Сибирские Нейросети: Речевая аналитика и малые безопасные языковые модели для бизнеса

🚀 Мы на Hugging Face! Друзья, мы завели официальную страничку нашей компании Siberian Neuronets на Hugging Face: 👉 https://huggingface.co/SiberianNeuronets Там будем делиться результатами наших исследований — заходите, подписывайтесь, следите за новыми публикациями! 📄 Сегодня добавили свежую статью! Наше новое исследование «Little Brains, Big Feats: Exploring Compact Language Models» уже доступно: 👉 hf.co/papers/2606.30062 О чём работа? Мы оценили, насколько хорошо компактные языковые модели (SLM) от 1B до 8B справляются с генерацией ответов в русскоязычных Retrieval-Augmented Generation (RAG) системах. Ключевые выводы: ✅ RAG на SLM можно запускать локально без GPU — прямо на устройстве и за разумное время ✅ Среди протестированных SLM модели семейства Qwen и Meno показали лучшие результаты ✅ Qwen3-8B-Q4_K_M стал лучшим SLM по качеству: 0.72 Correctness и 0.83 Faithfulness ✅ Qwen3-4B-Instruct-2507-Q5_K_M показал один из лучших практических балансов качества и CPU-latency ✅ Работа принята на ECML PKDD 2026 Applied Data Science Track ✅ Отдельно протестировали и семейство моделей Meno от @Bond_005: на момент подачи статьи Meno-lite-7B показал конкурентный результат среди компактных моделей при очень низкой CPU-latency (практически самая лучшая производительность в своем размерном классе), а Meno-tiny-1.5B подтвердил потенциал сверхлёгких моделей для on-device RAG. На текущий момент метрики у моделей Meno выше, чем на момент публикации. Поэтому рекомендуем именно это семейство моделей - наиболее оптимальны по качеству и скорости работы. Код и материалы — в открытом доступе: 🔗 github.com/SibNN/SLM-RAG-EVAL Будем благодарны за лайки и комментарии на странице статьи на Hugging Face — это помогает нам видеть, что работа полезна сообществу ❤️ 🔥 Если вам интересны on‑device AI, приватные системы и эффективный RAG без дорогих GPU — наше исследование для вас! ❤️ Хотите внедрить супер ИИ в вашу компанию или обсудить совместный проект? Пишите нам на info@sibnn.ai — будем рады сотрудничеству! #SiberianNeuronets #HuggingFace #RAG #SLM #CompactLanguageModels #OnDeviceAI #ECMLPKDD #RussianNLP #LLM #AIResearch

Интересная статья про победу наших коллег под руководством Ивана Бондаренко на IBM-овском конкурсе лучших RAG-пайплайнов мира. Вот сама статья: https://huggingface.co/papers/2605.04523 - голосовать тут. Если вам вдруг понравится эта статья, то нужно обязательно сегодня поставить лайк на Huggingface Daily Papers

💬 Встреча 💬 Тема: Почему ChatGPT ошибается? Галлюцинации генеративных моделей языка и методы их обнаружения. 🗓 11 марта (среда) ⏱ 16:00 – 18:00 🎙 Докладчик: Иван Бондаренко - доцент Новосибирского государственного университета. Ссылка для подключения: https://laboratorium.ktalk.ru/lbk82nhh6im9

✍️Локальный AI-ассистент Василиса — работает даже на парковке! 😱 Знаете этот страх — загрузить документ в онлайн-помощник, а потом увидеть его в чьём-то твите? 🤯 У нас есть решение для тех, у кого "паранойя" (читай: адекватное отношение к конфиденциальности). Представляем «Василису» для Windows (и для Linux тоже имеется) — AI-ассистента, который работает полностью на вашем компьютере. Без отправки данных в облако. Без риска, что завтра ваш договор появится в открытом доступе. Что говорят пользователи: — "Я загрузил годовой отчёт. Он до сих пор у меня. И я единственный, кто его видел. Чувствую себя супергероем конфиденциальности." 🦸‍♂️ — "Работаю в поезде, интернет ловит только на крыше. Василиса работает и без него. Поезд, документы, я — идеальное трио." — "Сижу на парковке у ТЦ, жду жену. Wi-Fi ноль, 4G не ловит. Открыл Василису — закончил анализ документов по сделке. Парковка — новое место силы." 🚗💻 Кстати, о возможностях (чтобы вы не думали, что мы только шутим): ✅ Понимает PDF, DOCX, PPTX, TXT. ✅ Отвечает на вопросы по вашей базе знаний и показывает, откуда взял ответ. ✅ Работает без интернета — хоть в бункере, хоть в самолёте. ✅ Можно использовать локальные модели — данные вообще не выходят за пределы устройства. А для компаний, которые хотят полный контроль: У нас есть версия «Василиса.Про» — ставим её прямо в вашу инфраструктуру, без всяких облаков. Вы сами управляете доступом сотрудников, а данные даже не нюхают внешний воздух. Корпоративная безопасность с человеческим лицом (и искусственным интеллектом внутри). Сейчас версия Beta, но работает бодро. Идеально для всех, кто не хочет, чтобы их документы жили своей жизнью где-то на чужих серверах. 👉 Скачать бесплатно (и спать спокойно): https://vasilisa.sibnn.ai/ #vasilisa #sibnn #slm #llm #rag #docs #vasilisa_llm

✍️🚀 Встречайте asr_eval: наш новый открытый инструментарий для оценки и сравнения ASR-моделей! Мы в SibNN постоянно работаем над тем, чтобы наше распознавание речи было самым точным и быстрым. Но как объективно сравнить новую модель с предыдущей версией или с SOTA-решениями от Sber, NVIDIA, OpenAI и другими open-source проектами? Раньше это была боль: разные метрики, форматы, тайминги, куча скриптов под каждый эксперимент. Чтобы упростить себе жизнь и дать сообществу удобный стандарт, мы разработали asr_eval — open-source Python-библиотеку, которая меняет подход к тестированию систем распознавания речи. Репозиторий только что открыт, и мы ищем первых пользователей и контрибьюторов! ❓ Зачем это нужно? До сих пор сравнение ASR-моделей часто было головной болью. asr_eval решает эти проблемы «из коробки», предлагая единый, гибкий и мощный фреймворк. ✨ Что умеет библиотека? 🧪 Глубокая оценка (Evaluation) Поддерживает расширенный синтаксис аннотаций с множественными референсами и блоками. Это позволяет тестировать модели на сложных кейсах (например, с разными вариантами расшифровки или шумами). ⚙️ Масштабный бенчмаркинг (Benchmarking) Позволяет запускать сравнительные тесты моделей в автоматическом режиме. С его помощью мы регулярно сравниваем наши модели с популярными решениями (Whisper, Wav2Vec2, Nemo и др.) на единых датасетах. А встроенный веб-дашборд делает анализ результатов наглядным и удобным. Идеально для выбора лучшей модели под вашу задачу! ➰ Поддержка стриминга (Streaming) Уникальная фича! Библиотека содержит базовые классы и буферы для оценки моделей в реальном времени. Вы можете строить диаграммы задержек и качества прямо в процессе потокового распознавания — критично для голосовых ассистентов. 📦 Для кого это? Разработчиков голосовых помощников, исследователей speech technologies, дата-сайентистов, которым нужен прозрачный и воспроизводимый процесс валидации ASR. Мы выложили код на GitHub и активно развиваем проект. Приглашаем вас попробовать, форкнуть, предложить идеи или просто оценить. 👉 GitHub: https://github.com/SibNN/asr_eval 📚 Документация: sibnn.github.io/asr_eval/ 📄 Препринт статьи с подробным описанием методологии и экспериментов: https://arxiv.org/abs/2601.20992 Сделаем ASR-оценку прозрачной и удобной вместе! 🔥 #asr_eval #sibnn #ASR #SpeechRecognition #OpenSource #Python #MachineLearning

🎉 Год прорыва: «Сибирские нейросети» в топе мировой науки! Подводим итоги 2025 года: наша исследовательская команда уверенно заявляет о себе на главных мировых площадках по искусственному интеллекту и компьютерным наукам. Мы гордимся тем, что результаты наших разработок, отмеченные аффилиацией SibNN, были приняты и опубликованы в изданиях высшего эшелона — уровня A, и Q1. Каждая ссылка — это вклад в будущее AI. Гордимся нашей исследовательской командой! 👩‍🔬👨‍🔬 🔬 Наши ключевые публикации: 1. 🗣️ Pisets: Robust Speech Recognition for Lectures and Interviews Принята на NAACL 2025 — одну из главных конференций по обработке естественного языка. Наша система показывает выдающуюся устойчивость в сложных акустических условиях. ➡️ [Читать статью](https://aclanthology.org/2025.naacl-industry.74/) 2. 📊 TabaQA: Column Augmented Generation for QA over Tabular Data Представлена на SemEval-2025 (ACL). Мы улучшаем точность ответов на вопросы по табличным данным с помощью генеративных моделей. ➡️ [Читать статью](https://aclanthology.org/2025.semeval-1.126/) 3. ⚙️ RM-RF: Reward Model for Run-Free Unit Test Evaluation Принята на SANER 2026. Инновационная модель для оценки юнит-тестов без их запуска — шаг к более умным инструментам разработки. ➡️ [Изучить работу](https://conf.researchr.org/details/saner-2026/saner-2026-papers/42/RM-RF-Reward-Model-for-Run-Free-Unit-Test-Evaluation) 4. 🧠 Knowledge as Recollection: Advancing Multimodal RAG Наши исследования в области мультимодального поиска и генерации представлены на AINL и публикуются в ведущих математических изданиях. ➡️ [Ознакомиться с публикацией](http://ftp.pdmi.ras.ru/pub/publicat/znsl/v546/p174.pdf) 5. 🇷🇺 BERTScore для русского языка Практическая и важная работа по адаптации метрики оценки текста для русского языка уже опубликована. ➡️ [Смотреть публикацию](https://ispranproceedings.elpub.ru/jour/article/view/1940) 6. 💻 MERA Code: A Unified Framework for Evaluating Code Generation Наш фреймворк для комплексной оценки генерации кода находится на ревью в топовом журнале. ➡️ [Изучить на arXiv](https://arxiv.org/abs/2507.12284) Это не просто статьи — это признание нашего вклада в такие области, как распознавание речи, обработка таблиц, тестирование ПО, RAG-системы и оценка генерации кода. Благодарим нашу потрясающую команду исследователей и разработчиков! Эти публикации — фундамент для новых прорывных продуктов и технологий. #sibnn #ASR #SpeechRecognition #OpenSource #Python #MachineLearning #computerscience

🔥 ICT.Moscow опубликовал обзор разработок для прикладных задач с искусственным интеллектом, анонсированных или выложенных в доступ российскими командами в 2025 году. ⚡Большая часть решений представлены публично. В подборке есть архитектуры, датасеты, бенчмарки, модели и многое другое. ✍️В подборке также есть решение, в котором наша команда Сибирских нейросетей принимала участие. MeraCode - бенчмарк для оценки, насколько хорошо LLM справляются с задачами программирования, в том числе с учетом требований, сформулированных на русском языке. 👉Посмотреть полный обзор ICT.Moscow. 👉 Скачать PDF-версию обзора.

Василиса - AI‑ассистент для локальной работы с документами от компании "Сибирские нейросети". Обрабатывайте документы на своём компьютере без отправки данных в облако. Работает без постоянного подключения к сети Интернет. https://habr.com/ru/companies/inferit/articles/977644/ https://vasilisa.sibnn.ai/ - скачать можно с нашего сайта

⚡️⚡️Не пропустите релиз «МСВСфера» 10.1 — российской ОС с ИИ-помощником, который работает без интернета «Инферит ОС» представляет новую версию операционной системы с искусственным интеллектом. «Василиса» — встроенный локальный ИИ-помощник, созданный нашими коллегами из «Сибирских нейросетей». 📌 Она не передает данные вовне и работает на стандартных офисных компьютерах: ОЗУ от 16 ГБ, процессор уровня Intel Core i5 (6 ядер). ❓ Что это значит на практике: • Полная безопасность. Так как вычисления производятся локально, данные никуда не утекают. Идеально для госкомпаний, ОПК и финтеха. • Офлайн-возможности. «Василиса» работает в изолированных сетях. Можно анализировать документы, генерировать справки и черновики писем без интернета. • Готовая экосистема. В комплекте: офисный пакет «Р-7 Офис», центр приложений с российским ПО и новые инструменты для администрирования. Теперь «МСВСфера» 10.1 — это полноценная защищенная рабочая среда с искусственным интеллектом внутри. 👆 Хотите протестировать решение? Загружайте дистрибутив с официального сайта «МСВСфера». #ИнферитОС #МСВСфера #ИИ #РоссийскоеПО

На TeamLeadConf со стендом sibnn.ai

Соревнуемся! Кто задаст вопрос, который поставит OnticoGPT в тупик?

6-7.11 sibnn.ai со стендом на Highload.ru Подходите к Роману и Дмитрию пообщаться 😊 А еще сегодня Иван Бондаренко в 12.20 расскажет о том, Что будет, если выгрузить все доклады HighLoad++ в GPT.

Уже сегодня на Highload.ru наша супер-OnticoGPT по базе видеозаписей и слайдов докладов всех прошлых лет 🔥 ✍️

Писца много не бывает! В конце октября он снова отправился в путь и посетил постерную сессию Fall into ML 2025 в Москве. Сессия проходила в Атриуме Культурного центра ВШЭ, где участники конференции смогли задать все интересующие их вопросы авторам статей, которые были представлены в этом году на конференциях уровня A и A*. Благодаря таким конференциям возможен бесценный обмен опытом между исследователями и полное погружение в современный мир машинного обучения 🤖🏛🍃

🚀 Технологический суверенитет начинается с нас! 🚀 Только что завершилась конференция ФИТ НГУ, и мы спешим поделиться с вами записью выступления сооснователя компании "Сибирские нейросети" — Ивана Бондаренко, индустриального доцента НГУ и научного сотрудника Лаборатории прикладных цифровых технологий. Иван рассказывает о том, как машинное обучение становится оружием массового созидания и ключевым элементом технологического прорыва в XXI веке. В этом выступлении вы узнаете: ▫️ Историческая параллель: Почему современный этап развития ИИ сравнивают с прорывом в атомной энергетике в середине XX века. ▫️ Сильный vs слабый ИИ: В чем фундаментальное различие и почему большие языковые модели (LLM) вроде GPT — это пример сильного искусственного интеллекта. ▫️ ИИ в науке и практике: Реальные кейсы применения искусственного интеллекта в экспериментальной физике, биологии, медицине и разработке ПО. ▫️ Будущее уже здесь: Куда движется развитие автономных и мультиагентных систем, способных взаимодействовать друг с другом. ▫️ Вызовы: Проблема «галлюцинаций» ИИ и фактологических ошибок — как с этим работать? Кстати, Иван и его команда как раз не понаслышке знакомы с этой проблемой в рамках проекта «Писец» для Тотального диктанта. А в финале Иван демонстрирует презентацию, созданную с помощью мультиагентной системы ИИ, — наглядный пример того, как технологии меняют творчество и проектирование. 🔊 Аудиозапись выступления — в этом посте! Не упустите возможность погрузиться в разговор о том, что определяет технологический суверенитет страны прямо сейчас. ✍️ 📌 Текст подготовлен с помощью ИИ на основе аудиозаписи и саммари выступления.