Forwarded from PromCore Rus
🤔 Кто на самом деле лидирует в проектировании жилых зданий?
Мы собрали и проанализировали данные по крупнейшим проектным компаниям в России — и цифры нас удивили.
🔍 Более 30 часов анализа открытых источников
📊 Сравнили не только объёмы м², но и реальную эффективность компаний
⚡️ Нашли неожиданные несоответствия между заявленными масштабами и фактическими возможностями
💡 В рейтинге вы узнаете:
- Кто проектирует быстрее всех
- Кто платит больше всех
- Кто зарабатывает больше всех
- Кто стабильнее, проектировщик при застройщике или нет !?
📈 Этот рейтинг — не просто список лидеров, а первая попытка показать реальную картину рынка.
🎓В проекте PromCore данный рейтинг ведется многие годы, сегодня мы его публикуем, а в статье объясняем почему. Ранее он велся , но немного другой. С появлением языковых нейросетей поиск информации стал проще и мы начали анализировать больше данных. Сейчас по оценке Chat GPT:
- Ясность структуры : 8 /10
- Методология и аргументированность : 9/10
- Полезность и инсайт : 9/10
- Объективность и прозрачность : 8/10
- Практические выводы : 8/10
- Доступность для широкой аудитории : 7/10
Мы собрали и проанализировали данные по крупнейшим проектным компаниям в России — и цифры нас удивили.
🔍 Более 30 часов анализа открытых источников
📊 Сравнили не только объёмы м², но и реальную эффективность компаний
⚡️ Нашли неожиданные несоответствия между заявленными масштабами и фактическими возможностями
💡 В рейтинге вы узнаете:
- Кто проектирует быстрее всех
- Кто платит больше всех
- Кто зарабатывает больше всех
- Кто стабильнее, проектировщик при застройщике или нет !?
📈 Этот рейтинг — не просто список лидеров, а первая попытка показать реальную картину рынка.
🎓В проекте PromCore данный рейтинг ведется многие годы, сегодня мы его публикуем, а в статье объясняем почему. Ранее он велся , но немного другой. С появлением языковых нейросетей поиск информации стал проще и мы начали анализировать больше данных. Сейчас по оценке Chat GPT:
- Ясность структуры : 8 /10
- Методология и аргументированность : 9/10
- Полезность и инсайт : 9/10
- Объективность и прозрачность : 8/10
- Практические выводы : 8/10
- Доступность для широкой аудитории : 7/10
Forwarded from Revit и BIM технологии | BIM2B
#BIMdigest 151 — Лидеры и догоняющие
— лидеры цифровизации: отчёт Autodesk по строительной отрасли 27 стран;
— плагин от BIM PURE;
— Enscape подключают к Cosmos;
— Python в Dynamo: определение толщины стенки воздуховода;
— новое видео от Гэвина Крампа;
— обновление Civil 3D 2026.1: проектирование и анализ дренажных систем.
— лидеры цифровизации: отчёт Autodesk по строительной отрасли 27 стран;
— плагин от BIM PURE;
— Enscape подключают к Cosmos;
— Python в Dynamo: определение толщины стенки воздуховода;
— новое видео от Гэвина Крампа;
— обновление Civil 3D 2026.1: проектирование и анализ дренажных систем.
Forwarded from TIMNEWSRU (Новости по ТИМ/BIM)
Территория будущего. Москва 2030
Международный форум РЕБУС 2025
ТИМ КРЕДО ГЕОЛОГИЯ vs Сivil 3D – показываем как сэкономить время на доработку графики
Финалисты всероссийского конкурса ТИМ-ЛИДЕРЫ 2024/25
Разработка и сборка CAD-модели на примере винтового пресса в nanoCAD Механика PRO
SCAD, ЛИРА, STARK ES: обмен расчётными моделями
Инструменты nanoCAD Облака точек для обработки данных лазерного сканирования
Без воды: только практика работы с Model Studio CS Трубопроводы
Города будущего
Естественный интеллект vs искусственный интеллект
TIMnewsRu
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✅ Рубрика: применение ИИ в повседневности.
Пост № 2 (предыдущий пост)
✅ DeepSeek - персональный фитнес тренер, которого можно засыпать любыми вопросами. Эксперимент и реальный результат.
🖥 Я провел эксперимент, решил использовать ИИ в качестве персонального фитнес тренера, непросто «подскажи упражнение», а анализ своего ритма жизни, активности, опыта в спорте, наличие или отсутствие зала и многое другое. Предоставлял ему данные анализа тела InBody из спортзала, обновлял переодически, подсчитывал все съеденное КБЖУ и отправлял ИИ. Цель была подсушиться, убрать лишний вес.
-📝 Для начала я ввел ему промт «Ты можешь выступить в роли профессионального
персонального тренера по фитнесу? Стань профессиональным тренером по фитнесу, я вышлю тебе данные для анализа».
Дальше он задал мне кучу уточняющих вопросов. Я ему это все так же расписал.
-🖌 Так же отправил ему анализ тела в виде фотографии (который я делаю в DDxFitness, называется inbody, бесплатно если у тебя есть абонемент). Он все это проанализировал и дальше уже начал строить программу.
-❓ По ходу построения программы были куча уточняющих вопросов и просьб от меня. По типу «резинок у меня нету, убери с ним упражнение», «это упражнение мне не нравится», «какая тут техника в этом упражнении?» или «я хочу заниматься на уличной спорт площадке, там нету таких тренажоров».
- 📔В итоге я составил из его ответов дневник тренировок, где были таблицы с упражнениями, причем он помог мне составить их как для Зала, так и для улицы или занятия дома, т.к. я не всегда ходил в зал или мог быть далеко от него. В таблицу входят: .... Не все упражнения были понятны, где-то чувствовалось что-то не то, тогда я гуглил видео или gif картинки с анимацией, закидывал их в таблицу или ссылки делал, и пытался делать правильно, так же иногда докапывался до дежурного тренера в cпортзале.
-🍔 Помимо этого я начал контролировать свои КБЖУ, то есть считать и записывать в специальном приложении всю свою еду. Это кстати оказалось не так сложно, просто сканируешь код продукта и чаще всего он уже есть в приложении, дальше ток выбрать скок грамм. Но дома конечно пришлось купить кухонные весы, в кафе и рестиках и так все взвешенно, только не всегда есть карта КБЖУ (надо спрашивать), либо выбираешь похожее из приложения блюдо.
-🍔 Все подсчеты своего рациона КБЖУ, так же сначала скидывал DeepSeek, спрашивал у него, уточнял, например "я съел слишком жирную пищу, что мне делать?" или "что из ингредиентов "биг чикен хит" во вкусно и точка можно убрать чтобы стало меньше содержания жира" и кидал ему скрины.
-⬆️ Все эти вопросы, ведение напрямую, шло плотно пару месяцев, сейчас программа уже устаканена и я просто по ней занимаюсь, хотел еще подправить в более удобный вид, но руки не доходят. Кстати кто знает отличное приложение - конфигуратор тренировок и упражнений напишите названия пожалуйста.
-🏁 Итог: все это могло бы быть красивым красноречием и очередным "ИИ все умеет" без подтверждения в практике. Но я все это реально делал, дисциплинировал себя, дотошно следовал, и есть итог подтвержденный в виде графика взвешивания и анализа тела "InBody". При этом я частенько пропускал тренировки, кушал сладкое и в макдональдсе - оставаясь в норме КБЖУ, поддерживая активность в виде 6-10к шагов все равно.
-💸 🏅 Да простят меня все фитнес тренеры у которых я отберу хлеб, и захейтят всю мою программу. Конечно я занимаюсь различными видами спорта лет 15, мне это все проще далось, есть знания какие-то, в общаге мы были помешаны на тренажорке и ЗОЖе, смотрели все видосы всяких Семенихиных, Бадюков и прочее. Для человека который ни когда не был со спортом на "ты", думаю нужен тренер в начале как минимум, чтобы поставить технику, корректировал в процессе упражнений и пр. Мне просто лень было реально искать хорошего тренера, еще и с учетом графика моих тренировок, что я могу неделю не заниматься, могу рано утром, или днем в рабочее время или вообще на даче, это был не мой вариант, еще и деньги ему платить. Все это проделать с нейросетью тоже надо уметь, нужна дисциплина и пр.
-❓ ❗️ Есть вопросы, пишите, обсудим, всем отвечу
Пост № 2 (предыдущий пост)
✅ DeepSeek - персональный фитнес тренер, которого можно засыпать любыми вопросами. Эксперимент и реальный результат.
-
персонального тренера по фитнесу? Стань профессиональным тренером по фитнесу, я вышлю тебе данные для анализа».
Дальше он задал мне кучу уточняющих вопросов. Я ему это все так же расписал.
-
-
- 📔В итоге я составил из его ответов дневник тренировок, где были таблицы с упражнениями, причем он помог мне составить их как для Зала, так и для улицы или занятия дома, т.к. я не всегда ходил в зал или мог быть далеко от него. В таблицу входят: .... Не все упражнения были понятны, где-то чувствовалось что-то не то, тогда я гуглил видео или gif картинки с анимацией, закидывал их в таблицу или ссылки делал, и пытался делать правильно, так же иногда докапывался до дежурного тренера в cпортзале.
-
-
-
-
-
-
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Secrets
Сейчас будет интересная история про ИИ и физику
В Caltech есть специальная команда физиков, которая занимается поиском самых точных способов измерить гравитационные волны – крошечные колебания пространства-времени, возникающие при столкновениях черных дыр и других космических катастрофах.
Для этих целей был даже построен гигантский детектор LIGO, способный замечать изменения длины тоннелей в миллиард раз меньше атома. Тем не менее, даже точность LIGO ограничена, и его чувствительность ученые пытались повысить кучу лет подряд.
Так вот в апреле этого года они решили попробовать новый метод и применить ИИ для поиска новых конфигураций прибора. Использовались, если что, специализированные системы, специально заточенные под многомерную оптимизацию и перебор вариантов.
И тут начались странности. Алгоритмы начали буквально фантазировать и вместо знакомых ученым симметричных схем выдавать что-то с первого взгляда совершенно хаотичное. В общем, в глазах исследователей это выглядело как галлюцинации.
Но проходит несколько месяцев тестов, и тут одна из таких инопланетных схем, выдуманная ИИ, вдруг повышает чувствительность детектора на 10–15%. Для фундаментальной науки это скачок на годы вперёд.
Это не все. Наблюдая за положительным опытом коллег, другая команда из института Макса Планка запустила аналогичный ИИ под названием Urania, цель которого состоит уже в придумывании новых оптических конструкций.
И он не просто нашел лучшие решения, а внезапно переоткрыл старый советский закон, о котором научное сообщество почти забыло. Дело в том, что он был открыт еще в 70-х, но но в те годы технология не позволяла реализовать эту идею на практике. И тут почти такой же дизайн в 2025 году воссоздала уже ИИ-система🚨
Ну разве не в удивительное время живем?
www.wired.com/story/ai-comes-up-with-bizarre-physics-experiments-but-they-work/
В Caltech есть специальная команда физиков, которая занимается поиском самых точных способов измерить гравитационные волны – крошечные колебания пространства-времени, возникающие при столкновениях черных дыр и других космических катастрофах.
Для этих целей был даже построен гигантский детектор LIGO, способный замечать изменения длины тоннелей в миллиард раз меньше атома. Тем не менее, даже точность LIGO ограничена, и его чувствительность ученые пытались повысить кучу лет подряд.
Так вот в апреле этого года они решили попробовать новый метод и применить ИИ для поиска новых конфигураций прибора. Использовались, если что, специализированные системы, специально заточенные под многомерную оптимизацию и перебор вариантов.
И тут начались странности. Алгоритмы начали буквально фантазировать и вместо знакомых ученым симметричных схем выдавать что-то с первого взгляда совершенно хаотичное. В общем, в глазах исследователей это выглядело как галлюцинации.
Но проходит несколько месяцев тестов, и тут одна из таких инопланетных схем, выдуманная ИИ, вдруг повышает чувствительность детектора на 10–15%. Для фундаментальной науки это скачок на годы вперёд.
Это не все. Наблюдая за положительным опытом коллег, другая команда из института Макса Планка запустила аналогичный ИИ под названием Urania, цель которого состоит уже в придумывании новых оптических конструкций.
И он не просто нашел лучшие решения, а внезапно переоткрыл старый советский закон, о котором научное сообщество почти забыло. Дело в том, что он был открыт еще в 70-х, но но в те годы технология не позволяла реализовать эту идею на практике. И тут почти такой же дизайн в 2025 году воссоздала уже ИИ-система
Ну разве не в удивительное время живем?
www.wired.com/story/ai-comes-up-with-bizarre-physics-experiments-but-they-work/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Провод
Очеловечиваем GPT-5 — нейронка с ОДНИМ ПРОМПТОМ начинает писать живо и без ИИ-бреда.
Детекторы не найдут Н-И-Ч-Е-Г-О, на таблицах слева результаты с промптом, справа — без него.
Забирайте и пользуйтесь:
⚡️ Провод
Детекторы не найдут Н-И-Ч-Е-Г-О, на таблицах слева результаты с промптом, справа — без него.
Забирайте и пользуйтесь:
{
"context": "Write in a natural, human way. Keep it simple, clear, and direct. No AI clichés or forced tone.",
"rules": [
"Use short, plain sentences.",
"Cut filler and extra words.",
"No hype or marketing language.",
"Avoid clichés like 'dive into' or 'unlock potential.'",
"Sound conversational. It's okay to start with 'and' or 'but.'",
"Be real. Honest > fake friendly.",
"Casual grammar is fine (e.g., 'i think' instead of 'I think').",
"Skip unnecessary adjectives/adverbs.",
"Prioritize clarity over perfection."
],
"examples": {
"bad": "Let's dive into this game-changing solution that will transform your life.",
"good": "Here's how it works.",
"bad": "This revolutionary product will unleash your potential.",
"good": "This product can help you."
},
"goal": "Make every response read like a normal person wrote it."
}
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from ЦИПР
К 2030 году более половины российского бизнеса планирует стать независимым от зарубежного ПО
По данным исследования ИТ-холдинга «Т1» и ассоциации «Руссофт»:
🔹 10,3% российских компаний уже полностью независимы от иностранных ИТ-решений или достигнут этого к концу 2025 года.
🔹 56,7% организаций рассчитывают завершить переход на отечественное ПО в период 2026–2030 гг.
Ключевые выводы исследования
Основные барьеры:
🔹 ограниченные финансовые ресурсы;
🔹 недостаточная функциональность некоторых решений при высокой стоимости;
🔹 проблемы инфраструктурной совместимости и интеграции с контрагентами, работающими на глобальных платформах.
Лидеры по готовности:
🔹 банковский сектор — 23,1% независимы или завершат переход до 2026 года;
🔹 ритейл — треть компаний уже импортонезависимы или станут такими до конца 2025 года.
Другие отрасли:
🔹 нефтегаз — коллективная установка на достижение независимости к 2030 г.;
🔹 промышленность — 25% завершат миграцию до 2026 г., 45% — к 2030 г., но 66,7% сталкиваются со сложностями при внедрении отраслевого ПО.
Наиболее зависимые от импорта классы ПО
🔹 базовое системное — 50% компаний;
🔹 офисное — 35,9%;
🔹 промышленное и встроенное ПО — по 34,6%;
🔹 прикладные отраслевые решения и средства разработки — 33,3–34,6%.
Эксперты подчеркивают: успешный опыт импортозамещения в финтехе доказывает, что российские вендоры способны создать инфраструктуру высокого качества и для других отраслей.
По данным исследования ИТ-холдинга «Т1» и ассоциации «Руссофт»:
🔹 10,3% российских компаний уже полностью независимы от иностранных ИТ-решений или достигнут этого к концу 2025 года.
🔹 56,7% организаций рассчитывают завершить переход на отечественное ПО в период 2026–2030 гг.
Ключевые выводы исследования
Основные барьеры:
🔹 ограниченные финансовые ресурсы;
🔹 недостаточная функциональность некоторых решений при высокой стоимости;
🔹 проблемы инфраструктурной совместимости и интеграции с контрагентами, работающими на глобальных платформах.
Лидеры по готовности:
🔹 банковский сектор — 23,1% независимы или завершат переход до 2026 года;
🔹 ритейл — треть компаний уже импортонезависимы или станут такими до конца 2025 года.
Другие отрасли:
🔹 нефтегаз — коллективная установка на достижение независимости к 2030 г.;
🔹 промышленность — 25% завершат миграцию до 2026 г., 45% — к 2030 г., но 66,7% сталкиваются со сложностями при внедрении отраслевого ПО.
Наиболее зависимые от импорта классы ПО
🔹 базовое системное — 50% компаний;
🔹 офисное — 35,9%;
🔹 промышленное и встроенное ПО — по 34,6%;
🔹 прикладные отраслевые решения и средства разработки — 33,3–34,6%.
Эксперты подчеркивают: успешный опыт импортозамещения в финтехе доказывает, что российские вендоры способны создать инфраструктуру высокого качества и для других отраслей.
Forwarded from BIM ENVELOP
Организационные новшества:
Технические новшества:
С января 2026 года вступают в силу новые требования к 3D-моделям АГР:
#АГР #НПМ #ВПМ #3D_модели #МКА #МСИ #МГГТ #ДИТ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Альянс Цифровых Лидеров в стройке
ФСК-Ребус-август-2025-vP.pdf
2 MB
5 уровней цифровой зрелости застройщика — презентация ГК ФСК
Представлена матрица зрелости с 5 уровнями развития по 10 ключевым процессам:
1. Данные — единый источник правды: от разрозненных данных в Excel и почте (на уровне 1) до Live CDE с автоматической интеграцией всех систем (на уровне 5).
2. Цифровой РРМ (Project Portfolio Management) — от Excel и ручных отчётов до ИИ-помощника со сценарным моделированием в реальном времени.
3. Сквозная себестоимость — от смет и бюджетов в разных системах до предиктивной себестоимости на базе машинного обучения.
4. Стандартизация и унификация продукта — от уникальных решений под каждый проект до платформенного продукта с 70% повторяемостью решений.
5. BIM Level 3 — от отдельных 2D/частичных 3D-моделей до цифрового двойника с эксплуатационными данными.
6. Цифровая закупка и управление цепочками поставок — от заказов через почту и Excel до полностью автоматизированной цепочки с предиктивной логистикой.
7. Аналитика и продуктовые дашборды — от ручных отчётов до ИИ-аналитики и автодействий по данным.
8. Цифровая культура — от точечного использования цифровых инструментов до цифровой трансформации в ДНК компании.
9. Платформенность B2B/B2C/B2E — от разрозненных каналов до единой экосистемы для клиентов, партнёров и сотрудников.
10. Единая модель данных — от локальных справочников до автоподдержки качества данных и терминологии.
Проверьте — на каком уровне вы — по таблице в прикрепленной презентации. Там же — цифровой инструментарий ГК ФСК.
Представлена матрица зрелости с 5 уровнями развития по 10 ключевым процессам:
1. Данные — единый источник правды: от разрозненных данных в Excel и почте (на уровне 1) до Live CDE с автоматической интеграцией всех систем (на уровне 5).
2. Цифровой РРМ (Project Portfolio Management) — от Excel и ручных отчётов до ИИ-помощника со сценарным моделированием в реальном времени.
3. Сквозная себестоимость — от смет и бюджетов в разных системах до предиктивной себестоимости на базе машинного обучения.
4. Стандартизация и унификация продукта — от уникальных решений под каждый проект до платформенного продукта с 70% повторяемостью решений.
5. BIM Level 3 — от отдельных 2D/частичных 3D-моделей до цифрового двойника с эксплуатационными данными.
6. Цифровая закупка и управление цепочками поставок — от заказов через почту и Excel до полностью автоматизированной цепочки с предиктивной логистикой.
7. Аналитика и продуктовые дашборды — от ручных отчётов до ИИ-аналитики и автодействий по данным.
8. Цифровая культура — от точечного использования цифровых инструментов до цифровой трансформации в ДНК компании.
9. Платформенность B2B/B2C/B2E — от разрозненных каналов до единой экосистемы для клиентов, партнёров и сотрудников.
10. Единая модель данных — от локальных справочников до автоподдержки качества данных и терминологии.
Проверьте — на каком уровне вы — по таблице в прикрепленной презентации. Там же — цифровой инструментарий ГК ФСК.
Forwarded from Digital Business&Government Transformation Russia 🇷🇺 (Цифровая трансформация бизнеса и государственного управления Россия)
Gen_AI_07_2025_2.pdf
18.2 MB
Потенциал применения генеративного ИИ для решения инженерных задач
Аналитический обзор
АНО Цифровая экономика, Сколково
2025
Аналитический обзор
АНО Цифровая экономика, Сколково
2025