Самая дорогая модель OpenAI и браузер от Perplexity — в нашем дайджесте 🤖

➡️ OpenAI выпустила ChatGPT o3-Pro — самую дорогую версию в линейке. Это продвинутая рассуждающая модель для решения задач в науке, образовании, программировании и бизнесе. Стоимость доступа к o3-pro через API — $20 за 1 млн входных токенов и $80 за 1 млн выходных. В тестах превзошла Gemini 2.5 Pro — самую топовую версию AI от Google.

➡️ Google добавила в Gemini поддержку запланированных задач. Теперь подписчики AI Pro и Ultra могут поручать ассистенту работу с расписанием, например, каждый вечер получать сводку из новостей. Или разово — попросить составить ревью прошедшего события, рабочий план на понедельник.

➡️ Mistral AI представила Magistral — модель, которая работает по принципу логического мышления. Нейросеть решает задачи по праву, финансам и медицине, показывая каждый свой шаг. Это помогает не только получить ответ, но и проследить за ходом рассуждений модели.

➡️ Perplexity запускает Comet — AI-браузер нового поколения. Он не просто ищет ссылки, а ведёт диалог: уточняет запросы, сам анализирует источники и выдаёт готовый ответ — всё в окне браузера, без сторонних сервисов.

👍 — жду AI-браузеры с умным поиском
💯 — старый добрый гуглинг всё ещё рулит

На Международной сессии AI Journey расскажут про последние тренды GenAI 🚀

16 июня в петербургском Технохабе Сбера обсудим главные тренды генеративного AI вместе с экспертами международной сессии AI Journey. В программе — доклады о развитии AI-агентов, технологических прорывах и применении нейросетей в бизнесе, медицине и госуправлении, а также на площадке Технохаба пройдет форсайт-сессия.

Программа докладов

🔘Перспективы архитектуры LLM следующего поколения — Хоу Хаовен, доцент Гуандунской лаборатории искусственного интеллекта и цифровой экономики, Шэньчжэнь

🔘GigaChat и будущее русскоязычного искусственного интеллекта — Эмиль Шакиров, руководитель Alignment в GigaChat, Сбер

🔘Тренды в рекомендательных системах: технологии, которые понимают людей — Иван Кузьмин, директор департамента данных и рекомендательных систем B2C, Сбер

🔘Новый тренд: ИИ агенты — активная медицина данных — Виктор Гомболевский, кандидат медицинских наук, ведущий научный сотрудник Института AIRI

🔘Усовершенствованные интерфейсы мозг-компьютер с GenAI для моделирования когнитивных состояний и коммуникации — Субрамани Нилакандан, профессор-исследователь лаборатории интеллектуальных нейрокогнитивных знаний и анализа данных SNKDIR, Инженерный колледж имени Р.М.К., Индия

➡️ Подключайтесь онлайн завтра в 10.00 по мск.

Мы ждём вас 💚

RPT: новый подход к обучению LLM 🤖

Microsoft совместно с Пекинским университетом представили Reinforcement Pre-Training (RPT) — альтернативу стандартному обучению больших языковых моделей.

Обычно LLM обучают в два этапа

1️⃣ Pre-training (предобучение) — модель учится предсказывать следующий токен в тексте на паттернах из больших датасетов
2️⃣ Fine-tuning (дообучение) — модель донастраивается обучением с подкреплением (обычно RLHF) и за счёт обратной связи от людей-экспертов

У этого подхода есть недостатки:
🔘 на первом этапе модель лишь запоминает паттерны поведения, а не осваивает логику рассуждения. По сути, она угадывает каждый следующий токен.
🔘 второй этап требует трудозатратной ручной разметки.

➡️ Во время RPT модель учится рассуждать и обосновывать свои ответы уже на этапе pre-training. При этом обучать модель можно на неразмеченных данных. За счёт этого формируется более точный базовый контекст для последующего дообучения с меньшими ресурсозатратами.

⚠️ Пока подход протестирован только на одной модели — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — и исключительно на математических задачах.

💡 Как думаете, сможет ли он показать такие же результаты в других предметных областях и на других типах данных?

💯 — за RPT будущее
👍 — классическое обучение

На ПМЭФ представили режим «Глубокое исследование» в GigaChat 👩‍🎓

Новая функция поможет с задачами, требующими основательного погружения. С помощью «Глубокого исследования» вы можете собирать информацию из надёжных источников, проводить аналитику по заданной теме и получать подробные отчёты.

Ранее для этого требовалось:

🔘 изучать десятки статей в интернете
🔘 отсеивать нерелевантные публикации
🔘 вручную структурировать материалы
⏱️ Итог: 2–3 часа при благоприятных условиях

Теперь процесс выглядит так:

🔘 открываете GigaChat
🔘 вводите запрос по интересующей теме
🔘 нажимаете на кнопку «Режим» → «Провести исследование» под полем ввода
🔘 выбираете тон: объективный, академический или другой
🔘 получаете подробный ответ с кратким содержанием статей и ссылками на первоисточники
⏱️ Итог: менее 5 минут на исследование

Пробуйте новый режим по ссылке, а тест смотрите в ролике ⬆️

💯 — поможет быстрее разобраться в сути

О важности и роли AI в современном мире 📆

21 июня на ПМЭФ пройдут доклады в рамках международной конференции AI Journey. Поговорим о том, как эффективно применять AI, о передовых разработках учёных и почему GenAI — главный тренд этого года.

Программа докладов

🔘12:00–12:15 | Новые тренды в мире AI — Андрей Кузнецов, к.т.н., директор лаборатории FusionBrain, AIRI

🔘12:15–12:30 | AI для решения математических задач — Александр Гасников, ректор Университета Иннополис, руководитель лаборатории математических основ оптимизации, МФТИ

🔘12:30–12:45 | Мультиагентные системы. Прошлое, настоящее, будущее — Иван Кузьмин, директор департамента данных и рекомендательных систем B2C, Сбер

🔘12:45–13:00 | AI в автономном транспорте — Павел Савинков, технический директор, Navio

🔘13:00–13:15 | Рассуждения и планирования для воплощённого AI — Александр Панов, д.ф.-м.н., директор лаборатории «Когнитивные системы ИИ» Института AIRI, директор Центра когнитивного моделирования МФТИ

➡️ Старт в 12:00 по мск — подключайтесь🖱

Будем вас ждать! 💻

1️⃣ Сбер анонсировал запуск международной платформы BRICS+ AI Success Hub. Это будет база кейсов по внедрению AI в различные отрасли экономики. Инициатива ускорит сотрудничество и обмен опытом между странами БРИКС. Партнёр — Глобальный альянс по AI при ЮНИДО.

2️⃣ «Школа 21» запустила лендинг-тренажёр для проверки навыков общения с нейросетями. Пользователи смогут потренироваться писать промпты для GigaChat, получат оценку качества запроса и советы по его улучшению. Протестировать можно по ссылке.

3️⃣ Сбер развернёт AI-платформу на базе Почты России. Компании протестируют сценарии применения GigaChat для улучшения обслуживания клиентов.

4️⃣ Администрация Санкт-Петербурга договорилась со Сбером о внедрении GigaChat в сервисы ЕИРЦ СПБ — платёжного агента по расчётам ЖКУ. Нейросеть будет помогать сотрудникам обрабатывать обращения граждан, а также готовить отчётность.

5️⃣ Lada Azimut станет первой моделью со встроенным голосовым ассистентом GigaChat. С его помощью можно будет совершать звонки, управлять музыкой, навигацией и парковочной системой без касаний экрана. Запуск серийного производства запланирован на 2026 год.

6️⃣ В GigaChat добавили режим «Глубокое исследование». Нейросеть научилась анализировать информацию из интернета и составлять подробные отчёты на любые темы. Теперь сбор данных из проверенных источников займёт всего пару минут.

В навигации по ПМЭФ вам поможет наш AI-помощник 🤖

Настоящее и будущее мультиагентных систем 🤖

На ПМЭФ прошла сессия AI Journey, где Иван Кузьмин рассказал, как мультиагентные системы (MAS) применяются в логистике, финансах и бизнесе для автоматизации сложных задач и снижения издержек. В будущем, отметил он, такие системы смогут гибко адаптироваться под конкретного пользователя или бизнес.

Смотрите запись доклада здесь ➡️

💯 — MAS — это следующая ступенька эволюции AI

21 июня на ПМЭФ прошла сессия AI Journey, на которой эксперты поделились взглядами на развитие искусственного интеллекта:

🔘 Александр Панов (AIRI, МФТИ) разобрал, как рассуждение и планирование взаимодействуют в системах воплощённого AI. Также он показал, как мультимодальные модели обучают роботов и мультиагентные системы.

🔘 Андрей Кузнецов (AIRI) рассказал про будущее мультимодальных моделей и возможности, которые открываются с развитием ризонинга. Сегодня такие модели уже умеют не только генерировать контент, но и учатся понимать физику реального мира.

🔘 Александр Гасников (МФТИ, Иннополис) рассказал, как рассуждающие модели применяются в образовании и учатся решать математические задачи. Он также отметил потенциал AI для развития образовательных AI-практик в будущем.

🔘 Иван Кузьмин (Сбер) объяснил эволюцию мультиагентных систем (MAS). Сегодня MAS активно используются в логистике, финансах и автоматизации. В будущем, с интеграцией ML, они смогут адаптироваться под каждого пользователя и решать более сложные задачи.

🔘 Павел Савинков (Navio) рассказал, как устроен автономный транспорт и почему команда Navio отказалась от жёстких алгоритмов в пользу обучаемых моделей, выбрала End-To-End подход и сделала VLA-модели с симулятором основой системы управления.

1️⃣ Ростелеком, Сбер и АвтоВАЗ договорились вместе разрабатывать ПО на основе AI для автомобилей, включая систему управления городским транспортом. В будущем ее планируют интегрировать с инфраструктурой умного города.

2️⃣ Сбер разрабатывает «Туристическую карту Санкт-Петербурга» на базе GigaChat. Она будет доступна всем гостям города. Приложение подскажет пользователям интересные места для посещения и поможет составить персональный маршрут. Пользователи также смогут найти в нём актуальную информацию об экскурсиях, транспорте, скидках на рестораны и отели.

3️⃣ Сбер внедрит AI в системы алмазодобывающей компании АЛРОСА. Технологии компьютерного зрения помогут автоматизировать добычу ископаемых, а LLM — оптимизировать документооборот. Также компании планируют обмен ML-технологиями и создание общих датасетов.

4️⃣ Сбер и Правительство Московской области собираются внедрить в Подмосковье цифровые медицинские сервисы на базе AI. В планах — создание технологии дистанционного мониторинга и интеграция AI-помощника в специальное приложение. Он будет расшифровывать анализы и объяснять пользователям результаты простым языком.

5️⃣ Прошла сессия AI Journey, где эксперты из Сбера, AIRI, МФТИ, Университета Иннополис и Navio обсудили будущее искусственного интеллекта. В центре внимания оказались генеративные модели, робототехника, автономный транспорт и развитие мультиагентных систем.

6️⃣ Сбер поддержит развитие космической отрасли. Среди AI-проектов — технология Multi-Image Super-Resolution для улучшения качества спутниковых снимков и ассистент на базе GigaChat, который будет помогать космонавтам на борту орбитальной станции.

7️⃣ В этом году пройдёт третья по счёту премия «Лидеры ИИ». Теперь участвовать можно с проектами на стадии MVP. Заявки принимаются в трёх категориях: «Компании», «Регионы» и «Учёные». Победителей объявят в ноябре на AI Journey 2025.

Станьте голосом big tech night 📆

12 сентября в Москве пройдёт ночь больших технологий — событие, организованное Сбером, Яндексом, X5, Т-Банком и Lamoda. IT-специалисты смогут посетить офисы компаний и узнать, как они создают свои продукты.

Мы набираем экспертов, готовых поделиться опытом и прочитать доклады 🏆

Одна площадка — один трек:

➡️ Сбер — Мультиагентные системы в продукте и бизнес-процессах
➡️ Яндекс — Next-Gen Development
➡️ X5 — Архитектура и управление сложными системами
➡️ Т-Банк — AI для SDLC: от кода до прода
➡️ Lamoda — Создание инфраструктуры для разработки и управление ей

🔥 Успейте подать заявку до 30 июня

Обучение китайской нейросети обошлось в 200 раз дешевле, чем GPT-4o ⚠️

На днях китайский стартап MiniMax выпустил нейросеть MiniMax-M1 с открытым исходным кодом. Стоимость обучения новой модели оказалась значительно ниже популярных в мире чат-ботов. По словам разработчиков, алгоритм, лежащий в основе M1, не уступает продуктам OpenAI, Anthropic и DeepSeek по производительности и качеству.

Характеристики

🔘 Обучение обошлось всего в $534 700. Это в 200 раз дешевле, чем у GPT-4o
🔘 Поддержка 1 млн токенов контекста, как у Google Gemini 2.5 Pro
🔘 Для вывода 80 тысяч токенов требуется лишь 30% от мощности, которую на это затрачивает DeepSeek R1
🔘 Новый алгоритм обучения CISPO работает в 2 раза быстрее аналогов (DAPO от ByteDance и GRPO от DeepSeek)
🔘 API — $1,3 за ввод до 1 млн токенов (такого тарифа нет ни у одного из конкурентов)

💡 Возможно, запуск M1 подтолкнёт пользователей к переходу на более доступные модели. Как считаете, китайские стартапы вытеснят мировых лидеров?

💯 — Да
🤔 — Нет

Завтра стартует GigaConf 2025 ⭐

25 июня в Москве на Хлебозаводе №9 пройдёт одна из главных AI-конференций этого лета. Более 2 000 участников — разработчиков, ML-инженеров, DevOps-специалистов и продуктологов — соберутся в Москве, чтобы обсудить возможности генеративного AI.

В программе четыре параллельных трека:

🔘 GenAI для бизнеса
🔘 AI-Enhanced DevTools & DevOps
🔘 Разработка моделей GenAI
🔘 Cloud AI Architecture

📆 Среди приглашённых гостей — эксперты из Сбера, Cloud.ru, X5, WB, Авито и Альфа-Банка.

🎉 Помимо деловой части, участников ждут интерактивные и чилл-зоны, AI-фотобудка, DJ-сеты на крыше, розыгрыши призов.

Регистрируйтесь и присоединяйтесь к нам онлайн или офлайн 💻

GigaAM: внутри GigaChat ⚙️

В прошлом посте мы рассказали, как обучали линейку открытых аудиомоделей GigaAM. Теперь поговорим о том, как эта модель интегрирована в GigaChat.

Звук поступает в энкодер GigaAM Max. В его основе — модель GigaAM-v2 на архитектуре Conformer. Она считывает и звуковые паттерны, и контекст речи. Чтобы аудиомодель могла «общаться» с языковой моделью GigaChat, между ними используется специальный адаптер. Он состоит из двух частей:

🔘 subsampler — модуль без параметров, который сжимает длину аудио в 4 раза, объединяя соседние фрагменты. Это помогает экономить память и облегчает работу с длинными записями
🔘 projector — модуль, который преобразует аудиопризнаки в представление, понятное языковой модели. Для этого используется простая линейная проекция. Она оказалась эффективнее сложных архитектур. При этом основную работу по извлечению признаков выполняет энкодер

💡 Понимание аудиозапросов и генерация ответов реализуются через метод LoRA (Low-Rank Adaptation). Его компоненты встраиваются в ключевые части модели — в слои внимания и блоки обработки текста (FFN) — и позволяют быстро адаптировать поведение модели к новым задачам, не затрагивая всю систему целиком.

🔄 Чтобы эффективнее работать с длинными аудиозаписями, двумерные свёрточные слои заменили на более лёгкие — одномерные. Нагрузка на память снизилась в 10 раз. Благодаря этому модель теперь обрабатывает многочасовые записи быстро и без потери качества.

➡️ Читайте технические подробности в посте канала разработчиков или на Хабре. А задать свой вопрос голосом можно в боте ✉️

GigaStudio сделает приложение за вас 🤖

На GigaConf 2025 представили GigaStudio — инструмент для создания веб-приложений по текстовым запросам:

1️⃣ вы описываете задачу в чате с AI
2️⃣ нейросеть создаёт решение за пару минут

Благодаря интеграции с GitVerse пользователям доступна работа с репозиториями и профессиональными инструментами. Специалисты без опыта в программировании смогут запускать приложения самостоятельно, а разработчики — экономить часы на создании MVP.

Параллельно GitVerse получила крупное обновление:

🔘 доступна сборка проектов в облаке для всех репозиториев, включая приватные
🔘 увеличено время на сборку приложений в CI/CD
🔘 улучшена поддержка Data Science: можно просматривать Jupyter Notebooks, больше места для хранения датасетов
🔘 запущен обновлённый публичный API GitVerse
🔘 добавлена приоритизация задач и улучшено управление проектами в таск-трекере

🖱 Запишитесь, чтобы получить ранний доступ, и попробуйте одними из первых.