ии

GigaChat 2.0 Сбера стал доступен каждому пользователю. Благодаря новому подходу к обучению существенно повысился уровень всех навыков модели. Искусственный интеллект научился распознавать голосовые аудиофайлы, глубже анализировать запросы пользователя, обрабатывать больший объём текста и распознавать изображения. Все возможности GigaChat доступны в одном продукте и на любой поверхности — таким образом пользователю не нужно переключаться между разными сервисами.

www.sberbank.com/ru/news-and-media/press-releases/article?newsID=3f6174f6-133d-4707-a438-c1a7323ac1ef&blockID=7&regionID=78&lang=ru&type=NEWS

Банк ВТБ прорабатывает возможность создания центра компетенций по искусственному интеллекту (ИИ) в Китае. Соответствующие планы отражены в рабочей презентации банка.

Планируется, что центр будет представлять из себя физическую площадку для прикладных совместных исследований российских и китайских специалистов и быстрого тестирования устройств с ИИ на площадке в Китае без необходимости ввоза их в Россию.

Под ИИ-устройствами в презентации подразумеваются носимые устройства (смартфоны, часы, очки, кольца), устройства умного быта (автомобили, телевизоры, холодильники), а также цифровые помощники в промышленности (станки, 3D-печать, умный транспорт, системы мониторинга и управления производством).

В числе российских технологических партнеров ВТБ в презентации указан IT-холдинг T1. Именно он должен будет сформулировать прикладные потребности банка и других потенциальных заказчиков в решениях.

Читайте подробнее: www.vedomosti.ru/technology/articles/2025/04/13/1104095-vtb-planiruet-sozdanie-tsentra-kompetentsii-v-kitae?from=copy_text

🧐 В последнее время для тех, кто был далек от технологического сектора и искусственного интеллекта, глобальный цикл цифровизации, возглавляемый крупным капиталом, предпринял максимум усилий, чтобы донести нарратив в массы о том, что искусственный интеллект — это будущее.

Олег Т поясняет — “Круто, да этож круто!”

🙄 С тем, что это действительно крутой цикл развития для многих секторов и направлений бизнеса спорить нет смысла. Тот, кто отрицает макро-тренд попадает в чёрный список со стороны бенефициаров и оказывается на доске “почёта” среди тех, кто не смог оседлать волну.

Однако в тот момент, когда где-то становится густо, где-то становится пусто.

Капитал имеет свойство перетекать из одного сектора в другой, тренд всегда сменяется на нечто новое, а позиция «risk on» сменяется позицией «risk off».

Тех, кто убежден, что повторения прошлого в данный момент не произойдет, ждет большое разочарование в ближайшие 2-4 года, а возможно, и раньше. Мы находимся в довольно близкой точке цикла, где наибольший капитал уже был распределен между несколькими конкурирующими компаниями из одного направления.

📌 Что в ролике:

✔ Как автоматически классифицировать строки в таблице. Сделал на примере покупок во ВкусВилл
✔ Пример промпта для достаточно точной разметки. Там он простой, но можно гораздо больше накрутить
✔ Экономия времени и снижение ошибок

(Звука нет, но, надеюсь, там все понятно сделал)

Если будут вопросы, спрашивайте в комментариях.



ссылка на  rutube


Если вам интересны практические примеры применения LLM (DeepSeek, ChatGPT и пр.) для работы и жизни — подписывайтесь на мой тг-канал

На 2,5% выросла доля извлечения металла из руды благодаря искусственному интеллекту. Об этом рассказал первый вице-президент «Норникеля» Николай Уткин на Международном арктическом форуме.

В металлургии важно не просто повышать объемы переработки, но и получать больше ценных компонентов в процессе. И здесь даже два процента — значительный результат. Чтобы его достичь, команда разработчиков «Норникеля» создала ИИ-модели, которые автоматизируют управление флотацией — процессом извлечения металлов из добытой руды.

Как работает флотация? Руду измельчают, смешивают с водой и специальными реагентами, благодаря которым частицы минерала с ценным металлом не пойдут на дно. Когда в смесь подадут воздух, эти частицы прилипнут к пузырькам и поднимутся на поверхность в виде пены.

Что можно улучшить с помощью ИИ? Компьютерное зрение анализирует состав пены и определяет содержание ценных минералов. На основе этой информации нейросеть может исследовать состав руды, чтобы подбирать дозировку реагентов, регулировать подачу воздуха и уровень воды.

5 лет назад я закончил свою модель финансовой аналитики компаний по РСБУ и МСФО. Недавно меня посетила мысль сделать автоматическую выгрузку промпта из моей базы отчетностей компаний для того, чтобы параллельно с моей оценкой, оценивал и AI. Выгрузку промпта я еще не сделал, пока что остановился на тестировании Deepseek. 

Поехали.

Первое, что я сделал, накидал временный промпт финансовых данных существующей компании, вот промпт:

«Проведи финансовый анализ ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности и деловой активности. Присвой надежность от -100% до 100% и потенциал роста компании от -100% до 100%. Числа идут по годам через запятую от текущего года к предыдущим годам. Финансовые вложения: 29674395, 36764743, 34080890, 56074772, 44189263. Денежные средства: 19151041, 1747906, 3984340, 14070159, 3238367. Краткосрочные обязательства: 232090856, 109655533, 71482960, 47372752, 40065519. Дебиторская задолженность: 8782955, 5828368, 7089358, 7283827, 11089162. Оборотные активы: 57823359, 44394377, 45212638, 77497220, 58575045.