В современном мире, где данные играют ключевую роль в принятии решений, визуализация и аугментация текстовых данных становятся важными инструментами для анализа и понимания информации. Эти методы позволяют не только представить данные в наглядной форме, но и улучшить их качество, что делает их более полезными для различных задач. Сегодня достаточно быстро генерировать большой объем расширенной, но лишенной лишнего и максимально близкой к исходному запросу в 1-5 предложений информацию.

По данной информации можно принимать определенные решения: что стоит использовать при показе продукта, стартапа, презентации. Что стоит написать, чтобы тот или иной контингент сотрудников лучше понял и усвоил предлагаемый материал с данными. Что стоит рассказать, а о чем можно промолчать. Автоматизация и даже роботизация работы с текстовыми данными и их визуализация позволяет сэкономить колоссальное количество времени на создание контента, а время уделить возможности выбирать из разных набросков, шаблонов, предложений. В будущем и сам выбор может быть автоматизирован системами принятия решений и нейросетями.

Расскажу историю от своего имени, меня зовут Евгений Николаевич Рычков, и вообще я стал сначала фулстек-разработчиком. Но история именно про то, как я в итоге стал сисадмином, и даже сам не сразу это осознал.

Все очень сложно, это типичная история, когда ты нетипично закончил не только престижный ВУЗ, красующийся в рейтинге по России и миру, но и ездил по крутым грантам, таким как Eranet Mundus и Erasmus, стажировался зарубежом, получил гос. премию за вклад в развитие науки и экономики Красноярского края.

Робот-риэлтор – это чуть ли не классический робот телеприсутствия. Еще и на базе робота-пылесоса. Почему решено было выбрать именно такое решение? И почему это может быть лучше коммерческого образца

Проверка юридических документов с помощью визуальных помощников может оказаться важной задачей. Если человек способен хранить в голове одновременно в зоне его мозговых вычислений 6-8 параметров, ну может и больше, если гений... А остальные держать в блокноте. То ИИ учитывает больше параметров, те же модели LLM доступны с количеством 70 миллиардов параметров. То есть мы-то тоже ежедневно принимаем решения на основе большого количества входных параметров: купить ли сегодня эту вещь, поехать ли отдыхать на море, бросив все, доехать на такси или на автобусе. Но учитываем не все сразу, хотя что-то учитывается на подсознательном уровне. Эдакое дело вкуса, когда просто чувствуешь, что так правильнее, и в итоге не прогадал.

Правда люди еще не научились влиять на решения сети. У нейросетей особенные вкусы. Если GAN-сеть создает нам девушку, у которой 2 руки, то для каких-нибудь художников эпохи Сюрреализма это могло бы показаться гениальным. Двумя руками обнимает парня, словно вцепилась в него всей душой и влюбилась всем сердцем... К сожалению или к счастью, в задачах создания юридических документов мало необходимости творить что-либо на уровне латентного вектора в цепочке между кодировщиком и декодировщиком. Но работа с юридическими документами – тот самый скоп задач, где важно найти судебную практику, предшествующие документы и просто оформить все примерно также.

Таким образом, работа с юридическими документами – лакомый кусочек уже лет так 5, особенно на зарубежном рынке, где задача автоматизации рутинной деятельности сводится именно к тому, чтобы из исторически предшествующих документов собрать что-то стоящее, применимое к текущему документу. По семантическому окрасу и истории работы с документом можно понимать, что именно перед тобой: проигрышная трактовка, выигрышная трактовка, доводы, играющие в пользу истца или аргументы, помогающие ответчику, если дело идет о судебных исках.

Сервис для автоматизации работы риэлторов. Как это может быть в ближайшем будущем. Почему выгоднее оформлять договоры по купле-продаже и аренде через автоматизированные системы, а не с использованием человеческого профессионального ресурса? Что ждет нас в ближайшем будущем в сфере недвижимости? Исследование от Genervis