Генеративный ИИ

Основные проблемы и ограничения современных больших языковых моделей и возможные пути дальнейшего технологического развития в этой сфере стали одной из главных тем дискуссии в ходе ежегодной конференции Data Fusion.

Юбилейный форум «Данные + ИИ», организованный издательством «Открытые системы», был посвящен обсуждению проблем перехода от экспериментов в ИИ к работающим решениям.

Даниил Потапов, руководитель Лаборатории искусственного интеллекта департамента больших данных РСХБ, — о создании платформы RAISA, объединяющей в себе унифицированный инструментарий для исследования данных, отработки гипотез, прототипирования, обучения и промышленного мониторинга моделей ИИ.

Данные стали сегодня главным препятствием на пути проектов ИИ. Классический Data Governance, усиленный подходом AI Governance, позволит компаниям выстроить системный подход к внедрению ИИ и превратить инвестиции в ИИ в доход, а не в убыток.

Олег Конорев, директор департамента развития машинного обучения и искусственного интеллекта Билайн Big Data & AI и Алексей Жданов, директор продукта Smart Platform компании red_mad_robot, — о создании DCD Design — тиражируемого подхода и продуктовой архитектуры работы с корпоративными данными и знаниями для ИИ-агентов.

Даниил Наумов, директор по инновационному развитию искусственного интеллекта MOEX, — о создании корпоративного ИИ-ассистента для работы с информацией, направленного на построение единой платформы по управлению внутрикорпоративными данными.

Антон Свиридов, руководитель ИИ-проектов «Национальной Лотереи», — создана корпоративная среда «Экосистема ИИ», направленная на рост доходности продуктов и каналов с использованием технологий искусственного интеллекта.

Антон Гонов, начальник управления развития решений на базе ИИ АО «Апатит», — создания корпоративной GPT-платформы «Ясень», ставшей интерфейсом к знаниям компании.

Глава Nvidia представил концепцию новой экономической модели — «токеномики».

Анна Щеглеватых, заместитель руководителя управления по взаимодействию с партнерами и медицинской экспертизы АО «АльфаСтрахование», — об использовании генеративного ИИ для оптимизации процессов медицинской экспертизы и согласования медицинских услуг в системе ДМС.

Егор Шилов, менеджер по продукту в компании SpaceWeb, — о внедрении в техническую поддержку ИИ-ассистента, ставшего полноценным цифровым сотрудником.

Василий Туманян, руководитель Лаборатории данных для ИИ Т-банка, – о создании ИИ-ассистентов на базе собственных языковых моделей с целью повышения эффективности работы с данными.

К 2028 году эффективность финансовых функций за счет машинного обучения, генеративного ИИ и ИИ-агентов искусственного интеллекта вырастет на 30%.

Yandex AI Studio предоставляет доступ более чем к 30 генеративным моделям — как открытым, так и разработанным в самом «Яндексе».

В компании опасаются, что коммерческие объявления подорвут доверие пользователей.

Ряд стран, ранее ориентировавшихся на жесткое регулирование генеративного ИИ, корректируют свои подходы, смещая фокус от универсальных ограничений к управлению рисками. Как отмечают в Softline, этот тренд отражает изменение глобального регуляторного ландшафта ИИ и усиливающуюся конкуренцию между регионами за технологическое лидерство и инвестиции в ИИ-экосистемы.

Компания создала еще более быструю, мощную и экономичную модель.

После предварительной сборки получившийся стул или журнальный столик можно доработать, отдав системе дополнительные указания.

Прошло три года с момента выхода ChatGPT, и мир изменился — пользователи Всемирной Паутины уже не только передают на аутсорсинг память, но и свое мышление.

Лидеры по внедрению — банки и страховые компании, ИТ-отрасль и ретейл. В первую очередь компании автоматизируют клиентский сервис, поддержку и маркетинг.