench, приблизившись к Claude Opus 4.8 в агентных и терминальных задачах. При этом она стоит в десятки раз дешевле: $0,14 за миллион входных и $0,28 за миллион выходных токенов.
➡️ Alibaba выпустила Qwen3.8-Max → модель на 2,4 трлн параметров поддерживает контекст до миллиона токенов и рассчитана на программирование и долгие агентные задачи. По бенчмаркам она конкурирует с сильнейшими моделями Anthropic: показывает сопоставимый результат в TerminalBench, но пока уступает им в SWE-Pro.
🚀 Европа вступает в гонку ИИ-дата-центров
Еврокомиссия увеличила план с пяти до семи крупных вычислительных центров для обучения и запуска ИИ-моделей. ЕС и страны-участницы направят на проекты до €10 млрд государственных средств и рассчитывают привлечь ещё не менее €20 млрд частных инвестиций.
🔐 Соцсети начали борьбу с ИИ-слопом
Snapchat перестанет рекомендовать в Spotlight видео, полностью созданные ИИ, сохранив в выдаче человеческий контент и ролики с отдельными ИИ-эффектами. LinkedIn параллельно добавил кнопку «Похоже на ИИ-слоп», через которую пользователи могут скрывать и отмечать шаблонные публикации.
🛡 Более 230 компаний выступили в защиту открытых моделей
Microsoft, Nvidia, OpenAI, Google, Amazon, Mistral, Hugging Face и другие организации подписали письмо Open Weights and American AI Leadership. Они предупреждают, что широкие ограничения открытых весов могут затормозить инновации и ослабить позиции США в конкуренции с Китаем.
📱 Сбер открыл модель угроз для ИИ-систем
Опубликована обновлённая модель киберугроз для систем искусственного интеллекта. Она включает 37 угроз и 51 способ их реализации — от атак на данные и модели до рисков на разных этапах жизненного цикла ИИ-системы. Документ открыт для разработчиков, бизнеса и специалистов по информационной безопасности.
💼Не пропусти: активная пора вступительных экзаменов get started → изучай секреты их сдачи и успевай в Хаб на бюджет до 20 августа!
@aitalenthubnews
#ITMO #NapoleonIT | 472 |
| 18 |  📺 #ОткрытаяЛекция: почему нейросети генерируют видео так долго?
Чем быстрее работает видеомодель, тем чаще страдает результат. Но команда Kandinsky нашла способ ускорить генерацию в разы и при этом получить модель лучше учителя.
Как? Расскажем уже на следующей неделе на Открытой лекции, где практики делятся реальным опытом.
30 июля в 18:00
Лев Новицкий — руководитель направления по исследованию данных в Сбере, расскажет и покажет:
⭐ Почему видео от нейросетей генерируются так долго — и можно ли это ускорить, не потеряв в качестве?
⭐ Какие способы ускорения вообще существуют — и почему большинство из них жертвуют качеством ради скорости?
⭐ Как раньше в Kandinsky ускоряли модель — и что в этом подходе не устраивало?
🎙«Расскажу, как мы смогли ускорить генерацию видео в Kandinsky в разы и при этом получить модель, которая обошла по качеству своего учителя. Как всё устроено внутри, что сработало, а что нет — без лишней теории, на реальном опыте команды».
🔗 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ
🔥 — хочу больше таких тем
@AITalentHubNews
#ITMO #NapoleonIT | 488 |
| 19 |  +8📍 Как топ-менеджеры сами собрали AI-аналитика за три дня
GIGASCHOOL, объединённая IT-школа Napoleon IT и партнёров, выступила оператором хакатона на AI South Hack. South HUB — закрытое комьюнити для C-level и топ-менеджеров в IT и технологиях, в этом году кэмп собрал более 500 CTO, CEO, CIO и CPO крупнейших российских компаний.
Участниками хакатона стали руководители, которые в своих компаниях принимают решения о внедрении AI и ставят задачи инженерным командам. На 3 дня они сами сели за разработку.
🔸 По условиям кейса вымышленный B2B-маркетплейс с оборотом 180 млрд рублей терял выручку и клиентов
🔸 Задача — создать AI-аналитика, который отвечает на вопросы руководителей на естественном языке, сам исследует данные и находит причины изменений метрик
🔸 Победила команда, объединившая BI-систему и мультиагентный ИИ в один интерфейс
🔗 Подробно о победившем решении — в статье на Хабре
🔗Napoleon IT проводит подобные интенсивы для топ-команд в рамках консалтинга по AI-трансформации. Обсудим формат для вашей команды? | 769 |
| 20 |  «Наполеон Документы»: обработка документов без ручного ввода и чужих серверов
Компания среднего размера обрабатывает 250–800 первичных документов в месяц, крупный бизнес — тысячи. Почему привычные подходы не справляются:
▪️Excel и ручной ввод: 10–30 минут на акт, формула ломается от лишнего пробела, отраслевую логику держит человек
▪️OCR: распознаёт символы, а не смысл: не сверяет данные между документами, путается на нестандартных форматах
▪️Публичные нейросети: документы уходят на чужие серверы (нарушение 152-ФЗ), результат нестабилен, поток из сотен документов не масштабируется
▪️Своя разработка: 6–18 месяцев, команда из CV- и LLM-инженеров, аналитиков и DevOps, непредсказуемая окупаемость
Что делают «Наполеон Документы»:
▪️ Извлекают смысловые поля: реквизиты, суммы, даты, стороны договора
▪️ Сверяют данные между актом, счётом и договором по смыслу, игнорируя опечатки и спецсимволы
▪️ Проверяют комплектность пакета и запрашивают недостающее
▪️ Работают on-premise в закрытом контуре, данные не покидают периметр
▪️ Новый сценарий оперативно добавляется по описанию бизнес-процесса и примерам документов
📎 Полное сравнение пяти подходов — в статье
Расскажите о вашем процессе — покажем, как решение отработает на ваших документах. | 526 |
