R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

а мы стали топ-3 интеграторов ИИ в РФ)

А вот наш Text to sql-кейс для inSales Собрали все БД, чтобы клиент мог задавать вопрос , не разгребая миллион графиков и таблиц. Вам тоже такое можем сделать пишите мне @savinvlad В кейсе и про техничку рассказали и про бизнес) https://r77.ai/cases/tpost/4ma0vxllt1-ai-assistent-dlya-analitiki-e-commerce-p

Питер, газз знакомиться. Едем выступать на Conversation 25-26 июня. Наш head of ai Стас округ расскажет "Почему между прототипом за 2 недели и работающим AI-продуктом — ещё 6 месяцев инженерии, фидбека и интеграций" про боль и кровь... Еще там 4 трека: Бизнес / AI-Native / Продукты / Технологии и генеративный ИИ разберут со всех сторон: в фарме, кибербезе, поиске видео, ритейле и промышленности. Будут кейсы и из крупных корпораций, и из стартапов. Промик для вас дорогие: CVS26sAsR Conversation

AI-помощник для разработчиков Альфа-Банка Выложили наш кейс для Альфы в текстовом формате. Можете также потыкать его справа снизу — https://developers.alfabank.ru/ А тут вот описание: https://r77.ai/cases/tpost/59m4mell41-ai-pomoschnik-dlya-razrabotchikov-alfa-b

Рассказали про внутрянку нашего интегратора — какие заказы приходят, как делаем, что вообще изменилось в ИИ заказной разработке. Послушайте интересно) https://youtu.be/EbyznxVTiN8

Active listening, стек для real-time видеодиалога с аватаром и открытая модель. Наши друзья из avaturn.live сделали крутой проект с актив листенингом, зацените: Представьте видеозвонок, где вместо живого человека на экране — цифровой аватар: он выглядит и звучит почти как реальный собеседник. Такие решения уже используют в ассистентах, обучении и клиентской поддержке. Но есть нюанс: такие аватары уже научились синхронизировать губы с речью, а вот слушать — пока нет. Когда говорит человек, аватар часто выглядит как персонаж на паузе: смотрит статично, почти не реагирует и просто ждет своей реплики. Диалог из-за этого быстро становится искусственным. Ребята из Avaturn.live как раз взялись за эту проблему и выложили AVTR-1 — открытую модель и стек для real-time видеодиалога с аватаром. Это не просто генератор видео: AVTR-1 позволяет запустить живую сессию, где аватар отвечает пользователю в реальном времени, слушает и реагирует на собеседника. Для создания аватара достаточно одной фотографии человека. Для самой сессии нужны два аудиопотока: речь аватара и речь человека напротив. Главная фишка — active listening: модель учитывает речь собеседника, и за счет этого диалог выглядит естественнее. По железу: • RTX 3070 / 4060 Ti — реалтайм • A100 / L40 — 2x быстрее реалтайма Что в релизе: • веса модели • инференс-стек, оптимизированный под TensorRT • демо и код для запуска живой диалоговой сессии Если поднимать у себя ничего не хочется — просто зайдите на avaturn.live и потестируйте аватара прямо в браузере, без регистрации и возни с TensorRT. Поддержите релиз звездой на GitHub — и, конечно, пробуйте собирать свои продукты с аватарами. 🔗 GitHub: https://github.com/avaturn-live/avtr-1 🌐 Демо в браузере: https://avaturn.live/demo 🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/avaturn-live/avtr-1

AI агент для поиска и подбора отелей для Online Express! Ребят, выступаем на Conversations вместе с ОнлайнЕкспресс и расскажем про наш супер кейс изнутри с техничкой и бизнес историями Краткие тезисы доклада: - Как выглядела исходная формулировка боли: “хотим AI-ассистента”, но никто не понимает его продуктовую форму. - Почему первый рабочий прототип можно собрать быстро, но это почти ничего не говорит о готовности к rollout. - Какие реальные проблемы начинаются после демо: качество, доверие, покрытие сценариев, интеграции с внутренними данными, контроль ошибок, UX. - Почему агентная архитектура понадобилась не “ради моды”, а потому что нужен был набор инструментов, доступ к БД и управляемая оркестрация шагов. - Как шла раскатка: от собственника и контрольной группы к полному rollout на всех турагентов. - Какие сигналы показали, что продукт уже можно считать не демо, а рабочим инструментом. промокод от нас на 10%: CVS26sAsR Приходите смотреть https://conversations-ai.com/

Чем отличается хороший ML lead от плохого? — выложили! Вот что обсудили (ссылочные тайм-коды внутри видео): 00:00 — Почему вообще решили говорить про ML Lead 01:58 — Почему ML-проекты фейлятся 03:48 — «Neural net training fails silently» — главная проблема ML 06:28 — Почему ML Lead — это “супергерой” проекта 08:28 — Чем ML Lead отличается от Senior DS 10:08 — 3 ключевых блока ответственности ML Lead 11:48 — Delivery: за что отвечает ML Lead в проекте 15:58 — Почему ML Lead обязан ходить на встречи с заказчиком 18:18 — Что такое ML System Design на практике 21:28 — Хороший ML Lead сначала задает вопросы, а не пишет код 22:48 — Что такое Data Science Review и зачем он нужен 24:28 — Типичные silent-fail ошибки в ML 28:48 — Кейс с металлургическим заводом и data leakage 36:28 — Интерактив: кейс про сортировку алмазов 40:58 — Почему важно общаться с доменными экспертами 46:58 — Работа с командой: найм, увольнение, развитие 49:58 — Почему ML Lead должен защищать команду от хаоса 52:28 — Почему PM не заменяет ML Lead 56:58 — Нужны ли вообще PM и аналитики в ML-командах 01:02:28 — Почему ML Lead не может вести 10 проектов одновременно 01:06:28 — Как понять, что тебе пора становиться ML Lead 01:09:58 — Технический эксперт vs ML Lead — два карьерных трека 01:14:28 — Почему не всем стоит идти в лиды 01:18:28 — Разбор вопросов из чата 01:27:28 — High-level system design vs ML Lead 01:30:58 — Финальные мысли и завершение https://youtu.be/GKy2kuyU0LI https://vkvideo.ru/video-228941334_456239068

👁 Стартуем — Чем отличается хороший ML lead от плохого? через 5 минут, пока заходите) без смс и регистрации: https://live.vkvideo.ru/r77_ai

Чем отличается хороший ML lead от плохого? — вебинар! Так мы разгребли сдачу проектов и возвращаемся. У нас выросло количество проектов и вот мы все чаще ищем ml-лидов и задумались — чем хороший лид отличается от плохого? спойлер — не знания в ML. Ярослав сам был на роли ML лида более 5 лет и вырастил уже не меньше 10 лидов, часть из которых уже CDS. В пятницу в 16-00 у нас в канале https://t.me/r77_ai кидайте в календарь, чтобы не забыть https://calendar.app.google/ZuSZK1mrR3dWJLjz5

AI-ассистент для разработчиков — кейс для "АльфаБанк". Разбираем: — pipeline RAG (LLM + vector DB + retrieval) — где теряются релевантные документы — почему top-k не спасает — как embeddings влияют на поиск — что даёт перефраз запроса — кейсы, где chunking делает только хуже Плюс: — реальный фейл: система не отвечает на очевидный вопрос — пошаговый разбор, где именно всё ломается Для тех, кто уже делал RAG и понял, что "что-то не работает", ну или будет делать) https://youtu.be/LnNkMMb9jT8 https://vkvideo.ru/video-228941334_456239067

че с людьми ахаххах собрали 10к на ролике-собесе в ЦУ (гляньте людям очень заходит) и вот такие комменты еще весна?

Че кто был, как вам, что запомнилось?)

Конкурс по проектам ИИ на 5 млн) Ребят, наши друзья и партнеры портал Qubu и премия "Гравитация" запускают конкурс по моделям и ИИ-проектам. Вы можете загрузить свой проект на сайт и выиграть до 1,5 млн рублей за первое место, например. Также ищем большие компании, которые готовы дать задачки по ИИ на хакатон, чтобы ИИ-интеграторы решили ваши задачи. Участие и для разработчиков и для заказчиков бесплатно. Вот тут подробнее: https://qubu.ai/landing Залейтайте очень крутую тему ребята делают, можно и приз выиграть и прорекламиться хорошо)

Выпускник МФТИ собеседует студента "Центрального Университета" на ML-инженера, такого вы не видели...😵 Сходили в "Центральный университет" для публичного собеседования студента. Спасибо "ЦУ" и Кариму за смелость и экспертность — очень радостно видеть таких умных молодых ребят. Вот его резюмешка кстати. https://youtu.be/cK72w0P2W-E https://vkvideo.ru/video-228941334_456239066

👁AI-ассистент для разработчиков Альфы — вебинар через 5 минут! Пока заходите без смс и регистрации https://live.vkvideo.ru/r77_ai Что покажем: • Как устроен RAG-пайплайн (BM25 + эмбеддинги + YaGPT) • Guardrails: как не дать боту «галлюцинировать» • Live-демо: токены, вебхуки, ошибки, кейсы из реальной документации • Архитектуру (FastAPI, Docker, RAG) • Гибридный поиск и перефразирование запросов • Разделение индексов (FAQ vs документация) • LLM-as-a-Judge и оценку качества • Ограничения MVP и roadmap (rerank, adaptive RAG, self-hosted LLM)

RPA vs ИИ-агенты: как выбрать архитектуру автоматизации под задачу. Обещали по нашем вебинару (https://t.me/r77_ai/320) про RPA и агентов шпаргалку: где лучше использовать роботов, а где — ИИ. Разобрали ключевые отличия, примеры и критерии, чтобы быстрее принять решение по автоматизации: https://docs.google.com/presentation/d/1vDtvUffRsqEaQlI6yCrX7DdlcWgE7wjfdME4g6r3_BQ/edit?usp=sharing Подпишитесь еще на авторов, там полезный корпоративный контент про ИИ: http://t.me/nokiddingpartners https://t.me/baldvanya

Бывает вот просыпаешься и ты в Forbes... А тут как раз новость, как мы стали первыми, кто получил грант от Яндекса на свой продукт: https://www.forbes.ru/tekhnologii/557743-yandex-b2b-tech-vydelit-biznesu-500-mln-rublej-na-razrabotku-i-vnedrenie-ii-agentov