🤖 Как использовать ИИ для бизнеса, науки и творчества?

Мы рады, что на наши конференции и встречи приходят люди из самых разных сфер — от науки и технологий до бизнеса и креативных индустрий. И всех объединяет одно: интерес к тому, как применять ИИ, чтобы работать эффективнее.

Делимся с вами хорошей новостью: СберУниверситет подготовил бесплатный обучающий курс «Работа с LLM GigaChat»

Вас ждёт:
⚪️ знакомство с GigaChat и Kandinsky;
⚪️ основы промпт-инжиниринга и практические задания;
⚪️ примеры использования LLM — от маркетинга до научной деятельности;
⚪️переход на продвинутый уровень: системный промптинг, GigaChat API, работа с GigaChain и RAG.

💡 После прохождения вы поймёте, как устроены большие языковые модели, какие факторы влияют на качество ответа и как писать промпты так, чтобы получать именно нужный результат. А для тех, кто дойдёт до конца, открывается возможность создавать собственные решения на базе GigaChat.

Пройдите курс и начните применять нейросети в своих проектах уже сегодня!

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro

📆Сегодня, 27 августа, в 17:00 приглашаем на еженедельный научный семинар DSCS.pro

Готовы обсудить с вами научные открытия и разработки в области ИИ и информационных технологий.

Тема семинара: «Методы повышения качества ответов LLM: SGR, CoT и Multi-Agent»

🎙 Спикер: Валерий Дмитриевич Олисеенко

➡️На семинаре разберём, какие существуют методы улучшения качества ответов у моделей без встроенного механизма рассуждений, какие подходы на сегодняшний день считаются наиболее эффективными и как их можно применить на практике.

🔗Подключиться можно по ссылке, будем всех ждать!

#seminar

Научный семинар совсем скоро 🎓

Начало через 10 минут, подробности в предыдущем посте⬆️

Подключиться можно по ссылке, будем рады видеть вас, присоединяйтесь!

ИИ в деле: как оформить список литературы по ГОСТу с помощью нейросетей?

🔥Мы запускаем новую рубрику «ИИ в деле»!
В ней будем делиться практическими кейсами о том, как нейросети помогают нашей команде решать реальные задачи — от рабочих и научных проектов до бытовых мелочей.

📃 Первый выпуск — про академическую сферу: как ИИ помогает составить список литературы по ГОСТу.

Оформление библиографии, пожалуй, самая муторная часть работы над дипломом, статьёй или диссертацией. ГОСТ требует учитывать десятки нюансов: где ставить тире, где сокращать, как писать названия издательств. Ошибка в одном знаке препинания — и весь текст возвращается на доработку.

Сегодня эту рутину можно делегировать. Современные нейросети умеют брать «сырой» набор данных и превращать его в готовое описание.

Как это сделать?

1️⃣ Соберите исходные данные: автор, название, год, издательство/журнал, страницы, для сайтов — URL и дата обращения.
2️⃣ Составьте промпт: например: «Оформи список литературы по ГОСТ Р 7.0.100–2018. Сохрани исходную последовательность. Электронные ресурсы вынеси отдельным блоком».
3️⃣ Проверьте результат: убедитесь, что авторы и годы совпадают. Если есть ошибки — уточните в промпте.

🤖 Какие нейросети выбрать?

🔵 GigaChat: лучше всего понимает российские стандарты. Корректно оформляет диссертации и правовые документы, знает нюансы транслитерации. Бесплатный, VPN не нужен. Иногда не добавляет данные, которых нет во вводе — и это плюс: не придумывает лишнего.
🔵 ChatGPT: универсальный, но иногда путается в деталях ГОСТа: может добавить «[Электронный ресурс]» или автоматически добавить дату обращения. В остальном работает стабильно. Требуется VPN.
🔵 Claude: очень внимателен к структуре и пунктуации, но использует устаревшие обозначения («[б. и.]», «[б. с.]»). Электронные ресурсы оформляет не всегда корректно. Нужен VPN.
🔵 Gemini: силен в онлайн-ресурсах и работе с Google Scholar. Но ориентирован скорее на международные стили, чем на ГОСТ. Может самовольно менять порядок списка. Нужен VPN.
🔵 Perplexity: хорош в поиске и проверке ссылок, подсказывает актуальные статьи. С ГОСТом справляется неплохо, но чаще выступает как помощник по подбору, чем по техническому оформлению. Работает без VPN.

А как ИИ используете для своих научных работ вы? Делитесь лайфхаками в комментариях ⬇️

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro