Сбер внедрил модель GigaChat Audio в контакт-центр для обработки сложных запросов
Audio-native модель GigaChat Audio протестировали на рутинных задачах разработчиков вроде создания саммари встреч и анализа речи. После этого команда Сбера интегрировала аудиомодель в работу ИИ-оператора контакт-центра для помощи с нестандартными клиентскими обращениями.
Читать в первоисточнике — Хабр ↗
Ещё в ленте
Исследование квантования линейки RWKV-7: причины деградации и оптимизация
Автор исследования проанализировал посттренировочное квантование моделей линейки RWKV-7 и выявил причину аномальной деградации версии на 2.9B параметров, связанную с наличием концентрированных каналов в нулевом блоке. На основе этих данных был разработан метод автоподбора битности и адаптирован алгоритм GPTQ, что позволило минимизировать потери перплексии и превзойти форматы GGUF и MLX по точности при равном размере файлов.
Опыт Magnus Tech: интеграция Claude в Unity для ускорения прототипирования игр
Компания Magnus Tech отказалась от составления подробных ТЗ и внедрила модель Claude напрямую в движок Unity через MCP для быстрого создания черновых прототипов. Подход позволил сократить цикл от формулирования гипотезы до первого теста с нескольких недель до пары часов. При этом в компании отмечают, что использование автономных ИИ-агентов требует жесткого планирования и эффективно не для всех задач.
Открытый инструмент vps-forge защищает AI-агентов от потери доступа к VPS
При настройке серверов AI-агенты могут случайно заблокировать собственный IP-адрес, например, через утилиту fail2ban. Для решения этой проблемы разработан vps-forge — открытый набор инструкций и скриптов с функцией автоматического отката для Claude Code, Cursor и других систем.
Из чего складывается стоимость внедрения и поддержки решений с ИИ
Специалисты компании SL Soft разобрали структуру бюджетов на создание и эксплуатацию интеллектуальной автоматизации на примере четырех реальных задач. Итоговая стоимость зависит не только от разработки, но и от инфраструктуры, включая серверы с GPU, вычислительные ресурсы распознавания речи и языковые модели. Также необходимо учитывать регулярные расходы на доработку систем и исправление ошибок ИИ на новых данных после запуска.