Sber AI

👇 Подсказка для тех, кто ещё помнит уроки русского языка: ответ начинается с приставки со значением «превышение нормы»

Давайте вместе: переобучение — вот и правильный ответ на AI-ребус!

Переобучение — проблема, которая встречается у LLM-моделей с синдромом отличника. Они слишком хорошо запоминают тренировочные данные, но из-за скудной обучающей базы начинают зубрить каждый пример, вместо того чтобы искать общие правила

Это происходит, когда у модели:

🔘 слишком много параметров
🔘 однообразная выборка
🔘 долгое обучение на небольшом наборе данных

Чтобы избежать переобучения, нужно давать нейросетям больше разнообразных данных или «выключать» случайные нейроны, чтобы они учились опираться на общие признаки

💚 — если смогли определить животное на картинке без помощи AI

Кто-нибудь понял, о чём это он? 🐱

💚 — это же известная ошибка AI
🔥 — хочу узнать правильный ответ!

Мы привезли из Казани вкусный эчпочмак и итоги сессии AI Journey 😋

💳 Бизнес

Григорий Пилипенко (Сбер) представил кейс о том, как GenAI меняет цифровые экосистемы. Модели усиливают рекомендательные алгоритмы, автоматизируют производство контента и повышают эффективность сотрудников

💊 Медицина и образование

Кирилл Пихтовников (Ростелеком) рассказал, как нейросети помогают врачам анализировать МРТ-снимки, контролировать ЕГЭ в реальном времени и упрощают гражданам доступ к сервисам. По оценкам компании, срок их окупаемости составляет от одного года до трёх лет

♻️ Производство

Денис Новиков (ФосАгро) поделился опытом создания внутренней GenAI-экосистемы. Она заранее предсказывает поломки оборудования и делает всю производственную цепочку более быстрой и слаженной, что ощутимо повышает конкурентоспособность компании на рынке

💊 Фармацевтика

Артур Кадурин (Институт AIRI) показал, как GenAI меняет разработку лекарств. Модели ускоряют фундаментальные исследования, помогают создавать новые молекулы и применять аналитические инструменты на всех этапах работы

Следующая остановка — главная конференция AI Journey 2025 в Москве, 19–21 ноября. Ждём с нетерпением!

AI в автомобилях. Что там делают нейросети? 🚗

Машины уже давно не про мотор и колёса. Сегодня они про искусственный интеллект, который строит маршруты, предсказывает опасные ситуации и управляет мультимедиа.

Ниже — технологии, которые формируют новый уровень автономности на дорогах.

1️⃣ Occupancy Network

Эта нейросеть позволяет автомобилю создавать трёхмерную карту окружения. Пространство делится на воксели — небольшие ячейки, в которых фиксируется наличие объектов. На этой карте нейросеть не только отмечает, что находится рядом, но и прогнозирует траектории движения автомобилей, пешеходов и других объектов. При этом нейросеть обучается параллельно с водителем, сравнивая свои решения с реальными действиями человека

2️⃣ Li AD Max

Автономное движение возможно даже без заранее подготовленных HD-карт (размеченных данных). Система опирается на данные с камер и радаров, а вычисления выполняются на мощных чипах, способных обрабатывать сотни триллионов операций в секунду (508 TOPS). Благодаря этому автомобиль строит путь в реальном времени и реагирует на дорожную ситуацию так же гибко, как человек

3️⃣ MBUX Virtual Assistant

Система построена на генеративном AI. Ассистент понимает контекст, обучается на привычках водителя и способен предугадывать его действия. Он может самостоятельно регулировать климат, предлагать маршруты или помогать в навигации через 3D-интерфейс

4️⃣ Cerence Chat Pro

Эта технология сделала возможной интеграцию ChatGPT прямо в авто через голосового ассистента IDA. Теперь с машиной можно общаться в свободной форме, без строгих команд. Достаточно сказать: «Построй маршрут», «Прибавь температуру» или «Найди зарядку»

5️⃣ Smart Cruise Control with Machine Learning (SCC-ML)

Камера и радар непрерывно анализируют дистанцию до ближайшего транспорта, а также стиль реакций водителя. Алгоритм классифицирует более 10 000 паттернов поведения, формирует индивидуальный профиль вождения и подстраивается под привычки пользователя. Например, если человек обычно держит большую дистанцию, система будет стараться поддерживать её самостоятельно

6️⃣ GigaChat

Нейросеть встроили в мультимедиа-платформу Lada Azimut, чтобы прокладывать маршруты, управлять музыкой и системами авто, совершать звонки и даже оплачивать топливо через сервис «Заправить авто». Есть интеграция с картами 2ГИС, работает даже в офлайне, а авторизация через Sber ID открывает доступ к множеству дополнительных функций

Кстати, наши коллеги из канала «Для тех, кто рулит» уже рассказали, в каких авто установлены эти решения 🔥

👍 — взяли бы себе умное авто
🤔 — может ли AI сдать за меня на права

Заглянем на Kazan Digital Week? 🔥

Сегодня на международном форуме в Казани пройдёт сессия AI Journey — крупнейшей международной конференции по AI в России. Эксперты Сбера, Института AIRI, Ростелекома и ФосАгро поделятся реальными кейсами применения AI в бизнесе и науке.

В программе

🤩 Генеративный AI в B2C: рекомендательные системы на основе GenAI и практические бизнес-кейсы
🤩 Нейросети в медицине и образовании: насколько AI себя окупает?
🤩 Внедрение AI в промышленность: аналитика и оптимизация производственных процессов
🤩 AI в фарме: ускоренная разработка новых лекарств с помощью GenAI

➡️ Подключайтесь к трансляции, время старта: 14:00 (мск)

Упс, нейросеть Тони Старка не отвечает... Тогда ответ дадим мы! А заодно обсудим, насколько реальные AI-агенты отличаются от тех, что мы видим в кино.

AI-агент — это система, способная автономно выполнять многоэтапные сложные задачи от вашего имени. Например, записать на плановый осмотр к стоматологу.

AI-агенты в кино:

✅ принимают решения вместо людей
✅ совершают научные открытия за долю секунды
✅ могут полностью взять на себя бытовые и рабочие процессы и стать безупречными личными секретарями
✅ вводят в заблуждение из корыстных целей

AI-агенты в реальной жизни:

❌ увереннее всего пока чувствуют себя только в программировании — пишут код для Microsoft, Google и других корпораций
❌ опираются лишь на ту базу знаний, на которой их обучали
❌ только учатся выполнять задачи вместо человека — например, управляют компьютером на базовом уровне, как агенты от Anthropic и OpenAI
❌ обманывают только потому, что не умеют признаваться в незнании

Будущее уже наступило?

❤️ — прогресс налицо!
💔 — впереди много работы

Два дня, которые прокачают венчурный рынок 📈

1–2 октября состоится международная конференция по технологическому предпринимательству. На площадке Сбера встретятся основатели стартапов, инвесторы, корпорации и эксперты из 25+ стран БРИКС и ШОС.

В программе

🤩 150+ спикеров мирового уровня
🤩 Демо-день международного акселератора Sber500
🤩 Выставка российских и зарубежных стартапов
🤩 Дискуссии, мастер-классы и практические сессии

🤩 Также на саммите пройдёт церемония награждения Startup Summit Awards. Среди номинаций — «Лучшее решение с искусственным интеллектом», где финалистов поможет определить GigaChat.

🤩 Смотрите трансляцию на сайте ⬅️

Проводить IQ-тест для нейросетей — это как определять скорость машины линейкой 🤩

Искусственный интеллект постоянно развивается, и исследователи ищут разные способы, чтобы измерить его прогресс.

Объясняем, почему популярные IQ-тесты, с помощью которых оценивают AI, — не самая удачная идея ⬆️

👍 — если проходили тест на IQ

⬆️ Приглашаем на AI R&D Day — конференцию, которая длится целый день!

Уже 24 сентября разработчики Kandinsky, GigaCode и другие эксперты Сбера расскажут, как оценивают мультимодальные модели, развивают компьютерное зрение и обрабатывают данные.

В программе конференции — обсуждение самых актуальных вопросов об обучении искусственного интеллекта. Например:

🔆 Как научить модели откатывать глупости?
🔆 Распознавание непрерывного жестового языка
🔆 Мечтают ли языковые модели смотреть видео?
🔆 Оценка генераций в динамическом RAG-бенчмарке
🔆 Дискуссия о нейросетях будущего с Сергеем Марковым

Посетить конференцию можно как очно, так и онлайн. А для тех, кто зарегистрировался на офлайн-участие, вечер завершится масштабной афтепати!

Нейросеть — лучший друг человека 🤖

В комиксе показали три основных способа их обучить.

❤️ — если поняли, о чём речь
🤔 — если подсмотрели