📰 Дайджест новостей в сфере ИИ: собрали главные инфоповоды недели

ИИ продолжает менять мир! В новосибирском метро могут запустить беспилотные поезда, в Китае появился робот-повар, а в Италии вышел первый номер газеты, полностью написанный ИИ. Об этих и других достижениях индустрии читайте в нашем дайджесте🔽

🇷🇺в России:

Яндекс представил новые генеративные ИИ-модели семейства YandexART

В РУДН разработали ИИ-ассистента для помощи педагогам в подготовке дополнительных учебных материалов

Учёные НИУ ВШЭ с помощью нейросети воссоздали динамику модели нейрона мозга

Билайн AdTech внедряет ИИ-ассистента для создания рекламных текстов SMS-рассылок

Новосибирский метрополитен и НГУ заключили соглашение о сотрудничестве для внедрения ИИ и запуска беспилотных поездов в будущем

В магазине приложений RuStore внедрили ML-модель для группировки наиболее частых поисковых запросов

🌍 в мире:

Французский ИИ-стартап Mistral AI представил модель Mistral Small 3.1 с контекстным окном до 128 тыс. токенов

Adobe представила Adobe Experience Platform Agent Orchestrator — набор инструментов для создания ИИ-агентов и управления ими

Английская компания Stability AI выпустил модель Stable Virtual Camera для преобразования 2D-изображений в реалистичные 3D-ролики

Итальянская газета Il Foglio выпустила первый в мире номер издание, полностью сгенерированный ИИ

Google добавила в Gemini инструмент Canvas, который предоставляет пользователям интерактивное пространство для написания кода и других задач

Китайский стартап Dobot вывел на рынок антропоморфного робота Dobot Atom для приготовления пищи

OpenAI запустила модель o1-pro для разработчиков в своём API

📎На VI Международной научно-практической конференции «Личность в системе управления» мы с гордостью отмечаем вклад нашей коллеги, Валерии Столяровой — младшего научного сотрудника лПИИ СПб ФИЦ РАН.

В рамках экспертного круглого стола «Новая управленческая элита и её потенциальная роль в социальном развитии» она представила доклад «Анализ успешности управленческой карьеры: возможности больших данных».

🎤 Валерия Фуатовна рассказала о том, как современные инструменты работы с большими данными могут служить для определения рейтинга вузов и оценки успешности карьерных мероприятий.

Рады, что разработки в IT-области становятся важной частью научных и управленческих решений!

Миф 6: Нобелевской премии по математике не существует из-за личной мести

🔍Легенды любят драму, и Нобелевская премия не стала исключением. Согласно распространённому мифу, она не присуждается математикам, потому что у жены Альфреда Нобеля был роман с одним из них — Магнусом Гёста Миттаг-Леффлером. Из-за этого Нобель, движимый обидой, решил не учреждать премию по этой науке. История звучит эффектно, но не имеет ничего общего с реальностью...

💡 Так почему же на самом деле нет Нобелевской премии по математике? Разберём миф по пунктам:

🔘Нобель никогда не был женат. Учёный действительно состоял в отношениях, в том числе с Софи Хесс, которой писал о своей ревности в переписке, но ни одного доказанного романа между его партнёршами и математиками нет.

🔵Личные предпочтения. В своём завещании Нобель чётко обозначил пять номинаций для премии: физика, химия, медицина, литература и вклад в укрепление мира. Эти области были ему ближе других, поскольку он интересовался ими с самого детства.

🔘Практическая польза. Нобель считал важным награждать тех учёных, кто внёс явный вклад в жизнь человечества. Он не видел у математики реальной практической пользы, поэтому просто не подумал о том, что за неё нужно присуждать премию такого уровня. Премия создавалась для изобретателей, и математика была исключена как слишком абстрактная наука.

🥇 Интересно, что в 1968 году появилась Премия Шведского банка по экономическим наукам в память Альфреда Нобеля, которую иногда ошибочно называют «Нобелевской премией по математике». Но, несмотря на название, она не является настоящей Нобелевской премией.

Научная реальность: Нобель не учредил премию по математике не из-за ревности, а потому что видел ценность в других науках. Однако математика остаётся ключевой дисциплиной, формирующей научный прогресс.

Сравнение GigaChat Max и GPT-4o-mini в анализе финансовой отчетности: технический разбор

🤖 В рамках Enterprise RAG Challenge Артём Вяткин разработал и протестировал RAG-решения для анализа 100 финансовых отчётов компаний. В фокусе исследования было сравнение эффективности GigaChat Max 26.20 и GPT-4o-mini при работе с корпоративной отчётностью. Результаты и описания всех решений можно посмотреть здесь.

Что получилось?

GigaChat Max 26.20:
🔘Извлечение данных (R): 60.7/100
🔘Генерация ответов (G): 62.8/100
🔘Общий счёт: 93.1/133

GPT-4o-mini:
🔘Извлечение данных (R): 62.9/100
🔘Генерация ответов (G): 62.5/100
🔘Общий счёт: 93.9/133

🥇 Модели показали схожие результаты, разница заметна лишь в подходах к RAG. В общем рейтинге среди 43 команд лучшее решение заняло 32 место с 93.9 из 133 очков.

Методология:

🔘Обработка документов. Для извлечения данных из PDF-отчётов применялась библиотека PyMuPDF.
🔘Эмбеддинги. Преобразование текста в векторные представления осуществлялось с использованием эмбеддингов text-embedding-3-small от OpenAI.
🔘Поиск документов. Реализован механизм семантического поиска по косиносному расстоянию. В ходе тестирования рассматривался гибридный подход с добавлением TF-IDF, однако значимого улучшения метрик достичь не удалось.
🔘Работа языковой модели. LLM выбирала компании из запроса и по ним извлекались документы. Модель анализировала полноту полученных данных, формировала уточняющие запросы при необходимости и генерировала финальный ответ на основе собранного контекста.

🗯Основной целью исследования было не победить в соревновании, а сравнить работу GigaChat Max и GPT-4o-mini в базовом RAG-решении. В будущем возможно тестирование альтернативных подходов и оптимизаций, — отметил Артём Андреевич.