Приходите на онлайн-конференцию GlowByte и FanRuan разбираться, куда делось чудо
Дашборды построены, хранилища заполнены, лицензии куплены, а решения по-прежнему принимаются «на ощущениях». Это не ваша уникальная проблема – это системный разрыв между потенциалом BI и его реальным применением.
22 апреля в 15:00 (МСК) приглашаем вас на Fine Day Online 2026 – ежегодную онлайн-конференцию от GlowByte и FanRuan, где мы разберем, как этот разрыв закрыть.
Что в программе:
● От данных к ИИ-инсайтам – как превращать сырые данные в умные решения, а не просто красивые графики (Вилл Ченг, ведущий эксперт по отраслевым решениям, руководитель направлений пресейл и внедрение CIS, FanRuan);
● Интеграция FanRuan + DataHub – реальный опыт построения связной экосистемы данных (Дмитрий Конюхов, ведущий инженер отдела управления данными, “Галамарт”);
● 1 500 дашбордов для 2 500 пользователей – как сделать BI удобным и востребованным в масштабе (Семён Юников, главный эксперт Дирекции BI, Уралсиб);
● Shadow DWH – тёмная сторона self-service аналитики и как с ней справляться (Пётр Гордиенко, Lead BI, ОТП);
● Миграция FineBI с 6.0 на 7.0 – практический опыт и подводные камни (Евгений Иванов, DevOps BI-платформы, ОТП).
Для кого:
Руководители и специалисты в области BI, Data & Analytics, CDO, продуктовые и бизнес-аналитики – все, кто хочет, чтобы данные наконец работали на результат.
Формат:
Онлайн, бесплатно, ~3 часа концентрированной пользы. Нужна только регистрация.
KillBench — новый бенчмарк, показывающий предвзятость ИИ-моделей на основе этических дилемм.
Авторы взяли множество параметров — национальность, религию, телосложение, политические взгляды и даже марку телефона — и смотрели, кого ИИ-модели оставляют в живых в этических задачах вроде «проблемы вагонетки» или кого не взяли бы в бункер с ограниченными ресурсами.
Интересно, что, по наблюдениям авторов, западные ИИ-модели (GPT, Claude, Gemini) заметно чаще оказываются предвзяты к русским и французам. Возможно, это отражение новостного фона в медиа или необъективности в разметке данных.
Везде слышу споры вокруг агентов и помощников: никто не может договориться, что есть агент, что ассистент.
Да я и сама не всегда понимаю, что передо мной: агент, ассистент или что-то между (а так вообще бывает?).
Сама себе попыталась разложить на бытовой метафоре.
Когда я в сотый раз пытаюсь совладать с базовым джипити или гроком по поводу стиля и дурацких нейро-конструкций, неосознанно переношусь в рабочие отношения. Где раз за разом просишь линейного сотрудника не забыть базовые вещи: редполитику, если это тексты, кодстайл — если разработка, формат карточки, если речь об аккаунте. О более сложных вещах, где нужно включить логику, отойти от задачи и посмотреть на нее из позиции «над», речи вообще не идет. Сложная архитектура, стратегия, креатив... чаще всего я получаю примитивный результат и думаю, что лучше бы сделала сама с нуля.
У меня проблемы с промптами? Допускаю
However. Есть в команде 1-2 хидден гема, самостоятельных готовых менеджера, которым можно довериться и просто отдать задачу и забыть о ней. Они сами подумают, сами поищут, отберут ресурсы, придумают, как решить проблему, и в итоге, всеми правдами и неправдами, принесут результат. Что важно: хороший. Из минусов: чаще всего это несчастные перфекционисты, которые считают, что они — это их работа и что каждая ошибка — провал. Мечта бизнеса: повышение, скорее всего, тоже будут просить редко.
Может быть, развитие ИИ и создание сложных мультиагентных систем наконец-то снимет груз с этих несчастных перегорающих раз в квартал бедняг с синдромом отличника? Было бы славно, может, я и сама наконец-то схожу в отпуск.
Хотя что-то мне подсказывает, что они (мы) просто найдут новые возможности перегорать и нести больше, чем могут на себя взвалить. А вот ассистенты — продолжат жить счастливо, хоть и, скорее всего, бедно.
Халява: NVIDIA раздаёт бесплатный доступ к API для 95 топовых нейросетей
NVIDIA открыла бесплатный доступ к API сразу для десятков мощных моделей. В списке — решения от Alibaba (Qwen), Zhipu AI (GLM), DeepSeek, Moonshot AI (Kimi), Google (Gemma), Mistral AI и другие, включая фирменные модели самой NVIDIA.
Функциональность внушительная: генерация текста, синтез речи, lip-sync, переводы и другие задачи — всё в одном месте.
Главное — доступ предоставляется бесплатно и без явных ограничений, что выглядит как серьёзный подарок для разработчиков и энтузиастов.
Представлен открытый проект Material Design 3 Skill for Claude Code, который позволяет использовать Сlaude Code как дизайнера. Этот скилл обучает нейросеть создавать топовые интерфейсы, приложения и сервисы, размещает их на десятках готовых мокапов и подстраивает под различные устройства, а также правит уже готовые дизайны и дает рекомендации. Результат можно экспортировать в Figma.
Nvidia открыла бесплатный доступ к 95 API к самым популярным нейросетям, включая DeepSeek, Kimi, Mistral, Qwen, Flux, Whisper, Glm и десятки других. Можно делать свои озвучки, ботов, липсинки, генерировать видео, создавать дизайн-проекты, включая фирменные модели Nvidia, например, Nemotron, которая идеально чистит шумы с микрофона.
Есть одна довольно очевидная, но при этом полезная мысль: как научить агента самообучаться и становиться лучше. А, ну и чтобы еще веса моделей не трогать 😁
Мемчик
Большинство агентных систем сегодня неизменяемые в одном конкретном смысле: скилл/правило написано один раз, и либо работает, либо нет. Если что-то грохнулось - иди правь сам или явно проси об этом агента (но сделает ли он лучше еще вопрос). Потом руками пробуешь еще раз, забиваешь и больше не используешь этот скилл. Это, так скажем, "архитектурное решение" явно не подходит.
Попался скилл - Memento-Skills, который должен как раз решать такие проблемы. Система определяет какой скилл подвел, разбирает причину, переписывает код или промпт скилла и сохраняет результат обратно в библиотеку. Все это, естественное, без дообучения модели - в основе цикл Read → Execute → Reflect → Write.
Важный момент про эту библиотеку скиллов: она не просто растет, а остается управляемой. Стартует система с пяти базовых атомарных скиллов - и самостоятельно расширяет набор по мере работы: на бенчмарке GAIA выросла до 41 скилла, на экспертном HLE до 235. При этом результат на GAIA: 80% успешных задач против 50% у статичной RAG-библиотеки. Что на показывает, что эти скиллы живые, а не заморожены.
Есть встроенные скиллы для файлов, PDF, веб-поиска, изображений. Код открытый, github.com/Memento-Teams/Memento-Skills. Из интересного еще то, что проект ориентирован на опенсорс LLM-стек - Kimi, Moonshot, MiniMax, GLM, Zhipu и др.
Надеюсь тебе понравилось. Лучшая благодарность — это твоя подписка на мой Telegram-канал 😊
Представлен сервис DeathByClawd, который показывает, заменит ли ИИ конкретный продукт или сервис уже сейчас. Достаточно ввести название — получаете «Death Score» от 0 до 100. Чем выше балл, тем легче нейросеть сделает то же самое.
Уже завтра пройдёт открытие дататона «Криптонит.Тембр» — встречаемся онлайн, в субботу, 11 апреля в 12:00!
Дататон «Криптонит.Тембр» — соревнование по распознаванию голоса!
Участникам предстоит обучить модель распознавания голоса, которая сможет идентифицировать человека даже при сильных искажениях аудио.
Модель должна устойчиво работать в реальных условиях: при шуме, реверберации, большом расстоянии до микрофона, искажениях связи и других помехах.
К участию допускаются команды от 1 до 5 человек.
Призовой фонд — 600 000 ₽. А лучшие участники получат шанс присоединиться к команде разработчиков «Криптонита»!
В прямом эфире эксперты лаборатории искусственного интеллекта «Криптонита» разберут детали задачи, критерии оценки и другие детали. Также участники смогут задать свои вопросы в чате, а коллеги на них ответят.
Всё больше людей используют Codex, а подписки за $20 не хватало, а за $200 не всем нужно.
Codex по лимитам 5х от Plus подписки, но до конца мая в честь выхода новой подписки – лимиты 10х. Ну и за $100 получаете все плюшки Pro тарифа, включая Pulse.
Планируете переключаться? Лично я уже давно перешел на клод и не планирую возвращаться...
44% зумеров саботируют внедрение ИИ на работе, показал опрос ИИ-платформы Writer.
Всего в среднем 29% сотрудников пытаются помешать начальству внедрять ИИ — а 3/4 топ-менеджеров подтверждают, что это угрожает будущему их компании.
Люди специально сливают в ИИ-боты конфиденциальные данные, подделывают отчеты об эффективности внедрения ИИ или просто отказываются использовать технологию.
При этом все равно порядка 70% сотрудников применяют ИИ в работе, а среди руководителей нейросетями пользуются 94%.
На Data Fusion несколько раз услышал: «В эпоху ИИ будет цениться контент от человека». Оке.
Я делаю техноконтент уже более десяти лет. И могу сказать честно: худшее, что я видел в профессии, было написано, снято и нарисовано людьми. ИИ пока даже не приблизился к этому дну. Региональную журналистику, например, даже нейросети не спасут. За редким исключением. Человеческое происхождение контента никогда не было гарантией качества. Это был просто единственный доступный вариант.
До генеративного ИИ мир был завален:
текстами от рерайтеров на бирже за 30 рублей за 1000 знаков;
стоковыми фотографиями с улыбающимися людьми в офисах;
лендингами, сделанными племянником директора в конструкторе;
пресс-релизами, написанными по шаблону 2003 года.
Всё это человеческий контент. Аутентичный. С душой.
На самом деле аудитория никогда не ценила «человеческое». Она ценила хорошее. Просто раньше плохое человеческое выигрывало в кейсах, когда надо сделать дёшево или бесплатно. Теперь конкурент появился. И внезапно оказалось, что планка «лучше среднего копирайтера или среднего дизайнера» — не такая высокая.
Кто конкретно имеется в виду, когда говорят «человеческий контент будет цениться»? Топ 5% — да, всегда ценился. Журналисты-расследователи, сильные авторы с точкой зрения, эксперты с реальным опытом, талантливые дизайнеры — им ИИ не конкурент, он инструмент. Остальные 95% производили промышленный мусор, который почти никто не читал, но который исправно оплачивался, потому что альтернативы не было. ИИ не убивает хороший контент, дизайн, код. Он убивает индустрию посредственного. И это, честно говоря, давно пора. Проблема в том, что большинство людей, которые сейчас переживают за «ценность человеческого контента», — как раз из этих 95%.
И спикерам на DF приходится их как-то успокаивать.
Новые возможности цифровой среды AI Factory, инструмент для защиты контейнеров с ИИ-агентом и другие анонсы на GoCloud 2026
В течение дня рассказывали о ключевых векторах развития компании и делились обновлениями на нашей ежегодной конференции про искусственный интеллект и облачные сервисы. Собрали главное в одном посте.
Масштабируем облачные и ИИ-решения
По итогам 2025 года выручка Cloud.ru составила 76,5 млрд рублей, увеличившись на 50% по сравнению с предыдущим годом. При этом доля сервисов и инфраструктуры, необходимой для работы с ИИ, впервые превысила половину общей выручки и составила 54%.
Что запустили в цифровой среде AI Factory
🤖 Agent Space — мобильное и десктоп-приложение для работы с ИИ-агентами. Теперь вы можете отдавать любые команды ИИ-агентам, созданным через сервис Evolution AI Agents, и задавать вопросы о статусе выполнения задач в режиме чата. В каталоге уже представлены «Агент рекрутер», «Агент Python-разработчик», «Агент для работы с контрагентами». С их помощью можно автоматизировать уже более 20 бизнес-сценариев: аналитику, дизайн, HR-задачи.
⚙️ AI Workflows позволяет создавать и автоматизировать рабочие процессы через графический интерфейс. AI Workflows имеет аналогичный n8n функционал и работает по принципу конструктора, позволяя создавать цепочку связанных шагов, которые система будет выполнять по порядку. Инструмент интегрирован с сервисами AI Factory.
🦀 EvoClaw — управляемый облачный сервис собственной разработки для работы с OpenClaw и другими продуктами семейства. ИИ-агент позволяет запустить решение за несколько минут и работает по протоколу A2A, что упрощает взаимодействие с любыми агентными системами. Агент запускается в пару кликов и изначально настроен с фокусом на безопасность: наш приоритет — не просто быстрый старт, а полный контроль над тем, что агент делает и как он это делает.
При этом мы удерживаем цены на все основные облачные и ИИ-сервисы на уровне 2025 года.
Новый инструмент для защиты контейнеров с ИИ-агентом
🔒 Тестируйте Evolution Container Security — сервис собственной разработки для обеспечения безопасности контейнерных сред Kubernetes. Он сканирует контейнеры на уязвимости, а встроенный ИИ-агент сам генерирует политики безопасности под вашу среду. Это позволяет сократить время на настройку защиты и снизить риск ошибки.
С сервисом вы можете:
использовать готовые политики безопасности или брать их за основу для создания своих
создавать и управлять политиками безопасности, настраивая собственные правила допуска
сканировать образы контейнеров, их настройки, хосты на предмет уязвимостей и приоритизировать их
получать отчеты с общей оценкой риска и идентификаторами уязвимостей
проверять конфигурации во время развертывания контейнеров и подов
🛡️ Guardrails Filter — решение для безопасной работы c ИИ. Это первый инструмент для защиты от утечек при запросах к популярным open source моделям у российских облачных провайдеров. Инструмент предназначен для работы с моделями из сервиса Evolution Foundation Models.
Запускаем новое бизнес-направление Neocloud
Выделили в отдельное бизнес-направление решения для работы с ИИ. Это единая управляемая среда, объединяющая инфраструктуру, данные и инструменты для полного цикла работы с моделями — от разработки и обучения до инференса и эксплуатации. Новое направление сформировано на базе накопленной экспертизы Cloud.ru в создании ИИ-инфраструктуры и работе с различными типами GPU. Сегодня мы уже предоставляем доступ к тысячам современных GPU в публичном облаке и поддерживаем гибридные сценарии с использованием частной инфраструктуры.
Записи докладов выложим на сайте в ближайшие дни. Спасибо всем, кто был с нами на конференции!
Дорожная карта Agentic AI. Level 2. Ускорение — AI-driven development
Level 2. Ускорение — AI-driven development
Кодовые агенты — вторая тема дорожной карты, и я поставил её сюда не случайно.
Во-первых, это мощнейший инструментарий, который кратно ускорит и обучение, и разработку — а значит, овладеть им надо как можно раньше. Во-вторых, именно он делает освоение сферы доступным не только опытным программистам, а всем, кто не боится исходного кода. Ну и в-третьих — кодовые агенты сами по себе эталон реализации ИИ-агентов, к которому стоит стремиться.
Для начала ознакомьтесь с разнообразием инструментов:
Я работаю в Cursor и рекомендую начать с него. Почувствуйте, насколько удобнее работать с моделями в проекте, открытом на вашем компьютере — без ручной загрузки файлов и копирования в веб-интерфейсы. И главное — работайте только через агента, на всех этапах: требования, аналитика, проектирование, кодинг, тестирование, деплой, документация, онбординг, реверс-инжиниринг.
Три вещи, которые я настраиваю первым делом:
Skills — для меня это самый мощный и пока сильно недооценённый инструмент. Скилл — инструкция-специалист: агент читает SKILL.md и получает роль, знания и алгоритм. Аналитик, архитектор, тестировщик, DevOps — можно собрать целую команду специалистов под проект. Формат уже стал кросс-платформенным — один SKILL.md работает в Cursor, Claude Code и Codex.
Rules — постоянные инструкции: стиль кода, архитектурные решения, запреты.
MCP — подключение внешних инструментов и актуальной документации. Попробуйте начать с MCP Context7.
🎓 Приглашаем на бесплатный мастер-класс 📅 13 апреля, пнд 16:00 МСК — AI-driven практикум «ИИ-агент с нуля за один эфир» 👉 Записывайтесь в наших ботах: Telegram или ВКонтакте
Наши курсы по ИИ-кодингу ИИ-агентов. По вопросам — пишите мне.
Регистрация на True Tech Hack 2026 — онлайн-хакатон, где нужно разработать одно из ИИ-решений, — открыта до 10:00 (мск) 10 апреля. Общий призовой фонд соревнования составит 1,5 млн рублей.
Какие задачи будут на хакатоне:
GPTHub: единое окно для всех ИИ-задач
Нужно создать универсальное веб-приложение на базе OpenWebUI, которое объединяет текст, голос, изображения и работу с файлами в одном чате, автоматически выбирая нужную модель под задачу и используя долгосрочную память.
LocalScript: локальная агентская система для генерации Lua-кода
Требуется разработать автономную агентскую систему на локальной (легкой) LLM, которая генерирует и валидирует Lua-код без отправки данных во внешние сервисы.
WikiLive: живые таблицы в тексте
Необходимо создать модуль живой вики-системы, где текст и таблицы становятся единым инструментом для совместной работы и управления знаниями.
Расписание:
10 апреля, 10:00 — окончание регистрации.
10 апреля, 12:00 — публикация условий задач.
10 апреля, 17:00 — онлайн-открытие и сессия с ответами на вопросы.
11 апреля — отдельный чекпоинт по каждой задаче: — GPTHub: 12:00–14:00 — LocalScript: 14:00–16:00 — WikiLive: 16:00–18:00
13 апреля — отдельный чекпоинт по каждой задаче: — WikiLive: 13:30–15:00 — GPTHub: 15:00–16:30 — LocalScript: 16:00–18:00
ИТ-инфраструктура стремительно усложняется: больше сервисов, больше интеграций, выше требования к безопасности и скорости изменений. При этом бюджеты сокращаются, а бизнес ожидает быстрых результатов здесь и сейчас.
24 апреля в 11:00 Orion soft проведет вебинар о том, как эффективно реализовывать проекты в условиях сокращения бюджетов и оптимизировать ресурсы в ИТ-инфраструктуре без отказа от важных бизнес-процессов.
Вам будет интересно, если вы хотите:
Предотвратить потери бюджета из-за непонимания фактического потребления ресурсов, а также неверного прогнозирования расходов и распределения ресурсов
Упростить управление мультиоблачной и гибридной инфраструктурой и снизить трудозатраты
Сэкономить на закупках оборудования под AI-нагрузки
Снизить затраты на эксплуатацию ИТ-инфраструктуры.
Ключевые темы:
Аналитика и тренды рынка ИТ-инфраструктуры 2026
Топ-5 главных вызовов для Enterprise и способы с ними справиться
Сценарии оптимизации на примере опыта заказчиков Orion soft
Демо-разбор реального кейса: выявление неэффективных точек и перераспределение ресурсов за счет мониторинга и аналитики.
Регистрируйтесь, чтобы узнать, как привести вашу ИТ-инфраструктуру в идеальную форму!
Подключайся ко второму онлайн-митапу MWS для Python-разработчиков 🎙️
На встрече узнаешь нюансы разработки с агентом и сразу сможешь попрактиковаться, а еще — поучаствовать в дискуссиис экспертами о роли ИИ в рабочих процессах.
Будет интересно Python-разработчикам, аналитикам и другим ИТ-специалистам, кто интересуется применением ИИ в разработке.
Мы начинаем GoCloud 2026 — присоединяйтесь к трансляции онлайн☁️
Прямо сейчас в кинотеатре «КАРО 11 Октябрь» на Новом Арбате в Москве начинается ежегодная конференция про ИИ и облака GoCloud 2026. Нет возможности прийти? Тогда жмите кнопку «Смотреть трансляцию» на сайте и присоединяйтесь к нам удаленно.
После открытия выбирайте вкладку интересного вам трека — Инфраструктура, Прикладной ИИ, Приложения и разработка, Данные и аналитика — и смотрите выступления более чем 40 спикеров. Вопросы можно задавать в чате.
Представлен открытый проект Keep Your Claude Code Buddy Forever. Это переработанный ранее удалённый из Claude Code модуль /buddy companion в постоянное приложение MCP.
1 апреля 2026 года Anthropic выпустила /buddy — питомца-компаньона для терминала, который следил за сессиями кодирования, реагировал на ошибки и имел уникальную личность, сгенерированную на основе вашей учётной записи. Разработчикам он очень понравился. Многие к нему привязались. Затем его тихо удалили в версии 2.1.97. Без объявления, без переключателя — он просто исчез.
Gemma 4 31B: адаптер для «глубоких» раздумий в стиле Opus 4.6
Вышел экспериментальный QLoRA-адаптер для модели Gemma 4 31B. Его цель — привить нейросети логику рассуждений в стиле Opus, не забивая веса лишним информационным мусором.
Разработчики из kai-os взяли базовую google/gemma-4-31B-it и обучили её на очищенной выборке датасета Opus-4.6-Reasoning. Никаких следов агентов или сторонних инструкций. Только чистая математика и код.
Технический стек:
Квантование: 4-bit NF4.
Вычисления: BF16.
Железо: NVIDIA GH200.
Что внутри датасета
Из исходных 2160 строк после фильтрации осталось 2025. Удалили дубликаты, битую разметку и странные промпты. Итоговый баланс: 1899 задач по математике и 126 по программированию. Обучение заняло около часа (3723 секунды) на 2 эпохи.
Нюансы и запуск
Это не самостоятельная модель, а PEFT-адаптер. Чтобы запустить его, понадобится сначала подтянуть базовую версию Gemma 4. Код для загрузки стандартный: используем PeftModel из библиотеки transformers.
Важно разделять цифры. Официальные бенчмарки Google для 31B впечатляют (MMLU-Pro 85.2%, AIME 2026 89.2%), но данные показатели относятся к базовому «инструкту». Текущий адаптер — это инструмент для специфических задач, где требуется выстраивать длинные цепочки рассуждений.
Лицензия остается открытой (Apache 2.0). Проект пригодится тем, кто строит локальных агентов или сложные системы анализа кода, где стандартные ответы кажутся слишком поверхностными.
