🤖 Нейросети Яндекса ускорили запуск клинических исследований в десятки раз

НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова внедрил RAG-пайплайн на базе YandexGPT для автоматической обработки документов клинических исследований.

Система анализирует сотни страниц за минуты вместо недель, что радикально ускоряет запуск новых методов лечения.

⚙️ Техническая реализация:
• Облачная архитектура на Yandex Cloud (Compute Cloud + Kubernetes)
• RAG-подход для обработки документов объёмом до 1.5M токенов
• Чанкирование и классификация документов по 10 типам
• Автоматическая OCR-обработка таблиц через docling
• Хранение данных в PostgreSQL с планами миграции на Serverless
• Streamlit для веб-интерфейса и автоматизация через Yandex Tracker

🧠 ML-стек:
• Ядро системы — YandexGPT 5 Pro (после тестирования и сравнения с Llama 3.2 70b)
• Специализированные промпты в виде чек-листов для каждого типа документа
• Настройка модели для работы с медицинской терминологией
• В перспективе — интеграция VLM для обработки графиков и схем

💡 Результаты внедрения:

«С нейросетью YandexGPT на проверку документов теперь нужны минуты вместо недель. Полный цикл согласования можно сократить с нескольких месяцев до 5–10 рабочих дней», — комментирует Артём Полторацкий, руководитель отдела доклинических и клинических исследований НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова.

Система может обрабатывать пакеты до 2000 страниц, справляясь с неструктурированными данными, сканами документов и сложными таблицами. В 95% случаев первичная проверка выполняется без участия человека.

Решение уже применяется в локальном этическом комитете НМИЦ, который обрабатывает около 1000 обращений в год. В перспективе технология будет внедрена в онкологических центрах стран BRICS и других учреждениях, проводящих клинические исследования.

🟡Статья

@ai_machinelearning_big_data

✔️ Mistral выпустила Codestral Embed.

Mistral AI представила Codestral Embed — свою первую модель для создания эмбеддингов кода, которая уже обходит ключевых конкурентов: Voyage Code 3, Cohere Embed v4.0 и крупные эмбеддинги от OpenAI.

Codestral Embed заточена под реальные задачи: поиск релевантного кода по описанию, RAG для код-ассистентов, обнаружение дубликатов и семантическую кластеризацию.

Модель доступна через API ($0.15 за миллион токенов) или со скидкой 50% в пакетном режиме доступа. Для локальных развертываний необходимо связаться с Mistral. Документация - на сайте, есть cookbook на Google Collab.
mistral.ai

✔️ Anthropic открыла инструменты для анализа "мыслей" языковых моделей.

Anthropic выложила в открытый доступ свой метод интерпретируемости, позволяющий заглянуть внутрь работы языковых моделей. Речь о генерации графов атрибуции — визуальных схем, которые частично показывают, какие шаги модель делает "в уме", формируя ответ.

Это не просто картинки - инструменты помогают исследователям тестировать гипотезы, модифицируя признаки и наблюдая за изменениями в выводе модели. Можно визуализировать, аннотировать найденные "цепочки", например, отвечающих за многошаговые рассуждения. Попробовать можно уже сейчас на Neuronpedia, код доступен в репозитории проекта.
anthropic.com

✔️ PerplexityAI представила Labs: автоматизация ваших проектов.

Perplexity запускает новый инструмент – Perplexity Labs. Это не просто поиск ответов или их углубленный анализ, а целая команда в вашем браузере.

Система использует самообучающиеся процессы, глубокий веб-поиск, исполнение кода и генерацию контента. Labs может создавать отчеты, дашборды, электронные таблицы, визуализации данных и даже простые веб-приложения прямо во вкладке "App". Весь сгенерированный код, файлы, графики и изображения собираются во вкладке "Assets" для скачивания.
Labs доступен для подписчиков Pro на сайте и в iOS-приложении.
perplexity.ai

✔️ Black Forest Labs презентовала FLUX.1 Kontext.

FLUX.1 Kontext — семейство моделей для генерации и редактирования изображений, которые работают "в контексте". Это значит, что модели умеют не только генерировать картинки по тексту, но и принимать на вход изображения, чтобы модель поняла, что именно вы хотите сохранить или изменить. Возможности: сохранение стиля или персонажа из вашего референса, точечное редактирование без искажения и добавление инструкций шаг за шагом.

Есть 3 версии: FLUX.1 Kontext [pro] — универсальная для генерации и инпейнта, работает в разы быстрее аналогов и сохраняет консистентность при многошаговых правках. FLUX.1 Kontext [max] — экспериментальная модель с улучшенным следованием промптам и типографикой. Обе уже доступны через партнеров: KreaAI, Freepik, LeonardoAI, Replicate и др.

Для исследователей и энтузиастов открыли доступ по запросу к приватной бета-версии FLUX.1 Kontext [dev] с открытыми весами (12B). А чтобы просто потестить возможности, запустили демо - Playground.
bfl.ai

✔️ Gemini научился анализировать видео на Google Drive.

Гугл прокачал Gemini в Drive, и теперь ИИ умеет разбирать не только документы, но и видео. Просто спрашиваете в чате, что внутри ролика — и получаете сводку, ключевые моменты или список задач из записанной встречи. Работает это через чат-интерфейс Gemini. Важно: видео обязательно должны быть с включенными субтитрами, иначе Gemini не справится.

Возможность уже доступна в английской версии Drive для подписчиков Workspace и Google One и AI Premium, а также владельцев корпоративных дополнений Gemini. И еще Гугл добавил в плеер базовую аналитику просмотров — теперь видно, сколько раз видео открывали. Полезно для оценки интереса к вашему контенту.
workspaceupdates.googleblog.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️«ИИ-компании должны платить налоги, чтобы смягчить удар по рынку труда»

CEO Anthropic Дарио Амодей считает, что такие компании, как его, могут в будущем облагаться специальным налогом — чтобы компенсировать массовую потерю рабочих мест.

Он предупреждает: уже через 1–5 лет ИИ способен вытеснить младший офисный персонал по всему миру.

Даже если Anthropic остановится, говорит Амодей, это ничего не изменит:

«Остальные продолжат. А если нет — нас обгонит Китай».

🚌 «Автобус уже мчится — остановить его нельзя. Но, возможно, мы ещё можем повернуть руль».

📌 Полное интервью: https://www.youtube.com/watch?v=NWxHOrn8-rs

#Anthropic #ai

✔️ Hume анонсировала голосовую модель EVI 3.

Компания выполнила обещание, выпустив до конца 2025 года полностью персонализируемый голосовой ИИ. Их новая модель EVI 3 третьего поколения объединяет транскрипцию, обработку языка и синтез речи в единый пайплайн. Модель может синтезировать любой голос и эмоцию через промпт и отвечает с задержкой обычного разговора (~300 мс на топовом железе, ~1.2 с в веб-демо), сохраняя качество.

Слепые тесты против GPT-4o показали преимущество EVI 3 в эмпатии, выразительности, скорости и реалистичности. Доступны демо на сайте и в iOS-приложении, API запустят в ближайшие недели. Мультиязычность будет, но в рамках европейских языков.
hume.ai

✔️ Cisco: 68% поддержки IT-вендоров перейдет на ИИ к 2028 году.

Согласно свежему отчету Cisco, агентный ИИ кардинально изменит обслуживание клиентов в IT-индустрии. Исследование, охватившее 8000 руководителей, рисует картину массового внедрения "роботов-помощников". Уже к 2028 году такие системы смогут автономно обрабатывать до 68% запросов в службах поддержки технологических компаний.

93% опрошенных уверены: ИИ не только ускорит обработку обращений, но и сделает ее более персонализированной. Хотя автоматизация растет, люди не потеряют работу совсем. 89% респондентов считают, что человеческий контроль в сложных ситуациях останется критически важным, а 96% не сомневаются в ценности личного взаимодействия для клиентов.

81% лидеров считают, что грамотное использование технологии ИИ даст конкурентное преимущество. При этом почти все (99%) требуют от поставщиков прозрачных стратегий управления данными и безопасностью при переходе на ИИ-агентов.
blogs.cisco.com

✔️ Odyssey представил интерактивное видео на базе ИИ.

Odyssey показала прототип технологии, которая генерирует каждый новый кадр на лету, учитывая ваши действия и предыдущий контекст. В отличие от обычных видео-моделей, которые рендерят весь ролик заранее, тут модель предсказывает следующий кадр шаг за шагом каждые 40 мс. Это дает полную интерактивность: будущее сценария видео зависит от только от пользователя.

Правда, пока технология сырая. Чтобы избежать глюков и удержать стабильность, ее обучали на небольшом наборе сцен, жертвуя свободой обзора (нельзя смотреть вверх/вниз). Но компания уже тестирует более универсальную модель с реалистичной физикой.
odyssey.world

✔️ Проект ROLL от Alibaba: оптимизация RL для языковых моделей.

Alibaba опубликовала в открытый доступ ROLL, специализированный фреймворк для ускоренного обучения с подкреплением больших языковых моделей. Он решает ключевую проблему: эффективно масштабировать RL-тренировки на кластерах из тысяч GPU. Теперь модели размером до 200+ миллиардов параметров можно обучать быстрее и дешевле.

Под капотом — умная стабилизация обучения: клиппинг градиентов, динамическая фильтрация данных по сложности и нормализация вознаграждений. Все это предотвращает "развал" политики модели при работе с редкими или шумными наградами и дает воспроизводимые результаты без изнурительного подбора гиперпараметров.

В планах — поддержка мультимодальных моделей Qwen и Deepseek V3.
github.com

✔️ Google починил ИИ, который путал 2025 год с 2024-м.

Google AI Overviews, помощник в поиске, страдал от странного глюка. Когда пользователи спрашивали у него, какой сейчас год, система упорно отвечала, что 2024-й, хотя на календаре уже был 2025 год. Технические специалисты и журналисты, легко воспроизвели эту ошибку.

Компания довольно быстро среагировала и исправила баг чуть меньше, чем за сутки. Правда, в Google не стали углубляться в технические детали сбоя, лишь заявив, что постоянно улучшают поиск и используют подобные инциденты для обновления систем.

Это не первый случай, когда ИИ от Google дает сбой. Ранее их ассистент успел прославиться рекомендацией съедать по одному камню в день (якобы для витаминов!) и советом добавить клей на пиццу, чтобы сыр не падал. История с датой – очередной пример, что даже у топовых ИИ-инструментов порой возникают проблемы с самыми простыми вещами.
techcrunch.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Memvid — когда видео становится базой знаний

Зачем держать миллионы текстов в RAM, если их можно сжать в видео?

Memvid - это решение, которое преобразует текстовые данные в видеофайлы.

И при этом — мгновенно осуществлять поиск по содержимому, с помощью обычных вопросов — как в чате с ИИ.

Никаких векторных БД. Никаких серверов. Только .mp4.

Ключевые фишки:
- Видео = база данных — всё в одном .mp4
- Семантический поиск — задаёшь вопрос — находишь ответ
- Чат-интерфейс — общайся с контентом как с ассистентом
- Импорт PDF — позволяет подгружать документы напрямую
- Мгновенный отклик — поиск за миллисекунды
- 10x сжатие — хранит в 10 раз меньше, чем обычные БД
- Поддержка OpenAI / Anthropic / локальных LLM — на твой выбор


🌟 Где это реально полезно:
- Индексируй тысячи книг и PDF в один файл
- Сделай себе AI-память по всем заметкам
- Переводи курсы в формат "умного видео"
- Обрабатывай и находи нужное в научных статьях
- Создать свою корпоративную AI-базу — без серверов

🟡 Установка: pip install memvid

🔗 GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#embedded #ai #ml

💵 Годовой доход Anthropic увеличился с 1 млрд долларов до 3 млрд долларов (Annual Recurring Revenue) всего за пять месяцев.

Это обусловлено высоким спросом со стороны бизнеса на ИИ, в сфере генерации кода.

🆚 OpenAI, главный конкурент Anthropic, по данным источников, ожидает $12+ млрд выручки к концу 2025 года, по сравнению с $3,7 млрд в прошлом году. Однако эта сумма включает весь доход, а не только годовую прогнозируемую выручку (ARR), как у Anthropic. Reuters не удалось определить ARR OpenAI.

Anthropic продолжают развивать линейку Claude и усиливает позицию как B2B-ориентированный аналог OpenAI.

▶️ Подробнее

@ai_machinelearning_big_data


#Anthropic #ai #news

⚡️ Илон Маск придумал телеграм анонсировал новый XChat.

Новый XChat теперь доступен с шифрованием, самоуничтожением сообщений, возможностью отправки любых типов файлов и поддержкой аудио- и видеозвонков.

Приложение создано на Rust и использует шифрование (как в Биткойн) и новую архитектуру.

А еще можно звонить без номера телефона.

https://x.com/elonmusk/status/1929238157872312773

@ai_machinelearning_big_data


#elonmusk #ai #news #ml #grok

📌Отчет Ai Trends от венчурного фонда BOND.

Мэри Микер, легендарная "Королева интернета", вернулась с первым за 5 лет тренд-отчетом и целиком посвятила его ИИ.

В нем проанализированы темпы внедрения ИИ, снижение затрат на вычисления, рост конкуренции между компаниями и странами и перспективы достижения AGI.

Мери Микер - венчурный инвестор, фаундер BOND, бывший аналитик по ценным бумагам Morgan Stanley . В феврале 1996 года в соавторстве с Крисом Депюи опубликовала «The Internet Report» - знаменательный отраслевой отчет, который стал известен как «библия» для инвесторов в период бума доткомов. В 2022 году она заняла 2 место в списке женщин-инвесторов Forbes.

▶️Основные тезисы 340 страничного отчета, в котором термин "беспрецендентный" встречается 51 раз:

🟠Скорость, с которой ИИ врывается в нашу жизнь, не имеет аналогий ни с одним технологическим явлением человечества. Такого не было ни с мобильными технологиями, ни с соцсетями, ни с облаками.

🟠Темпы внедрения ИИ в бизнес-процессы колоссальны. Динамика, с которой стартапы выходят на высокие годовые доходы бьет все рекорды.

🟠Стоимость использования моделей ИИ рухнула на 99% (!) за 2 года (если считать цену за миллион токенов). При этом обучение моделей дорожает и приблизилась к отметке в $1 млрд.

🟠Энергоэффективность чипов взлетела. Новый Blackwell тратит в 105 000 раз меньше энергии на токен, чем его прадед Kepler (2014). И это не считая мощных TPU от Google и Trainium от Amazon, они вкладываются в свои "облака" по-крупному, делая стратегические ставки.

🟠Конкуренция жесткая. Функции лидеров рынка копируются опенсорсными (особенно китайскими) моделями фантастически быстро и с минимальными затратами. Для нас, потребителей, это замечательно: технологии улучшаются семимильными шагами, а цены падают.

🟠Мы никогда не были так близки к AGI и его ожидание уже влияет на перераспределение геополитических сил в мире. При этом глобальные правила регулирования ИИ только зарождаются, сильно отставая от развития самого ИИ.

Но не все так радужно. Финансовая отдача ИИ пока не обгоняет прошлые технологические волны. Венчурные фонды льют деньги в ИИ, но сами компании (и облачные провайдеры) сжигают кэш с запредельной скоростью.

▶️Выводы отчета:

🟢ИИ станет экономикой будущего, придумывать риск-менеджмент для ее управления нужно уже сейчас;

🟢Гонка технологий определит глобального технологического лидера: США или Китай;

🟢Агентный ИИ и мультимодальность - ключ к трансформации компаний;

🟢Бизнесу нужно адаптироваться к ИИ-экономике, инвестируя в инфраструктуру и таланты;

🟢ИИ — это не просто технология, а глобальный тренд, который перераспределит ресурсы, власть и возможности.

Держитесь крепче — революция будет стремительной и неспокойной!

🔜 Читать полный отчет

@ai_machinelearning_big_data

#ai #ml

✔️ Intel и SoftBank объединяются для создания альтернативы памяти HBM.

Intel и японский холдинг SoftBank запустили проект Saimemory, чтобы разработать замену памяти HBM на основе стековой DRAM. Технология обещает сократить энергопотребление на 50% по сравнению с HBM. Прототип планируют завершить к 2027 году, а массовое производство — до конца десятилетия.

Сейчас HBM, используемая в ИИ-чипах, дефицитна из-за сложности производства и высокого спроса. Samsung, SK Hynix и Micron остаются монополистами, но Saimemory намерена потеснить их, особенно в Японии. В отличие от конкурентов, которые увеличивают объем чипов, новый проект делает ставку на энергоэффективность.
asia.nikkei.com

✔️ ИИ обходит людей в кибербезопасности.

Палисейд Рисерч провела 2 масштабных турнира по защите информации, где ИИ-агенты соревновались с людьми. В формате CTF (Capture The Flag) AI и команды экспертов решали задачи от криптографии до поиска уязвимостей. Результаты: 4 ИИ-команды из 7 справились с 19 из 20 задач в первом этапе, обойдя большинство человеческих участников.

Во втором этапе, где задания требовали взаимодействия с внешними системами, лучший ИИ (CAI) решил 20 задач и вошел в топ-10% всех участников. Для задач, на решение которых лучшим человеческим командам требовалось около 78 минут, агенты ИИ имели 50-процентный показатель успеха. Другими словами, ИИ был способен решать задачи, которые представляли собой реальную проблему даже для экспертов.
Palisade Research в сети Х (ex-Twitter)

✔️ Крупнейшие музыкальные лейблы договариваются с Udio и Suno.

Universal, Warner и Sony начали активную фазу переговоров с Udio и Suno о лицензировании их огромных музыкальных каталогов. Цель - дать этим нейросетям законный доступ к трекам, чтобы те могли обучаться и создавать контент, не нарушая авторских прав.

Стороны пытаются создать работающую схему, как именно музыканты будут получать деньги, когда их стиль или работы используют для генерации ИИ-музыки. Сейчас это больной вопрос для индустрии.

Эти же переговоры, по логике, должны наконец-то решить и текущие судебные споры. Лейблы уже подали иски на Udio и Suno за якобы незаконное использование их музыки без разрешения. Если договорятся, тяжбы, скорее всего, снимут.
bloomberg.com

✔️ Macrocosmos AI запускает децентрализованную сеть для обучения ИИ на основе технологии «роя».

Стартап представил Subnet 9 в рамках блокчейн-сети Bittensor платформу для децентрализованного обучения ИИ, основанную на концепции «Swarm-тренировки». Вместо централизованной обработки данных на серверных фермах крупных компаний, проект позволяет любому пользователю с GPU, даже бюджетным, участвовать в тренировке моделей. Технология IOTA разбивает модель на слои, которые распределяются между участниками сети. Каждый «майнер» обрабатывает свой участок, а результаты синхронизируются при помощи алгоритмов сжатия данных и устойчивости к сбоям.

Главные проблемы децентрализации: медленный интернет и непостоянные участники решаются за счет компрессии трафика до 128 раз и системы честных выплат, оценивающих вклад каждого.
forbes.com

✔️ Имплантат для мозга Paradromics успешно испытан на человеке.

В середине мая хирурги временно ввели устройство Connexus в мозг пациента с эпилепсией во время операции в Университете Мичигана. Имплантат, размером меньше монеты, оснащен 420 микропинами, которые записывают сигналы отдельных нейронов. Устройство преобразует мысленные импульсы в текст или синтезированную речь — как у Neuralink. В отличие от поверхностных имплантов Precision Neuroscience или «сосудистого» подхода Synchron, Paradromics фиксирует активность конкретных нейронов.

Тест длился 10 минут: специалисты подтвердили, что электроды уловили мозговые импульсы. Следующий этап — клинические исследования с постоянной установкой импланта и увеличение скорости «перевода» мыслей в речь с текущих 60–80 слов в минуту до 130, как у естественной речи. Компания надеется в будущем использовать до 4 устройств одновременно.
wired.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Microsoft запускает бесплатный видеогенератор.

Microsoft анонсировала Bing Video Creator, который превращает текстовые описания в короткие видео. Он основан на технологии Sora и доступен бесплатно через мобильное приложение Bing, а позже появится на десктопе и в Copilot Search. Пользователям нужно просто ввести запрос и ИИ сгенерирует 5-секундный ролик в вертикальном формате. (16:9 добавят позже).

За один запрос генерируется 3 видео, с выбором между быстрой и стандартной генерацией (первые 10 быстрых — бесплатно, далее за баллы Microsoft Rewards). Созданные видео будут храниться до 90 дней. Готовые ролики можно скачивать, делиться в соцсетях или по ссылке. Сервис стартует глобально, кроме Китая и России.
blogs.bing.com

✔️ Французский стартап H Company запустил сервис ИИ-агентов.

Стартап H представил три ИИ-агента: Runner, Surfer и Tester. Runner автоматизирует задачи: написание писем, и взаимодействует с приложениями. Бета-версия доступна бесплатно, но с ограничениями. Surfer — бесплатный инструмент для автономного серфинга в интернете. Tester (бета, платный) создан для тестирования сайтов: проверяет функционал меню, языковые настройки и валюту.

Стартап основан бывшими сотрудниками Google DeepMind год назад с инвестициями в €202 млн от Bernard Arnault, Amazon и Eric Schmidt.
H Company в сети X (ex-Twitter)

✔️ SketchAgent от MIT и Stanford рисует как человек по текстовому описанию.

MIT и Stanford создали SketchAgent, систему, которая превращает текстовые запросы в наброски, имитируя человеческий процесс рисования. Вместо обучения на базах данных, модель использует «язык рисования»: скетч разбивается на последовательность штрихов с пояснениями. Это позволяет генерировать эскизы предварительной тренировки.

Пока система не справляется с логотипами или сложными фигурами, а иногда интерпретирует планы рисования ошибочно. Ресерчеры планируют улучшить модель через синтетические данные и упростить интерфейс. В будущем инструмент может стать помощником в образовании или дизайне.
news.mit.edu

✔️ Firecrawl запускает endpoint API search для одновременного поиска и скрапинга данных.

Firecrawl прислушался к просьбам сообщества, которое давно просило функцию автоматизации с поиском. Теперь вместо двух этапов (сначала поиск, затем парсинг), все делается за раз. /search позиционируется как более простой и универсальный инструмент для работы с веб-данными. Использовать его можно через API, сторонние приложения или интерактивный Playground.

Сервис предлагает гибкую настройку: можно указать язык, регион, временной диапазон или формат вывода. Интеграция уже доступна в Zapier, n8n, MCP и других платформах, а в документации описаны примеры использования.

Команда также сообщила, что альфа-версии /llmstxt и /deep-research перестанут обновляться с 30 июня 2025 года, но останутся рабочими.
firecrawl.dev

✔️ TSMC запускает массовое производство 2-нм чипов.

Тайваньская фабрика вот-вот начнет выпуск 2-нм чипов, установив рекордный ценник — до $30 тыс. за пластину (а улучшенные версии подорожают до $45 тыс.). Это делает технологии доступными лишь для топовых клиентов AMD, Apple и MediaTek уже вложились: процессоры A20/A20 Pro для iPhone 18, M6 для Mac, новых серверов EPYC и флагманских смартфонов Mediatek 2025 года будут на этой архитектуре.

По данным поставщиков, мощности TSMC растут. К концу года выпуск достигнет 30 тыс. пластин в месяц. Эксперты отмечают: лидерство фабрики держится не на одном оборудовании, но еще и на опыте. Накопленные знания о производственных тонкостях трудно повторить.
ctee.com.tw

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

✔️ Llama Nemotron Nano VL от NVIDIA — один из лучших OCR инструментов для работы с документами.

Мультимодальная модель от NVIDIA уверенно занимает первое место на OCRBench v2, показав лучшую точность парсинга документов среди всех моделей.

📄 Что это такое:
Llama Nemotron Nano VL — лёгкая vision-language модель для интеллектуальной обработки документов (IDP), которая:
• разбирает PDF
• вытаскивает таблицы
• парсит графики и диаграммы
• работает на одной GPU

🔍 Заточена под:
– Вопрос-ответ по документам
– Извлечение таблиц
– Анализ графиков
– Понимание диаграмм и дешбордов

🧠 Под капотом — vision-энкодер C-RADIO v2 (distilled multi-teacher трансформер), который справляется даже с визуальным шумом и высоким разрешением.

📊 OCRBench v2 — крупнейший двухъязычный бенчмарк для визуального анализа текста, и именно NVIDIA Nano VL показывает лучший результат.

🟡Hf
🟡 Подробнее

@ai_machinelearning_big_data

#Nemotron #NVIDIA

✔️ Функционал облачной b2b-платформы MWS GPT серьезно расширен.

MWS GPT доступна в облаке с быстрым масштабированием и on-premise.

📄 Что дает платформа:
• Доступ к единой среде для сравнивания и тестирования моделей - в арсенале больше 40 LLM, включая Open Source
• Автоматизацию различных сценариев - за это отвечает поддержка мультиагентных архитектур в low-code-конструкторе
• ИИ-анализ объемных текстов и изображений благодаря RAG и Vision в ChatUI
• Создание голосовых ассистентов, а также обучение готовых языковых моделей под конкретные задачи благодаря FineTune

Последний инструмент пока доступен ограниченному числу пользователей, но скоро откроется для всех - следите за обновлениями.

@ai_machinelearning_big_data