Sber Developer News

Пятничная задача для адептов JavaScript 📻 Вы разрабатываете функцию для умной колонки, которая управляет очередью воспроизведения музыки. С её помощью пользователь может добавлять треки в конец очереди или переходить к следующему, а также удалять треки по их названию. Если очередь пуста, колонка должна воспроизводить трек по умолчанию. Напишите решение, которое эффективно обрабатывает эти операции и возвращает текущее состояние очереди и воспроизведения. Пишите ваши варианты в комментариях!

Сбер представил новую умную колонку СберБум 2:0 ⚡️ Колонка с мощным звуком 50 Вт работает даже без интернета, адаптирует звучание к особенностям помещения и оснащена датчиком движения. Благодаря ГигаЧат колонка понимает контекст и диалог продолжается даже если пропустить имя ассистента или перебить его. Уточняйте детали, меняйте контекст, общайтесь шёпотом – ассистент подстроится под вас. 💻Узнать больше и оформить предзаказ можно на сайте SberDevices.

Сбер выпустил обновлённую версию GigaEmbeddings для поиска по документам и создания RAG-систем 📰 Линейка из трёх моделей разного размера совместима с популярными инструментами для запуска ИИ-моделей vLLM и SGLang и бесплатно доступна разработчикам и бизнесу под открытой лицензией MIT. По сравнению с прошлым поколением линейка заметно прибавила в качестве и скорости: ➡️ Флагманская модель 10B-A1.8B заняла первое место в рейтинге ruMTEB. ➡️ Модель 3B стала в 1,6 раза быстрее и показала наибольший прирост качества — способность обрабатывать код выросла на 14,5 пункта. ➡️Самая компактная модель 480M стала лучшей на русском языке среди моделей до 500 млн параметров. Полные результаты тестирования доступны в открытом рейтинге. Как обучали модели Команда изменила архитектуру модели, чтобы её было проще внедрять с помощью стандартных открытых инструментов. Объём данных для обучения вырос в несколько раз — в том числе за счёт открытых датасетов Nemotron, F2LLM и KALM, — и это дало основной прирост качества. Баланс языков сохранили за счёт использования мержинга экспертов на всех этапах обучения: так удалось не потерять качество на русском при усилении английского и кода. Самую компактную модель обучили с помощью дистилляции — она усваивает ответы у более крупных и точных моделей. Забирайте модели в свои проекты по ссылкам: HF: 480M 3B 10B-A1.8B Gitverse: 480M 3B 10B-A1.8B Подробности читайте в посте команды 💻

Пятничная задача для адептов JavaScript 😼 Вы помогаете подсчитать урожай лесных ягод. Вам поступает массив данных, где каждое число обозначает количество ягод, собранное на определённой поляне за день. Однако лето выдалось засушливым, и на некоторых полянах ягоды погибли — в таких местах зафиксировано отрицательное или нулевое значение. Напишите функцию, которая принимает этот массив чисел и возвращает общую сумму только положительных результатов сбора ягод. Все поляны с нулевым или отрицательным значением должны быть проигнорированы. Пишите ваши варианты в комментариях.

Присоединяйтесь к AI R&D DAY 📆 17 сентября в Москве и онлайн пройдёт главная конференция для исследовательских команд и создателей ИИ-систем. Она будет полезна не только исследователям и инженерам, но и тем, кто превращает идеи в реальные продукты и сервисы: R&D-специалистам, AI-архитекторам, продакт-менеджерам и техническим лидерам, отвечающим за внедрение технологий следующего поколения. В центре программы — NextGenAI, проект, который формирует образ будущего ИИ. Вас ждут 22 доклада в рамках двух треков. Ключевые темы: 🔘новые подходы к созданию и обучению моделей; 🔘системы, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных; 🔘процессы обучения, инструменты и агенты; 🔘бенчмаркинг, стандарты качества и производительности AI; 🔘внедрение технологий в реальные продукты.   AI R&D DAY — это возможность из первых уст узнать, над какими технологиями работают исследовательские команды Сбера сегодня, обсудить идеи с коллегами, обменяться бесценным опытом и стать частью профессионального сообщества, которое формирует будущее искусственного интеллекта.   📆17 сентября. Москва очно или онлайн. Участие бесплатное. Количество мест офлайн ограничено. Регистрируйтесь.

Пятничная задача для адептов JavaScript 🤖 Вы разрабатываете модуль маршрутизации для ИИ-агента, который обрабатывает входящий поток пользовательских сообщений. В вашем распоряжении массив строк с входящими запросами и массив строк с ключевыми словами, которые требуют приоритетной обработки. Напишите функцию на JavaScript, которая распределяет запросы на две категории. Функция должна принимать оба массива и возвращать объект с двумя свойствами: 🔘priority — массив запросов, содержащих хотя бы одно ключевое слово из списка; 🔘standard — массив всех остальных запросов. При поиске ключевых слов регистр символов учитывать не нужно. Функция должна корректно обрабатывать пустые массивы на входе. Пишите ваши варианты в комментариях!

Сбер представил первого в России автономного универсального ИИ-агента 🤖 ГигаАгент от Сбера работает в фоновом режиме, уточняет детали, корректирует и критикует – не просто ищет информацию, а становится полноценным партнёром в решении личных и рабочих задач. Ключевые свойства:

Автономность

ГигаАгент взаимодействует с пользователем как самостоятельный агент 24/7 и в проактивном режиме. Если ему не хватает информации, он честно сообщает об этом, а если находит ошибку в рассуждениях, может аргументированно возразить. Такое поведение заложено в архитектуру системы и делает долгосрочное взаимодействие более последовательным и предсказуемым. ГигаАгент не просто исполнитель, а полноценный партнёр, готовый к дискуссии и обсуждению идей для реализации.

Саморазвитие

ГигаАгент способен самостоятельно совершенствовать свою работу. Он читает и переписывает собственный исходный код. Каждое изменение фиксируется как коммит во встроенном Git-репозитории. Агент ведёт список улучшений, которые используются при восстановлении в случае возникновения критических ошибок.

Непрерывность

Большинство ИИ-агентов работают только в рамках одной сессии и не сохраняют накопленный опыт. ГигаАгент, напротив, запоминает предыдущие задачи, принятые решения и историю взаимодействия. После перезапуска он продолжает работу с учётом уже накопленного контекста, что позволяет использовать его как ИИ-агента с долговременной памятью.

Безопасность и доступность

Полностью российская разработка, доступная каждому. Для хранения и обработки данных ГигаАгент использует только отечественные платформы.

💻Попробовать сейчас💻

Пятничная задача для адептов JavaScript 😼 Вы разрабатываете программное обеспечение для кассы бассейна. Нужно написать функцию, которая рассчитывает стоимость билета в зависимости от возраста посетителя и дня недели.

Базовая цена для посетителей от 18 до 64 лет включительно в будние дни 1000 рублей.

Детский билет для посетителей младше 18 лет – 50% от базовой стоимости.

Билет для пенсионеров для посетителей старше 64 лет – 30% от базовой стоимости.

Выходные дни: в субботу и воскресенье стоимость любого билета увеличивается на 25% от рассчитанной с учётом возраста суммы.

Напишите функцию, которая принимает два аргумента: возраст посетителя (целое число) и день недели (строку). Функция должна возвращать итоговую стоимость билета с учетом возраста и дня недели. Пишите ваши варианты в комментариях!

Пятничная задача для адептов JavaScript 🪄 Вы пишете функцию для калькулятора стройматериалов и вам нужно рассчитать, сколько пачек напольной плитки необходимо купить для ванной комнаты. На вход функции передаются: •длина комнаты (в метрах); •ширина комнаты (в метрах); •длина одной плитки (в метрах); •ширина одной плитки (в метрах); •количество плиток в одной пачке. Требования: 🔘Учтите технологический запас на подрезку в размере 10% от площади пола; 🔘Материал продаётся только целыми пачками, поэтому итоговое количество пачек нужно округлить в большую сторону до целого числа. Функция должна возвращать количество пачек, которые нужно приобрести. Пишите ваши варианты в комментариях!

Пятничная задача для адептов JavaScript 😸 Вы разрабатываете фитнес-трекер и вам нужно написать функцию, которая анализирует ежедневную активность пользователя. Напишите функцию, которая принимает на вход два параметра: массив чисел, где каждое число обозначает количество пройденных шагов за отдельный день, и число, представляющее собой установленную дневную норму шагов. Функция должна возвращать количество дней, в которые пользователь успешно выполнил или перевыполнил свою норму. Пишите ваши варианты в комментариях!

Сбер принял участие в крупнейшей международной конференции World AI Conference 2026 🤖 Команда показала в Шанхае отечественные технологии от ИИ до умных устройств:

Презентовали новую модель GigaChat 3.5 Ultra, которая уже помогает людям решать самые разные задачи.

С помощью Kandinsky 3D создали трёхмерные модели по текстовому описанию, которые тут же напечатали на 3D-принтере.

Показали умные устройства SberDevices, разработки Института AIRI и другие российские ИИ-решения — от научных исследований до готовых продуктов.

Сессию завершила панельная дискуссия об управлении ИИ. Эксперты из разных стран обсудили безопасность моделей и применение генеративного ИИ в бизнесе и госсекторе.

Пятничная задача для адептов JavaScript 😼 У вас есть список объектов, где каждый объект — это информация об одной птице и у каждого объекта есть два свойства: name: название птицы (строка); distance: расстояние, которое пролетела птица в километрах (число). Что нужно сделать: 🔘Создайте список только тех птиц, которые пролетели более 500 километров. 🔘На основе отфильтрованного списка получите новый массив, содержащий только названия этих птиц. 🔘Вычислите общую дистанцию, которую пролетели все птицы из исходного списка (сумму всех distance). Пишите ваши варианты в комментариях!

GigaChat Audio: эмоции, длинный контекст и новые Open Source модели ⚡️ Сбер представил GigaChat Audio — модель с расширенными возможностями работы со звуком, а также выложил в открытый доступ семейство моделей автоматического распознавания речи. Главное про релиз:

🔘Эмпатия: модель распознает интонации и эмоции спикера и адаптирует стиль ответа под его состояние. 🔘Работа с длинным аудио: поддержка записей до 2 часов с разделением по спикерам, поиском по таймкодам и умным саммари. 🔘Голосовая память: ассистент запоминает важные факты из диалогов для будущих сессий. 🔘Качество: в тесте Arena Hard Audio модель показала 75% побед, а точность распознавания эмоций достигла 80%, обойдя ряд мировых аналогов.

Для разработчиков (Open Source): 🔘Облегчённая версия GigaChat Audiо: поддерживает русский и английский, легко дообучается под языки стран СНГ. Вместе с моделью команда представила датасет TimeGround-1M — для обучения LLM привязке событий ко времени. 🔘Семейство GigaAM: первые российские открытые модели для мультиязычного распознавания речи. Модели допускают в 1,5–2 раза меньше ошибок и оптимизированы для запуска даже на обычных процессорах. Забирайте модели в свои проекты, а если хотите углубиться в техническую составляющую, читайте пост команды 💻

Пятничная задача для адептов JavaScript 😼 Вы пишете приложение для организаторов походов. У вас есть список вещей, которые участники планируют взять с собой. Входные данные: У вас есть набор данных, где каждый объект описывает одну вещь. Свойства вещей: name — название предмета (строка); category — категория предмета (например, «еда», «снаряжение», «одежда»); isEssential — обязательный ли это предмет (булево значение: true — обязательно, false — по желанию). Что нужно реализовать:

🔘Фильтрация: создайте два новых списка (массива). В первый должны попасть только предметы из категории «еда», во второй — всё остальное снаряжение и одежда. 🔘Проверка обязательных вещей: выведите в консоль названия всех предметов, у которых свойство isEssential установлено в true. Если хотя бы один обязательный предмет отсутствует, как бы вы это определили? 🔘Подсчёт: вычислите общее количество всех вещей в исходном списке. 🔘Трансформация: создайте новый массив, который будет содержать только названия вещей (строки), и отсортируйте этот список по алфавиту.

Пишите ваши варианты в комментариях!

Сбер представил GigaChat 3.5: собственная архитектура, скорость и Open Source ⚡️ GigaChat 3.5 — отечественная модель с масштабированной архитектурой на линейном внимании. Модель умнее, быстрее и почти вдвое компактней предыдущей Ultra Главное про релиз: 🔘До 4 раз быстрее на длинном контексте: новая архитектура решает проблему замедления модели при работе с большими текстами. 🔘Эффективность: модель требует вдвое меньше памяти, что упрощает её самостоятельное развёртывание. 🔘Качество ответов: наибольший прирост в задачах на кодинг и математику. Ответы стали точнее и структурнее. 🔘Новый датасет: разработчики изменили подход к обучению, сделав упор на тщательно отфильтрованные «человеческие» тексты, а не на синтетику. Поработать с новой моделью можно уже сейчас на GitVerse и HuggingFace. А подробности, включая детали реализации гейтов и рецепт стабилизации, — коллеги расписали в своём канале и в статье на Habr.

Пятничная задача для адептов JavaScript 🤖 Ваша компания занимается разработкой искусственного интеллекта и провела масштабное обновление своей языковой модели. До оптимизации модель обрабатывала один текстовый запрос пользователя в среднем за 2,5 секунды, а после внедрения нового алгоритма скорость работы увеличилась, и на обработку того же запроса теперь уходит всего 400 миллисекунд. При тестировании обновлённой системы на сервер одновременно поступил пакет из 150 изолированных запросов, которые обрабатываются параллельно.

Нужно вычислить: 🔘Сколько суммарно времени (в секундах) сэкономил сервер при обработке всего пакета запросов благодаря обновлению? 🔘Во сколько раз увеличилась скорость обработки одного запроса?

Пишите ваши варианты в комментариях!

GFusion: как диффузионный подход ускорил GigaChat ⚡️ Команда GigaChat представила проект GFusion — диффузионную языковую модель на базе GigaChat3-10B-A1.8B-base. В отличие от классического авторегрессионного подхода, где текст генерируется строго по одному токену, диффузионная LLM восстанавливает за один проход сразу несколько токенов внутри замаскированного блока. Весь проект — от идеи и обучения до оптимизации runtime и open-source релиза — выполнил стажер команды Pretrain. Новый метод позволяет увеличить скорость генерации в однопользовательском режиме в среднем на 70% по сравнению с базовой моделью, при этом снижение качества составило всего 2–4 п.п., а балансом скорости и точности можно управлять через параметры генерации. В ходе работы команда добавила поддержку GFusion в SGLang и реализовала алгоритм entropy-bounded sampling для ускорения диффузионных моделей. Кроме того, в open source была выложена собственная реализация attention на TileLang под структуру диффузионной маски, которая дает до +77% end-to-end ускорения на длинном контексте. ➡️Подробности исследования, код и веса моделей в статье на Habr, а также на GitVerse и Hugging Face: GFusion-10B-A1.8B-base, GFusion-10B-A1.8B

Пятничная задача для адептов JavaScript 😼 Вы с друзьями планируете открыть сезон сап-сёрфинга и нужно составить список участников. Чтобы принять участие в сплаве нужен гидрокостюм, без него можно обойтись если температура воды в водоёме будет выше 18 °C. Напишите функцию, которая поможет определить финальный состав участников.

Входные данные: 🔘Массив объектов, где каждый объект представляет одного друга и содержит два свойства: имя (строка) и наличие гидрокостюма (логическое значение true/false). 🔘Число, обозначающее текущую температуру воды в градусах Цельсия. Выходные данные: Функция должна возвращать новый массив, состоящий только из имён (строк) тех людей, которые могут поехать на открытие сезона при указанной температуре.

Пишите ваши варианты в комментариях!

Пятничная задача для адептов JavaScript 🤖 Вы проектируете модуль распознавания команд для домашнего голосового помощника. Помощник должен реагировать только тогда, когда перед командой произносят его имя — «Салют». Робот должен сработать, если выполняются следующие правила: 🔘Имя «Салют» обязательно должно быть самым первым словом в строке. 🔘Сама команда (то, что идет после имени) не должна быть пустой. Опишите пошагово, какие встроенные методы строк в JavaScript вы бы использовали, чтобы проверить эти условия.

Пятничная задача для адептов JavaScript 📆 Вы создаёте праздничную открытку для сайта. Нужно написать функцию getGreeting, которая принимает имя пользователя и проверяет, наступил ли праздник. Если на вход передана дата 12 июня (любого года), функция должна вернуть поздравление. В любой другой день — обычное приветствие. Функция должна называться getGreeting(name, date). Параметр name — это строка (имя пользователя). Параметр date — это встроенный объект JavaScript new Date(). Если месяц даты — июнь, а число — 12, функция возвращает: «С праздником, [Имя]! С Днем России!» Если дата другая, функция возвращает: «Привет, [Имя]! Хорошего дня!» Пишите ваши варианты в комментариях.