Как стать автором
Обновить
135.52
Рейтинг
SberDevices
Создаём умные устройства
Сначала показывать

Как автоматически переписать текст другими словами, сохранив смысл? Рассказываем про рерайт-сервис

Блог компании SberDevices Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *

Часто при работе с текстами мы хотим не только выделить главное из больших отрывков, но и переписать текст, сохранив его смысл. В предыдущем посте мы рассказали, как команда SberDevices делала AI Service суммаризатора. Сегодня давайте поговорим про наш опыт создания не просто парафразера, а именно рерайтера текста. В связке эти инструменты могут быть полезны для множества практических задач. Демо обоих сервисов доступны в маркетплейсе AI Services.

Читать далее
Всего голосов 12: ↑9 и ↓3 +6
Просмотры 1.1K
Комментарии 9

Новости

Это наконец произошло: нейросеть и человек написали книгу. Вместе! Рассказываем, как им помогали разработчики

Блог компании SberDevices Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *

На этой неделе в издательстве Individuum вышел сборник рассказов «Пытаясь проснуться», написанных писателем и художником Павлом Пепперштейном и генеративной нейросетью ruGPT-3, разработанной командой SberDevices. 

«Пытаясь проснуться» — это первый в мире сборник рассказов, родившийся в результате сотрудничества писателя и его «двойника»-нейросети. Из 24 текстов в нём только половина принадлежит Пепперштейну — ещё дюжину сочинила генеративная нейросеть ruGPT-3, дополнительно обученная на рассказах Павла. 

В этом тексте мы расскажем, как обучали Нейроличность — двойника писателя — и что теперь будет с литературой (спойлер: а всё очень даже хорошо будет!).

Читать далее
Всего голосов 27: ↑25 и ↓2 +23
Просмотры 2.8K
Комментарии 31

Практические применения генеративных моделей: как мы делали суммаризатор текстов

Блог компании SberDevices Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *


В последнее время вышло большое количество генеративных моделей для русского языка. Команды Сбера выпустили целое семейство авторегрессионных моделей ruGPT3, ruT5, о которых мы подробно писали ранее. Сегодня мы расскажем, как практически применять обучение таких моделей и какие продукты можно получить на их основе.

Мы выводим в открытый доступ два новых сервиса: Рерайтер и Суммаризатор. Модель «Рерайтер» способна переписать любой текст другими словами с сохранением смысла вне зависимости от длины и формата — от новостей и художественной литературы до постов в социальных сетях. Модель «Суммаризатор» позволяет создать сжатое изложение исходного текста, сохраняющее его главные тезисы. Эта модель может быть полезна для экономии времени читателя, а также выделения главных мыслей объёмных документов, научной или бизнес-литературы. В частности, использовать сервис можно для подготовки обзоров научных работ на заданную тему, создания новостных дайджестов, выделения наиболее важных событий в лентах информагентств для аналитики. 
Читать дальше →
Всего голосов 15: ↑14 и ↓1 +13
Просмотры 2.1K
Комментарии 0

Как мы делали Салют ТВ: российскую платформу для умных телевизоров

Блог компании SberDevices Гаджеты Мониторы и ТВ Умный дом

В мае 2021 года мы представили Салют ТВ — платформу для телевизоров, разработанную командой SberDevices. Тогда СМИ назвали новинку «убийцей» Android TV. 

Салют ТВ — это адаптированная под телевизоры версия операционной системы StarOS, которая используется в умных устройствах Sber. Благодаря Салют ТВ телевизором можно управлять с помощью голоса, взаимодействовать с виртуальными ассистентами, выходить в интернет и даже заказывать продукты. Такой набор функций украсит любой SmartTV, но особенно полезен для бюджетных моделей. Ведь это поднимает их на качественно иной уровень, не задирая ценник.

С запуска прошёл почти год. Всё это время мы исследовали аудиторию, находили новых партнёров и расширяли линейку телевизоров с нашей платформой внутри. Но с чего всё началось? Почему мы решили делать софт именно для телевизоров? Как выбирали поставщиков? А факапы были? В статье мы расскажем «большую историю с нуля» о том, как создавали Салют ТВ.

Читать далее
Всего голосов 20: ↑12 и ↓8 +4
Просмотры 3.6K
Комментарии 32

Модель-полиглот: как мы учили GPT-3 на 61 языке мира

Блог компании SberDevices Open source *Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *

Генеративные языковые модели уверенно обосновались в практике Natural Language Processing (NLP). Большие предобученные трансформеры двигаются сразу в трёх направлениях: мультимодальность, мультизадачность и мультиязычность. Сегодня мы расскажем про последнюю — о том, как учили модель на основе GPT-3 на 61 языке мира.

Это — самая многоязычная авторегрессионная модель на сегодня. Такую модель можно использовать, например, чтобы создать вопросно-ответную систему, обрабатывающую тексты на многих языках, научить диалогового ассистента говорить на разных языках, а также сделать более универсальные решения для парсинга текста, извлечения информации.

Этим релизом мы хотим привлечь внимание к развитию NLP для языков стран СНГ, а также народов России. Для многих из представленных языков эта модель стала первой авторегрессионной языковой моделью. 

Модель доступна в двух вариантах размеров: mGPT XL на 1,3 миллиарда параметров — в открытом доступе, а mGPT 13B — будет доступна в ML Space SberCloud.

Читать далее
Всего голосов 31: ↑29 и ↓2 +27
Просмотры 4.5K
Комментарии 29

Как генерировать стихи с помощью силлабо-тонической трансформенной языковой модели (часть первая)

Блог компании SberDevices Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *

Всем привет! Меня зовут Илья Козиев, я работаю в Управлении экспериментальных систем машинного обучения SberDevices над вопросами генерации текстового контента. В этой статье я хочу представить эффективный способ решения такой интересной задачи, как генерация стихов, с помощью одной из самых современных нейросетевых архитектур — GPT-3. Я подробно распишу все необходимые шаги на пути к получению стихов примерно вот такого уровня:

Я оставляю брошенные фразы
Иного смеха, слабости и слёз
Я превращаюсь в голубые стразы
Кружась ветвями молодых берёз

Читать далее
Всего голосов 29: ↑28 и ↓1 +27
Просмотры 2.7K
Комментарии 17

Бесплатный Telegram-бот для расшифровки аудио. Рассказываем кратко, как мы его сделали

Блог компании SberDevices Контент-маркетинг Управление медиа *Голосовые интерфейсы

Бот конвертирует голосовые сообщения на русском языке в текстовый формат, также работает с загруженными одноканальными аудиофайлами. Его можно использовать даже в групповых чатах. В основе решения — технологии SmartSpeech от SberDevices.

Читать далее
Всего голосов 17: ↑16 и ↓1 +15
Просмотры 7.5K
Комментарии 34

Как подключить рекламную монетизацию к приложениям для виртуальных ассистентов Салют

Блог компании SberDevices Монетизация IT-систем *Монетизация веб-сервисов *Монетизация мобильных приложений *
Tutorial

Для виртуальных ассистентов Салют можно создавать приложения с красивым интерфейсом и возможностью управлять ими разными способами: голосом, текстовыми сообщениями, касанием, жестами и пультом. Такие приложения называются Canvas App, они доступны пользователям на умных устройствах Sber и в мобильных приложениях Сбербанк Онлайн и Салют. Один из самых простых способов монетизации ваших Canvas App — реклама. Доступны два её вида:

Rewarded video — формат видеорекламы, когда пользователь получает награду за просмотр ролика. Наградой может быть внутриигровая валюта, дополнительные жизни, попытки, опыт и другие ресурсы в смартапе (навыке).

Fullscreen-баннеры — формат полноэкранной рекламы. Её можно демонстрировать между уровнями, экранами и логическими блоками смартапа. 

Наша команда подготовила SDK для подключения и управления показом рекламы в ваших навыках. Давайте пройдём все шаги её подключения.

Читать далее
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0 +4
Просмотры 489
Комментарии 0

Умная медиаколонка с часами: почему басы не сбивают ход стрелок, а тиканье не мешает микрофонам

Блог компании SberDevices Управление проектами *Производство и разработка электроники *Гаджеты Умный дом


Недавно мы выпустили SberBox Time — умную медиаколонку (и по совместительству приставку для телевизора) с аналоговыми часами. Совмещение таких разных устройств в одном корпусе вывело задачу на новый уровень инженерной сложности. Как сделать отдельно колонку или отдельно часы — понятно. А вот как избежать влияния низких частот на чувствительный часовой механизм? Или как сделать так, чтобы farfield-микрофонам не мешало тиканье? Это уже вызовы, которые требуют особого подхода и исследования.

Или вот вам задача: как организовать настройку времени на аналоговом часовом механизме?

Ну и уж совсем мелочи вроде того, куда ставить микрофоны и какие они должны быть, чтобы услышать команду с другого конца комнаты, когда буквально в нескольких сантиметрах из динамиков звучит музыка.

В посте я расскажу про разработку SberBox Time от идеи до серийного производства: про сложности, тупиковые прототипы и инсайты в процессе R&D.
Читать дальше →
Всего голосов 40: ↑39 и ↓1 +38
Просмотры 12K
Комментарии 71

Разбираемся с библиотекой лексического анализа ANTLR4

Блог компании SberDevices Программирование *Java *
Tutorial

У нас в SberDevices разрабатывается платформа по управлению рекомендациями, которая взаимодействует с разными ML-движками. Со временем их станет много, и, когда пользователь умных устройств Sber будет запрашивать контент – искать фильмы, музыку, спрашивать о чём-то виртуальных ассистентов Салют, – запрос будет проходить через нашу платформу.

Сначала выбор движка мы хотели завязывать на источник сообщений – пользовательское приложение на устройстве. Сейчас мы решили управлять маршрутизацией на основе содержания сообщений – по различным полям. Для этого используется набор правил, похожих на условие WHERE в SQL, т.е. мы выбираем маршруты, у которых совпадают условия со значениями полей сообщений.

В SQL-запросе пользователь шлёт условие, по которому из существующих строк таблицы выбираются подходящие. В нашей задаче получается наоборот: входящему сообщению нужно сопоставить все условия, которые у нас есть, и вернуть те, которые прошли проверку. Правила маршрутизации – это настройки и их должны создавать не только программисты, но и менеджеры контента или дейта-сайентисты. С такими задачами справляются такие фреймворки, как, например Drools, но мы решили написать своё легковесное решение с упрощенным DSL, условия на котором может понять не только разработчик. 

Для обработки правил, написанных на кастомном DSL, лучшая библиотека – ANTLR4. Я находил много статей, в которых описываются разные аспекты работы с ANTLR4, но ни в одной из них я не увидел, то, что изучил на пути создания production-ready кода. Поэтому, разобравшись, я решил собрать туториал. Ниже опишу пример парсинга SQL SELECT-запроса в объектную модель Java. Будем двигаться постепенно, в этот раз рассмотрим простейший случай. На нём мы разберём саму идею этого парсера, сделаем минимальную реализацию.

Читать далее
Всего голосов 14: ↑13 и ↓1 +12
Просмотры 3.2K
Комментарии 10

Управляем генерацией ruGPT-3: библиотека ruPrompts

Блог компании SberDevices Python *Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *

Наше семейство моделей ruGPT-3 уже нашло множество применений у сообщества: кто-то генерирует гороскопы, кто-то — факты о лягушках, статьи нейроуголовного кодекса, нейроновости и прочее. Модели накопили в себе массу знаний о нашем мире и способны подстроиться практически под любую задачу. Тем не менее, в данный момент подобная подгонка (fine-tuning) часто требует значительных вычислительных затрат, что не всегда позволяет использовать достаточно большие модели. В этом посте мы предлагаем сообществу новый инструмент для того, чтобы дообучать ruGPT-3 под свои нужды и делиться своими результатами с другими.

Читать далее
Всего голосов 24: ↑23 и ↓1 +22
Просмотры 5.1K
Комментарии 12

Уникальный авторский стиль – теперь в эмодзи: как мы обучили модель Emojich, позволяющую генерировать эмодзи по описанию

Блог компании Сбер Блог компании SberDevices Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект

Есть сайт, на котором можно найти печальную и прекрасную галерею эмодзи, отвергнутых Подкомитетом Консорциума Юникода, – порой досада берёт при мысли о том, что мы потеряли: иконку яичницы, которая жарится на панцире черепахи (возможно, это месть той самой черепахе, которая убила Эсхила); изображение женщины и мужчины, «живущих за тысячи миль друг от друга, но при этом видящих один и тот же сон» (видимо, предложение от поклонника аниме «Твоё имя»); изображение гуся, «экспериментирующего с чёрной магией» (гусь, невозмутимо стоящий рядом с пентаграммой, по углам которой горят свечи) или «человека, объясняющего понятие “блогингa” лошади» (есть ещё альтернативный вариант c объяснением хэштегов). Но долой несбывшиеся надежды: к чему ждать, пока группа незнакомых людей отклонит личные, забавные, странные эмодзи, если можно уже сейчас использовать их в своё удовольствие в мессенджерах вроде «Телеграма»? А создать их поможет, конечно, ruDALL-E.

Читать далее
Всего голосов 26: ↑25 и ↓1 +24
Просмотры 3.5K
Комментарии 3

SymFormer: как мы написали музыку с помощью трансформеров и вариационных автоэнкодеров

Блог компании SberDevices Creative Commons *Машинное обучение *Искусственный интеллект Звук

Когда вы слышите слово «творчество», какие ассоциации приходят к вам в голову? Скорее всего, не в последнюю очередь вы подумаете о музыке. Зачастую она — прямое выражение глубоких эмоций и переживаний. Как будто из идеального мира Платона к нам проникает свет, который композитор просто записывает в виде нот. Возможно поэтому мы и считаем музыку творчеством в чистом виде. Музыка — проявление глубинных эмоций. Как же ИИ может создавать её, не испытывая эмоций?

В этой статье я расскажу, как наша команда Управления экспериментальных систем машинного обучения SberDevices попыталась формализовать сочинение музыки и научить ему нейронную сеть. Запускайте наш первый генеративный альбом «Thriving Machine» и устраивайтесь поудобнее.

Читать далее
Всего голосов 19: ↑19 и ↓0 +19
Просмотры 2.1K
Комментарии 6

Генеративные диалоговые модели: как мы разговорили виртуальных ассистентов Салют

Блог компании SberDevices Машинное обучение *Искусственный интеллект Natural Language Processing *Голосовые интерфейсы

Порой люди обращаются к искусственному интеллекту не для того, чтобы заказать еду, найти подходящий фильм или решить какую-то ещё свою задачу, а для того, чтобы просто поболтать. Например, потому что грустно, а рядом нет тех, с кем было бы удобно про это поговорить. И пусть виртуальные помощники пока не заменяют настоящих друзей или близких людей (они и не должны), но всё же они могут поднять настроение, помочь снизить уровень напряжения. Чтобы такое общение было живым и действительно интересным, мы разработали и применяем мощные разговорные модели на русском языке для виртуальных ассистентов Салют в режиме «Собеседник». Так, за Сбера с пользователем общается SBERT (retrieval-модель), за Джой — ruGPT-3 (генеративная модель), а за Афину — обе сразу. Поговорим сегодня о генеративной части.

Передаю слово моему коллеге, руководителю RnD NLP SberDevices Валерию Терновскому.

Читать далее
Всего голосов 8: ↑7 и ↓1 +6
Просмотры 2.6K
Комментарии 2

ruDALL-E: генерируем изображения по текстовому описанию, или Самый большой вычислительный проект в России

Блог компании Сбер Блог компании SberDevices Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект

2021 год в машинном обучении ознаменовался мультимодальностью — активно развиваются нейросети, работающие одновременно с изображениями, текстами, речью, музыкой. Правит балом, как обычно, OpenAI, но, несмотря на слово «open» в своём названии, не спешит выкладывать модели в открытый доступ. В начале года компания представила нейросеть DALL-E, генерирующую любые изображения размером 256×256 пикселей по текстовому описанию. В качестве опорного материала для сообщества были доступны статья на arxiv и примеры в блоге

С момента выхода DALL-E к проблеме активно подключились китайские исследователи: открытый код нейросети CogView позволяет решить ту же проблему — получать изображения из текстов. Но что в России? Разобрать, понять, обучить — уже, можно сказать, наш инженерный девиз. Мы нырнули с головой в новый проект и сегодня рассказываем, как создали с нуля полный пайплайн для генерации изображений по описаниям на русском языке.

В проекте активно участвовали команды SberAI, SberDevices, Самарского университета, AIRI и SberCloud.

Мы обучили две версии модели разного размера и дали им имена великих российских абстракционистов – Василия Кандинского и Казимира Малевича:

1. ruDALL-E Kandinsky (XXL) с 12 миллиардами параметров;

2. ruDALL-E Malevich (XL), содержащая 1,3 миллиарда параметров.

Некоторые версии наших моделей доступны в open source уже сейчас:

1. ruDALL-E Malevich (XL) [GitHub, HuggingFace]

2. Sber VQ-GAN [GitHub, HuggingFace]

3. ruCLIP Small [GitHub, HuggingFace]

4. Super Resolution (Real ESRGAN) [GitHub, HuggingFace]

Две последние модели встроены в пайплайн генерации изображений по тексту (об этом расскажем ниже).

Версии моделей ruDALL-E Malevich (XL), ruDALL-E Kandinsky (XXL), ruCLIP Small, ruCLIP Large, Super Resolution (Real ESRGAN) также скоро будут доступны в DataHub.

Обучение нейросети ruDALL-E на кластере Christofari стало самой большой вычислительной задачей в России: 

1. Модель ruDALL-E Kandinsky (XXL) обучалась 37 дней на 512 GPU TESLA V100, а затем ещё 11 дней на 128 GPU TESLA V100 — всего 20 352 GPU-дней;

2. Модель ruDALL-E Malevich (XL) обучалась 8 дней на 128 GPU TESLA V100, а затем еще 15 дней на 192  GPU TESLA V100 – всего 3 904 GPU-дня.

Таким образом, суммарно обучение обеих моделей заняло 24 256 GPU-дней.

Разберём возможности наших генеративных моделей.

Читать далее
Всего голосов 119: ↑114 и ↓5 +109
Просмотры 78K
Комментарии 184

Как увидеть в фильме больше, чем способен человеческий глаз?

Блог компании SberDevices Работа с видео *Обработка изображений *Машинное обучение *Искусственный интеллект

Обращали ли вы когда-нибудь внимание на то, сколько всего в кадре упускает наш мозг при просмотре фильма? Каждый раз, когда вы пересматриваете своё любимое кино, вы замечаете что-то новое.

Возьмём для примера великое – “Назад в будущее”. Главное, что захватывает в фильме, это, конечно, сюжет. Но во сколько лет на какой просмотр вы узнали, что в конце фильма магазин "Две сосны" поменял своё название на "Одинокая сосна"? Это происходит потому, что Марти сбивает дерево на ферме Пибоди, влетев в прошлое на DeLorean DMC-12. В первый раз это тяжеловато увидеть, но это важная деталь сюжета.

А помните ли вы диван, на котором так уютно сидели “Друзьяв квартире Моники и Рейчел? Наверняка, у нас всех в памяти хранится его общий вид, но когда заходишь в магазин и хочешь купить такой же, вряд ли вспомнишь всё в деталях.

В момент просмотра фильма, мы часто сфокусированы на сюжете и происходящем на переднем плане, из-за чего можем упускать детали, без которых фильм может показаться не столь продуманным.

Но не беспокойтесь. В 2021 это больше не проблема, ведь теперь есть платформа компьютерного зрения Layer, которая смотрит кино вместе с вами. От неё никаким деталям не спрятаться и не скрыться. Давайте заглянем “под капот”?

Давайте!
Всего голосов 18: ↑17 и ↓1 +16
Просмотры 7.2K
Комментарии 5

Оплата не отходя от девайса: как мы реализовали персонализацию в устройствах Sber с помощью распознавания голоса и лица

Блог компании SberDevices Машинное обучение *Искусственный интеллект Голосовые интерфейсы

Сегодня на рынке изобилие умных домашних устройств. Часто они становятся своего рода центром дома – инструментом, к которому обращаются домочадцы с разными задачами: узнать погоду, найти фильм, заказать еду или такси. Некоторые сценарии платные, и проводить оплату хочется, с одной стороны, быстро и удобно, без лишних телодвижений – чтобы не нужно было брать в руки телефон, заходить в онлайн-банк, вводить реквизиты или коды из пуш-уведомлений. А с другой стороны, хочется безопасности и защищённости, чтобы ребенок, например, не заказал ящик мороженого без ведома взрослых. Мы в SberDevices занялись вопросом персонализированных оплат на наших умных устройствах и придумали, как это сделать с помощью распознавания лица и голоса пользователя. В области лицевой биометрии нашим технологическим партнёром стала команда VisionLabs.

Читать далее
Всего голосов 8: ↑7 и ↓1 +6
Просмотры 2.3K
Комментарии 19

Светодиодная матрица: управляем домашним уютом с помощью голоса

Блог компании SberDevices Разработка под Arduino *Умный дом DIY или Сделай сам Голосовые интерфейсы
Tutorial

Сейчас стало достаточно модно украшать свои дома с помощью светодиодов. Обычной светодиодной лентой, даже с голосовым управлением, уже сложно удивить кого-либо. Но очень часто забывают, что, расположив светодиоды в виде квадрата или прямоугольника, можно создать что-то похожее на многопиксельный экран. С его помощью можно оживить обстановку в помещении, например отображать на нём прогноз погоды или просто весёлые картинки...

Сегодня и мы попробуем сделать что-то такое, а также добавим управление голосом с помощью виртуальных ассистентов Салют.

Поехали!
Всего голосов 10: ↑10 и ↓0 +10
Просмотры 5.5K
Комментарии 11

Когда используется Power Delivery, и что происходит при установлении соединения между блоком питания и устройством

Блог компании SberDevices Гаджеты Энергия и элементы питания Периферия Электроника для начинающих

В прошлый раз я рассказывал про минимальный набор компонентов, который может быть включён в устройство для поддержки базовых функций USB-C. Но бывают ситуации, когда этих базовых возможностей недостаточно – например, нужно использовать несколько профилей напряжения, чтобы блок питания от одного устройства подходил к другому. Или же есть необходимость подстроить сами профили. Или просто нужна бОльшая мощность питания (в случае с USB-C доступный максимум – 15 Вт). Во всех этих ситуациях на помощь придёт стандарт Power Delivery. Он, например, используется в линейке зарядных устройств Apple – профили с бОльшим напряжением доставляют бОльшую мощность к устройству и позволяют его быстро заряжать. В нашем смарт-экране SberPortal есть узлы, которые требуют значительной мощности питания – прежде всего это высокопроизводительная система на кристалле (SoС) и акустика. Один только звук требует около 30 Вт. Поэтому при разработке устройства пришлось усложнить систему питания и реализовать Power Delivery. Об этом стандарте и пойдёт ниже речь.

Также разберёмся в его особенностях и посмотрим, как со временем изменился способ передачи данных в стандарте. А ещё я расскажу и покажу с помощью анализатора протокола, что происходит при установлении подключения в устройствах, на примере ноутбука с Power Delivery. Затем посмотрим, как мы реализовали PD в нашем смарт-экране SberPortal.

Читать далее
Всего голосов 19: ↑19 и ↓0 +19
Просмотры 10K
Комментарии 7

Как устроена аппаратная часть SberBox Top: разбираем девайс

Блог компании SberDevices Производство и разработка электроники *Гаджеты Умный дом Голосовые интерфейсы

За последние два года команда SberDevices запустила серийное производство нескольких устройств: ТВ-приставки SberBox, смарт-экрана SberPortal, ТВ-медиацентра с умной камерой SberBox Top. Последний значительно расширил функциональность такого типа устройств за счёт камеры, микрофонной матрицы и акустики, а также виртуальных ассистентов на борту. С помощь SberBox Top можно смотреть фильмы и ТВ-каналы, видео в интернете, слушать музыку, заказывать доставку продуктов, управлять умным домом. АI-камера позволяет играть в игры с распознаванием жестов, устраивать AR-спектакли с детьми, проводить видеовстречи на большом экране, заниматься фитнесом. Устройство объединяет в себе возможности смарт-экрана и умной колонки. Взаимодействовать с ним можно с помощью голоса, жестов и пульта. Чтобы использовать девайс, нужно только подключить его к телевизору или монитору – любому устройству отображения с HDMI. (Многие функции при этом доступны и без использования экрана.) И, конечно, нужен интернет. 

Все эти возможности нужно было уместить в довольно компактный корпус, обеспечив нужную производительность, и при этом не допустить перегрева. 

Давайте разберём наш гаджет и посмотрим, как устроена его аппаратная часть.

Поехали!
Всего голосов 15: ↑12 и ↓3 +9
Просмотры 9.2K
Комментарии 24

Информация

Дата основания
2019
Местоположение
Россия
Сайт
sberdevices.ru
Численность
501–1 000 человек
Дата регистрации
Представитель
Кристина Лавренюк