Итоги второго дня AI Journey 2025: открытые модели, роботы и этика ИИ в образовании
Второй день AI Journey 2025 подтвердил наш главный тезис: ИИ перешел из стадии экспериментов в фазу практического внедрения. Мы в 7LOGIC видим в этом ключевые тренды для бизнеса.
Что мы отметили:
✉️ Открытость экосистемы
Сбер открыл веса флагманских моделей GigaChat (Ultra-Preview, Lightning) и Kandinsky 5.0. Для нас это значит, что отечественная экосистема ИИ становится зрелее — мы получаем больше надежных инструментов для внедрения в проекты клиентов.
🛞 Мультимодальность для бизнеса
Новая линейка Kandinsky 5.0 в ГигаЧате — это не просто генерация картинок. Image Lite и Video Pro решают конкретные бизнес-задачи: от создания контента до визуализации продуктов. Особенно ценно, что модели понимают российский культурный код.
⚙️ Робототехника как UI
Антропоморфный робот Грин — это демонстрация нового интерфейса взаимодействия с ИИ. Для нас это подтверждение тренда на интеграцию ИИ в физический мир, что открывает возможности для автоматизации в ритейле, логистике и сервисе.
📕 ИИ в образовании: этика внедрения
Особый интерес вызвала сессия «Человек, знание и алгоритм: новая этика образования в эпоху ИИ». Эксперты из ИТМО, ВШЭ, Яндекс и других ведущих вузов обсуждали, как внедрять ИИ, сохраняя человекоцентричность. Это полностью соответствует нашему подходу к внедрению — технологии должны усиливать, а не заменять человека.
👍 Наш вывод:
Такие инициативы, как открытие моделей и развитие робототехники, создают фундамент для качественного скачка в автоматизации бизнес-процессов.
А какие направления ИИ кажутся вам наиболее перспективными для бизнеса?
Второй день AI Journey 2025 подтвердил наш главный тезис: ИИ перешел из стадии экспериментов в фазу практического внедрения. Мы в 7LOGIC видим в этом ключевые тренды для бизнеса.
Что мы отметили:
Сбер открыл веса флагманских моделей GigaChat (Ultra-Preview, Lightning) и Kandinsky 5.0. Для нас это значит, что отечественная экосистема ИИ становится зрелее — мы получаем больше надежных инструментов для внедрения в проекты клиентов.
Новая линейка Kandinsky 5.0 в ГигаЧате — это не просто генерация картинок. Image Lite и Video Pro решают конкретные бизнес-задачи: от создания контента до визуализации продуктов. Особенно ценно, что модели понимают российский культурный код.
Антропоморфный робот Грин — это демонстрация нового интерфейса взаимодействия с ИИ. Для нас это подтверждение тренда на интеграцию ИИ в физический мир, что открывает возможности для автоматизации в ритейле, логистике и сервисе.
Особый интерес вызвала сессия «Человек, знание и алгоритм: новая этика образования в эпоху ИИ». Эксперты из ИТМО, ВШЭ, Яндекс и других ведущих вузов обсуждали, как внедрять ИИ, сохраняя человекоцентричность. Это полностью соответствует нашему подходу к внедрению — технологии должны усиливать, а не заменять человека.
Такие инициативы, как открытие моделей и развитие робототехники, создают фундамент для качественного скачка в автоматизации бизнес-процессов.
А какие направления ИИ кажутся вам наиболее перспективными для бизнеса?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥2💯2
Генеративный ИИ: суть и выбор инструмента
Генеративный ИИ — это не магия, а технология, создающая новый контент на основе анализа миллионов примеров. Система изучает глубинные закономерности (паттерны) и генерирует уникальный текст, изображение или музыку.
Но как выбрать подходящий инструмент из десятков моделей?
Ключ — в понимании их специализации:
- GPT-5 — для креативных задач и сложных рассуждений.
- Claude — для анализа длинных документов и структурирования.
- Gemini — лучшая мультимодальность (работа с текстом, изображением, видео).
- Llama — для локального запуска и полной конфиденциальности.
Смотрите в карточках сравнение моделей и примеры их применения в России.
Чтобы не пропустить продолжение — подписывайтесь на наш канал! Впереди разберем, что такое «артефакты» в ИИ и как составлять промпты, которые работают. Сохраняйте себе, делитесь с коллегами и смело задавайте вопросы: мы на связи!
Изображения: freepik.com
#практикум_GenAI
Генеративный ИИ — это не магия, а технология, создающая новый контент на основе анализа миллионов примеров. Система изучает глубинные закономерности (паттерны) и генерирует уникальный текст, изображение или музыку.
Но как выбрать подходящий инструмент из десятков моделей?
Ключ — в понимании их специализации:
- GPT-5 — для креативных задач и сложных рассуждений.
- Claude — для анализа длинных документов и структурирования.
- Gemini — лучшая мультимодальность (работа с текстом, изображением, видео).
- Llama — для локального запуска и полной конфиденциальности.
Смотрите в карточках сравнение моделей и примеры их применения в России.
Изображения: freepik.com
#практикум_GenAI
❤4🔥4🥰2✍1
МОЖНО ЛИ ДОВЕРЯТЬ НЕЙРОСЕТЯМ?
📞 Всё больше компаний внедряют различные модели искусственного интеллекта для подготовки коммерческих предложений, анализа данных и отчетов, ответов клиентам через чат-боты или генерации контента для маркетинга.
❗️ НО: ИИ может «галлюцинировать» — выдавать несуществующие факты.
➡️ Почему это происходит:
• ИИ учится на данных из интернета (где есть ошибки)
• Если точного ответа нет, ИИ «додумывает» на основе закономерностей
• Выглядит убедительно, но может быть полностью ложным
➡️ Чем это грозит:
Сценарий 1 Юридические проблемы: Сотрудник использует ChatGPT для подготовки договора → ИИ «галлюцинирует» несуществующую статью закона → компания несет убытки
Сценарий 2 Репутационные потери: Маркетолог генерирует пост с фактами → факты неверны → потеря доверия клиентов
Сценарий 3 Неэффективные решения: Аналитик запрашивает у ИИ отраслевую статистику → получает выдуманные цифры → компания принимает неверное стратегическое решение
➡️ Как избежать проблем:
• ВСЕГДА проверять факты в первоисточниках
• Критически относиться к информации от ИИ
• Помнить: ответственность за использование ложной информации лежит на пользователе, не на ИИ
• Читать условия использования
Дарья Чирва, университет ИТМО:
🤝 Важно помнить: ИИ — это не база данных с единственно верными ответами. Он больше похож на стажера, который учился на всех данных из интернета — и на качественных, и на ошибочных. Поэтому его ответы требуют проверки и критического осмысления.
Пост подготовлен с использованием материалов издания «Белая книга этики в сфере искусственного интеллекта»
Реальный пример (исследование Вашингтонского университета): ученые попросили ИИ Perplexity рассказать о НЕСУЩЕСТВУЮЩЕЙ теории «Jevin's theory of social echoes».
Результат: ИИ предоставил подробную концепцию + ссылки на несуществующие источники.• ИИ учится на данных из интернета (где есть ошибки)
• Если точного ответа нет, ИИ «додумывает» на основе закономерностей
• Выглядит убедительно, но может быть полностью ложным
Сценарий 1 Юридические проблемы: Сотрудник использует ChatGPT для подготовки договора → ИИ «галлюцинирует» несуществующую статью закона → компания несет убытки
Сценарий 2 Репутационные потери: Маркетолог генерирует пост с фактами → факты неверны → потеря доверия клиентов
Сценарий 3 Неэффективные решения: Аналитик запрашивает у ИИ отраслевую статистику → получает выдуманные цифры → компания принимает неверное стратегическое решение
• ВСЕГДА проверять факты в первоисточниках
• Критически относиться к информации от ИИ
• Помнить: ответственность за использование ложной информации лежит на пользователе, не на ИИ
• Читать условия использования
Дарья Чирва, университет ИТМО:
Человек несет ответственность за любое утверждение. Генерация текстов с помощью ИИ не снимает эту ответственность. Проверка любого факта — необходимый элемент грамотного использования ИИ-инструментов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥3❤2
Искусство промптинга: как разговаривать с ИИ
Главный секрет работы с генеративным ИИ:
Промпт — это не программирование, а коммуникация. Вы даете точную инструкцию, где словами описываете задачу, контекст и ожидаемый результат. Представьте, что объясняете задачу умному помощнику: чем четче, тем лучше.
➡️ Простой промпт → Общий ответ.
➡️ Детальный промпт → Детальный результат.
В карточках — ключевые понятия, структура идеального промпта и мощные техники вроде Few-Shot Learning.
И не забывайте сохранять карточки себе, с этими подсказками вам будет легче начать работать с нейросетями.
Изображения: freepik.com
#практикум_GenAI
Главный секрет работы с генеративным ИИ:
Качество ответа = Качество вашего промпта.Промпт — это не программирование, а коммуникация. Вы даете точную инструкцию, где словами описываете задачу, контекст и ожидаемый результат. Представьте, что объясняете задачу умному помощнику: чем четче, тем лучше.
➡️ Простой промпт → Общий ответ.
➡️ Детальный промпт → Детальный результат.
В карточках — ключевые понятия, структура идеального промпта и мощные техники вроде Few-Shot Learning.
Изображения: freepik.com
#практикум_GenAI
❤4👏4🔥2
ИИ — НА МЫЛО?!
⭕️ 147 лет традиций закончились. Технология победила, но первый же сезон показал: не всё так просто.
Июль 2025, Wimbledon, Centre Court. Мяч британки Сонай Картал уходит за линию — чистый «аут». Система молчит. Анастасия Павлюченкова останавливается, ожидая вызова. Судья поднимает трубку, через минуту объявляет: «Система не смогла отследить мяч».
Павлюченкова теряет гейм. Wimbledon позже, конечно, извинился.
А ведь это впервые за 147 лет, когда турнир убрал всех 300 линейных судей, заменив их искусственным интеллектом.
Что произошло:
⭕️ Все турниры под эгидой Ассоциации теннисистов-профессионалов перешли на Electronic Line Calling Live
⭕️ Wimbledon впервые за 147 лет без судей
⭕️ Технология: 18 камер, точность 3 мм, реакция 0,1 секунды
⭕️ Единственное исключение: French Open сохранил линейных судей
Первый сезон — провальный?
Скандалы Wimbledon 2025:
⭕️ Система отключалась — пропустила 3 мяча «out» в одном матче
⭕️ Технические сбои — вызов «fault» в середине розыгрыша
⭕️ Не слышно — игроки жаловались на тихий автоматический голос
Так ИИ — на мыло?
Не совсем. Защитники технологии правы:
→ Линейные судьи тоже ошибались
→ ИИ точнее в 99% случаев
→ Современные подачи летят 240 км/ч — человек физически не успевает
→ Единообразие на всех турнирах
Проблема в другом: когда линейный судья ошибается — его ошибку видно и можно оспорить. Когда ошибается «чёрный ящик» — непонятно, кто виноват и как это исправить.
Где ещё ИИ работает в спорте
⭕️ Прогнозирование травм — анализ движений выявляет опасные паттерны
⭕️ Персональные тренировки — коррекция техники в реальном времени
⭕️ Анализ соперников — разработка стратегий на основе данных
⭕️ Для болельщиков — персонализированные трансляции, прогнозы
Этика и выводы
⭕️ ИИ в спорте этичен, если не нарушает регламент
⭕️ Должен быть инструментом, а не заменой человека
⭕️ Главное — надёжность и прозрачность
Урок Wimbledon 2025
ИИ точнее человека в 99% случаев. Но 1% ошибок создаёт 100% недоверия. Технология неизбежна, но должна быть надёжной и объяснимой. Когда система сбоит — должен быть запасной план, а не хаос на корте. ИИ должен усиливать справедливость, а не подрывать доверие. Wimbledon 2025 показал: путь к идеальной технологии только начинается. Но отступать уже некуда — будущее за гибридными решениями: ИИ + человеческий контроль.
Источники:
• CNN, Sky Sports, TechCrunch — репортажи с Wimbledon 2025
• «Белая книга этики в сфере ИИ», 2024
Июль 2025, Wimbledon, Centre Court. Мяч британки Сонай Картал уходит за линию — чистый «аут». Система молчит. Анастасия Павлюченкова останавливается, ожидая вызова. Судья поднимает трубку, через минуту объявляет: «Система не смогла отследить мяч».
Павлюченкова теряет гейм. Wimbledon позже, конечно, извинился.
А ведь это впервые за 147 лет, когда турнир убрал всех 300 линейных судей, заменив их искусственным интеллектом.
Что произошло:
Первый сезон — провальный?
Скандалы Wimbledon 2025:
Эмма Радукану, теннисистка:
«Разочаровывает, что могут быть такие ошибки»
Джек Дрейпер, теннисист:
«Не думаю, что это 100% точно. Несколько вызовов были явно неправильными»
Бывший линейный судья Wimbledon (16 лет работы):
«Голос звучит неуверенно — как будто говорит «аут... наверное». Это неловко»
Так ИИ — на мыло?
Не совсем. Защитники технологии правы:
→ Линейные судьи тоже ошибались
→ ИИ точнее в 99% случаев
→ Современные подачи летят 240 км/ч — человек физически не успевает
→ Единообразие на всех турнирах
Проблема в другом: когда линейный судья ошибается — его ошибку видно и можно оспорить. Когда ошибается «чёрный ящик» — непонятно, кто виноват и как это исправить.
Где ещё ИИ работает в спорте
Этика и выводы
Дмитрий Кузнецов, ВШЭ
«ИИ изменит спорт до неузнаваемости. Но в центре всегда остаются Человек, величие его духа и гармония тела».
Урок Wimbledon 2025
ИИ точнее человека в 99% случаев. Но 1% ошибок создаёт 100% недоверия. Технология неизбежна, но должна быть надёжной и объяснимой. Когда система сбоит — должен быть запасной план, а не хаос на корте. ИИ должен усиливать справедливость, а не подрывать доверие. Wimbledon 2025 показал: путь к идеальной технологии только начинается. Но отступать уже некуда — будущее за гибридными решениями: ИИ + человеческий контроль.
• CNN, Sky Sports, TechCrunch — репортажи с Wimbledon 2025
• «Белая книга этики в сфере ИИ», 2024
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥2😨2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2👌2
Продвинутые методики: Фабрика промптов и RAG
Когда базового промптинга становится мало, в игру вступают продвинутые методики, которые превращают ИИ из собеседника в автономного агента.
❤️ Мы в 7LOGIC разработали собственную «Фабрику Промптов» — специального ИИ-помощника, который задает уточняющие вопросы и генерирует готовые системные промпты под вашу задачу. Это снижает количество итераций и стандартизирует работу команды.
📚 Еще один ключевой метод — RAG (Retrieval-Augmented Generation), когда ИИ перед ответом ищет информацию в вашей базе знаний, что резко снижает количество «галлюцинаций».
Подробнее — в карточках.➡️
Изображения: freepik.com
#практикум_GenAI
Когда базового промптинга становится мало, в игру вступают продвинутые методики, которые превращают ИИ из собеседника в автономного агента.
Подробнее — в карточках.
Изображения: freepik.com
#практикум_GenAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2❤1