Sber AI
AI для людей: всё об искусственном интеллекте в мире и Сбере 💚 Рассказываем, как AI меняет нашу жизнь, разбираем тренды технологий и делимся новыми разработками! Регистрация в РКН: https://gosuslugi.ru/snet/69844fc07cf9a7604aa9b8ee
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Sber AI
کانال Sber AI (@sberaiscience) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 27 300 مشترک است و جایگاه 4 758 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 23 574 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 27 300 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 16 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -621 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -22 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 16.18% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 11.84% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 4 420 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 3 234 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 205 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند openai, llm, архитектура, параметр, сбере تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“AI для людей: всё об искусственном интеллекте в мире и Сбере 💚
Рассказываем, как AI меняет нашу жизнь, разбираем тренды технологий и делимся новыми разработками!
Регистрация в РКН: https://gosuslugi.ru/snet/69844fc07cf9a7604aa9b8ee”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 17 سپتامبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
Это лишь часть исследований лауреатов Научной премии Сбера, которые показали на Международном фестивале молодёжи в Екатеринбурге. На стендах представили работы семи лауреатов премии разных летНажмите на имя учёного, чтобы увидеть его открытие 👇
👤 Сергей ЛУКЬЯНОВ Разработал стратегию лечения тяжёлых аутоиммунных заболеваний и лекарство от болезни Бехтерева — сенипрутуг, которое можно увидеть на стенде
👤 Марк ИВАНОВ Применяет ИИ для ускорения протеомных исследований, которые помогают разрабатывать новые лекарства
👤 Евгений АНТИПОВ Создаёт новые материалы для передовых металл-ионных аккумуляторов
👤 Александр КВАШНИН С помощью ИИ проектирует новые сверхтвёрдые материалы для промышленности
👤 Евгений БУРНАЕВ Исследует фундаментальные основы ИИ для решения масштабных инженерных задач. Его методы и алгоритмы собраны в виде небольшого арт-объекта
👤 Александр КОРОТИН Использует математическую теорию для разработки предсказуемых моделей генеративного ИИ
👤 Сергей КРИВОВИЧЕВ Изучает процессы образования минералов и создание новых минералоподобных материалов. На стенде можно увидеть настоящий кривовичевит — редкий минерал, найденный на Кольском полуострове и названный в честь учёногоУже в декабре мы узнаем имена лауреатов пятого сезона Научной премии Сбера, а пока можно понаблюдать за уже опубликованными открытиями. Нажимать сюда ↖️ ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС
Стартапы покажут свои решения для медицины, образования, сельского хозяйства, строительства, умных устройств и робототехникиУчастников ждут дискуссии, встречи с инвесторами и крупными компаниями, а также питч-шоу проектов из России и других стран. 🤩 Добавляйте событие в календарь и смотрите трансляцию саммита на сайте. До встречи 29 сентября! ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС
Один блок отвечает за частоту кадров — от 15 до 60 fps. Другой — за динамику событий в сцене. Вместе они позволяют задавать темп происходящего и делать движения естественнееПри этом модуль, обученный на 40 тысяч видео, занимает меньше 1% от размера основной модели. Как его использовать 🤩 Есть два варианта: обучать адаптер отдельно и далее подключать к модели или дообучать их вместе. Что показали тесты 🤩 После совместного дообучения с адаптером модель Kandinsky 5.0 Video Lite улучшила показатели на тестовом наборе видео с людьми и природой:
🟣 Естественность движения выросла на 29% 🟣 Визуальное качество — на 8% 🟣 Соответствие текстовому запросу — на 19%Научная статья о подходе была представлена на ведущей конференции по машинному обучению ICML. Где пригодится Time Adapter 🤩 С ним можно генерировать ролики без артефактов движения, подбирать темп видео под музыку и монтаж. А ещё создавать физически достоверные синтетические данные для обучения физического ИИ.
🤩 Код доступен под лицензией MIT 🤩 Научная статья✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС
🟣 Начинающие создают сервис для обработки обращений граждан и ИИ-помощника для преподавателя математики 🟣 Школьники учат модели работать с клиническими рекомендациями, сверять данные о квартирах, оценивать обоснованность пользовательских жалоб и восстанавливать повреждённые изображения 🟣 Студенты ищут дефекты в цифровых 3D-моделях, разрабатывают ИИ-агента для кибербезопасности, ускоряют квантовые алгоритмы и выявляют изменения, внесённые в изображения с помощью ИИКонкурс для школьников и студентов со всего мира до 25 лет. Участие индивидуальное или командное. В индивидуальном формате предстоит решать задачи машинного обучения, а в командном — докручивать решения до MVP.
Общий призовой фонд составляет 15,6 млн рублейВсе три этапа проходят онлайн, а победителей наградят на конференции AI Journey в Москве. 🤩 Остаются секунды, чтобы успеть подать заявку 🤩 ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС
⚠️ Осторожно: если рядом начальник, лучше слушать в наушникахНачните обмен кружочками и в своих рабочих чатах! ❤️ — с праздником ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС
Это компактные команды из нескольких универсальных специалистов, которые ведут продукт от идеи до запуска, а часть работы берут на себя ИИ-агенты.Главное их отличие в том, что вся работа изначально выстроена вокруг связки «человек + ИИ». Агентам делегируют целые этапы, хотя такой подход применим не к каждому проекту. Всё зависит от
🟣 сложности системы 🟣 предметной области 🟣 стоимости ошибок 🟣 инфраструктуры вокруг командыНапример, чем быстрее ИИ пишет код, тем больше времени уходит на его проверку. Этот эффект называют «налогом на верификацию».
И тут из тени выходят мидлы и сеньоры, которых на волне вайб-кодинга молодые специалисты уже успели списать со счетов. Благодаря опыту они знают, каким должен быть результат и где искать слабые места.Как думаете, AI-native Tiny Teams — тренд или хайп?
❤️ — я джун, научиться б основам 👍 — уже так работаем 🤔 — звучит красиво, но есть вопросы✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС
Ключевые вопросы: • Исчезнут ли дашборды, а диалог с ИИ станет новым интерфейсом для принятия государственных решений? • Кто будет готовить государственную аналитику: аналитик, госслужащий или ИИ-агент? • Должен ли ИИ-агент не только сигнализировать о проблемах, но и запускать действия в государственных системах? • Можно ли доверять LLM без чёткого семантического слоя и единых метрик? • Как обеспечить безопасность и аудит решений ИИ в государственном управлении? • Объединятся ли мультиагентные ИИ-системы с BI-платформами или полностью заменят их?⭐️Реальные кейсы внедрения в госорганах, в том числе неудачные. Честный разговор с госзаказчиками, директорами по данным и ИИ-архитекторами о том, что действительно работает, а что нет.
Живой нетворкинг - встречи с коллегами из федеральных и региональных органов власти, BI-вендорами и разработчиками AI-решений. Придёте с вопросом - уйдёте с контактом.✨Участие бесплатное, но количество мест ограничено! Скорее регистрируйтесь на Битву BI по ссылке 🟠Официальный сайт конференции 🟠Присоединяйтесь к нашему сообществу в ТГ по ссылке
Сегодня мы представляем GigaChat 3.5 Reasoning — новую флагманскую мультимодальную нейросеть, которая рассуждает последовательно: разбирает задачу на этапы, строит план, проверяет промежуточные результаты и исправляет собственные ошибкиТакой режим рассуждений — результат специального обучения, а собственная архитектура с технологией линейного внимания помогает эффективнее работать с длинным контекстом. GigaChat 3.5 Reasoning тратит токены значительно экономнее ведущих открытых ИИ-моделей. Например, на решение математических задач она тратит в среднем на 37% меньше токенов, чем DeepSeek V4 Flash Preview. Рост результатов новой версии по отношению к модели без режима рассуждения очевиден на бенчмарках:
🤖 IFBench — с 44 до 77 баллов 🤖 Natural Plan — с 64 до 80 баллов 🤖 Live Code Bench v6 — с 56 до 85 балловПодробнее о процессе обучения модели и результатах читайте в посте команды. Модель можно использовать бесплатно по лицензии MIT: 🔗 Hugging Face 🔗 GitVerse А в личных задачах модель уже можно попробовать в ГигаЧате — просто включите функцию «Рассуждение» в чате с нейросетью ↖️ ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС
Среди кнопок спряталась одна без бага. Именно она приведёт к полезному материалу от эксперта Сбера.Получится найти верную с одной попытки? 🤩 🥲😎🥲😎🥲😎🥲😎🥲 😎😅😎😅😎😅😎😅 🥲😎🥲😎🪲😎🥲😎🥲😎 😎😅😎😅😎😅😎😅 ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС
«Врождённая» грамотность ИИ — просто следствие обучения на большом количестве данных. Видя повторяющиеся конструкции, слова и их сочетания, модель учится предсказывать, как будет выглядеть следующий фрагмент текста🤩 Но есть нюанс — на самом деле ИИ не знает правила русского языка. Он пишет слова так, как привык видеть их в текстах. Поэтому нейросети могут ошибаться, когда сталкиваются с редкими словами, неоднозначной конструкцией или вопросом с подвохом.
Так что проверять тексты всё ещё стоит. Даже если их написал ИИ 👀И БУКВА-А-А — 🔤 ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС
🤖 МОЖЕТ НЕТ В своей статье Google говорит не столько о Go, сколько об изменении оценки удобства. Сегодня агент может генерировать сотни строк кода за секунды, поэтому скорость программирования больше не важна. Важна дешевизна его проверки. И Go снижает эту стоимость: 🤩 gofmt убирает вариативность оформления 🤩 компилятор ловит несуществующие методы и поля до запуска 🤩 стандартная библиотека уменьшает зависимость от сторонних пакетов Бонус: единообразный код формирует чистые обучающие данные, благодаря которым ИИ генерирует более идиоматичный Go с меньшим числом попыток
🤖 МОЖЕТ ДА Агенту нужен не «умный» язык, а быстрый и детерминированный источник истины: компилятор, фаззинг, go fix. Они сразу отвечают «да» или «нет» и исправляют ошибки без нового прохода модели. Как отмечает сама Google, без внешней валидации итеративный рефакторинг деградирует — первый проход может быть точным на ~95%, но дальше ошибки накапливаются и засоряют контекст
🤖 А ВООБЩЕ Практический вывод таков: инструментарий последних десятилетий затачивался под удобство письма, а теперь подстраивается под агента: с быстрой обратной связью, машиночитаемыми ошибками и детерминированным рефакторингом. Вот почему языки, которые считались неудобными для людей, — например Go — оказались удобными для агентов🤩 Ещё больше экспертных мнений ищите в канале коллег ↖️ Программировали когда-нибудь на Go?
❤️ — конечно, и не раз 🔥 — оставлю это ИИ-агентам✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС
Позже он разработал язык программирования специально для создания интеллектуальных системА теперь представьте, что вы и есть Джон Маккарти. Язык уже создан, осталось придумать ему название. Проходите опрос, а после — тыкайте на небольшую лампочку над первым вариантом ответа, чтобы увидеть пояснение 🤩
На прямом эфире с руководителями Sber500 × DISRUPT обсудим программу по созданию массовых B2C-продуктов на основе ИИ◀️ Подключаемся в 18:00 в канале СберСтартап
