Sber Developer News

описание

О разработке, технологиях и AI-решениях Сбера для разработчиков и всех, кто связан с IT. Инструменты, кейсы, вакансии. Чат разработчиков: https://t.me/smartmarket_community Витрина технологий Сбера: https://developers.sber.ru Powered by SberDeviсes

← к каналу @SberDeveloperNews

5 645

подписчиков

Охват к подписчикам

17,0%

ERR

Реакции к просмотрам

0,20%

41 на 21 постов

Пересылки к просмотрам

0,50%

101

Постов в день

0,3

всего 21

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам

12 авг.Сбер представил первого в России автономного универсального ИИ-агента 🤖 ГигаАгент от Сбера работает в фоновом режиме, уточняет детали, корректирует и критикует – не просто ищет информацию, а становится полноценным партнёром в решении личных и рабочих задач. Ключевые свойства: Автономность ГигаАгент взаимодействует с пользователем как самостоятельный агент 24/7 и в проактивном режиме. Если ему не хватает информации, он честно сообщает об этом, а если находит ошибку в рассуждениях, может аргументированно возразить. Такое поведение заложено в архитектуру системы и делает долгосрочное взаимодействие более последовательным и предсказуемым. ГигаАгент не просто исполнитель, а полноценный партнёр, готовый к дискуссии и обсуждению идей для реализации. Саморазвитие ГигаАгент способен самостоятельно совершенствовать свою работу. Он читает и переписывает собственный исходный код. Каждое изменение фиксируется как коммит во встроенном Git-репозитории. Агент ведёт список улучшений, которые используются при восстановлении в случае возникновения критических ошибок. Непрерывность Большинство ИИ-агентов работают только в рамках одной сессии и не сохраняют накопленный опыт. ГигаАгент, напротив, запоминает предыдущие задачи, принятые решения и историю взаимодействия. После перезапуска он продолжает работу с учётом уже накопленного контекста, что позволяет использовать его как ИИ-агента с долговременной памятью. Безопасность и доступность Полностью российская разработка, доступная каждому. Для хранения и обработки данных ГигаАгент использует только отечественные платформы. 💻Попробовать сейчас💻0,96%
15 июл.GigaChat Audio: эмоции, длинный контекст и новые Open Source модели ⚡️ Сбер представил GigaChat Audio — модель с расширенными возможностями работы со звуком, а также выложил в открытый доступ семейство моделей автоматического распознавания речи. Главное про релиз: 🔘Эмпатия: модель распознает интонации и эмоции спикера и адаптирует стиль ответа под его состояние. 🔘Работа с длинным аудио: поддержка записей до 2 часов с разделением по спикерам, поиском по таймкодам и умным саммари. 🔘Голосовая память: ассистент запоминает важные факты из диалогов для будущих сессий. 🔘Качество: в тесте Arena Hard Audio модель показала 75% побед, а точность распознавания эмоций достигла 80%, обойдя ряд мировых аналогов. Для разработчиков (Open Source): 🔘Облегчённая версия GigaChat Audiо: поддерживает русский и английский, легко дообучается под языки стран СНГ. Вместе с моделью команда представила датасет TimeGround-1M — для обучения LLM привязке событий ко времени. 🔘Семейство GigaAM: первые российские открытые модели для мультиязычного распознавания речи. Модели допускают в 1,5–2 раза меньше ошибок и оптимизированы для запуска даже на обычных процессорах. Забирайте модели в свои проекты, а если хотите углубиться в техническую составляющую, читайте пост команды 💻0,59%
7 июл.Сбер представил GigaChat 3.5: собственная архитектура, скорость и Open Source ⚡️ GigaChat 3.5 — отечественная модель с масштабированной архитектурой на линейном внимании. Модель умнее, быстрее и почти вдвое компактней предыдущей Ultra Главное про релиз: 🔘До 4 раз быстрее на длинном контексте: новая архитектура решает проблему замедления модели при работе с большими текстами. 🔘Эффективность: модель требует вдвое меньше памяти, что упрощает её самостоятельное развёртывание. 🔘Качество ответов: наибольший прирост в задачах на кодинг и математику. Ответы стали точнее и структурнее. 🔘Новый датасет: разработчики изменили подход к обучению, сделав упор на тщательно отфильтрованные «человеческие» тексты, а не на синтетику. Поработать с новой моделью можно уже сейчас на GitVerse и HuggingFace. А подробности, включая детали реализации гейтов и рецепт стабилизации, — коллеги расписали в своём канале и в статье на Habr.0,56%
15 маяПодключайтесь на сессию международной конференции AI Journey «Физический ИИ для развития российской промышленности» 🤖 18 мая на конференции ЦИПР 2026 топовые эксперты обсудят, как физический ИИ меняет производство, почему важно развивать отечественные технологии и как выстраивать эффективные партнёрства между государством, бизнесом и разработчиками. Ключевые темы: 🤩 Как развивается физический ИИ и формируется суверенный технологический стек? 🤩 Как внедряют ИИ в российскую промышленность сегодня? 🤩 Какие барьеры сдерживают развитие физического ИИ и как их можно преодолеть? Спикеры: 🟣 Максут Шадаев, Министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ 🟣Андрей Белевцев, Старший вице-президент, руководитель блока «Технологическое развитие», Сбер 🟣 Тигран Худавердян, Член Правления, «Яндекс Рус» 🟣 Алексей Шелобков, Генеральный директор, ИКС Холдинг 🟣 Алексей Яковенко, Вице-президент по трансформации, Русская медная компания 🟣 Валерия Воробьёва, Генеральный директор, Альянс в сфере ИИ (модератор) 📺18 мая 15:15 (мск) Присоединяйтесь к трансляци🤩0,49%
19 июн.Пятничная задача для адептов JavaScript 🤖 Вы проектируете модуль распознавания команд для домашнего голосового помощника. Помощник должен реагировать только тогда, когда перед командой произносят его имя — «Салют». Робот должен сработать, если выполняются следующие правила: 🔘Имя «Салют» обязательно должно быть самым первым словом в строке. 🔘Сама команда (то, что идет после имени) не должна быть пустой. Опишите пошагово, какие встроенные методы строк в JavaScript вы бы использовали, чтобы проверить эти условия.0,46%
3 июл.GFusion: как диффузионный подход ускорил GigaChat ⚡️ Команда GigaChat представила проект GFusion — диффузионную языковую модель на базе GigaChat3-10B-A1.8B-base. В отличие от классического авторегрессионного подхода, где текст генерируется строго по одному токену, диффузионная LLM восстанавливает за один проход сразу несколько токенов внутри замаскированного блока. Весь проект — от идеи и обучения до оптимизации runtime и open-source релиза — выполнил стажер команды Pretrain. Новый метод позволяет увеличить скорость генерации в однопользовательском режиме в среднем на 70% по сравнению с базовой моделью, при этом снижение качества составило всего 2–4 п.п., а балансом скорости и точности можно управлять через параметры генерации. В ходе работы команда добавила поддержку GFusion в SGLang и реализовала алгоритм entropy-bounded sampling для ускорения диффузионных моделей. Кроме того, в open source была выложена собственная реализация attention на TileLang под структуру диффузионной маски, которая дает до +77% end-to-end ускорения на длинном контексте. ➡️Подробности исследования, код и веса моделей в статье на Habr, а также на GitVerse и Hugging Face: GFusion-10B-A1.8B-base, GFusion-10B-A1.8B0,42%
26 мая40 кейсов, где ГигаЧат помогает бизнесу 🤖 Ко Дню Предпринимателя 26 мая Sber500хГигаЧат собрали 40 реальных кейсов стартапов, которые усилили свои решения и улучшили операционные показатели благодаря интеграции ГигаЧата. Компании из 9 индустрий с помощью искусственного интеллекта смогли ускорить бизнес-процессы, снизить затраты и увеличить выручку. В спецпроекте — реальные цифры, живые истории и интервью с предпринимателями, которые делают свой продукт сильнее и эффективнее благодаря AI-технологиям Сбера. 👉 Узнать больше можно на странице проекта.0,37%
14 авг.Пятничная задача для адептов JavaScript 🤖 Вы разрабатываете модуль маршрутизации для ИИ-агента, который обрабатывает входящий поток пользовательских сообщений. В вашем распоряжении массив строк с входящими запросами и массив строк с ключевыми словами, которые требуют приоритетной обработки. Напишите функцию на JavaScript, которая распределяет запросы на две категории. Функция должна принимать оба массива и возвращать объект с двумя свойствами: 🔘priority — массив запросов, содержащих хотя бы одно ключевое слово из списка; 🔘standard — массив всех остальных запросов. При поиске ключевых слов регистр символов учитывать не нужно. Функция должна корректно обрабатывать пустые массивы на входе. Пишите ваши варианты в комментариях.0,30%
7 авг.Пятничная задача для адептов JavaScript 😼 Вы разрабатываете программное обеспечение для кассы бассейна. Нужно написать функцию, которая рассчитывает стоимость билета в зависимости от возраста посетителя и дня недели. Базовая цена для посетителей от 18 до 64 лет включительно в будние дни 1000 рублей. Детский билет для посетителей младше 18 лет – 50% от базовой стоимости. Билет для пенсионеров для посетителей старше 64 лет – 30% от базовой стоимости. Выходные дни: в субботу и воскресенье стоимость любого билета увеличивается на 25% от рассчитанной с учётом возраста суммы. Напишите функцию, которая принимает два аргумента: возраст посетителя (целое число) и день недели (строку). Функция должна возвращать итоговую стоимость билета с учетом возраста и дня недели. Пишите ваши варианты в комментариях!0,13%
31 июл.Пятничная задача для адептов JavaScript 🪄 Вы пишете функцию для калькулятора стройматериалов и вам нужно рассчитать, сколько пачек напольной плитки необходимо купить для ванной комнаты. На вход функции передаются: •длина комнаты (в метрах); •ширина комнаты (в метрах); •длина одной плитки (в метрах); •ширина одной плитки (в метрах); •количество плиток в одной пачке. Требования: 🔘Учтите технологический запас на подрезку в размере 10% от площади пола; 🔘Материал продаётся только целыми пачками, поэтому итоговое количество пачек нужно округлить в большую сторону до целого числа. Функция должна возвращать количество пачек, которые нужно приобрести. Пишите ваши варианты в комментариях!0,12%
17 июл.Пятничная задача для адептов JavaScript 😼 У вас есть список объектов, где каждый объект — это информация об одной птице и у каждого объекта есть два свойства: name: название птицы (строка); distance: расстояние, которое пролетела птица в километрах (число). Что нужно сделать: 🔘Создайте список только тех птиц, которые пролетели более 500 километров. 🔘На основе отфильтрованного списка получите новый массив, содержащий только названия этих птиц. 🔘Вычислите общую дистанцию, которую пролетели все птицы из исходного списка (сумму всех distance). Пишите ваши варианты в комментариях!0,11%
24 июл.Пятничная задача для адептов JavaScript 😸 Вы разрабатываете фитнес-трекер и вам нужно написать функцию, которая анализирует ежедневную активность пользователя. Напишите функцию, которая принимает на вход два параметра: массив чисел, где каждое число обозначает количество пройденных шагов за отдельный день, и число, представляющее собой установленную дневную норму шагов. Функция должна возвращать количество дней, в которые пользователь успешно выполнил или перевыполнил свою норму. Пишите ваши варианты в комментариях!0,11%