«Сбербанк» автоматизирует процедуры банкротства с помощью AI-агентов
«Сбербанк» внедрит AI‑агентов в процессы банкротства граждан. Об этом сообщил вице‑президент и директор Департамента по работе с проблемными активами «Сбербанка» Кирилл Дёмин на восьмом Петербургском международном юридическом форуме.Компания считает, что AI‑агенты помогут сократить трудозатраты на 20%. Также агенты повысят скорость и точность принятия решений. В ближайшие годы большинство рутинных задач в банкротстве будут переданы таким системам, отметили в «Сбербанке».
62% IT-специалистов доверяют AI-cервисам — новое исследование Cloud.ru
Привет! На связи Екатерина Косова, бизнес-аналитик из Cloud.ru и когнитивный психолог по совместительству — исследую доверие с научной точки зрения. Мы с командой конкурентного анализа изучаем облачный и IT-рынки в России и мире, отслеживаем ключевые тренды и ищем инсайты из мира технологий, которые до нас никто не находил.
Автономное мышление в эпоху ИИ. Выключаем автопилот
На сигаретах пишут: «Курение убивает». На микроволновках — «Не сушите домашних животных». В автомобилях с автопилотом — предусмотрена кнопка для возврата ручного управления.А что у ИИ?ChatGPT, Grok, DeepSeek предлагают функцию «думать» глубже. И никто из них не говорит:«Вы долго используете меня как замену собственного мышления.» «Вы не получаете от меня уточняющих вопросов — значит, путь сокращён.» «Этот ответ может повлиять на ваше мнение. Подумайте сами.»Нет когнитивного сопровождения. Нет обратной связи о форме взаимодействия.
Комбинация нового и старого препарата снизила уровень холестерина на 49% у людей
Новости науки и медицины преимущественно воспринимаются через «открыли новый препарат, который…». Однако, с ростом научных баз, данных, способов анализа информации и лабораторных возможностей, уже известные препараты могут оказывать внезапно полезный эффект, да еще и в совершенно другой сфере. Наглядный пример: средство для лечения эректильной дисфункции, может назначаться врачом как инструмент профилактики сердечно-сосудистых заболеваний . А что предлагает повысить эффективность борьбы с холестерином?
Периодическая система машинного обучения
В MIT создали первую “периодическую таблицу” методов машинного обучения, при которых в исходных данных не задаются конкретные признаки (representation learning). Оказывается, многие (а может оказаться, что и все) методы, даже совсем друг на друга не похожие, сводятся по существу к одной и той же формуле. Причем не слишком сложной по своей форме. Работу представили в конце апреля на конференции ICLR 2025.
Периодическая система машинного обучения
В MIT создали первую “периодическую таблицу” методов машинного обучения, при которых в исходных данных не задаются конкретные признаки (representation learning). Оказывается, многие (а может оказаться, что и все) методы, даже совсем друг на друга не похожие, сводятся по существу к одной и той же формуле. Причем не слишком сложной по своей форме. Работу представили в конце апреля на конференции ICLR 2025.
Гайд по Scikit-learn в 2025: собираем пайплайн, который не сломается
Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. Её подключают в прикладных проектах, AutoML-системах и учебных курсах — как базовый инструмент для работы с моделями. Даже если вы давно пишете на PyTorch или CatBoost, в задачах с табличными данными, скорее всего, всё ещё вызываете fit, predict, score — через sklearn.В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.
Scikit-learn теперь умеет в пайплайны: что изменилось и как работать с библиотекой в 2025 году
Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. Её подключают в прикладных проектах, AutoML-системах и учебных курсах — как базовый инструмент для работы с моделями. Даже если вы давно пишете на PyTorch или CatBoost, в задачах с табличными данными, скорее всего, всё ещё вызываете fit, predict, score — через sklearn.В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.
