NeuroCore | Разработка ИИ

Теплые пожелания от команды NeuroCore ❤️ Дорогие друзья! 2025 год получился насыщенным: мы много писали про нейросети, реальные внедрения и инженерную сторону ИИ. А иногда вместе сомневались: где генерация, а где реальность? И это нормально: за этот год ИИ стал слишком убедительным! А сегодня, в мигании огоньков и предпраздничной суете, так хочется простоты и живого, человеческого, без алгоритмов, апскейлов и промптов. Поэтому в этот раз мы решили сделать простое новогоднее поздравление. От руки! В наступающем году мы хотим пожелать вам простых и по-настоящему ценных вещей:

чтобы технологии помогали, а не пугали; чтобы за цифрами, метриками всегда оставались люди; чтобы сложные задачи находили простые и красивые решения. Пусть ИИ берёт на себя рутину, а вам остаётся главное: время на семьи и жизнь, ясная голова, живое общение и удовольствие от того, что вы делаете.

Мы верим, что ценность технологий рождается не в коде, а в людях: в их опыте, внимании и умении слышать друг друга! ❤️Спасибо, что читаете наш канал, ставите реакции, иногда пишете комментарии. Смелее пишите! Это ведь тоже живое общение, пусть и вокруг темы ИИ! И до встречи в 2026 году! Нас уже 500, и это только начало! С наступающим 2026 годом! Команда NeuroCore🌟

Друзья, кто на январских в отпуск? А ведь кто-то работает и следит, чтобы ваш багаж не улетел без вас. Рассказываем об одном из любимых кейсов: как мы обучили нейросеть следить за вниманием операторов в аэропорту, и почему это критично для безопасности и точности досмотра. Система работает, даже когда человек устал. Смотрите кейс 👇 https://neuro-core.ru/ai-projects/fatigue-recognition

✦ Как ИИ помогает не уйти из магазина без любимого творожка После популярности "рыбного кейса" решили еще немного приоткрыть завесу тайны: на что способен искусственный интеллект в магазинах? Например, ИИ сделает так, чтобы вы не ушли из магазина грустные, без любимого творожка или шоколадки. Пустые полки магазинов - это снижение продаж до 8% продаж (статистика NielsenIQ). Причем, продажи теряются просто потому, что товара не было на полке, а на складе был. Обидно? Несомненно! Упущенная продажа — это не просто минус выручка. Это риск потерять клиента. Наш кейс Сетевой ритейлер FMCG (1000+ точек по РФ) не успевал пополнять выкладку — мерчендайзеры не всегда замечали пустые полки вовремя. Выросла доля потерь. 🧠 Что сделали и что мы получили - читайте в карточках к посту А если хотите заказать внедрение ИИ в своем магазине - напишите нам тут же, в ТГ: @NeuroCore_ai или загляните к нам на сайт neuro-core.ru

А что, ИИ и врачей скоро заменит? Не заменит. Более того, без врача - не будет и качественной работы нейросетей. Поделились мыслями в статье ➡️ https://neuro-core.ru/blogs/ai-medicine Пишите в комментариях свое мнение — тема важная, неоднозначная и точно заслуживает обсуждения.

🌟Зачем NeuroCore поехали в Китай? Привет! На связи Игорь, аналитик NeuroCore. Недавно вернулся из Шэньчжэня и Пекина, эта командировка была не «посмотреть Китай», а понять, как работает рынок, который задаёт темп всему ИИ-миру. Делюсь инсайтами: 1) Китайцы делают ИИ как Apple - полный цикл. У SenseTime, Extreme Vision и других свои чипы, свои модели, своё ПО и своя интеграция. Когда всё под контролем одной компании - скорость решений просто космическая. 2) Подход к роботам максимально практичный У нас робот ждёт карту склада. У них робот сам сканирует пространство лидаром и сразу начинает работать. Меньше бюрократии - быстрее путь к результату. 3) Стек CV шире, чем мы привыкли. Да, PyTorch и YOLO там тоже есть. Но параллельно используют PaddlePaddle, M6, SenseNets и собственных ассистентов для кодинга. Рынок живой, конкуренция бешеная - поэтому китайские ИИ-разработчики растут быстро. 4) В Китае бизнес делается лично Ты можешь писать поставщику месяцами. А можешь приехать, пожать руку, посмотреть производство, поужинать, душевно пообщаться — и у тебя прекрасная цена, сотрудничество и теплый партнерский диалог. Это культура гуанси: доверие → дело → деньги. 5) Теперь понятно, куда и зачем ехать дальше: 🌺Шэньчжэнь — оборудование и роботы. 🌺Пекин — верификация и софт. 🌺Тайвань — чипы мирового уровня. Если коротко: эта поездка дала возможность смотреть на ИИ-решения глазами производителей, а не разработчиков. И, конечно же, понять, куда расти нам и какие возможности предложить нашим дорогим заказчикам! Нравится такой формат постов? Ждем реакций 😈

NeuroCore в конкурсе «Проект года» GlobalCIO Кажется, мы вошли во вкус. В этом году сразу два наших проекта вышли в финал «Проекта года» от GlobalCIO — конкурса, где отмечают решения, которые не просто “впечатляют”, а реально работают у заказчиков. Заявленные кейсы: 📌 Автоматическая оценка стоимости металлоизделий по чертежам ИИ извлекает параметры из 2D/3D-документации и считает стоимость детали за секунды. Инженеры экономят часы ручного разбора. 📌 AgriScan AI — анализ физического состояния, а именно, полноты, коров. Видеоаналитика + RFID-идентификация помогают фермам точно отслеживать динамику животных и снижать влияние человеческого фактора. Две разные отрасли — один и тот же принцип: ИИ должен приносить пользу там, где у данных своя логика и свои законы, а не “идеальные” условия. Голосование ещё идёт, итоги впереди. Но уже сейчас — большое спасибо всем, кто поддерживает нашу работу, интересуется нашими кейсами и доверят нам внедрение систем машинного зрения в своем бизнесе 💚

Все молчат, а мы скажем. Точность - не абсолютна. 99% на идеальных данных ≠ работающая модель. В реальности важнее не цифра в отчёте, а поведение системы в сложных, нестабильных условиях. 🐟⏺🗣В кейсе с рыбой вызов был не в том, чтобы «обучить модель», а в том, что объект постоянно менялся: форма, отражения, ракурс, блеск. Мы в NeuroCore проектируем решения, которые выдерживают такие сценарии - не для красивой демо, а для продакшена. Модель должна справляться с реальностью, а не с тепличным датасетом в идеальных условиях. #инсайты_разработки

Каждая рыбина - под неусыпным взглядом ИИ | Кейс для ритейла У реальных заказчиков ИИ самые интересные задачи обычно звучат подозрительно просто. «Нужно контролировать выкладку свежей рыбы» как раз из этой серии: снаружи - витрина, внутри - куча инженерных нюансов для CV и трекинга. К нас обратился крупный ритейлер: нужно строго соблюдать FIFO, то есть отслеживать, какая рыба лежит дольше остальных и должна уйти первой. Мы взялись за разработку решения на базе компьютерного зрения, которое следит за витриной так, как это не под силу персоналу. Что мы предложили - смотрите в карточках. А по сути, это кейс не про рыбу, а про работу с нестандартными объектами в сложных условиях: ➡️различная форма объектов, ➡️блики, влажность, лёд - вызов для детекции ➡️необходимость трекинга по ID и времени ➡️онлайн-обработка без права на задержку. 📎 Кейс полностью Друзья, а вы знали, что такое FiFo? Достаете самые дальние бутылки молока с полок в магазинах? Ищете в глубине витрины самый свежий хлеб?

Сколько стоит собрать датасет? Перестаньте гадать — посмотрите на формулы. Оценить разметку данных — понятно. А сбор? Для многих заказчиков это «терра инкогнита», где цена берется с потолка. Мы в NeuroCore считаем, что так быть не должно. Пора внести ясность. Мы опубликовали новую статью, в которой вскрываем реальную экономику сбора данных. Никакой «воды» — только методология, примеры и конкретные расчеты. Из статьи вы узнаете: ⏺ Экономика парсинга: Почему «коэффициент брака» важнее, чем объем источника, и как он влияет на цену каждого изображения. ⏺ Экономика съемок: По какой формуле мы рассчитываем стоимость одного видео с постановочной дракой (реальный кейс с цифрами!). ⏺ Ключевые факторы: Как на цену влияют доступность источника, сложность ТЗ и аренда локаций. ⏺ Главные вопросы подрядчику: Что спросить, чтобы отличить профессионала, который обоснует каждую цифру, от любителя. Это самое подробное руководство по ценообразованию на сбор данных, которое вы найдете. 🌟 Читайте статью, чтобы говорить с подрядчиками на языке цифр и полностью контролировать свой бюджет.

Bounding Box, полигоны, аудио, LIDAR... Почему цены на разметку так отличаются? Вы когда-нибудь задумывались, почему обвести котика на фото стоит в разы дешевле, чем разметить 3D-скан здания или проанализировать диалог в колл-центре? Дело не в жадности подрядчика, а в экономике процесса. Мы опубликовали ультимативное руководство по экономике разметки. Внутри — «золотая формула», которую используют все профессиональные подрядчики. Из статьи вы узнаете: ⏺ Единая формула для всего: Показываем универсальный расчет, который лежит в основе оценки 99% проектов. ⏺ Разбор по типам: От простого к сложному — Bounding Box, сегментация, классификация текста и аудио, работа с LIDAR. ⏺ «Подводные камни»: Раскрываем нюансы каждого вида разметки: где важна экспертиза, где — синхронизация команды, а где — пространственное мышление разметчика. ⏺ Советы заказчику: На что обратить внимание в коммерческом предложении, чтобы не переплатить и получить качественный результат. Это не просто статья, а ваш личный инструмент для аудита подрядчиков. 🌟 Узнайте, за что вы платите, и выбирайте подрядчика осознанно. Читайте наше новое руководство!

ИИ — уже как электричество: популярен, востребован, обсуждаем😎 Команда NeuroCore снова на ТВ: рассказываем о нейросетях и том, как они работают В качестве экспертов для пресс-центра «Известий» мы: ➡️ Разобрали процесс внедрения ИИ по шагам и рассказали о главном вопросе, который нужно задать перед стартом: «а эта задача вообще решаема с помощью ИИ?». ➡️ Рассказали, почему ИИ — это не “один гений”, а командная работа: аналитик, дата-инженер, ML-разработчики, разметчики данных, интеграторы, DevOps. ➡️ Рассказали о том, что интеграция —самый недооценённый этап, ведь ИИ должен жить внутри бизнес-процессов заказчика, а не ломать их. Про эффективность тоже поговорили. Мы не считаем «точность ради точности», а смотрим на реальные метрики: скорость процессов, снижение ручных операций, уменьшение ошибок и экономический эффект. Эфир получился честным: без магии и обещаний «ИИ всё сделает за вас сам». С нетерпением ждем записи, обязательно поделимся на канале 😎

Как работает видеоаналитика в условиях Крайнего Севера? Рассказали об этом в «Газпроме» На прошлой неделе мы побывали в Санкт-Петербурге, в самом сердце современных технологий России — Лахта Центре. Нас пригласили в корпоративный институт «Газпрома» в качестве экспертов, чтобы поделиться опытом в одной из самых сложных областей — мобильной видеоаналитике. Вместе с нашими партнерами, компанией Bodycam, мы представили совместное решение: они отвечают за «железо» — промышленные нагрудные видеорегистраторы, а мы — за «мозг» системы. В рамках 30-минутного выступления для участников интенсива мы разобрали реальный проект по обеспечению безопасности на удаленных объектах. Что мы обсуждали: ⏺ Вызовы проекта: Как развернуть систему компьютерного зрения там, где нет постоянной инфраструктуры — в условиях тайги, газоопасных и взрывчатых работ. ⏺ Техническая начинка: Какие модели и архитектурные подходы мы используем для детекции средств индивидуальной защиты (СИЗ), спецтехники и действий персонала в реальном времени. ⏺ Практический результат: Как такая связка оборудования и ИИ помогает контролировать безопасность и соблюдение регламентов там, куда не поставишь стационарную камеру. Получили высокую оценку от слушателей и взяли «на карандаш» несколько идей для будущих проектов. Приятно, что наше сотрудничество с заказчиком перерастает в долгосрочное партнерство — уже сейчас мы формируем дорожную карту развития системы на 2026–2027 годы. Для нас такие выступления — не просто возможность поделиться экспертизой, но и подтверждение того, что мы решаем реальные, а не теоретические задачи бизнеса на самом высоком уровне.

Что дороже: своя команда разметчиков, аутсорс или готовый датасет? Любой проект начинается с главного вопроса: где взять данные? От ответа зависит бюджет, сроки и успех всего дела. Нанять свою команду? Купить готовый датасет? Отдать всё на аутсорс? Неправильный выбор — это деньги на ветер. Мы опубликовали подробное руководство, где разобрали плюсы и минусы каждого пути на реальных кейсах. Из статьи вы узнаете: ⏺ Своя команда vs Аутсорс: Почему инхаус-разметчики часто «съедают» бюджет на простоях и как аутсорс решает проблему масштабирования. ⏺ Купить vs Собрать: Когда готовые данные — это ловушка, которая не подходит под ваши бизнес-задачи, и почему кастомный датасет — это конкурентное преимущество. ⏺ Как выбрать идеального подрядчика: 4 признака, которые отличают эксперта от любителя, готового сорвать вам все сроки. Это не просто теория, а стратегический гид, который поможет вам принять верное решение еще на старте. 🌟 Читайте статью, чтобы выбрать правильный путь и сэкономить ресурсы вашего проекта.

Нас позвали на ТВ. Говорили про обман, фейки и технологии, которые умеют детектить фрод. Интригует? Есть один телеканал, известный своими громкими заголовками и невероятными теориями. И на днях их журналисты приехали к нам в офис. Нет, не для того, чтобы искать следы инопланетян в общем холодильнике. Причина куда серьезнее и ближе к реальности. Представьте: Человек заказывает доставку. Но вместо того, чтобы наслаждаться едой, он фотографирует поддельное «испорченное блюдо», сгенерированное нейросетью, и требует у сервиса деньги назад. Это новая реальность, с которой столкнулся бизнес. Как отличить правду от очень качественной лжи? Об этом и пошел разговор. Наш CV-инженер выступил в роли «разрушителя легенд» и объяснил: ⏺ По каким признакам можно «спалить» нейросетевой фейк, просто внимательно посмотрев на картинку. ⏺ Насколько реально уже сегодня создать «детектор лжи» для изображений. ⏺ И чего ждать в будущем, когда нейросети станут еще умнее. 🌟 Мы всегда за то, чтобы сложные технологии становились понятнее. И если для этого нужно выступить на самом неожиданном канале страны — мы готовы. Надеемся, наш небольшой ликбез поможет препятствовать действиям мошенников, а простым обывателям чуть лучше понимать, как устроен мир цифровых иллюзий. Сюжет целиком покажут на следующей неделе. Обязательно кинем вам ссылку на это историческое событие! Не переключайтесь. 😉

За годы работы мы привыкли к разным вариациям: и к «Неокору», и даже к «Неврокору». ☺️ Последнее особенно забавно, учитывая, что компания с таким названием действительно существует и занимается медицинским оборудованием. Но если серьезно, мы невероятно горды. Эта награда — результат колоссальной работы всей нашей команды. И огромное спасибо уважаемому жюри, которое даже в «Неуорокоре» смогло разглядеть тот самый NeuroCore и высоко оценить наш вклад в индустрию. 🌟 Так что запоминайте правильное произношение. Хотя... теперь можете звать нас просто — победители AI Awards. Всем спасибо за поддержку! Мы — лучшие! Ура!

Как нас только не называли... но «победитель» нам нравится больше всего! 🏆 Друзья, у нас новость-пушка! На днях мы взяли главную премию AI Awards в номинации «Лучшее B2B-решение»! И это не просто местечковый конкурс, а часть The Trends — крупнейшего форума про технологии и инвестиции, где собираются министры, корпорации и главные венчурные фонды страны. То есть, всё максимально серьезно. Жюри — эксперты рынка. Конкуренты — титаны индустрии. В общем, представьте картину: шикарный зал, софиты, предвкушение... На сцену выходит известный блогер Николай Соболев, чтобы объявить победителя. И... торжественно вручает награду компании «Неуорокор»!

Как по одному письму отличить эксперта от новичка? Дайте ему неидеальное ТЗ Если в ответ на ваш запрос на разметку данных подрядчик молча присылает КП — это красный флаг. Отсутствие вопросов означает, что в детали не вникли, а в цену заложили все риски за ваш счет. Чтобы вы могли управлять бюджетом, а не гадать на кофейной гуще, мы опубликовали новую статью. В ней — пошаговое руководство по созданию технического задания, которое поможет вам получать точные и сопоставимые оценки от любого подрядчика. Из статьи вы узнаете: ⏺ Анатомия идеального ТЗ: 3 ключевых раздела, без которых любая оценка — просто цифры с потолка. ⏺ «Тест на компетентность»: Как правильно оставлять «белые пятна» в ТЗ, чтобы проверить подрядчика на прочность. ⏺ Ключевые вопросы по инструментам и данным: Что нужно указать, чтобы не переплачивать за онбординг и передачу данных. ⏺ Почему подробное ТЗ — это ваша главная страховка от срыва сроков и непредвиденных расходов. Это практическое руководство, которое сделает для вас процесс заказа разметки прозрачным и предсказуемым. 🌟 Узнайте, как составить ТЗ, которое поймут с первого раза, и выбирайте лучших подрядчиков. Читайте в нашей новой статье!

Цена ошибки: как не слить бюджет на разметке данных Чтобы таких ситуаций не случалось, мы опубликовали новую статью-руководство. Наш эксперт разметки данных, Роман Федоров, на реальных кейсах объясняет, как устроен рынок и где кроются подводные камни. Из статьи вы узнаете: ⏺ Почему оценивать работу по «количеству картинок» — главная ловушка для бюджета. ⏺ Как тестовое задание страхует вас от непрозрачных цен и некачественной работы. ⏺ На что обращать внимание при разметке разных типов данных: от полигонов до аудио и LIDAR. ⏺ Какие вопросы задать подрядчику, чтобы говорить на одном языке и контролировать процесс. Это не теория, а концентрат опыта, который поможет вам сэкономить время, нервы и деньги на ИИ-проектах. 🌟 Читайте статью и защитите свой проект от дорогостоящих ошибок.

Как сократить обработку заявок с 3 месяцев до 2 недель? С помощью LLM Пока одни компании тонут в рутине, другие передают ее нейросетям и фокусируются на росте. Мы опубликовали новую статью, где разобрали сразу два реальных кейса, как бизнес использует AI для кратного повышения эффективности. Из статьи вы узнаете: ⏺ Как создать «корпоративный мозг», который автоматически обрабатывает записи встреч и документы. ⏺ Как точечная автоматизация на базе LLM сэкономила отделу закупок тысячи человеко-часов. ⏺ Сколько на самом деле стоит разработка кастомного ИИ-решения под ключ. Это не теоретические рассуждения, а практический разбор проектов с описанием задач, этапов и результатов. 🌟 Узнайте, как ИИ может усилить ваш бизнес, в нашей новой статье.