R77 AI | Кейсы в ИИ (от выпускников МФТИ)

Пока мы описываем новые кейсы, можно разогреться на хардкорно-разрабской статье от нашего разработчика Паши)

Запускаем LLM-приложение в закрытом контуре: что может пойти не так?

Тема довольно подлая: поставил пакет через pip, локально всё работает, занёс приложение в закрытый контур, а оно внезапно пытается что-то скачать из интернета и падает)
В статье Паша показывает, какие библиотеки этим грешат: Hugging Face, FastEmbed, tiktoken, LangChain и не только. И главное, как такие скрытые загрузки находить заранее и нормально готовить приложение к работе без интернета.

Зацените:
https://habr.com/ru/articles/1073918/

Йоу👋

Летом у нас тут было небольшое затишье в контенте, потому что мы плотно ушли в работу: деливери, новые пресейлы, запуски и награды.
Но пропали не просто так. За последние полгода у нас накопилось уже 30+ реальных кейсов, где мы внедряли AI в самые разные бизнесы. Скоро начнем делиться не только самими кейсами, но и конкретными эффектами, цифрами и выводами.
Для вас запускаем вебинары по реализованным AI-кейсам и готовим серию подкастов с топами крупных компаний про AI, внедрение и реальные бизнес-результаты.

И тут нужен ваш input:
Кого позвать в гости? Какие темы и кейсы хотите разобрать?

Пишите в комментариях👇

ИИ нас уже захватывает? Спойлер: пока нет)
Наш Стас Округ сходил на RTVI поговорить про сверхинтеллект и страшилки про «сбежавшие» нейросети.

Вот ссылка на кусочек эфира:
https://youtu.be/YLrjxUCA_Js?t=1864

Уровень — это когда фейкают опыт работы у вас 🤣

Про наш бизнес в ИИ в 26 году

Сходили к Косте Егошину ака "Кеды профессора" поболтать, что вообще происходит в аутсорс ИИ.

О чём поговорили:
• Как становиться подрядчиком по ИИ для Бигтехов.
• Какие сейчас зарплаты в ИИ: у разработчиков, продактов, AI-директоров.

 YouTube  /  VK видео

Закон об ИИ. Мама, мы снова в телевизоре)

Стас Округ сходил на RTVI, обсудили, что там нам ограничивать будут

https://youtu.be/iQyZfBrI20A?t=2577

а мы стали топ-3 интеграторов ИИ в РФ)

А вот наш Text to sql-кейс для inSales

Собрали все БД, чтобы клиент мог задавать вопрос, не разгребая миллион графиков и таблиц.

Вам тоже такое можем сделать пишите мне @savinvlad

В кейсе и про техничку рассказали и про бизнес)

https://r77.ai/cases/tpost/4ma0vxllt1-ai-assistent-dlya-analitiki-e-commerce-p

Питер, газз знакомиться. Едем выступать на Conversations 25-26 июня.

Наш head of ai Стас Округ расскажет "Почему между прототипом за 2 недели и работающим AI-продуктом — ещё 6 месяцев инженерии, фидбека и интеграций" про боль и кровь...

Еще там 4 трека: Бизнес / AI-Native / Продукты / Технологии и генеративный ИИ разберут со всех сторон: в фарме, кибербезе, поиске видео, ритейле и промышленности. Будут кейсы и из крупных корпораций, и из стартапов.

Промик для вас дорогие: CVS26sAsR
Conversations

AI-помощник для разработчиков Альфа-Банка

Выложили наш кейс для Альфы в текстовом формате с описанием бизнес стороны и архитектуры. Можете также потыкать его справа снизу — https://developers.alfabank.ru/


А тут вот описание:
https://r77.ai/cases/tpost/59m4mell41-ai-pomoschnik-dlya-razrabotchikov-alfa-b

Рассказали про внутрянку нашего интегратора — какие заказы приходят, как делаем, что вообще изменилось в ИИ заказной разработке. Послушайте интересно)

https://youtu.be/EbyznxVTiN8

Active listening, стек для real-time видеодиалога с аватаром и открытая модель.

Наши друзья из avaturn.live сделали крутой проект с актив листенингом, зацените:

Представьте видеозвонок, где вместо живого человека на экране — цифровой аватар: он выглядит и звучит почти как реальный собеседник. Такие решения уже используют в ассистентах, обучении и клиентской поддержке.

Но есть нюанс: такие аватары уже научились синхронизировать губы с речью, а вот слушать — пока нет.
Когда говорит человек, аватар часто выглядит как персонаж на паузе: смотрит статично, почти не реагирует и просто ждет своей реплики. Диалог из-за этого быстро становится искусственным.

Ребята из Avaturn.live как раз взялись за эту проблему и выложили AVTR-1 — открытую модель и стек для real-time видеодиалога с аватаром.

Это не просто генератор видео: AVTR-1 позволяет запустить живую сессию, где аватар отвечает пользователю в реальном времени, слушает и реагирует на собеседника.

Для создания аватара достаточно одной фотографии человека. Для самой сессии нужны два аудиопотока: речь аватара и речь человека напротив.

Главная фишка — active listening: модель учитывает речь собеседника, и за счет этого диалог выглядит естественнее.

По железу:
• RTX 3070 / 4060 Ti — реалтайм
• A100 / L40 — 2x быстрее реалтайма

Что в релизе:
• веса модели
• инференс-стек, оптимизированный под TensorRT
• демо и код для запуска живой диалоговой сессии

Если поднимать у себя ничего не хочется — просто зайдите на avaturn.live и потестируйте аватара прямо в браузере, без регистрации и возни с TensorRT.

Поддержите релиз звездой на GitHub — и, конечно, пробуйте собирать свои продукты с аватарами.

🔗 GitHub: https://github.com/avaturn-live/avtr-1
🌐 Демо в браузере: https://avaturn.live/demo
🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/avaturn-live/avtr-1

AI агент для поиска и подбора отелей для Online Express!

Ребят, выступаем на Conversations вместе с Online Express и расскажем про наш супер кейс изнутри с техничкой и бизнес историями

Краткие тезисы доклада:
- Как выглядела исходная формулировка боли: “хотим AI-ассистента”, но никто не понимает его продуктовую форму.
- Почему первый рабочий прототип можно собрать быстро, но это почти ничего не говорит о готовности к rollout.
- Какие реальные проблемы начинаются после демо: качество, доверие, покрытие сценариев, интеграции с внутренними данными, контроль ошибок, UX.
- Почему агентная архитектура понадобилась не “ради моды”, а потому что нужен был набор инструментов, доступ к БД и управляемая оркестрация шагов.
- Как шла раскатка: от собственника и контрольной группы к полному rollout на всех турагентов.
- Какие сигналы показали, что продукт уже можно считать не демо, а рабочим инструментом.

промокод от нас на 10%: CVS26sAsR

Приходите смотреть https://conversations-ai.com/

Задачи ML лида и презентация с вебинара

А вот еще полезные файлы с вебинара

Чем отличается хороший ML lead от плохого? — выложили!

Вот что обсудили (ссылочные тайм-коды внутри видео):

00:00 — Почему вообще решили говорить про ML Lead
01:58 — Почему ML-проекты фейлятся
03:48 — «Neural net training fails silently» — главная проблема ML
06:28 — Почему ML Lead — это “супергерой” проекта
08:28 — Чем ML Lead отличается от Senior DS
10:08 — 3 ключевых блока ответственности ML Lead
11:48 — Delivery: за что отвечает ML Lead в проекте
15:58 — Почему ML Lead обязан ходить на встречи с заказчиком
18:18 — Что такое ML System Design на практике
21:28 — Хороший ML Lead сначала задает вопросы, а не пишет код
22:48 — Что такое Data Science Review и зачем он нужен
24:28 — Типичные silent-fail ошибки в ML
28:48 — Кейс с металлургическим заводом и data leakage
36:28 — Интерактив: кейс про сортировку алмазов
40:58 — Почему важно общаться с доменными экспертами
46:58 — Работа с командой: найм, увольнение, развитие
49:58 — Почему ML Lead должен защищать команду от хаоса
52:28 — Почему PM не заменяет ML Lead
56:58 — Нужны ли вообще PM и аналитики в ML-командах
01:02:28 — Почему ML Lead не может вести 10 проектов одновременно
01:06:28 — Как понять, что тебе пора становиться ML Lead
01:09:58 — Технический эксперт vs ML Lead — два карьерных трека
01:14:28 — Почему не всем стоит идти в лиды
01:18:28 — Разбор вопросов из чата
01:27:28 — High-level system design vs ML Lead
01:30:58 — Финальные мысли и завершение

https://youtu.be/GKy2kuyU0LI
https://vkvideo.ru/video-228941334_456239068

Закончили — Чем отличается хороший ML lead от плохого?

без смс и регистрации:
https://live.vkvideo.ru/r77_ai

Чем отличается хороший ML lead от плохого? — вебинар!

Так мы разгребли сдачу проектов и возвращаемся. У нас выросло количество проектов и вот мы все чаще ищем ml-лидов и задумались — чем хороший лид отличается от плохого?

спойлер — не знания в ML.

Хороший лид:
Вкладывается в команду
Делает и ревьюит MLSD
Понимает за бизнес и видит продукт целиком
Нацелен на бизнес результат

Плохой мл лид:
Думает только о моделях и технических метриках
Не смотрит в код
Не понимает в бизнес / домен / эффекты


Ярослав сам был на роли ML лида более 5 лет и вырастил уже не менее 10 лидов, часть из которых уже CDS.

В пятницу в 16-00 на вебинаре расскажем у нас в канале https://t.me/r77_ai

кидайте в календарь, чтобы не забыть https://calendar.app.google/ZuSZK1mrR3dWJLjz5