DataUnderControl

📐 Как с помощью AI автоматизировать работу с конструкторскими чертежами?

Для производителя турбинного оборудования мы разработали систему, которая автоматически извлекает параметры из чертежей и переводит их в структурированный вид.

🔍 Что умеет система:

— распознавать машинописный и рукописный текст;
— обрабатывать технические обозначения, допуски и ГОСТы;
— автоматически извлекать ключевые параметры деталей;
— структурировать данные для дальнейшего поиска и анализа.

⚙️ С какими сложностями столкнулись:

— низкое качество сканов;
— рукописные правки на документах;
— устаревшие обозначения и форматы;
— большое количество технических символов, допусков и ГОСТов.

🤖 Что сделали:

— разработали решение на базе OCR и больших языковых моделей;
— реализовали многоэтапный пайплайн обработки данных;
— настроили извлечение таких параметров, как материал, твердость, радиус, ГОСТ и маркировка;
— обеспечили работу с разнородными типами данных в одном процессе.

📈 Что получил бизнес:

📌 ускорился поиск нужных деталей и инструментов;
📌 сократилось время подготовки нормативной документации;
📌 появилась возможность подбирать аналоги по геометрическим параметрам;
📌 повысилась скорость принятия технических решений.

👉🏼 Подробнее в кейсе.

#AI #ИИ #автоматизация #Промышленность #Кейсы #AIвбизнесе

🚀 Вот и понедельник, а вместе с ним — наш ИИ-дайджест с главными новостями за неделю:

▫️ MiniMax представила M3 — новую мощную открытую модель для кода, агентов и мультимодальных задач.

— поддерживает контекст до 1M токенов;
— обходит GPT-5.5 и Claude Opus в тестах. 🧠💻

▫️ В России создали методику борьбы с «галлюцинациями» через систему автоматической верификации.

— использует классификатор ошибок и модуль оценки достоверности;
— легко интегрируется в любые RAG-системы для точности ответов. 🛡️🔍

▫️ Фонд Цукерберга (Biohub) открыл доступ к ИИ-движку для проектирования белков.

— модель обучена на 2,8 млрд последовательностей;
— позволяет конструировать молекулы для борьбы с раком за считанные дни. 🧬💊

▫️ OpenAI выпустила Codex для Windows 11 с функцией «Computer Use».

— ИИ может самостоятельно управлять компьютером;
— открывает приложения, работает с файлами и ищет баги. 🖥️🤖

▫️ Китай вводит ограничения на выезд ИИ-специалистам (Alibaba и DeepSeek).

— цель: защита технологий и борьба с утечкой кадров;
— часть технологического противостояния с США 🇨🇳🚫

#Новости #ИИ #LLM #DataUnderControl #ИИДайджест

Привет, друзья! 👋
С радостью приглашаю на конференцию Tech Week 2026, которая пройдёт с 17 по 18 июня в Технограде, ВДНХ. Я выступлю на круглом столе, посвященном теме ИИ.

Tech Week — это место, где собираются лучшие умы индустрии, чтобы обсудить то, каким будет наше технологическое завтра. Присоединяйтесь! Еще выбил для вас промокод на скидку 10% - СПИКЕРТВ

Что вас ждёт:
🔹 12 тематических потоков, включая ИИ, большие данные, цифровую трансформацию и инвестиции 
🔹 Более 280 экспертов  и 50+ компаний, меняющих правила игры
🔹 Уникальные форматы: тренинги практикумы, мастермайнды, живой нетворкинг
🔹 Возможность расширить круг профессиональных контактов и зарядиться идеями на год вперёд
Если вы в поиске инсайтов, партнерств или просто хотите быть в курсе, куда движется рынок  — вам точно сюда.

👉 Ознакомиться с программой  можно по ссылке. 

До встречи на Tech Week!

🤖 Вчера побывал на Inside AI Meetup от WB & Russ! 🎉
Делюсь с вами самыми горячими инсайтами и техническими деталями, которые обсуждали топовые команды WB и др. 🔥 Может быть полезно для всех, кто в теме AI-агентов и в целом внедрения AI-решений. 🤖

📊 Code-First против Low-code: битва титанов ⚔️
Оказывается, гиганты рынка (за редким исключением, как MTS MWS) не жалуют Low-code платформы. 🙅‍♂️

Причины прозаичны:
 Масштабируемость: сложно расти. 📉
 Безопасность: риски выше. 🔒
 Гибкость: функционала не хватает. 🛠

В итоге все приходят к общим паттернам архитектуры, но строят их на коде. 💻 Это дает полный контроль над инфраструктурой, хотя трудозатраты растут и команды во многом повторяют те же Low-code ноды. 🔄

🧠 Гибридные подходы и Computer Vision 👁
Для задач с CV (Computer Vision) оптимальны именно гибридные решения. LLM-модели здесь — спасение, когда нужно:
   Дообучать сотни мелких моделей под каждый SKU. 🎓
   Постоянно поддерживать актуальность данных. 📅

LLM избавляет от необходимости клепать новые модели под каждую группу товаров и постоянно обновлять датасеты. 🚫📦

🚀 Технический стэк и лайфхаки 💡
Вот несколько конкретных инструментов и решений, которые стоит взять на заметку:
   Векторный поиск: На бенчмарках Wildberries база данных Faiss выигрывает Pgvector по производительности в разы. 🏆
   Парсинг: Ребята из MTS рекомендуют библиотеку Crawl4AI. 🕷 Она быстро выгружает веб-страницы сразу в Markdown, идеально заточенный под LLM. Обязательно затестим у себя! 🧪
 
Балансировка нагрузки: Обычные балансировщики L7 здесь не справляются. Нужны более хитрые подходы: ⚖️
      Спекулятивный роутинг: Перспективно, дает буст производительности, но может быть дорогим. 💸
      Token-aware и KV-Cache-aware Routing: Тоже рабочие варианты для оптимизации инференса. ⚙️

🤝 Общие архитектурные решения с MWS 🏗
Приятно было увидеть, что наши решения по Охране Труда и др. архитектурные решения (иерархические чанки, реранкер и гибридный поиск) нашли отражение и в архитектуре MWS. Оказалось, что у нас схожее видение архитектуры типовой RAG-системы! 🧩

В целом, получился отличный «домашний» митап с кучей технарей и профильной экспертизой. Спасибо организаторам за атмосферу и контент! 🙌✨

#WBMeetup #InsideAIMeetup #ИИ #AI #AIAgents #Технологии

Хотите разобраться в AI-агентах и RAG-системах, но кажется, что это «слишком технически»?
Тогда хорошая новость 👇

Мы запускаем практический курс по Langflow — low-code платформе, на которой можно создавать AI-приложения без глубокого программирования.

Это курс для тех, кто хочет не просто смотреть ролики про AI, а начать собирать рабочие решения своими руками.
Кому подойдёт курс:
👉 разработчикам — чтобы быстрее прототипировать AI-решения
👉 аналитикам — чтобы строить AI-пайплайны и проверять гипотезы
👉 продактам и техлидам — чтобы лучше понимать, как устроены современные AI-системы
👉 всем, кто уже пробовал LLM/OpenAI API и хочет перейти от «игрушек» к реальной практике

Важно:
опыт программирования не обязателен.
Достаточно базового понимания:
— что такое LLM
— API
— Python (на базовом уровне)

Что будет на курсе:
✔️ 8 онлайн-встреч по 1,5 часа
✔️ 70%+ практики
✔️ небольшие группы
✔️ домашние задания с проверкой
✔️ чат с преподавателями
И главное — вы соберёте собственный AI-проект.

Научитесь:
— строить AI-пайплайны в Langflow
— делать RAG-системы
— собирать AI-агентов
— подключать базы знаний
— работать с мониторингом через Langfuse
— делать кастомную логику без сложной разработки

Показывать будем на реальных кейсах DUC, а не на абстрактных примерах.
Старт уже в эту пятницу 👀

Программа и детали — ЗДЕСЬ

#AI #ИИ #Langflow #RAG #AIAgents #BigData #автоматизация #LLM

В День Победы мы вспоминаем тех, кто был на передовой.
И тех, чья работа оставалась в тени — но от этого не становилась менее важной.

Связисты.
Дешифровщики.
Те, кто работал с информацией.

Зимой 1941 года под Москвой связисты тянули линии связи под огнём.
Кабель рвался снова и снова.

Его восстанавливали сразу — ползком, в снегу, в темноте.
Потому что без связи нет команды.
А без команды — нет действия.

В это же время в тылу разбирали перехваченные сообщения.

Фрагменты, цифры, обрывки.
Их собирали вручную — сопоставляя, проверяя, перепроверяя.

Иногда на это были часы.
И от этих часов зависели решения.

Накануне Курской битвы удалось вскрыть подготовку наступления.
Это дало возможность заранее выстроить оборону.

Это была работа с данными.
Без систем. Без автоматизации.
Только люди и огромная ответственность.

Сегодня мы можем говорить, писать, работать, строить планы —
потому что они тогда сделали невозможное.

Потому что выдержали.
Потому что не отступили.
Потому что довели дело до конца.

И потому что передали нам главное —
умение держаться, работать и отвечать за результат даже в самые сложные моменты.

Сегодня это ощущается особенно.

С Днём Победы!

С глубокой благодарностью к тем,
кто прошёл через эту войну,
кто работал на пределе сил — на фронте и в тылу.

И к тем, кто сейчас выполняет свой долг.

Спасибо за мужество.
За стойкость.
За право жить и двигаться дальше.

Мы помним. И будем помнить всегда.

Почему AI не работает в бизнесе — и почему это нормально

На старте многие ждут от AI почти магии:
— сократить расходы
— ускорить процессы
— «сам всё сделать»

А потом:
❌ пилот не взлетает
❌ команда разочаровывается
❌ бизнес делает вывод, что «AI переоценён»

На практике проблема чаще всего не в технологии.

В новой статье разобрали:
— почему AI-проекты часто проваливаются на старте
— как данные ломают даже сильные модели
— почему ожидание «магии» мешает получить результат
— и как вообще запускать AI так, чтобы он работал в бизнесе, а не только в презентации

👉 Полностью прочитать можно ЗДЕСЬ

#AI #ИИ #DUCразбор #AIвбизнесе #автоматизация #данные #аналитика

4 мая — тот самый день.

Если убрать мемы (ненадолго), в «Звёздных войнах» хорошо видно одну вещь:

👉 побеждает не тот, у кого больше «силы»
👉 а тот, у кого лучше выстроена система

Империя — это масштаб, контроль и регламенты.
Повстанцы — скорость, гибкость и адаптация.

Разные подходы. Но в обоих случаях всё держится не на «магии». А на процессах.

В бизнесе с AI — то же самое.

В одном из проектов мы делали BI-ассистента для аналитики.

До этого:
— запрос → SQL → сбор данных → проверка → правки
— до 1,5 часов на один отчёт
— ошибки и зависимость от аналитиков

Сам по себе AI здесь ничего не решает.

Поэтому мы не «внедряли модель».
👉 мы выстраивали систему:
— добавили семантический слой (чтобы модель понимала бизнес-термины)
— задали контекст обработки запросов
— ограничили поведение, чтобы исключить ошибки
— сделали интерфейс под нетехнических пользователей

После этого:
— отчёты — ~20 минут вместо 1,5 часов
— ошибки снизились на 30%
— до 50% времени аналитиков освободилось

И важный момент:
инструмент не менялся.
Менялась система вокруг него.

И это как раз то, что чаще всего упускают.

Один и тот же AI:
— в одной компании даёт результат
— в другой — добавляет хаос

Разница — не в технологии.
Разница — в том, как она встроена в процессы.

AI — это не «Сила».
Это усилитель уже работающей системы.

И если системы нет — усиливать будет нечего.

И да пребудут с вами не только технологии, но и нормально выстроенные процессы.

#AI #ИИ #DUCмнение #DUCкейс #BI #аналитика #данные #AIвбизнесе #автоматизация #процессы #цифровизация

Майские — хороший тест для бизнеса.

Каждый год в это время становится видно, как у вас на самом деле устроены процессы:

— останавливается ли поддержка
— копятся ли заявки
— ждут ли клиенты «до понедельника»

И главный вопрос:

👉 что у вас до сих пор завязано на людях, а не на системе

Потому что система:
— не уходит на выходные
— не забывает ответить
— не теряет обращения

Если коротко — майские хорошо подсвечивают слабые места.

При этом есть довольно понятные зоны, которые бизнес уже спокойно автоматизирует:

— ответы на типовые вопросы
— первичная обработка заявок
— базовая аналитика и сводки
— работа с документами

И это не про «заменить людей».

Это про то, чтобы убрать рутину и не останавливать процессы, когда команда отдыхает.

В итоге получается простая вещь:

👉 бизнес продолжает работать
👉 команда — отдыхает

Если у вас есть ощущение, что на праздниках всё «встаёт» — скорее всего, дело не в нагрузке, а в процессах.

С этим можно работать.

И да — в том числе так, чтобы на майских спокойно есть шашлыки, а не проверять, не потерялась ли заявка 🙂

#AI #ИИ #автоматизация #бизнес #поддержка #чатбот #процессы #эффективность #digital #DUC

Большинство задач в поддержке — повторяются.
И именно поэтому их автоматизируют одними из первых.

🤖 Клиентская поддержка — одна из первых зон, где генеративные модели начали давать реальный эффект.

Мы сделали 5 таких проектов — и в каждом получили заметный результат с разными моделями и подходами.

Покажу на одном из кейсов 👇

К нам обратилась крупная управляющая компания.

Задача:
— снизить нагрузку на поддержку
— ускорить ответы
— не потерять качество

Важно: ошибка = жалоба.

Что сделали:
— ограничили темы ответов
— добавили контекст (дом, подъезд, квартира, тип обращения)
— связали с системой заявок и чатом

👉 если бот не уверен — он не отвечает

Что получилось:
— точность ответов > 70% (для прототипа)
— без «галлюцинаций»
— быстрые ответы

👉 сотрудники избавились от рутины и переключились на более сложные запросы

Что это даёт бизнесу:
— рутину забирает система
— люди работают с кейсами
— нагрузка становится управляемой

AI здесь — про экономику.

👉 Подробнее в кейсе

💬 Если у вас похожая задача — можно разобрать, где это сработает, а где нет.

#AIновости #ИИ #кейсы #автоматизация #поддержка #AIвбизнесе

AI за неделю: коротко и по делу

Собрал ключевые обновления из мира AI и технологий, которые реально стоит держать в фокусе 👇

🔹 DeepSeek V4

Китайская DeepSeek выпустила новую открытую модель V4 — её уже сравнивают с решениями OpenAI и Google.

Что важно:
— открытый код → можно разворачивать локально
— высокая производительность в логике, коде и агентных задачах
— версии Pro и Flash под разные сценарии
— упор на работу с AI-агентами

👉 Для бизнеса это значит:
порог входа в AI продолжает снижаться — появляются сильные и более доступные альтернативы закрытым моделям.

👉 И ещё момент:
конкуренция между моделями усиливается не только по качеству, но и по стоимости.

🔬 AlphaFold 3 от Google DeepMind

Модель научилась предсказывать не только белки, но и взаимодействия ДНК, РНК и молекул.

Что важно:
— рост точности примерно на 50%
— доступна бесплатно для исследований

👉 Это ускоряет разработку лекарств и снижает стоимость экспериментов.

🧠 Anthropic: проблемы с качеством Claude Code

Компания признала, что качество модели проседало из-за:

— снижения глубины «размышления»
— бага с потерей контекста
— изменений в системных настройках

👉 Для бизнеса это важный сигнал:
AI — это не «включили и забыли», а система, которую нужно постоянно контролировать.

💸 Anthropic vs OpenAI

Anthropic тестирует сокращение функций в подписках.
OpenAI, наоборот, сохраняет доступ к инструментам даже в более дешёвых тарифах.

👉 Рынок начинает конкурировать не только технологиями, но и экономикой.

🛠 Fabula готовится к AI-агентам

Сервис обновил интерфейс и убрал перегруз, чтобы встроить AI прямо в рабочие процессы.

👉 Тренд очевиден:
AI перестаёт быть отдельным инструментом и становится частью продукта.

Что это значит в целом

AI быстро уходит из стадии экспериментов в прикладное использование:

— больше открытых моделей
— ниже порог входа
— выше конкуренция
— сильнее влияние на экономику бизнеса

Вопрос уже не в том, использовать ли AI, а в том — как быстро вы научитесь делать это эффективно.

#AI #ИИ #AIновости #ИИдайджест

DataUnderControl pinned a photo

Если вы думаете внедрять AI в бизнесе — этот канал сэкономит вам время и деньги.

Меня зовут Александр Сулейкин, к.т.н., доцент НИТУ МИСиС, преподаватель с 7 летним стажем,
основатель DUC Technologies.

Я занимаюсь внедрением AI-решений и систем больших данных.

Последние годы — это проекты, где нужно не «поиграться с нейросетями», а решить конкретные задачи и реальные боли:
автоматизировать процессы, снизить нагрузку на команды, показать экономический эффект (ROI), выстроить работу с данными, выбрать архитектуру AI-приложения, создать ИИ-агента и ускорить принятие решений.

В DUC Technologies — мы делаем решения в области AI и аналитики.

Здесь — про практику и применение технологий в бизнесе:
— 🤖 как AI и аналитика реально работают в компаниях
— 📊 где технологии дают результат, а где — нет
— ⚙️ какие задачи уже автоматизируются
— 🗂 как выстраивается работа с данными
— 👥 как меняется работа команд
— 🏗 какие архитектурные решения использовать и почему

📌 Отдельный фокус — на практических кейсах: что внедряли, какие задачи решали и какой результат получили.

Иногда разбираю то, что не сработало — это тоже полезно.

📰 Периодически буду разбирать и важные новости, конференции — с точки зрения их реального влияния на бизнес и полезности.

Делюсь кейсами, разбором задач, наблюдениями из работы и практическими подходами.

Если вы думаете, как применять AI, аналитику и данные в своей работе или в компании — здесь найдёте ориентиры и реальные сценарии.

💬 Для сотрудничества — можно писать в ЛС или оставить заявку на нашем сайте.

Друзья!
Мы сделали новый продукт - веб-версию популярного чат-бота PulseGPT, из которого открывается доступ практически в любую нейросеть! Теперь - в браузере! Приглашаем вас в WEB-версию 🚀

Работать  на большом экране ПК − это совершенно другой уровень удобства. Попробуйте сами!

👉Переехать на большой экран: https://pulsegpt.ru/chat/

🔓 Как получить доступ и не потерять свой тариф:
🔑Авторизация: Вы можете войти, заполнив форму регистрации. Если хотите зайти через Telegram − сначала включите VPN, примите условия обслуживания и тогда на экране появится нужная кнопка.
💡 Лайфхак: Если со входом через Telegram возникли сложности, нажмите «Забыли пароль?» и введите email или username (без символа "@") от вашего TG-аккаунта.

🔄 Перенос подписки: Зайдя в учетную запись, нажмите кнопку "Возобновить", чтобы синхронизировать баланс и подписку с Telegram. Все ваши токены и подписка перенесутся из бота на сайт.

✅ Также будем рады обратной связи по результатам тестирования и использования продукта. Будем дорабатывать продукт для большего удобства работы. ОС можно оставить прямо на главной странице!

#ИИ #PulseGPT #ДоступДоВсехНейросетей

Привет, друзья 👋Пройдемся по последним трендам, которые меняют ИИ-ландшафт?

1. $58 млрд и смерть «динозавров»: переворот на рынке офисного ПО

К следующему году GenAI и ИИ-агенты создадут первый серьезный вызов монополии Microsoft/Google за 30 лет, перераспределив рынок на $58 млрд. Ключевая концепция — AI Workhub (оркестрационный слой): разделение стека на слой данных (хранение, безопасность) и слой оркестрации, куда приходят агенты. Сейчас только 14% IT-лидеров уверены, что их данные реально полезны для ИИ.

2. Новый стандарт: Data Governance умерло, да здравствует AI Governance

Классических правил работы с данными недостаточно. Теперь спрашиваем: «Почему нейросеть приняла такое решение?» К 2030 году 50% организаций будут использовать автономных ИИ-агентов для контроля политик. Без AI Governance — риски штрафов и репутационных потерь.

3. Эволюция приложений: ИИ из «галочки» — в ядро системы

Появляется новый класс приложений, где ИИ — архитектурное ядро. В 2026 году в России ожидаются первые промышленно работающие мультиагентные системы. Пример: ИИ-агент видит поступление денег → сам создаёт задачу в ERP → проверяет остатки → формирует заказ поставщику. Компании, которые просто «натянут» нейросеть на старые процессы, проиграют.

4. Периферийный ИИ (Edge AI) и архитектура активного иммунитета

ИИ-агенты уходят в чипы камер, станков, дронов (TinyML, потребление в милливатты). Для критических систем задержка в 1 секунду недопустима — Edge AI обеспечивает мгновенную реакцию. Связь с безопасностью: система анализирует поведение процессов в реальном времени и отключает угрозу до её запуска.

5. Взлёт Data Lakehouse: объединение озёр и хранилищ

Рынок массово переходит на Lakehouse (Apache Iceberg, Delta Lake, Hudi). Стоимость хранения — $30–50 за TB в год против $500–2000 в старых хранилищах. Пример: Microsoft Fabric (OneLake) — все сервисы читают один файл в открытом формате Delta, устраняя проблему копирования данных, которая съедала до 30% бюджета проектов.

Судя по этим трендам, ИИ перестаёт быть «кнопкой» и становится инфраструктурой. Компании, которые перепроектируют процессы с нуля под логику агентов, получат рыночное преимущество.

🤝 Data Fusion 2026: главные тренды ИИ-ландшафта

С коллегами по цеху из других лабораторий НИУ ВШЭ побывали на конференции Data Fusion — одном из ключевых событий года по данным и ИИ.

👍Мероприятие собрало 60+ практических сессий. Спикеры — представители крупнейших компаний из промышленности, нефтегаза, финансов и ритейла.

От Вышки выступила целая лаборатория вместе с иностранными коллегами из Китая и Южной Кореи. С некоторыми коллегами мы ещё вместе заканчивали вышку в далеком 2016 году - магистерскую специальность Big Data Systems!

🤖В центре внимания были темы агентного ИИ, безопасности, объяснимости моделей, пост-LLM архитектуры, интеграции ИИ в R&D и бизнес-процессы. Еще поговорили про опасения перед новыми технологиями. Это отметили Эльвира Набиуллина и вице-премьер Дмитрий Григоренко. Осознанный подход и осмысление не только возможностей, но и рисков связанных с ИИ формируется в устойчивый тренд.

🔝Посещение конференции становится уже ежегодной традицией. При этом начинаешь встречать тех же самых коллег - от научного сообщества, партнёров, клиентов и до журналистов

Много новых подходов к решению и оценке работы GenAI — будем осмыслять и внедрять в наши проекты.

#DataFusion #GenAI