Обновить

«СберМаркет» заявил о запуске речевого тренажёра на основе искусственного интеллекта Саша. Тренажёр создан для помощи сотрудникам службы заботы отрабатывать навыки общения с клиентами. Речевой тренажёр работает на облачной платформе для автоматизации коммуникаций TargetAI. В новом решении создано обучение по 15 темам. Сценарии уроков подготовили специалисты службы заботы о клиентах на основе регламента компании и своего опыта в коммуникациях. Саша учит выявлению потребностей клиента и совершенствует эмпатию, рассказали информационной службе Хабра в пресс‑службе маркетплейса.

Создатели завили, что для прохождения обучения с новым речевым тренажёром не нужно специальных приложений или отдельного рабочего места. Сотрудник заходит в telegram‑бота на смартфоне и выбирает тему обучения. Далее в течение 10 секунд обучающемуся звонит виртуальный тренер Саша и рассказывает процесс тренировки, в которой имитируется диалог с клиентом. Речевой тренажёр подсказывает и корректирует общение в процессе тренировки. Разработчики утверждают, что ИИ, встроенный в тренажёр, распознаёт правильность и полноту речи, фразы эмпатии. С момента запуска Саша уже провёл 88 тысяч тренировок продолжительностью 15 тысяч часов.

Теги:
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0+6
Комментарии0

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации