Станислав Гоц, директор департамента бизнес-приложений и платформ Lamoda, в новом выпуске Короткого разговора!

👉 Смотрите выпуск: ВК | YouTube | RUTUBE

В конце 2024 года китайская компания представила третью версию своей супер-нейросети DeepSeek.

Как отмечают эксперты, запуск DeepSeek стал сенсацией благодаря рекордно низким техническим и денежным затратам, что сделало нейросеть доступной для широкого круга пользователей и бизнеса.

Что отличает эту нейросеть? Как она влияет на рынок? Какие перспективы открывает для бизнеса? На эти вопросы нам ответил исполнительный директор Globus IT Константин Андреев.

✅ Читайте здесь: Нейросеть DeepSeek. Революция в мире ML

А вот основные тезисы:

🐳 Одним из главных факторов ажиотажа – способность этой нейросети работать с огромными объемами данных (128 тысяч токенов) и генерировать высококачественные ответы

🐳 DeepSeek – это решение с открытым исходным кодом. Это важно для компаний, которые хотят интегрировать нейросеть во внутренние процессы без выхода в интернет. Еще и в 20 раз дешевле

«Открытость DeepSeek расширяет наши возможности для кастомизации. Мы уже интегрировали ее в наш внутренний программно-аппаратный комплекс, а это позволяет использовать нейросеть в условиях строгой безопасности, без выхода в интернет, что критично для работы с конфиденциальными данными», - отмечает Константин Андреев.

🐳 Среди минусов нейросети отмечают отсутствие мультимодальности, но, скорее всего, она будет добавлена

🐳 Одной из ключевых особенностей DeepSeek являются функции DeepThink и Search, которые повышают качество выдаваемых ответов и позволяют собирать некоторую информацию из интернета

🐳 Нейросеть может работать с Jira, Confluence и системами мониторинга, типа Prometheus и Grafana. А еще она доступна без VPN, что удобно для российских пользователей

🐳 DeepSeek не хранит актуальную на конкретный день информацию внутри модели, но она может подключаться к источникам данных в интернете, а также базам данных и внутренним источникам в формате внутреннего развертывания

🐳 В 2025 году мы можем увидеть значительные улучшения, которые позволят нейросети стать более универсальной и гибкой

«Мы видим, как нейросеть развивается с каждым месяцем. В ближайшее время DeepSeek предложит еще больше возможностей для бизнеса, включая более глубокую адаптацию под специфические отрасли. Это сильный конкурент на рынке».

Друзья, в тему последнего поста наш исполнительный директор Константин Андреев запустил опрос!

Поделитесь своим мнением - будем признательны 🫶

Вместе с экспертами Globus разбираемся в ключевых трендах AI и ML прошлого года и их перспективах на 2025.

1️⃣ Сегодня генеративный искусственный интеллект активно развивает свои возможности создания контента: текст, изображения, аудио и видео.

- Мультимодальные модели, которые могут работать с несколькими типами данных одновременно. Например, OpenAI представила GPT-4 Turbo, которая анализирует текст, изображения и голос, что делает взаимодействие с ИИ более естественным и эффективным
- Генерация видео и анимации: модель Sora, от той же OpenAI, способна генерировать видео в кинематографическом качестве

2️⃣ Машинное обучение стало основой для разработки решений по автоматизации бизнес-процессов, улучшению операционной эффективности и принятия решений.

- ИИ в управлении цепочками поставок: Amazon использует ML-алгоритмы для прогнозирования спроса и автоматизации логистики, что позволяет сократить время доставки и оптимизировать складские запасы
- Предсказательная аналитика для бизнеса: сеть косметических магазинов «Рив Гош» использует машинное обучение для рассылки клиентам персональных предложений, что повышает средний чек и повторные обращения за покупками

3️⃣ Еще одно из наиболее динамично развивающихся направлений – внедрение ИИ в автономные системы.

- Автономные транспортные средства: Tesla активно развивает автопилот, а Waymo (дочерняя компания Alphabet) уже запустила полностью автономные такси в нескольких городах США
- Роботизация и автоматизация в производстве: BMW впервые применила человекоподобных роботов в производстве автомобилей на своем заводе, что повысило точность и эффективность сборочного процесса

4️⃣ ИИ оказал заметное влияние и на здравоохранение и биотехнологии.

- Диагностика и прогнозирование заболеваний: Google DeepMind разработала систему AlphaFold, которая предсказывает структуру белков, помогая в разработке новых лекарств
- Персонализированное лечение на основе данных о генетике и истории болезни используют в IBM Watson Health

Дмитрий Лемайкин, CTO Globus IT:
«Люди начинают осознавать, что технологии могут значительно ускорить выполнение задач, улучшить точность и освободить время для более творческих или стратегических задач. Однако вместе с этим возникают и заблуждения, связанные с тем, как именно ИИ работает, что он может или не может делать, а также с опасениями, что автоматизация приведет к массовым увольнениям или необратимым изменениям в индустриях»

Полный текст статьи по ссылке ✅

Наступивший год обещает быть еще динамичнее в плане развития и конкуренции нейросетей: в январе на волне хайпа взлетела китайская нейросеть DeepSeek, чья производительность и классный бонус в виде полной совместимости библиотек с OpenAI, сделали ее реальным претендентом на доминирование среди прочих альтернатив, включая ChatGPT и Gemini.

📱Есть ли место высоким технологиям на ферме и в поле?

Рассказывает Оксана Мишечко, директор по управлению персоналом Агрохолдинга «СТЕПЬ».

Смотрим новый выпуск «Короткого разговора»: ВК | YouTube | RUTUBE

Россия vs Китай: кто впереди по разработкам на основе ИИ?

Александр Лукьянов, и.о. генерального директора «ДОМ.РФ Технологии»

➡️ Переходите по ссылке и смотрите выпуск на удобной платформе: ВК | YouTube | RUTUBE