Как использовать чатбот для уточнения проблем пользователей Чатбот на сайте itinai.ru создан, чтобы упростить общение с клиентами, которые жалуются на сбои в работе продукта. Допустим, пользователь пишет: «Ничего не работает». Нажмите кнопку «Начать», введите краткое описание проблемы, и ИИ предложит 5 вариантов ответов. Каждый из них: уточняет детали без давления, сохраняет нейтральный тон, помогает структурировать […] ➡️➡️➡️
Как работает чатбот и зачем он нужен? Вам когда-нибудь приходилось часами собирать данные для DCF-модели, проверять формулы и бояться ошибок? Наш чатбот автоматизирует процесс: Введите тип бизнеса (например, «розничная торговля») и срок прогноза (3-5 лет). ИИ предложит готовую структуру модели: разделы, формулы для FCFF, WACC, Terminal value. Получите чек-лист распространенных ошибок (например, некорректный прогноз роста […] ➡️➡️➡️
Как пользоваться чатботом для создания BRD Чатбот на сайте itinai.ru — ваш помощник в автоматизации составления бизнес-требований. Просто укажите тип продукта (например, «мобильное приложение для онлайн-школы») и введите команду: «Создай шаблон BRD». ИИ предложит структуру документа с разделами и примерами. Это сэкономит время на рутину сбора данных и поможет сосредоточиться на стратегии. Формат BRD: основные […] ➡️➡️➡️
Искусственный интеллект меняет правила игры в B2B-продажах. Холодные звонки, которые раньше требовали часов на подготовку и часто заканчивались отказами, теперь можно автоматизировать с помощью умного чатбота. Он генерирует персонализированные скрипты с учетом отраслевой специфики, возражений клиентов и психологических моделей вроде AIDA. Разберем, как это работает и почему это важно для вашей команды. Как использовать чатбот: […] ➡️➡️➡️
Как чатбот упрощает оформление авансового отчета Чатбот на сайте itinai.ru — ваш личный помощник в оформлении авансовых отчетов за командировку. Чтобы начать, введите в окно чата: Описание поездки (даты, город, цель). Сумму фактических расходов. Данные сотрудника (ФИО, должность). Искусственный интеллект мгновенно сгенерирует готовый отчет, проверенный на соответствие требованиям 2025 года. Больше нет необходимости вручную искать […] ➡️➡️➡️
Масштабируемое Образцы Без Данных: Meta AI Представляет Adjoint Sampling для Генеративного Моделирования на Основе Наград Недостаток Данных в Генеративном Моделировании Генеративные модели традиционно требуют больших и качественных наборов данных для создания образцов, которые воспроизводят основное распределение данных. Однако в таких областях, как молекулярное моделирование или физическое моделирование, получение таких данных может быть вычислительно непосильным или […] ➡️➡️➡️
Пошаговое руководство по созданию AI-агента с использованием Google ADK Набор инструментов для разработки агентов (ADK) — это открытая платформа на Python, которая позволяет разработчикам создавать, управлять и разворачивать многопользовательские системы. Его модульный и гибкий дизайн делает его подходящим как для простых, так и для сложных приложений на основе агентов. Создание простого AI-агента В этом руководстве […] ➡️➡️➡️
Google AI Представляет MedGemma: Открытый Набор Моделей для Понимания Медицинских Текстов и Изображений На конференции Google I/O 2025 компания Google представила MedGemma — открытый набор моделей, предназначенных для многомодального понимания медицинских текстов и изображений. Созданный на архитектуре Gemma 3, MedGemma предоставляет разработчикам надежную основу для создания приложений в области здравоохранения, требующих интегрированного анализа медицинских изображений […] ➡️➡️➡️
NVIDIA представляет Cosmos-Reason1: набор AI моделей для улучшения физического мышления и обоснованного рассуждения Искусственный интеллект (AI) достиг значительных успехов в обработке языка, математике и генерации кода. Однако расширение этих возможностей на физические среды остается сложной задачей. Физический AI стремится преодолеть этот разрыв, разрабатывая системы, которые воспринимают, понимают и действуют в динамичных, реальных условиях. Проблемы существующих […] ➡️➡️➡️
Сравнение Riiid и Knewton Alta: Прогнозирование результатов экзаменов или овладение учебным планом — что дает лучшие результаты? Цель сравнения Обе платформы, Riiid и Knewton Alta, используют искусственный интеллект для улучшения обучения студентов, но подходят к этой задаче с разных сторон. Riiid сосредоточен на прогнозировании результатов и выявлении областей для целенаправленного улучшения, в то время как […] ➡️➡️➡️
Языковые модели (LMs) демонстрируют впечатляющие возможности как обучающиеся в контексте, когда они предварительно обучены на обширных текстовых корпусах из интернета, что позволяет эффективно обобщать информацию из всего лишь нескольких примеров задач. Однако дообучение этих моделей для конкретных задач представляет собой значительные трудности. Обычно дообучение требует сотни или тысячи примеров, что часто приводит к ограниченным паттернам […] ➡️➡️➡️
Введение в MemEngine Исследователи из Университета Ренмин и компании Huawei разработали MemEngine — унифицированную модульную библиотеку для настройки памяти в агентах на основе больших языковых моделей (LLM). Значение памяти для LLM-агентов Агенты на основе LLM все чаще используются в различных приложениях благодаря своей способности управлять сложными задачами и выполнять множество ролей. Память является ключевым компонентом […] ➡️➡️➡️
Сравнение Verint и ID R&D: Кто глубже обнаруживает несоответствие голосов в высокорисковых каналах? В мире, где безопасность данных и аутентификация пользователей становятся все более важными, компании, работающие в области биометрической аутентификации, должны предоставлять надежные решения. В этой статье мы сравним две ведущие компании в этой области: Verint и ID R&D. Наша цель — выяснить, какое […] ➡️➡️➡️
Сравнение Zebra Medical Vision и Quibim: Мульти-болезни против мульти-органов — что приносит большую клиническую ценность? Цель сравнения В этом сравнении мы оценим Zebra Medical Vision и Quibim, две ведущие AI-решения в области медицинской визуализации, основываясь на их бизнес-ценности. Обе компании используют AI для радиологии, но отличаются по своему охвату: Zebra сосредоточена на широком обнаружении мульти-болезней […] ➡️➡️➡️
Meta представляет KernelLLM: Модель с 8 миллиардами параметров для перевода модулей PyTorch в эффективные ядра Triton GPU Компания Meta запустила KernelLLM, языковую модель с 8 миллиардами параметров, доработанную на основе Llama 3.1 Instruct. Эта модель предназначена для автоматизации перевода модулей PyTorch в эффективные ядра Triton GPU, что упрощает процесс разработки ядер и снижает барьеры для […] ➡️➡️➡️
Пошаговое руководство по эффективной настройке Qwen3-14B с использованием Unsloth AI на Google Colab Настройка крупных языковых моделей (LLMs), таких как Qwen3-14B, требует значительных ресурсов, времени и памяти, что может затруднить быструю экспериментацию и развертывание. Unsloth AI упрощает быструю и эффективную настройку современных моделей, минимизируя использование памяти GPU, благодаря таким передовым методам, как 4-битная квантизация и […] ➡️➡️➡️
Запуск мобильного приложения NotebookLM от Google Запуск мобильного приложения NotebookLM от Google Google официально представил мобильное приложение NotebookLM, расширяющее возможности своего ИИ-ассистента для исследований на устройствах Android. Это приложение направлено на предоставление персонализированного обучения и синтеза контента непосредственно в кармане пользователей, предлагая функции, которые объединяют мобильность, осведомленность о контексте и интерактивные возможности. Расширение контекстного ИИ […] ➡️➡️➡️
Введение в UAEval4RAG Исследователи из Salesforce представили UAEval4RAG — новую методику оценки систем Retrieval-Augmented Generation (RAG), сосредоточенную на их способности отклонять неразрешимые запросы. Традиционные методики оценки в основном фокусируются на точности и актуальности ответов на разрешимые вопросы, но часто игнорируют критически важную способность систем выявлять и отклонять неподходящие или неразрешимые запросы. Проблемы существующих методик оценки […] ➡️➡️➡️
Агентный ИИ в Финансовых Услугах Недавний документ IBM Consulting под названием «Агентный ИИ в финансовых услугах: возможности, риски и ответственная реализация» описывает, как эти системы ИИ, предназначенные для автономного принятия решений и долгосрочного планирования, могут изменить операционную среду финансовых учреждений. Доклад предлагает сбалансированную структуру, которая определяет, где агентный ИИ может добавить ценность, какие риски он […] ➡️➡️➡️
Цепочка размышлений может не отражать истинное мышление ИИ: новое исследование Anthropic выявляет скрытые пробелы Метод цепочки размышлений (CoT) стал популярным способом улучшения и интерпретации процессов рассуждения крупных языковых моделей (LLMs). Основная идея проста: если модель формулирует свой ответ шаг за шагом, эти шаги должны прояснять её вывод. Это особенно важно в критически важных областях, где […] ➡️➡️➡️