ГигаЧат представил обновлённое семейство GigaAM-v3

Giga Acoustic Model — это класс open-source моделей для обработки речи и эмоций. В третьей версии опубликовали базовый аудиоэнкодер GigaAM-v3, улучшенные CTC и RNNT-модели, а также E2E-распознавание с поддержкой пунктуации и нормализации.

Масштаб предобучения значительно вырос: с 50 до 700 тысяч часов аудио на русском языке. Появились новые домены в обучении ASR — от колл-центров до разговорной речи.

Для всего корпуса обучающих данных восстановили пунктуацию и нормализацию через GigaChat Max Audio. Линейка CTC/RNNT и E2E позволяет выбирать между скоростью или максимальным качеством под любые сценарии.

Что по метрикам:

— Открытые датасеты (Golos, OpenSTT, Common Voice, LibriSpeech): паритет с GigaAM-v2.
— Новые домены (WER, v2-RNNT → v3-RNNT):
• речь с особенностями 27% → 19%
• колл-центр 13% → 10%
• спонтанная речь 10.3% → 7%
— Пунктуация: v3-e2e-RNNT vs reference + Whisper Forced Decoding — F1-score по запятой 84% vs 62%, остальные знаки ~паритет
— Side-by-Side (Gemini 2.5 Pro as a judge): v3-e2e-RNNT vs Whisper-large-v3 — 70:30 (колл-центр), 64:36 (Common Voice)

Больше про язык, речь и искусственный интеллект в @gigadev_channel. Подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить всё самое интересное!

Помните, как это было? Кофе, зачетка и возможность просто учиться без спринтов и задач

29 ноября в 16:00 будет Back to Uni — встреча-ностальгия в кампусе Центрального университета для ИТ-сообщества.
Что вас ждет:
— Пары от преподавателей ЦУ — применять знания не обязательно, будет просто интересно.
— Возможность узнать, как и зачем ИТ-специалисту преподавать в вузе, даже если нет опыта или страшно начать.
— Студенческие клубы, разговоры по душам в коридорах и та самая атмосфера, где можно просто вдохновляться.

Пары будут вести руководитель отдела прикладного ML в AI-центре Т-Банка Андрей Мельников, руководитель аналитики международного Яндекс Поиска Роман Васильев, к.м.н., руководитель направления исследований «Мышление и AI» в лаборатории нейронаук и поведения человека Сбера Яна Венерина и другие эксперты.

Это бесплатно. Приходите с однокурсниками — ностальгировать вместе.

Регистрируйтесь по ссылке тут!

📊 А правда, что математика в Data Science не нужна?

Нет. Без неё вы не пройдёте собес и не поймёте, почему модель ведёт себя странно. Линал, матан и вероятности — это база, без которой работа в ML превращается в угадайку.

🔥 Эту базу можно собрать за 2 месяца на экспресс-курсе «Математика для Data Science».

👩‍🏫 Кто ведёт курс:

→ Мария Тихонова
PhD, руководитель исследовательского направления в SberAI, доцент ВШЭ.

→ Диана Миронидис
Преподаватель ВШЭ, автор научпоп-материалов по математике для блога МТС.

→ Ксения Кондаурова
Преподаватель преподаватель T-Банка, автор курсов ЦУ и Edutoria.

→ Маргарита Бурова
Академический руководитель программ по аналитике и ML, Wildberries & Russ.

🎁 Что сейчас доступно:

→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики;
→ скидка 40% до 30 ноября;
→ если оплатить до конца ноября, курс «Базовая математика» в подарок.

👉 Пишите менеджеру, если хотите попасть в поток

Как играм зарабатывать в текущих условиях?

Достичь точки прибыльности становится всё сложнее: трафик дорожает, а комиссии сторов съедают треть выручки. Чтобы не терять деньги, разработчики ищут способы взаимодействовать с игроками напрямую.

Проверенные решения и стратегии для D2C-модели публикуются в канале D2C Game Changers. Это база знаний для тех, кто хочет снизить расходы и повысить эффективность монетизации.