Sber AI

ВИДИМ ДАННЫЕ НАСКВОЗЬ 🤩 Даже хорошая рекомендательная модель может показать отличный результат на тесте, но провалиться в реальности. И проблема часто скрывается в данных. Исследователи Центра практического ИИ Сбера и AIRI создали SplitLight — открытый инструмент, который помогает находить такие проблемы ещё до обучения и сравнения моделей. Что он умеет 🟣 Ищет аномалии в данных и даёт рекомендации по их устранению. Например, сбои логирования, дублирующиеся события и сдвинутые временные метки 🟣 Проверяет реалистичность эксперимента. Не попали ли в обучение данные из будущего, учтены ли новые пользователи и объекты, насколько отличаются тренировочная и валидационная выборки 🟣 Помогает сравнивать исследования. Фиксирует ключевые статистики разбиения и подготовки данных, чтобы эксперименты можно было воспроизводить и корректно сопоставлять 🟣 Показывает общую картину. Выводит на дашборде подробную статистику по проблемам в данных Команда проекта во главе с исполнительным директором по исследованию данных Центра практического ИИ Сбербанка Алексея Васильева протестировала SplitLight на шести популярных открытых датасетах и наглядно показала: даже незначительные изменения в разбиении способны заметно повлиять на метрики и трактовку качества модели. А научную работу о SplitLight представили на ACM SIGIR 2026 — одной из ведущих международных конференций в области информационного поиска и рекомендательных систем. Забрать инструмент можно на GitVerse, а также на GitHub ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

А на какой стороне вы? Признавайтесь: вы за лаконичность или выдаёте базу на 300 токенов? ❤️ — Я за минимализм 🔥 — Я Влад, мне нужно 8К, cinematic lighting и octane render ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

🤩 Эпоха ручного промптинга УХОДИТ: Сбер выкатил ГигаАгента Пользователям стал доступен ГигаАгент, первый в России автономный универсальный ИИ-агент. Работает так: вы ставите верхнеуровневую цель — агент сам планирует календарь, делает ресёрч, ведёт переписку и собирает отчёты. Наш ответ зарубежным OpenClaw, Hermes Agent и NemoClaw. Подробнее ⬇️ 🤩 Проактивность ГигаАгент работает в фоне и параллелит задачи. Не хватает вводных? Он сам придёт с уточняющими вопросами. Нашёл ошибку в вашей логике? Будьте готовы к аргументированному спору. 🤩 Долгая память Большинство ИИ-агентов теряют контекст после одной сессии. ГигаАгент помнит ваши прошлые задачи, решения и контекст взаимодействия даже после перезапуска. 🤩 Саморазвитие Агент читает и переписывает собственный исходный код. Все изменения логируются как коммиты во встроенном Git-репозитории, чтобы система могла откатиться при критических ошибках. В основе этого лежит проект саморазвивающегося агента Ouroboros (совместная разработка Сбера и Института AIRI). На лидерборде Terminal Bench 2.1 система уже выдаёт качество 86,97%. 🔒 Безопасность тоже продумали: вся обработка идёт строго на отечественных платформах. ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

👀 ЧТО-ТО ТУТ НЕ ТАК Несмотря на быструю эволюцию искусственного интеллекта, нейросети продолжают ошибаться в самых базовых вещах — например, неправильно считывают объекты на фото. Почему это так? Компьютерное зрение совсем не похоже на человеческое. ИИ не рассматривает изображение, а анализирует его в три этапа: 1️⃣ Разбивает на фрагменты Картинка делится на десятки небольших участков, каждый превращается в набор чисел 2️⃣ Ищет знакомые признаки Модель сопоставляет их с миллиардами изображений, на которых училась: усы + треугольные уши + шерсть = вероятно, это кот 3️⃣ Собирает контекст Определяет связи между объектами: человек держит чашку, собака лежит под столом, ребёнок запускает воздушного змея Что может провоцировать ИИ на неправильные ответы? 🎾 Необычный или непривычный ракурс 🎾 Оптические иллюзии: отражения, тени и перспектива 🎾 Обрезанное фото со скромным контекстом 🎾 Объекты, редко встречающиеся в обучающих данных 🤩 Чем качественнее обучающие данные, тем сильнее модель и тем реже она ошибается. Где чаще ловите ИИ на ошибках? ❤️ — в текстовых запросах 🔥 — в генерации изображений 👍 — на анализе фото и файлов ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

«Дом Дракона» в 2026-м: непо-бейби, яхты и инвестиции 🐉 Как вам финал сезона? Пока рефлексируем над концовкой, решили немного пофантазировать. 🤩 Что если, перенести героев Вестероса в наши дни, где битва за Железный трон (или кресло CEO) развернулась бы в современном корпоративном мире? К какому современному Дому вы бы примкнули? 🔥 Таргариены — я за элитарность и частные вертолёты 👍 Хайтауэры — топлю за семейные ценности ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

ПЕРЕВЕДЁТЕ БЕЗ ИИ? 🤩

⚠️ ОСТОРОЖНО: СЛИШКОМ МИЛО 🥹 Если бы ИИ-модели были котами, у человечества не осталось бы поводов их не любить. Это наталкивает на мысли! 🤩 В карточках фантазируем, как могли бы выглядеть ChatGPT, ГигаЧат, Claude и другие нейросети в роли четырёхлапых. Спойлер: не все из них сумели бы стать домашними На чьей стороне вы? ❤️ — люблю кошек 🔥 — только собаки 👍 — мне достаточно ИИ ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС