корпоративный ИИ.

Корпоративный ИИ за $10 млн отмел статью Q1. И он оказался прав — но не так, как он думал

1. ИсторияКорпоративная модель ИИ дала негативный отзыв на недавно опубликованную статью: Vladimirov, V.V. (2026). An additional degree of freedom in the processes of self-organized criticality with violation of causality. Chaos, Solitons & Fractals, 208, 118186. Ключевая проблема не в том, что ИИ «глупый». Проблема в том, что он обучен на другой парадигме. Вот три фундаментальные причины, почему корпоративный ИИ дал негативный отзыв — и почему это не ошибка, а закономерность.·        ИИ не видит структуру там, где она не выражена в данныхСовременные LLM обучены на текстах, которые описывают уже известные паттерны. Статья — о том, как

продолжить чтение

Наём без испытательного срока: как AI-агенты получили должности и влияют на рынок труда

продолжить чтение

Как заставить ИИ соблюдать закон, не трогая веса. Выкладываем в открытый доступ внешний фильтр для LLM

В прошлом году я уже рассказывал об AVI

продолжить чтение

Contextual Retrieval: техника, которая чинит главную проблему RAG за 50 центов на тысячу чанков

Привет, Хабр! В сентябре 2024 года Anthropic опубликовала технику Contextual Retrieval с обещанием снизить процент неудачных извлечений в RAG‑системах на 49% при использовании только embeddings и на 67% в сочетании с reranking. К середине 2026 года эта техника закрепилась как один из стандартов production‑RAG и применяется в подавляющем большинстве серьёзных корпоративных систем. Разберём, в чём её суть, почему она вообще работает, как её реализовать и где она ломается.Корневая проблема classical RAG, которую долго игнорировали

продолжить чтение

Незаменимый офис

РассказНочная оптимизацияИИ-офис молчал всю ночь.Это было плохо.

продолжить чтение

От экспериментов к инфраструктуре: почему корпоративный ИИ требует платформы, а не набора инструментов

продолжить чтение

Онбординг за дни вместо недель: как ИИ собирает обучение из вашей базы знаний на примере сервиса БЗ

В корпоративный искусственный интеллект за последнюю пару лет вложили от 30 до 40 миллиардов долларов. К лету 2025-го выяснилась досадная вещь: 95% этих внедрений не принесли компаниям ничего – ни сэкономленных часов, ни лишнего рубля в годовом отчёте. Попробую проиллюстрировать: Новый сотрудник открывает корпоративного ассистента и задаёт первый рабочий вопрос – что-нибудь житейское, вроде «как оформить командировку в другой часовой пояс». Ассистент отвечает обстоятельно и с полной уверенностью в себе. Но неправильно.

продолжить чтение

Альпина GPT: 9 000 пользователей, −1 977 часов и главный барьер корпоративного ИИ

Архитектура агрегатора из 42 моделей, разбор воронки первого касания и измеренная экономия часов на маркетинге книгоиздания.Павел Путинцев, продакт-менеджер Альпина GPT (Alpina Digital), ex-куратор курса “ИИ в действии: как эффективно решать бизнес-задачи с помощью нейросетей. Физфак МГУ + KAUST (магистратура по компьютерным наукам). Канал в Telegram: «Дело в промпте» .

продолжить чтение

AI-агентам скоро понадобится собственный Firewall. И вот почему

продолжить чтение

К2 НейроТех собрал готовый к поставке ПАК-AI на основе платформы Yandex AI Studio

ПАК-AI с установленной на него платформой Yandex AI StudioИИ-интегратор полного цикла К2 НейроТех

продолжить чтение

12