Kandinsky WM 1.0: генеративные модели для Physical AI
В конце прошлого года мы представили семейство моделей генерации изображений и видео Kandinsky 5.0. Флагманская модель Kandinsky 5.0 Video Pro заняла и до сих пор удерживает первое место среди open-source-моделей в категории text-to-video на arena.ai
SimpleOne выпустила версию ITSM 2.0.0 с ИИ-помощником на сервисном портале
Теперь в SimpleOne ITSM есть ИИ-помощник на портале самообслуживания. Пользователь пишет запрос в свободной форме, ИИ понимает контекст, находит нужную услугу или статью, подготавливает форму обращения.Что меняет ИИ-помощник:Для бизнеса — типовые вопросы закрываются через самообслуживание, известные проблемы не порождают повторные инциденты, а сложные обращения приходят к специалистам сразу с заполненными полями и полным контекстом. Нагрузка на первую линию снижается без роста штата.
Отчет Google AI & Economy ATLAS: ИИ уже в 68% профессий, но пока только в 21% задач
Google выпустила первую версию исследования AI & Economy ATLAS. Это большой отчет о том, как люди реально используют Gemini в работе и в быту. В основе отчёта лежат 15 млн обезличенных и агрегированных взаимодействий с Gemini App, AI Mode и Gemini API; покрытие включает более 150 стран, 140 языков, 800 профессий и 4000 задач. Интересен не только в масштаб, но и в метод: это не прогноз и не маркетинговая презентация, а попытка посмотреть на ИИ через поведение пользователей.
Как сделать AI-агентов действительно полезным инструментом разработки, а не источником новых проблем?
Мы продолжаем наш цикл вебинаров про GenAI! Встречаемся 28 июля в 15:00!Программа вебинара:
Дискуссия «Дивный новый SDLC: с какой реальностью мы столкнулись, «ускорив» разработку»
Год назад IT-индустрия начала массово внедрять кодинг-ассистентов. За это время разработчики успели их полюбить, возненавидеть и сделать частью ежедневной рутины. Но что изменилось на самом деле? Растет ли эффективность? Нужно ли заставлять программистов пользоваться ИИ? Кто теперь пишет код, а кто его только ревьюит?Делимся хайлайтами с технической дискуссии Conversations. В главных ролях: ВТБ, Т-Банк, Dodo Engineering и S7 TechLab.
Теневой ИИ ест бюджет и данные: гайд по выбору корпоративной ИИ-платформы в 2026
В 2026 году перед корпоративным сектором встал новый вызов — управление «теневым искусственным интеллектом» (Shadow AI). После волны успешных точечных пилотов в разных отделах от маркетинга до юристов крупные компании обнаружили себя с десятком разрозненных ИИ-инициатив. В результате руководство теряет контроль над расходами на API-запросы, служба безопасности фиксирует риски утечки данных в публичные сервисы, а ИТ-директора ломают голову, как объединить эти игрушки в единый рабочий контур.
Как мы встроили ИИ-агентов в платформу: архитектура, сценарии, безопасность
ИИ-ассистент в корпоративной среде довольно быстро упирается в одно ограничение: он отвечает на вопросы, но ничего не делает. Спросить можно, но создать задачу, собрать данные по инцидентам, отправить дайджест, найти связанные объекты — уже нет.В то же время в бизнесе только и разговоров, что об ИИ-агентах — эта сущность, в отличие от чат-бота или ассистента, может действовать самостоятельно. Получив запрос, ИИ-агент оценивает доступные инструменты и сам решает, в какой последовательности их вызвать. Жёсткого сценария нет, есть набор методов и инструкция, что этот агент умеет делать.
Зачем GenAI-ассистенту platform logic: как управлять источниками, evidence и ответами
GenAI-ассистент может довольно быстро начать отвечать "по теме": находить релевантные фрагменты, собирать уверенный текст и создавать ощущение, что система уже работает.Если подключить LLM к корпоративным документам через RAG, подобрать параметры поиска, немного почистить контекст и добавить хороший prompt, первые результаты часто выглядят обнадеживающе. Пользователи начинают пробовать систему, появляются первые метрики использования, а сама идея быстро кажется готовой к расширению.Но для продуктового контура этого недостаточно.
AI Hardcore Set: MCP, агенты и безопасность GenAI — офлайн-встреча в Авито
11 июля в московском офисе Авито (Лесная, 7) пройдёт AI Hardcore Set — встреча для тех, кто уже работает с MCP и агентами в проде, а не только читает об этом.Четыре доклада без записи — про Spec-Driven Development, разработку и тестирование MCP для аналитических агентов, дизайн инструментов, которые модели понимают правильно, и практическую безопасность агентов по OWASP. После докладов — «Своя игра» и нетворкинг на террасе до 18:00.Основная программа: 12:00–15:30. Места ограничены, нужна регистрация. Не забудьте паспорт — он потребуется на входе.→
