Обновить
16K+
4,47
Оценка работодателя
86,09
Рейтинг
1 787
Подписчики

Приглашаем на бизнес-ужин «Как построить ИИ-платформу: преимущества мультивендорских решений»

Очная закрытая встреча от Selectel, Data Sapience и GlowByte для предпринимателей, руководителей и специалистов по машинному обучению (ML) состоится 9 апреля в 18:00. Будет интересно всем, кто планирует автоматизировать бизнес-процессы с помощью ИИ, и хочет разобраться, с чего начать.

Участники на реальных примерах разберут пошагово, как реализуются проекты по машинному обучению (ML) сегодня, и увидят, как современные инструменты помогают решать важные бизнес-задачи. Мероприятие станет площадкой для нетворкинга и свободного диалога на тему ИИ в бизнесе.

В программе доклады:

  • «Как внедрить ИИ: от инфраструктуры до выхода в прод. Решение Selectel, Data Sapience и GlowByte»Алексей Рундасов, коммерческий директор, Data Sapience;
    Александр Тугов, директор ИИ-вертикали, Selectel;

  • «ИИ в продакшене: как инференс превращает модели в деньги»
    Владислав Кирпинский, директор по облачной интеграции, Selectel;

  • «Большой языковой барьер: ИИ-платформы 2026»
    Михаил Зайцев, директор продукта Kolmogorov AI, Data Sapience;

  • «GenAI на практике: кейс “Таврос”»
    Артем Самойлов, директор по информационным технологиям (IT) и цифровой трансформации, группа компаний «Таврос»;
    Александр Ефимов, директор практики искусственного интеллекта и машинного обучения, GlowByte.

Также в рамках бизнес-ужина пройдет круглый стол о границах возможностей ИИ «Хайп vs Реальность». Эксперты обсудят практические примеры, когда внедрение ИИ действительно оправдано, и ситуации, где компании могут столкнуться с ограничениями. Участники разберут технические барьеры, требования к данным и инфраструктуре, а также бизнес-факторы, влияющие на эффективность и окупаемость ИИ-проектов.

Зарегистрироваться на бизнес-ужин

Теги:
Всего голосов 4: ↑4 и ↓0+4
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации

Информация

Сайт
glowbyteconsulting.com
Дата регистрации
Дата основания
2004
Численность
1 001–5 000 человек
Местоположение
Россия
Представитель
Снежана Шибаева