МОДЕЛИСТ
رفتن به کانال در Telegram
ИИ клуб МОДЕЛИСТ Мы — об искусственном интеллекте, моделях и людях, которые их создают. Говорим просто, обсуждаем вместе, применяем на деле. 🔗 https://modelist.club/
نمایش بیشتر250
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
-17 روز
+130 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
هیچ دادهای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
مه '26
مه '260
در 0 کانالها
آوریل '26
+2
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+1
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+6
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+12
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+13
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+15
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+4
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+14
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+62
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '250
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+144
در 1 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 03 مه | 0 | |||
| 02 مه | 0 | |||
| 01 مه | 0 |
پستهای کانال
👂Анонс книги - "Руководство CDO: Как создавать доверие в мире технологий"
Друзья мы рассказывали о том что у нашего сообщества запланировано несколько интересных проектов в этом году.Встречайте первый из них - 📖 книга "Руководство CDO: Как создавать доверие в мире технологий"🚀 Концепция книги содержит описание роли CDO и его путь к #DataTrustMaker который он прошел за 25 лет профессиональной карьеры и жизненного опыта.
Дефицит доверия к информации, людям и организациям возрастал одновременно с развитием технологий. Сначала мы учились управлять бизнесом с помощью ИТ, затем переключились на цифровую трансформацию, большие данные и вот сейчас мы уже в ИИ. Очень быстро для одного поколения руководителей, которым необходимо принимать решения об инвестициям, рисках, развитии, нести ответственность за общий результат компании. Это глобальный тренд, который буквально давит на топ-менеджмент и владельцев компаний. Хочется поделиться этой ответственностью и ввести новые роли для делегирования и организации процесса. К сожалению система образования очень часто не может быстро реагировать на эти изменения. Подготовка новых руководителей ложиться на плечи самих компаний, общества, экспертов и энтузиастов которым интересно в этом участвовать...💡Идея проекта: Подготовить основу для системного описания роли CDO в котором представлена модель организации и управления этой функцией в организациях. С учетом российского и международного опыта, акцентом на доверие - главный продукт #DataTrustMaker 🦸♂️ Для кого это книга: Понимания растущий интерес и уровень зрелости компаний к управлению данными книга будет полезна всем руководителям C-level ✏️Как планируем писать книгу: - Помимо авторов (ответственных за концепцию и содержание🫣) мы хотим собрать - Рабочую группу из руководителей по данным - один-два эксперта от каждой отрасли для получения фидбэка, - Совет директоров 4CDO - признанные лидеры DM&DG в России для рецензий и рекомендаций, - 👂Наше профессиональное сообщество как место где родилась эта идея.
В общем следите за обновлениями ▶️
🎯Практическая ценность: Основная задача книги - сформировать заказ на функцию управления данными в организации
🤝Партнерство: Это независимая инициатива в рамках развития общей концепции #DataTrustMaker, поэтому приглашаем партнеров, инвесторов и спонсоров принять участие в развитии инициативы.
В общем нам удачи, с вас поддержка и участие, поехали!👨🚀🚀
Ссылка на сайт книги: ➡️ https://www.4cdo.ru
#TheDataAdventurersGuild
#УправлениеДанными #DataGovernance #Россия2026 #DataTrustMaker #DataVenture| 2 |  🤩 Искусственный интеллект всё активнее входит в повседневную работу – от стратегических решений до рутинных задач. Но чтобы получать от него реальную пользу, важно понимать, как именно с ним работать.
Этому всему можно обучиться на новых курсах в Академии GlowByte
➡️ В программе курса для руководителей высшего звена:
• Основы работы с LLM-моделями,
• Потенциальное применение LLM в работе CEO (использование в стратегическом планировании, анализе рынка, принятии решений),
• В каких задачах не стоит применять LLM,
• Как сравнивать большие языковые модели между собой.
➡️ В программе курса для руководителей подразделений и линейных сотрудников:
• Использование ИИ-инструментов для различных бизнес-задач и решения ежедневных рабочих вопросов,
• Основы и продвинутые техники промптинга,
• Углубленная работа с документацией и контентом,
• Написание системных инструкций для модели,
• Безопасность данных и конфиденциальность при работе с LLM,
• Выявление и исправление неточностей и “галлюцинаций”.
📎 Узнать о курсах | 175 |
| 3 |  С первым рабочим днём в этом году!
Пусть 2026 год принесёт новые открытия и полезный опыт! 🤩
Какие планы и цели ставите на этот год?
#мемдня | 192 |
| 4 | 👋 Привет!
Пришло время сделать закреп и навигацию по нашему каналу
МОДЕЛИСТ – это клуб про ИИ, машинное обучение и людей, которые этим по-настоящему увлечены.
Чтобы было удобно ориентироваться, используйте теги:
🔡#моделиствкурсе – новости и важные события из мира ИИ
🔡#чтовкейсе – реальные кейсы, примеры и разборы
🔡#иинапальцах – рассказываем о сложном простыми словами
🔡#приветменязовут – знакомимся с участниками сообщества
Что можно почитать?
➡️Что такое LLM и почему вокруг них столько шума
➡️Как Петергоф становится ещё комфортнее благодаря новым технологиям
➡️Узнать как умная колонка понимает, что вы говорите
➡️Откуда берёт начало машинное обучение и при чём тут игра в шашки
Давайте вместе разбираться в технологиях! | 182 |
| 5 |  #мемдня | 314 |
| 6 |  Что будет есть LLM отправить на приём к психологу?
Учёные из Университета Люксембурга решили это проверить и предложили языковым моделям сыграть роль пациентов психотерапии и в течение нескольких недель анализировали их «личные истории». Результаты показали заметные различия между моделями – от тревожности и депрессии до отказа участвовать в эксперименте.
Какие результаты?
• ChatGPT: демонстрирует умеренную тревожность, высокий уровень беспокойства, легкую депрессию.
• Gemini: выраженный аутизм и тяжелое ОКР.
• Grok: слабовыраженные профили, в основном «здоровый».
• Claude: эта модель отказалась играть роль пациента. Отвечала, что у него нее чувств и отказался проходить тесты.
📄 Исследование
📎 Подробнее
Компании продолжают вкладывать деньги в ИИ, несмотря на то что инвестиции не окупаются
68% крупнейших мировых компаний планируют увеличить инвестиции в 2026 году, даже несмотря на то, что только менее половины текущих проектов окупаются. Исследования показывают: лишь около 5–10% ИИ-инициатив приносят измеримый финансовый эффект. Тем не менее бизнес верит, что отдача придёт позже, поэтому продолжает делать ставку на технологии и ждать.
📎 Подробнее
Почти половина крупного бизнеса допускает сокращения из-за ИИ
47% крупных компаний в России рассматривают сокращение штата на фоне внедрения искусственного интеллекта. При этом малый и микробизнес значительно реже планирует оптимизацию (это 18% и 11%) – либо из-за ограниченных ресурсов, либо из-за недоверия к технологиям. Тренд уже отражается на рынке труда и приводит к первым судебным спорам.
📎 Подробнее
#моделиствкурсе | 204 |
| 7 |  👋 Привет! Отличное время, чтобы узнать что-то новое!
Мы уже разобрали обучение с учителем и обучение без учителя, а сегодня поговорим о третьем типе, который работает совсем иначе. Это обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL). Подход, в котором ИИ обучается не на подготовленных примерах, а на результатах собственных действиях.
Если в первых двух сценариях модель напоминает ученика или исследователя, то здесь она превращается в агента, который действует в среде, получает награды или штрафы и со временем понимает, какие стратегии приводят к успеху.
В RL есть три ключевых элемента:
агент, который принимает решения;
среда, в которой он действует;
награда, которую он получает за правильные шаги – и штраф за неправильные.
Агент делает действие → получает обратную связь → корректирует стратегию → пробует снова.
Процесс продолжается, пока он не научится достигать цели наиболее эффективно.
Это очень похоже на обучение в реальной жизни: мы редко знаем идеальный путь заранее, мы пробуем, ошибаемся и постепенно вырабатываем удачную стратегию.
🔤Как это устроено?
Под капотом RL – оптимизация стратегии (policy).
Стратегия определяет, как агент выбирает действие в каждом состоянии.
Есть два подхода:
value-based – оценить, насколько хороша каждая ситуация и действие (классический пример – Q-learning),
policy-based – напрямую обучать стратегию действий.
На практике современные алгоритмы часто комбинируют оба подхода, как это делается в PPO или DDPG.
И по сути агент учится отвечать на один вопрос: “Какое действие принесёт максимальную суммарную награду в долгосрочной перспективе?”
🔤Разберем на примере!
Представим логистическую компанию, которая распределяет курьеров по районам.
Задача сложная: спрос меняется, погода влияет на время доставки, пробки непредсказуемы, ежедневных данных – море.
Если бы бизнес попытался заранее прописать правила наподобие “при высокой загрузке – увеличь количество курьеров”, они быстро устареют и перестанут работать.
Вместо этого используется обучение с подкреплением.
Агент получает награду за более быструю и эффективную доставку, а штраф – за задержки.
Шаг за шагом, день за днём, он пробует разные распределения и вырабатывает стратегию, которая минимизирует время доставки при оптимальных затратах.
Так формируется система, способная адаптироваться к динамике города лучше, чем человек с набором статичных правил.
Если еще проще,то RL – это обучение “через действия”.
Если обучение с учителем – это работа по образцу, а без учителя – исследование структуры, то обучение с подкреплением – это выработка навыка.
Это как научиться играть в шахматы, не читая стратегий, а просто играя снова и снова, собирая удачные ходы в память и избегая тех, что приводят к поражению.
Обучение с подкреплением позволяет ИИ развивать поведение, которое оптимизирует результат в долгосрочной перспективе.
Это подход, в котором агент пробует, анализирует последствия своих шагов и становится всё лучше – почти как человек, который оттачивает навык через практику.
#иинапальцах | 132 |
| 8 |  #мемдня | 174 |
| 9 |  🔤Что на этой неделе оказалось в центре внимания? #моделиствкурсе
Вышел первый отчет OpenAI о внедрении ИИ в бизнесе
• ИИ стал полноценным рабочим инструментом, в 75% случаев он ускоряет выполнение задач или улучшает качество результата.
• Интеграция ИИ растёт особенно быстро в технологиях, здравоохранении и производстве.
• Компании фиксируют рост доходов, повышение удовлетворенности клиентов, ускорение разработки продуктов и сокращение затрат.
• Главным барьером становится не технология, а организационная готовность – процессы, интеграции и поддержка руководства.
📎 Отчёт
Спрос на специалистов с навыками ИИ продолжает расти!
Осенью работодатели стали значительно активнее искать кандидатов, умеющих применять ИИ в работе. Наибольший рост спроса отмечается в сельском хозяйстве, документообороте и продажах — от 33% до 124%.
📎 Подробнее
Экономический эффект от ИИ в России
• 78% компаний уже видят ощутимую экономическую отдачу от применения ИИ – это на 10 п.п. больше, чем в 2023.
• У каждой десятой организации вклад ИИ достигает 5% от EBITDA, ранее такие случаи практически не встречались.
• Компании-лидеры оценивают влияние технологий сейчас в среднем в 8% EBITDA и прогнозируют рост показателя до 13–21% в течение следующего года.
Такой рост связан со снижением операционных затрат и появлением новых ИИ-продуктов. Основной эффект дают генеративные модели, NLP и компьютерное зрение, которые уже широко внедрены и ощутимо усиливают результат.
📎 Подробнее
Мосбиржа запускает ИИ-индекс акций
Московская биржа объявила о планах запустить в 2026 году новый фондовый индекс, расчётом которого будет заниматься ИИ. Идея — сравнить традиционный подход к формированию индексов с моделью, предложенной алгоритмами, и оценить различия в стратегии и результатах.
📎 Подробнее
По-настоящему зимняя новость – ИИ берет на себя составление маршрутов для снегоуборочной техники
Алгоритмы «Яндекс Вектора» будут распределять задачи для техники и дворников, оптимизируя маршруты и сокращая холостой пробег. Ожидается рост эффективности уборки на 20% и снижение расхода топлива на 17%. В систему интегрируют 10 тысяч сотрудников и 4 тысячи единиц техники.
📎 Подробнее | 177 |
| 10 | 👉Разберем подробнее на примере
Представьте компанию N, у которой десятки тысяч клиентов.
В компании уже существует классическая прозрачная сегментация клиентов, например, экономные, «охотники за скидками», импульсивные покупатели или лояльные фанаты бренда. Она, возможно, даже была проведена вручную, исходя из бизнес-логики.
Но при этом хочется копнуть глубже и найти сегменты клиентов, о существовании которых даже не подозревали. Никто заранее не знает, к какому сегменту относится каждый человек.
Более того, неизвестны даже сами сегменты. В этом случае по каждому клиенту собирается максимально полный описывающий его вектор, который включает множество показателей: специфику покупаемых товаров, поведенческие признаки, особенности посещения магазинов и онлайн-покупок и т. п.
На основе этого большого набора данных алгоритм находит группы клиентов, чем-то схожих между собой.
Возможно ли заранее заложить такую категорию? Далеко не всегда. Но уже имея на руках сегмент и проведя аналитику его параметров, поняв, какие атрибуты наиболее значимы, можно сформировать его интерпретацию.
Это и есть обучение без учителя: модель сама находит группы клиентов по их поведению. А бизнес затем решает, кому, когда и как делать, например, соответствующие таргетированные предложения.
По сути, обучение без учителя помогает увидеть в данных то, что остаётся невидимым при ручном анализе. Оно раскрывает внутреннюю структуру, которую бизнес сам бы вряд ли сформулировал.
Это делает unsupervised-подход мощным инструментом, способным открывать новые инсайты, подсказывать неожиданные взаимосвязи и формировать фундамент для более точных решений и последующих моделей! 😉
#иинапальцах | 146 |
| 11 |  ✌️В предыдущем посте #иинапальцах мы говорили про обучение с учителем, когда у модели есть примеры и правильные ответы (если пропустили, советуем почитать).
Но часто мир устроен иначе: ответов нет, а данные хаотичны и никак не размечены.
И вот здесь в игру вступает другой подход – обучение без учителя.
Это уже не ученик, который решает задачи с ключом, а исследователь, который пытается понять, как устроен мир вокруг.
🟠В чём суть?
При обучении без учителя мы даём модели набор данных без правильных ответов.
Задача ИИ самостоятельно найти в них структуру: сгруппировать похожие объекты, выявить паттерны, обнаружить скрытые зависимости.
🟠Где используется?
Обучение без учителя особенно полезно, когда нужно разобраться в большом массиве данных, не имея заранее заданных ответов.
→ Один из ключевых сценариев – кластеризация. Модель исследует данные, сравнивает объекты между собой и самостоятельно группирует их по сходным признакам. Это помогает видеть структуру там, где раньше был просто хаос.
→ Другой важный сценарий – поиск аномалий. Здесь алгоритм сначала изучает, как выглядит «нормальное» состояние данных, а затем замечает то, что выбивается из привычной картины. Это может быть резкий всплеск продаж конкретного товара или необычное поведение пользователей в приложении.
→ Ещё одна полезная возможность – поиск ассоциаций и скрытых связей. Модель определяет, какие объекты похожи друг на друга, и выявляет связи, которые сложно увидеть даже опытному аналитику. Так формируются рекомендации товаров «с этим товаром обычно покупают…», выявляются признаки, неожиданно влияющие друг на друга, или параметры системы, чья взаимосвязь ранее не была очевидной.
🟠Что под капотом?
Обучение без учителя сводится к тому, что модель пытается “почувствовать” структуру данных через математику. Она вычисляет расстояния между объектами (например, евклидовое или косинусное) и оценивает, насколько плотными являются группы точек в пространстве признаков. Алгоритмы вроде k-means ищут центры кластеров и итеративно уточняют их положение, пока объекты не распределятся максимально осмысленно. Более продвинутые методы, такие как DBSCAN или HDBSCAN, определяют области высокой плотности и выделяют шум, а алгоритмы снижения размерности вроде PCA перестраивают пространство так, чтобы ключевые закономерности стали заметнее.
Если сказать проще, модель словно рассматривает данные с высоты: отмечает, какие элементы тянутся друг к другу, какие образуют плотные островки, а какие стоят в одиночестве. И уже на основе этой внутренней карты признаёт, что похоже друг на друга, что нет и какие структуры скрываются в массиве данных.
⬇️ | 111 |
| 12 |  А нас предупреждали, что всех скоро заменят 😂#мемдня | 147 |
| 13 |  +1👋 Что нового, спросите вы?
Новый выпуск #моделиствкурсе , в котором мы расскажем, что произошло на этой неделе!
Интерактивный RL Visualizer от alphaXiv
Команда alphaXiv представила новый интерактивный RL Visualizer — инструмент, который позволяет увидеть, как агенты поэтапно учатся проходить лабиринт с помощью обучения с подкреплением и сравнивать работу разных алгоритмов, включая PPO и GRPO. Такой формат помогает освежить знания, укрепить интуитивное понимание RL и одновременно получить приятную визуализацию процесса.
📎 Посмотреть
Каждый второй специалист использует ИИ: краткие выводы опроса ВШЭ
Онлайн-кампус НИУ ВШЭ опросил российских специалистов: 45% уже используют ИИ в работе, тогда как 30% не готовы знакомиться с технологией вовсе. В целом отношение к ИИ остаётся положительным или нейтральным; 56% видят в нейросетях новые возможности, а 18% одновременно испытывают воодушевление и страх. Кроме того, 41% респондентов считают, что сотрудникам должны доплачивать за умение эффективно применять ИИ в рабочих задачах.
📎 Подробнее
Яндекс представил AI Search
Это удобный инструмент, с помощью которого бизнес может создавать собственных ИИ-агентов. Такие помощники умеют собирать информацию из разных источников, подтверждать ответы ссылками и работать как с интернетом, так и с внутренними документами компании. Всё можно настроить под свои задачи: выбрать модель, задать формат ответа, приоритет сайтов и даже подключить поиск по корпоративным архивам. Со временем появится поддержка аудио- и видеоматериалов, так что находить нужные знания станет ещё проще!
📎 Подробнее
Еще немного про агентов (007)
Google подготовила адвент-календарь для разработчиков ИИ-агентов. Каждый день до 25 декабря здесь появляется новый короткий туториал или полезный лайфхак, чаще всего на базе инструментов Google. Уже доступно несколько окошек. Выглядит красиво, обязательно загляните!
🎄 Посмотреть | 173 |
| 14 |  💼«Билайн», GlowByte и Data Sapience запускают альянс для ИИ-трансформации бизнеса и медицины
«Билайн Big Data & AI», GlowByte и Data Sapience заключили стратегическое партнёрство, чтобы вместе создавать решения на базе искусственного интеллекта. Компании объединяют экспертизу и технологии, чтобы ускорить цифровую трансформацию в двух ключевых направлениях — медицине и бизнесе. В основе будущих продуктов — платформа машинного обучения Kolmogorov AI от Data Sapience и технологические компетенции «Билайна» по созданию передовых ИИ-моделей для патоморфологии и ИИ-агентов для медицины. Новый альянс нацелен на создание решений, которые повысят эффективность процессов в здравоохранении и бизнес-среде по всей стране.
Что появится в медицине?
Партнёры планируют развивать системы предиктивной аналитики, сервисы ранней диагностики заболеваний, умных ассистентов для врачей и персонализированные инструменты управления здоровьем пациентов. Также будет протестирована интеграция с ЕГИСЗ, МЭЛ, ФРМП и современным медоборудованием. Первые пилоты запустят совместно с ведущими клиниками и научными центрами.
Что готовят для бизнеса?
Компании создают комплексное решение «ИИ-трансформация под ключ» — от аналитики и стратегического планирования до разработки и внедрения ИИ-моделей. Планируется формирование кросс-функциональных команд, единая система KPI и библиотека успешных кейсов, которая станет основой отраслевых решений.
Партнёрство «Билайна», GlowByte и Data Sapience объединяет сильные стороны всех трёх команд — технологическую базу, стратегическую экспертизу и мощную платформу Kolmogorov AI. Такой союз создаёт прочный фундамент для развития прикладного искусственного интеллекта в стране и ускоряет внедрение ИИ-решений в медицине и бизнесе. Совместные инициативы позволят быстрее запускать инновационные продукты, масштабировать успешные практики и превращать искусственный интеллект в реальный инструмент, который работает уже сегодня и приносит ощутимую пользу людям и компаниям.
📎 Читать полностью
#чтовкейсе | 191 |
| 15 |  Уровень сложности: невозможно 😆
#мемдня | 167 |
| 16 |  🔹МТС готовится вывести свои ИИ-сервисы на потребительский рынок
Компания обновила платформу MWS GPT и детектор дипфейков и хочет предложить эти сервисы не только бизнесу, но и обычным пользователям. Старт планируется уже в 2026 году. Таким образом, оператор готовится конкурировать с «Яндексом» и «Сбером» за внимание аудитории, хотя эксперты отмечают, что добиться успеха будет непросто, будем наблюдать.
📎 Подробнее
🔹ИИ взял всю рутину на себя!
Ранее мы рассказывали, что HeadHunter готовит запуск собственного ИИ-помощника — и вот этот момент настал! Компания представила ассистента для рекрутеров на базе языковой модели, который берет на себя этапы найма: подготовку вакансий, рассылку приглашений, разбор откликов и первичное общение с кандидатами. Сейчас инструмент работает для ограниченной группы пользователей, но уже в декабре станет доступен почти половине работодателей на платформе, а к 2026 году — всем. В ближайшее время помощник получит новые функции: онбординг компаний, анализ собеседований и подсказки по коммуникации, при этом финальные решения, как подчеркивают в hh, всегда останутся за человеком.
📎 Подробнее
🔹ИИ можно «взломать» стихами — и это работает пугающе хорошо
Исследователи обнаружили, что LLM легко поддаются на вредоносные запросы, если завернуть их в поэтические метафоры. В эксперименте участвовали популярные языковые модели.,а итоги оказались неожиданными: некоторые модели, падали на поэзию почти в 100% случаев. Авторы отмечают, что меньшие модели реагируют безопаснее, а крупные — наоборот, становятся более уязвимыми к «стилистическим уловкам», что подчёркивает важность дальнейшего развития систем безопасности.
📎 Подробнее
🔹YouTube запустил тест Your Custom Feed
Функция позволяет пользователям вручную влиять на алгоритм рекомендаций впервые!). Теперь можно прямо в отдельной вкладке задавать, какой контент хочется видеть больше, и лента перестраивается без мучений с кнопками «Не интересно». Это может решить давнюю проблему, когда один случайный просмотр полностью сбивает персонализацию. Если эксперимент окажется успешным, нас ждёт крупнейшее изменение рекомендаций в истории платформы. Кстати, у нас есть пост о том, как работает «рекомендательная система» — загляните, если хотите понять, почему это обновление такое важное.
📎 Подробнее
#моделиствкурсе | 186 |
| 17 |  +1Привет! Начнем неделю с новостей? 👋
🔹Сбер представил собственного робота-гуманоида
Его зовут «Грин» и он работает на базе GigaChat. Робот умеет в реальном времени распознавать аудио и видео, общаться, взаимодействовать с предметами и даже исправлять собственные ошибки. Его можно настраивать с помощью ИИ-агентов — от финансового эксперта до домашнего ассистента. «Грин» оснащён множеством датчиков для безопасного и точного поведения, включая сенсоры зрения, инерциальные датчики и датчики силы, однако подробные технические характеристики компания пока не раскрыла.
📎 Подробнее
🔹Google представила Code Wiki
Это новый ИИ-агент, который превращает любой репозиторий в наглядную интерактивную документацию. Достаточно вставить ссылку, и сервис создаст понятное оглавление, схемы и позволит перемещаться по проекту как по живой карте. Встроенный чат отвечает на вопросы с точными ссылками на файлы и фрагменты кода, а сама документация автоматически обновляется при каждом изменении в репозитории.
📎 Сервис можно попробовать тут
🔹Нейроюрист — новый ИИ-помощник, созданный для ускорения рутинных юридических задач
Система на базе Алиса AI умеет анализировать договоры, сравнивать версии документов, искать практику и упрощать сложные тексты, опираясь на правильную иерархию правовых источников. Внутренние тесты показали, что юристы работают с документами в 1,5 раза быстрее и втрое ускоряют поиск информации; уже 75% департамента используют ИИ постоянно. С августа 2025 года помощник дал более 10 тыс. ответов, из которых 86% получили высокие оценки, а сама система, по оценкам компании, способна закрывать до 40% задач юриста.
📎 Подробнее
🔹OpenAI выпустили статью про интерпретируемость моделей
Исследования показали, что если обучать ИИ-модели так, чтобы они использовали меньше связей, внутри них формируются более понятные и проверяемые цепочки вычислений. Это может сделать работу нейросетей гораздо прозрачнее и приблизить нас к созданию мощных, но при этом интерпретируемых систем. Это особенно важно для медицины, науки и образования, где решения ИИ уже активно применяются.
📎 Статья | 229 |
| 18 |  А вы сразу поняли, где генерация, а где реальное видео? Или какой-то момент всё-таки запутал? 😆 | 202 |
| 19 | 🔤 Хороший момент, чтобы узнать, что интересного произошло в последнее время #моделиствкурсе
🔹Claude взломал киберзащиту мировых корпораций
Компания Anthropic заявила, что ИИ-модель Claude Code впервые была использована как полноценный хакер, почти без участия человека. Модель выполнила 80–90% всей работы (разведка, добыча паролей, классификация данных) со скоростью, недостижимой для человека. В Anthropic считают, что это переломный момент: ИИ-агенты теперь позволяют маленьким командам действовать как гигантские киберподразделения.
📎 Подробнее
🔹ИИ-ассистенты оказались на грани хулиганства!
Команда ученых из King’s College London, Кембриджа и Оксфорда провела тесты и выяснила: роботы, работающие на популярных моделях ИИ, пока не готовы к жизни среди людей. Все протестированные LLM провалили тесты безопасности: они легко выполняли дискриминационные команды и соглашались совершать опасные действия. Исследователи призывают срочно ввести строгие стандарты безопасности, как для лекарств или самолётов, прежде чем выпускать этих ИИ-помощников в мир.
📎 Пресс-релиз King’s College
🔹Разработчики массово используют ИИ-агентов для автоматизации
Согласно данным, в III квартале 2025 года использование ИИ-технологий на платформе для разработки SourceCraft выросло на 50%. Разработчики всё чаще используют ИИ-агентов для генерации и рефакторинга кода. Ежемесячно специалисты принимают 1,4 млн строк кода, предложенных ИИ, что эквивалентно месячной работе около 100 разработчиков вручную. По оценкам McKinsey, внедрение автономных ИИ-агентов позволяет компаниям экономить до $30 000 на одного специалиста ежегодно. Автоматизация становится комплексной — это естественный этап эволюции инструментов разработки.
📎 Подробнее
🔹Яндекс запустил бесплатного ИИ-репетитора для подготовки школьников к ЕГЭ
В «Яндекс Учебнике» появилась новая бесплатная функция Репетитор AI, которая помогает готовиться к ЕГЭ по профильной математике. ИИ-наставник, разработанный совместно с более чем 150 педагогами на базе модели Алиса AI, не просто даёт ответы, а пошагово объясняет решения, помогает понять теорию и предлагает персонализированные планы для разных целей (например, на 60 или 80+ баллов). Такое решение призвано обеспечить школьников системным планом действий и стать терпеливым наставником, который всегда на связи.
📎 Подробнее | 204 |
| 20 |  Привет! 👋
Мы в МОДЕЛИСТЕ понимаем, что без качественных данных ни одна модель не полетит. Поэтому хотим познакомить вас с Data-Adventurers
Комьюнити для тех, кто не верит в «серебряные пули», но верит в осмысленные и работающие решения.
В сообществе эксперты делятся реальными кейсами, разоблачают мифы и показывают, как управлять данными по‑настоящему: без магии, но с результатом.
Что вас ждёт внутри?
→ Исследования
→ База знаний
→ Обучение и менторинг
→ Митапы и обмен опытом
→ Инициативы и проекты
Получите ответы на те самые вопросы, которые вы боялись задать своим руководителям!
👂Присоедениться к сообществу в тг
👂Сайт Data-Adventurers
#DataGovernance #DataManagement #DataAdventurers #DGDM #УправлениеДанными | 182 |
