«Всё должно быть по взаимному согласию, она должна быть бесплатная, красивая, отечественная и понимать меня без слов», — и это не про девушку, а про систему умного дома в 2040 году

😁😁😁

Сходила на фестивале мастеров управления домами DOMA Fest 2025 от Сбера и платформы DomaAI на бизнес-игру, где участники прорабатывали концепцию умного дома 2040 года. Вот что выделили интересного:

🟣Вездесущая

И это не просто про коммуникацию внутри квартиры и здания ЖК, это про сопровождение жизни и за пределами системы комплекса. Самое близкое, на мой взгляд, — мультиагентная система умного дома (читай: «жизни»).

«Она должна охватывать все слои жизни. Это медицина, клининг, груминг, прически, обучение — всё, что есть в моей жизни. Она должна делать мою коммуникацию с этими услугами более комфортной».

🟣Интуитивная и удобная
Система должна быть понятна без лишних инструкций и адаптироваться под разные поколения пользователей. Она должна самообучаться на образе жизни человека.

🟣Бесшовная и с кучей интеграций
Китай, Россия, Америка, Европа — не имеет разницы. В будущем вы просто будете втыкать новое устройство в розетку, а умный дом — сам всё подхватывать и контачить протоколы.

🟣Безопасная и стабильная
Чем больше личных данных мы отдаем системе, тем больше она должна нас защищать. Это значит — самый высокий уровень кибербезопасности и отказоустойчивости, в том числе бесперебойную работу абсолютно всех устройств без сети.

🟣Экологичная и заботливая
Система должна сама контролировать потребление ресурсов, а также заботиться о здоровье пользователя и оптимизировать его расход времени и сил.

А также работать на него😁:

«Во время отдыха человека она должна уходить в режим нарабатывания материальных и нематериальных активов и ресурсов. Самым доступным изъяснением мы подобрали слово "майнить"».

Как это прекрасно звучит — майни-майни мне материальные активы, Алиса. Пожалуйста, коллеги-разработчики, начните пилить эту фичу первым делом.

Было интересно — коллеги из крупнейших разработчиков и вендоров умных систем сначала продумали свойства умного дома, а потом — их техническую реализацию.

DomaAI сэкономили на аналитиках 😁 — такая шутка тоже прозвучала в конце.

Гайд по мерам господдержки для производителей и потребителей промышленной робототехники от Минпромторга

🟣Для производителей и интеграторов:
—  Субсидия на НИОКР до 70-90% затрат.
— Гранты для малых предприятий до 30 млн руб.
— Льготные кредиты от 9,3% и списываемые займы.
— Компенсация затрат на выставки и рекламу — 50%.

🟣Для потребителей (заводов и фабрик)
— Промышленный «кешбэк» до 20% от стоимости робота.
— Льготный кредит на покупку по ставке от 5% годовых.
— Льготный лизинг по ставке от 5% годовых.
— Льгота по налогу на прибыль (коэффициент 2 к расходам).

Подробнее — в презентации.

Google представил фреймворк Geospatial Reasoning, который превращает Google Earth из простой карты в мощную аналитическую платформу с возможностями сложного вывода о процессах на планете

🟣Как работает
В основе лежит модель Gemini с архитектурой Mixture of Experts (MoE) — набор специализированных экспертных моделей, каждая из которых отвечает за свой тип анализа (спутниковые снимки, демография, экология, прогнозы погоды).

Пользователь пишет промт, который Gemini декомпозирует на несколько задач. ИИ раздает таски соответствующим экспертным моделям, работающим параллельно. Их ответы собираются в единый.

Пример: при запросе «Какие сообщества и критическая инфраструктура наиболее уязвимы в зоне прогнозируемого урагана?» система:
— автоматом определяет зону риска на основе погодных моделей;
— анализирует демографические данные для оценки уязвимости населения;
— выявляет больницы, электростанции и другие важные объекты с помощью моделей компьютерного зрения;
— выдаёт готовый сводный отчёт.

🟣Реальные кейсы
Страховая компания McGill and Partners прогнозирует ущерб от ураганов, ускоряя страховые выплаты, а Airbus следит за ростом растительности возле линий электропередач и предотвращает отключения электроэнергии.

🟣Google открывает доступ к этим технологиям:
— профессиональные пользователи Google Earth в США могут искать объекты и шаблоны на спутниковых снимках через Gemini;
— а через Google Cloud бизнесы получают возможность комбинировать Earth AI модели с собственными данными и строить кастомные аналитические цепочки.

Научиться промтить😬😬😬
Кошмарить нейронки 🥰🥰🥰

Если хотите наоборот, то вот — ниже собрано несколько бесплатных курсов и гайдов по промтингу:

🔵Yandex Cloud — промтинг для текстовых моделей и для генерации изображений.
🔵Курс на Степике — «Промтинг и продвинутое использование нейросетей 1.01».
🔵Яндекс Образование — для тех, кто учит и учится.
🔵Google — руководство по промтингу в Nano Banana.
🔵Anthropic — гайд по контекст-инженерингу.

В следующий раз принесу еще🟣 #учимся

Как работает цифровой аватар⬆️⬆️⬆️

Цифровой аватар — это, условно, ИИ в виде 2D- или 3D-персонажа, который умеет слушать, понимать и отвечать на вопросы живым голосом и с эмоциями

Аватары становятся всё более популярны — в ритейле, гостиничном бизнесе, медиа, финтехе. В отличие от гуманоидных роботов, пользователи при контакте с ними гораздо реже испытывают эффект «зловещей долины» — страх или неприязнь к существам, которые выглядят похожими на человека, но при этом не обладают настоящей эмпатией.

Слайд из презентации Роксаны Бушковой, CEO ITSALIVE, — студии по разработке аватаров и цифровых персонажей, компьютерной графики и анимации.

⚡️ Яндекс анонсировал первое носимое устройство с персональной Алисой AI — наушники с полноценными ИИ-агентами

А еще на конференции «Алиса, что нового?» коллеги из бигтеха рассказали, что в Алисе появилась долговременная память, агенты, бесшовная интеграция с браузером, а также с экосистемой Go.

Но самое главное — Алиса выходит из дома и скоро станет доступна везде.

Теперь она будет жить в наушнике и не просто искать и анализировать информацию, а автономно выполнять задачи: структурировать ваши голосовые заметки, бронировать столики, отправлять сообщения в Телеграм и управлять расписанием.

«Чтобы ты в любой момент времени мог попросить о чем-то Алису, запустить какие-то агентные задачи на ходу, не прикасаясь к телефону. А потом спросить о своих планах на сегодня, и она расскажет», — рассказал руководитель направления Алисы и умных устройств Яндекса Валерий Стромов.

Продажи еще не открыли.

Один из главных трендов ИИ в проектировании: повысить эффективность, устранив целые этапы человеческого труда — об этом пишет Chaos, разработчик таких инструментов для архитекторов, как Enscape, Envision, Corona, V-Ray и Vantage

Например, ИИ превращает эскизы в BIM-геометрию — эта технология еще развивается, а вот сами эскизы заказчик уже и сам генерирует и приносит на встречи. Так что роль архитектора с приходом ИИ меняется, и чтобы не реализовывать клиентские эскизы из Midjorney, архитектор должен:

🟣Уметь обосновать добавленную стоимость: показывать, что его работа — это не создание картинки, а глубокий анализ, синтез идей и принятие решений, основанных на экспертизе, которой не обладает ИИ.

🟣Управлять дизайн-процессом: быть куратором итераций, уметь промтить и направлять творческий поиск в продуктивное русло.

🟣Обладать критическим мышлением: быть главным контролером качества для выходных данных ИИ, улавливая в них клише, ошибки и несоответствия.

Подробнее — в прикрепленном файле.

🆙 ПРИГЛАШАЕМ НА ЭКСКЛЮЗИВНЫЙ КУРС УНИВЕРСИТЕТА МИНСТРОЯ НИИСФ РААСН ПО ИСКУССТВЕННОМУ ИНТЕЛЛЕКТУ В СМЕТАХ

➡️ С 11 по 25 ноября Университет Минстроя НИИСФ РААСН запускает бесплатный экспресс-курс «Искусственный интеллект в ценообразовании: автоматизация смет». Это первый в России практический курс, который показывает, как искусственный интеллект уже сегодня помогает сметчикам, инженерам и специалистам по ценообразованию экономить время, сокращать ошибки и работать быстрее

🎤 Автор и ведущий программы — Андрей Семушин, инженер-сметчик и эксперт Университета Минстроя НИИСФ РААСН

📌 Под его руководством участники пройдут путь от основ автоматизации до построения собственных ИИ-систем, научатся использовать нейросети Яндекс Алиса, GigaChat, DeepSeek и узнают, как применять технологии искусственного интеллекта для анализа данных, формирования смет и работы с внутренними базами

🎯 Особое внимание уделено практическим решениям: слушатели увидят, как ИИ помогает извлекать данные из PDF-документов, формировать КАЦ и СВОР, группировать позиции, сверять цены и конвертировать данные. Курс раскрывает и технические аспекты — какие нужны компьютеры и видеокарты, как запустить ИИ локально и с чего начать цифровую трансформацию своей работы

➡️ Программа рассчитана на 12 часов, проходит полностью онлайн и завершается выдачей электронного сертификата Университета Минстроя. Все участники получают годовой доступ к материалам и практическим примерам

🤝 Это отличная возможность для тех, кто хочет освоить технологии будущего и стать экспертом нового поколения. Присоединяйтесь к курсу и узнайте, как искусственный интеллект меняет профессию сметчика уже сегодня

Deepblocks — это ИИ-платформа для геопространственного анализа данных

🔵Deepblocks обрабатывает спутниковые, аэрофото- и дрон-снимки территорий и с помощью технологий компьютерного зрения и глубокого обучения распознаёт на них разные объекты.

🔵Система выделяет жилые, коммерческие и промышленные зоны, размечая каждый пиксель и точно маркируя объекты внутри изображений. Затем система отслеживает, как эти территории меняются со временем. Это помогает следить за ходом строительства и развитием городов.

🔵Через API можно подключить собственную базу снимков и дообучить систему распознавать уникальные объекты.

Этот инструмент помогает автоматизировать процессы выбора участков и оценки их потенциала, ускоряя геопространственный анализ перед выходом в проект и упрощая принятие важный решений в градостроительстве и недвижимости.

Теперь в ChatGPT можно вести проекты с командой — OpenAI раскатил функцию Shared Projects для всех пользователей

Shared Projects — это рабочее пространство для совместной работы с ИИ. Пользователь может создать проект, загрузить файлы и задать общие инструкции для ChatGPT, пригласить других участников.

Приглашённые коллеги получают доступ к полной истории проекта и могут добавлять свой контекст. ChatGPT использует всю совокупную информацию проекта для генерации ответов для любого из участников.

Минусы:

📎Нет одновременной работы. Пока один участник активен (отправляет сообщение), другие не могут вносить изменения до завершения его сессии.

📎Лимиты файлов: максимальное количество файлов в одном проекте зависит от типа подписки (на бесплатном тарифе — до 5 файлов на проект, на Plus — до 25 файлов, на Pro — до 40 файлов).

Дальше OpenAI хотят настроить интеграцию функционала со сторонними приложениями для совместной работы — например, с Notion.

#учимся Курс по машинному обучению от Гарварда

⚫️Материал структурирован от азов.
⚫️Есть практические задания.
⚫️Есть готовые методические материалы для преподавателей.

Учебник
Репозиторий на Гитхабе.