Блог компании Сбер. - страница 5

Открыта регистрация на AI Journey Contest с призовым фондом 6,5 млн рублей

продолжить чтение

Гайд: AI-агент на GigaChat и LangGraph (от архитектуры до валидации) на примере Lean Canvas

Запуск стартапа — это не только идея, но и понимание, как она станет бизнесом. Lean Canvas, предложенный Эшем Маурья, помогает на одной странице структурировать ключевые аспекты: проблемы клиентов, решения, каналы продаж и издержки. Но Lean Canvas за пять минут не заполнить: нужны гипотезы, исследования, слаженная работа команды. А что если большую часть рутины возьмёт на себя AI-агент? Мы в GigaChain решили попробовать. Рассказываем, что из этого получилось.

продолжить чтение

IT Кэмп Сбера на big tech night: огонь, вода и медные трубы

12 сентября Яндекс, Сбер, X5, Т‑Банк и Lamoda впервые одновременно откроют двери ночью и покажут, где рождаются технологии. Приходите изнутри посмотреть на новейшие разработки и фичи — всё то, чего не видно при свете дня.

продолжить чтение

Зачем Пьер Жаке-Дро делал свои автоматоны, и чем они похожи на компьютеры

Сейчас автоматонами называют роботов с зачатками интеллекта. А первые атоматоны, которые считаются предтечей современных роботов, были просто  диковинными механизмами, выполняющими действия по заданной программе. Из всех механических чудес прошлого автоматоны Пьера Жаке-Дро упоминаются чуть ли не чаще остальных. Тому немало причин — они очень впечатляющие, и сохранились до сих пор, причем в рабочем состоянии. Особенно виртуозным считается автоматон «Писарь», или «Каллиграф». 

продолжить чтение

Как мы обучали модели для кода GigaCode

Привет, Хабр Меня зовут Дмитрий Бабаев, я руководитель R&D GigaCode в Сбере. Сегодня расскажу о том, как мы создавали ИИ‑помощника для программистов задолго до того, как это стало мейнстримом.

продолжить чтение

DRAGON: динамический бенчмарк для оценки RAG-систем на русском языке

С появлением больших языковых моделей (LLM) стало казаться, что они умеют всё: от генерации кода до написания статей в научные журналы. Но, как только дело доходит до фактов, особенно актуальных и узкоспециализированных, начинаются проблемы. LLM — это не поисковики и не базы данных, знания у них статичны: что было в обучающей выборке, то модель и «знает» (да и то не всегда твёрдо). Постоянно дообучать её на актуальных данных — уже вызов. Тут на сцену выходят RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation).

продолжить чтение

Как успешно пережить периоды пиковой нагрузки во время трансформации

продолжить чтение

Биомимикрия: как природные структуры вдохновляют инженеров на создание новых технологий. Часть 1

продолжить чтение

Занятия программированием и обучением шагающего двуного мини-робота в кружке от Центра робототехники Сбера

продолжить чтение

Почему растёт спрос на гиперконвергентные системы

продолжить чтение