ии

ИИ может заменить половину чиновников, считает Шадаев:

«Человека, надеемся, он не заменит, особенно врачей и учителей. Считаю, что половину чиновников точно может заменить. Может, чуть больше».

t.me/tass_agency

Софтлайн объявляет о планах приобрести 51% долю в компании DreamDocs — это разработчик платформы для интеллектуальной обработки документов. Сейчас планируем подписать рамочное соглашение о приобретении компании. 

Что умеет DreamDocs? 

✔ Распознает текст и извлекает ключевые данные

✔ Классифицирует, анализирует и сравнивает документы

✔ Генерирует контент (договоры, отчеты)

✔ Встроенный ИИ-ассистент консультирует сотрудников

✔ Поддерживает интеграцию с ЭДО, CRM и другими системами

DreamDocs войдет в AI-направление SL Soft (дочка SOFL) и будет интегрирована с другими продуктами компании. 

Самое интересное — как всегда, цифры: 

• в 2024 году размер полученных DreamDocs контрактов превысил 400 млн рублей;

• после приобретения доли DreamDocs объединенный прогноз по выручке AI направления SL Soft на 2025 год превысит 1 млрд рублей при уровне рентабельности по EBITDA порядка 35%; 

• такой финансовый результат позволит обеспечить рост оборота данного направления более чем в два раза;

💫 Данная публикация является инвестиционным пророчеством

Понимая, что значительная часть людей, а именно более 90% всех находящихся в точке макротренда, сочтут эту публикацию провокационной, мы заранее готовы к любой критике.

— Почему мы находимся в макротренде?
— Что такое макротренд?

🫴 Вопросов много. Всё очень интересно, но ничего не понятно, верно?

🎧 Включаем — Paul Sabin 711.

🔽 Подгружаем базу

Макротренд — это долгосрочная, масштабная тенденция, оказывающая глобальное влияние на общество, экономику, технологии или культуру. Средний цикл макротренда в технологической отрасли составляет ~4 года. Смена макротрендов происходит на фоне разочарования, переосмысления, негативных новостей и даже под влиянием медиакультуры или политики.

Макротренды создают как возможности (новые рынки, технологии), так и риски (социальные дисбалансы, экологические кризисы). Их анализ помогает прогнозировать будущее и адаптироваться к изменениям.

😮 С базой всё понятно. Впитали. Уловили. Записали в блокнотик. 🚶‍♂️ Идём дальше.

Доказательство личности (PoP) в Web3 становится важным трендом. Узнайте, как этот механизм помогает отличать людей от ИИ и влияет на развитие криптовалютных проектов.

Компания CoinGecko недавно провела опрос среди пользователей, чтобы выяснить их отношение к ИИ и так называемому «доказательству личности» (Proof of Personhood, PoP). Как оказалось, подавляющее большинство действительно хотят понимать, общаются ли они с человеком, а не с ботом или ИИ, и в целом не против внедрения PoP.

Что такое PoP и зачем он вообще нужен?
Proof of Personhood — это механизм, который помогает убедиться, что перед вами уникальный человек, а не искусственный интеллект или фейковый аккаунт. С развитием нейросетей и автономных ИИ-агентов эта тема становится всё более актуальной. Мы уже видим, как боты заполонили соцсети и влияют на информационную повестку. Неудивительно, что вопрос идентичности выходит на первый план.

AI-проекты затихли, но ИИ-агенты никуда не делись
Хотя интерес к инвестициям в ИИ немного поутих — во многом из-за макроэкономических факторов и конкуренции со стороны других Web3-трендов — активность ИИ-агентов, наоборот, только растёт.

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