MWS Cloud проанализировала требования к вычислительной инфраструктуре для запуска ведущих мировых и российских больших языковых моделей. Согласно оценкам, средняя стоимость минимального набора ускорителей Nvidia для запуска одной модели выросла с 13,7 млн руб. в 2025 году до 38,8 млн руб. в 2026 году – в 2,8 раз.
MWS Cloud проанализировала потребление китайских больших языковых моделей российскими компаниями. В первом полугодии 2026 года объем потребления более чем в 11 раз превысил показатель за весь 2025 год.
Исследователи из лаборатории научных исследований Т-Технологий разработали единый подход к оценке методов дообучения языковых моделей.
ИИ-агенты способны автономно решать поставленные задачи, подстраиваясь под текущее окружение и используя доступные инструменты. Однако непосредственное подключение агентов к LLM часто оказывается затруднительно и несет риски утечки конфиденциальной информации. Платформа Tengri Data архитектурно решает эту проблему, превращая ИИ-агента из внешней надстройки в полноценного цифрового сотрудника.
Не имея ничего против ИИ, не надо забывать про здравый смысл как основу всего, что происходит в компаниях и в обществе, чтобы хотя бы изредка к нему обращаться. А пока мы фактически мчимся по шоссе со скоростью 200 км в час на автономном автомобиле без ремней безопасности и фар. Посмотрим, куда приедем, правда, как бы не оказалось, что ИИ станет последним открытием человечества.
Большое число провальных пилотных проектов внедрения ИИ-агентов породило сомнения в эффективности их интеграции в корпоративные бизнес-процессы. Однако имеются два инструмента, помогающие пройти путь от «галлюцинаций языковой модели» до целевого «точно оперировать» и «безошибочно выполнять»: каталог данных и семантический слой.
Технические руководители часто не замечают, что именно от ИИ-агента зависит работоспособность системной оболочки, а значит рискуют впустую потратить средства. Данный вывод вытекает из анализа корпуса сессионных логов работы реальных терминальных ИИ-агентов – более половины вызовов агента приходится на команды системной оболочки, а не на правку файлов, что меняет саму логику закупки и влияет на весь состав инвестиций при внедрении ИИ: первична готовность инфраструктуры, а не обучение промпт-инжинирингу.
Модели ИИ, настроенные на более дружественную манеру общения, делают больше ошибок и подтверждают заблуждения.
Система понимает вопросы на естественном языке, сразу предоставляя необходимые документы.
Они способны поддерживать ИИ-модели в стандартных серверах дата-центров.
Обновленная версия нейросети для создания и редактирования изображений интегрирована в ИИ-помощник GigaChat.
Исследователи выяснили, что секреты, которые большие языковые модели вставляют в генерируемый код, только внешне похожи на случайные.