1️⃣ Сбер анонсировал запуск международной платформы BRICS+ AI Success Hub. Это будет база кейсов по внедрению AI в различные отрасли экономики. Инициатива ускорит сотрудничество и обмен опытом между странами БРИКС. Партнёр — Глобальный альянс по AI при ЮНИДО.

2️⃣ «Школа 21» запустила лендинг-тренажёр для проверки навыков общения с нейросетями. Пользователи смогут потренироваться писать промпты для GigaChat, получат оценку качества запроса и советы по его улучшению. Протестировать можно по ссылке.

3️⃣ Сбер развернёт AI-платформу на базе Почты России. Компании протестируют сценарии применения GigaChat для улучшения обслуживания клиентов.

4️⃣ Администрация Санкт-Петербурга договорилась со Сбером о внедрении GigaChat в сервисы ЕИРЦ СПБ — платёжного агента по расчётам ЖКУ. Нейросеть будет помогать сотрудникам обрабатывать обращения граждан, а также готовить отчётность.

5️⃣ Lada Azimut станет первой моделью со встроенным голосовым ассистентом GigaChat. С его помощью можно будет совершать звонки, управлять музыкой, навигацией и парковочной системой без касаний экрана. Запуск серийного производства запланирован на 2026 год.

6️⃣ В GigaChat добавили режим «Глубокое исследование». Нейросеть научилась анализировать информацию из интернета и составлять подробные отчёты на любые темы. Теперь сбор данных из проверенных источников займёт всего пару минут.

В навигации по ПМЭФ вам поможет наш AI-помощник 🤖

Настоящее и будущее мультиагентных систем 🤖

На ПМЭФ прошла сессия AI Journey, где Иван Кузьмин рассказал, как мультиагентные системы (MAS) применяются в логистике, финансах и бизнесе для автоматизации сложных задач и снижения издержек. В будущем, отметил он, такие системы смогут гибко адаптироваться под конкретного пользователя или бизнес.

Смотрите запись доклада здесь ➡️

💯 — MAS — это следующая ступенька эволюции AI

21 июня на ПМЭФ прошла сессия AI Journey, на которой эксперты поделились взглядами на развитие искусственного интеллекта:

🔘 Александр Панов (AIRI, МФТИ) разобрал, как рассуждение и планирование взаимодействуют в системах воплощённого AI. Также он показал, как мультимодальные модели обучают роботов и мультиагентные системы.

🔘 Андрей Кузнецов (AIRI) рассказал про будущее мультимодальных моделей и возможности, которые открываются с развитием ризонинга. Сегодня такие модели уже умеют не только генерировать контент, но и учатся понимать физику реального мира.

🔘 Александр Гасников (МФТИ, Иннополис) рассказал, как рассуждающие модели применяются в образовании и учатся решать математические задачи. Он также отметил потенциал AI для развития образовательных AI-практик в будущем.

🔘 Иван Кузьмин (Сбер) объяснил эволюцию мультиагентных систем (MAS). Сегодня MAS активно используются в логистике, финансах и автоматизации. В будущем, с интеграцией ML, они смогут адаптироваться под каждого пользователя и решать более сложные задачи.

🔘 Павел Савинков (Navio) рассказал, как устроен автономный транспорт и почему команда Navio отказалась от жёстких алгоритмов в пользу обучаемых моделей, выбрала End-To-End подход и сделала VLA-модели с симулятором основой системы управления.

1️⃣ Ростелеком, Сбер и АвтоВАЗ договорились вместе разрабатывать ПО на основе AI для автомобилей, включая систему управления городским транспортом. В будущем ее планируют интегрировать с инфраструктурой умного города.

2️⃣ Сбер разрабатывает «Туристическую карту Санкт-Петербурга» на базе GigaChat. Она будет доступна всем гостям города. Приложение подскажет пользователям интересные места для посещения и поможет составить персональный маршрут. Пользователи также смогут найти в нём актуальную информацию об экскурсиях, транспорте, скидках на рестораны и отели.

3️⃣ Сбер внедрит AI в системы алмазодобывающей компании АЛРОСА. Технологии компьютерного зрения помогут автоматизировать добычу ископаемых, а LLM — оптимизировать документооборот. Также компании планируют обмен ML-технологиями и создание общих датасетов.

4️⃣ Сбер и Правительство Московской области собираются внедрить в Подмосковье цифровые медицинские сервисы на базе AI. В планах — создание технологии дистанционного мониторинга и интеграция AI-помощника в специальное приложение. Он будет расшифровывать анализы и объяснять пользователям результаты простым языком.

5️⃣ Прошла сессия AI Journey, где эксперты из Сбера, AIRI, МФТИ, Университета Иннополис и Navio обсудили будущее искусственного интеллекта. В центре внимания оказались генеративные модели, робототехника, автономный транспорт и развитие мультиагентных систем.

6️⃣ Сбер поддержит развитие космической отрасли. Среди AI-проектов — технология Multi-Image Super-Resolution для улучшения качества спутниковых снимков и ассистент на базе GigaChat, который будет помогать космонавтам на борту орбитальной станции.

7️⃣ В этом году пройдёт третья по счёту премия «Лидеры ИИ». Теперь участвовать можно с проектами на стадии MVP. Заявки принимаются в трёх категориях: «Компании», «Регионы» и «Учёные». Победителей объявят в ноябре на AI Journey 2025.

25 июня прошла конференция GigaConf, где ведущие AI-эксперты обсудили настоящее и будущее индустрии. В каком направлении развиваются генеративные модели и как они превращаются из исполнителей в агентов? Собрали для вас главные доклады 👇

💡 Deep Reasoning: как научить LLM думать и действовать

Эксперты Сбера рассказали, как GigaChat 2.0 научился рассуждать и решать сложные задачи. Вместе со слушателями они обсудили, как модель подключает внешние источники информации, чтобы давать точные и полные ответы.

💡 От генеративного AI к интерактивному

В этом докладе речь шла о переходе индустрии от моделей-исполнителей узких задач к агентам, способным рассуждать и применять знания в различных областях. Эксперт рассказал, как можно предсказывать поведение модели, и дал прогноз будущего AI-индустрии. Особое внимание он уделил оптимальному использованию вычислительных ресурсов, благодаря которому можно сделать ответы точнее.

💡 Автономная кибербезопасность

В докладе рассмотрен сценарий, где AI защищает инфраструктуру почти без участия человека. А также поднимается вопрос о том, где роль человека по-прежнему критична, а где уже можно передать управление алгоритмам.

💡 Генерация изображений и видео: Kandinsky 4.1

Доклад посвящён тому, как генеративная модель Kandinsky 4.1 c помощью диффузии создаёт изображения и видео по промптам на естественном языке. Слушатели смогли погрузиться в особенности архитектуры и принципы обучения модели. Особое внимание было уделено проблемам при сборе данных и оценке результатов.

💡 Как собирать данные для обучения LLM

Спикер раскрыл детали масштабного сбора данных: от типов датасетов и партнёрств между IT-компаниями до юридических тонкостей. Он также затронул метрики качества и роль data-инженеров в связке с ML-командами.

💡 Многоагентные системы в облаке Yandex Cloud

Представители Яндекс рассказали, почему 2025 — год агентов, и поделились опытом масштабирования архитектуры и создания AI-агентов с разной степенью гибкости.

Смотрите запись трансляций здесь ➡️

Исследования ДНК, новая модель для генерации видео и AI-инструменты для разработчиков — в нашем дайджесте 🤖

Модели

🖥 DeepMind представила модель AlphaGenome, которая распознаёт изменения в геноме человека и предсказывает их последствия. Модель принимает на вход длинную последовательность оснований ДНК — до 1 миллиона «букв», из которых состоит молекула. А затем прогнозирует свойства генов. Новая модель поможет исследовать генетические заболевания.

🖥 Midjourney выпустила свою первую модель для генерации видео — V1. Она создаёт четыре пятисекундных видео из одного изображения. V1 работает в двух режимах: автоматический и ручной. Во втором случае пользователь описывает текстовым промптом происходящее в кадре. Инструмент работает через Discord и доступен в веб-версии по базовой подписке.

🖥 Китайская компания MiniMax представила AI-модель M1 с открытым исходным кодом. По словам создателей, её обучение обошлось в 200 раз дешевле GPT-4о, а по производительности и качеству алгоритм не уступает топовым конкурентам. Подробности читайте в нашем посте.

Инструменты разработки

🖥 Anthropic добавила новую функцию в Claude AI, которая позволяет создавать программы на базе искусственного интеллекта. Результаты можно увидеть сразу в чат-боте. Обновление основано на функции Anthropic Artifacts, представленной в прошлом году.

🖥 Google выпустила Gemini CLI — AI-инструмент для командной строки с открытым исходным кодом. Он подключает модель Gemini AI к локальным кодовым базам и позволяет разработчикам делать запросы на естественном языке. Можно попросить Gemini CLI написать новые функции, запустить команду или отладить код.

🖥 Сбер представил GigaStudio — инструмент для создания веб-приложений по текстовым запросам. Он позволит разработчикам быстрее запускать MVP, а cпециалистам без опыта в программировании — создавать приложения самостоятельно. Подробнее — в нашем посте.

❤️ — если готовы доверить AI разработку приложений