Искусственный интеллект внутри 1С: что уже можно внедрять
Когда мы говорим об искусственном интеллекте, очень легко уйти в разговор о будущем. Об универсальных помощниках, цифровых сотрудниках и системах, которые однажды смогут делать практически все.Но мне хотелось бы поговорить не о будущем, а о настоящем. О том, какие задачи искусственный интеллект уже сегодня решает непосредственно внутри экосистемы 1С.Для меня главный вопрос звучит не так: «Может ли искусственный интеллект работать с 1С?»Он уже работает.
Почему LLM нельзя просто подключить к базе данных и получить GenBI?
Привет, Хабр!Как перепроверить отчёт, который прислали специалисты? Как перестать постоянно обращаться к аналитикам с ad hoc-запросами и часами ждать очередную таблицу? Может быть, стоит просто спросить нейросеть о показателях своей компании?У этой концепции есть название — GenBI. Сама идея не нова: сегодня производители встраивают копилотов практически во все аналитические сервисы и обещают доступ к корпоративным данным через запросы на естественном языке.Но на практике всё оказывается сложнее.
Лучшие нейросети для анализа данных: Выбираем ИИ для аналитики, работы с документами, таблицами, текстом
Эффективный ИИ для аналитики данных. Разбираем топовые нейросети для анализа документов, таблиц, текста и медиа. Сравниваем, какой ИИ лучше для автоматизации отчетов и генерации точных выводов без выдуманных фактов.
Тысячи людей в Бразилии, Камбодже и на Филиппинах трудятся над тем, чтобы на Чемпионате мира по футболу работал ИИ
В Чемпионате мира по футболу 2026 года ФИФА использует мяч с датчиками, отслеживание в реальном времени, определение офсайдов с помощью искусственного интеллекта, а также ИИ-помощников для каждой из 48 команд-участниц. За этими инновациями стоят специалисты в Индии, Камбоджи, Бразилии и на Филиппинах, пишет некоммерческое издание Rest of World.
Как мы отучали LLM выдумывать цифры в данных. Допрос Claude Desktop с пристрастием
Никто не верил, что модель можно подпустить к таблицам и заставить не галлюцинировать. Цифры из воздуха, выдуманные колонки, суммы, которые не сходятся с источником, думаю на этом обжигались все, кто пробовал. Мы заставили, проблемы все еще есть, но выглядят решаемыми.
Data Mesh: что это и почему концепция не подходит большинству компаний в России
Объем и разнообразие корпоративных данных значительно возрастает с каждым годом. Вместе с этим появляются новые требования к их хранению, обработке и использованию.Развиваются различные подходы к архитектуре и управлению данными:Data Warehouse (DWH) для централизованной аналитики Data Lake для хранения больших объемов разнородной информации Data Lakehouse как объединение преимущества обоих подходов Data Fabric для интеграции распределенных источников данных Data Mesh — концепция, предлагающая передать ответственность за данные непосредственно бизнес-доменам
Тегирование людей на изображениях и Генерация заголовков для видеороликов
Представьте ситуацию: вы только что вернулись из (заслуженного) отпуска с друзьями и, конечно, сделали множество фотографий. Вы хотите отправить друзьям фото с ними. Но как сделать это эффективно? Можно просмотреть фотографии вручную и отметить каждого друга отдельно. Но вы только вернулись из отпуска, ваш электронный почтовый ящик переполнен, и на просмотр фото совсем нет времени. Как же быть?ОбзорВ этом подразделе мы создадим небольшое приложение, которое автоматически тегирует людей на изображениях. Пользователи предоставляют три элемента входных данных:
ИИ в работе с данными: как аналитики используют нейросети и почему без человека пока никак
ИИ не заменит аналитика данных или специалиста по Data Science. Но он может сильно изменить их работу: ускорить и упростить процессы — или, при неправильном использовании, снизить качество результатов и отучить специалистов мыслить критически.В Яндекс Практикуме прошёл вебинар «ИИ для аналитиков: как меняется профессия» — эксперты курса «Аналитик данных» и направления Data Science
