ИИ-модель «Сбера» GigaChat успешно решила экзаменационные задачи по специальности «Ревматология» в Самарском государственном медицинском университете.

 
 Ранее GigaChat успешно сдала экзамены по некоторым специализациям:

<ul>
 <li>в&nbsp;феврале 2024 года GigaChat сдала выпускной экзамен
по&nbsp;направлению подготовки «Лечебное дело» в&nbsp;НМИЦ им. В.А. Алмазова,
необходимый для получения квалификации «врач-лечебник»;</li>
</ul>

<ul>
 <li>в&nbsp;ноябре 2024 года на&nbsp;базе аккредитационного
центра Первого Московского государственного медицинского университета им. И.М.&nbsp;Сеченова
GigaChat MAX успешно решила ситуационные задачи, соответствующие теоретическим
этапам первичной аккредитации по&nbsp;специальности «Лечебное дело»;</li>
</ul>

<ul>
 <li>в&nbsp;феврале 2025 года на&nbsp;базе Волгоградского
медицинского университета GigaChat успешно решила ситуационные задачи,
соответствующие теоретическим этапам первичной аккредитации
по&nbsp;специальности «Кардиология»;</li>
</ul>

<ul>
 <li>в&nbsp;апреле ИИ-модель «Сбера» успешно сдала экзамены
в&nbsp;Приволжском исследовательском медицинском университете
по&nbsp;специальностям «Педиатрия» и&nbsp;«Неврология» и&nbsp;в&nbsp;Уральском
государственном медицинском университете по&nbsp;направлению
«Гастроэнтерология».</li>
</ul>

<hr />
 
 Карточки решений: <a href="https://www.sberbank.ru/ru/sberpress/all/article?newsID=5b857190-4544-4410-b0e5-72ce9f284d91&blockID=1303&regionID=77&lang=ru&type=NEWS" target="_blank" rel="nofollow">GigaChat</a>

<hr />

Сбер AI

Модель GigaChat сдала экзамен по медицинской специальности «Ревматология»

Ученые Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка и НИУ ВШЭ представили новую систему распознавания эмоций. Она сочетает временные сверточные сети (TCN) и трансформерные мультимодальные архитектуры. В системе одновременно ведется анализ мимики, голоса и речи.

 
 По словам разработчиков, решение может учитывать динамику эмоций в реальных условиях — при разном освещении, фоновом шуме и других помехах. Аудиовизуальная модель работает даже при недостатке данных. Например, если не видно лица или плохо слышно голос. Утверждается, что система на 10% точнее, чем лучшие модели, которые анализируют только выражения лиц.

 
 Ученые предполагают, что разработку можно использовать в колл-центрах для анализа настроения клиентов, в маркетинговых исследованиях для оценки реакции на продукты, в системах безопасности для выявления агрессии или паники. В перспективе систему можно адаптировать для виртуальных ассистентов или для телемедицины.

<hr />
 
 В «Сбере» в апреле 2025 года <a href="https://ict.moscow/news/v-sbere-predstavili-metod-multimodalnogo-analiza-emotsii-s-optimizatsiei-vychislenii/" target="_blank" rel="nofollow">представили</a> метод мультимодального анализа эмоций с оптимизацией вычислений. Ученые предложили использовать комбинацию визуальных, акустических и текстовых данных для повышения точности эмоционального анализа на основе ИИ-моделей.

<hr />

Сбербанк

В Сбербанке и НИУ ВШЭ разработали систему распознавания эмоций с анализом мимики, голоса и речи

ICT.Moscow продолжает серию публикаций о российских решениях для разработчиков искусственного интеллекта.

<div class="incut-block incut-block-text-small-size">
 Предыдущие подборки:
 • <a href="https://ict.moscow/news/cards-mlops-llmops-platforms/" target="_blank" rel="nofollow">MLOps и LLMOps</a>
 • <a href="https://ict.moscow/news/cards-coding-and-repositing-tools-for-ai/" target="_blank" rel="nofollow">Инструменты для написания и хранения кода ИИ-продуктов</a>
 • <a href="https://ict.moscow/news/cards-open-source-tools-for-ai/" target="_blank" rel="nofollow">Инструменты Open Source для разработчиков ИИ </a>
 • <a href="https://ict.moscow/news/cards-ai-models/" target="_blank" rel="nofollow">Модели ИИ</a>
 • <a href="https://ict.moscow/news/cards-benchmarks/" target="_blank" rel="nofollow">Открытые бенчмарки для моделей ИИ</a>
 </div>
 
 В этот выпуск вошли 22 разработки за последние два года, которые могут быть полезны при создании и работе с ИИ-приложениями разной степени сложности, в том числе ИИ-агентами и ассистентами.

 
 Существенную долю среди авторов этих решений занимают команды ведущих ИИ-экосистем — «Сбера» и «Яндекса», свои продукты есть также у МТС и «Т-Технологий». Помимо этого, в подборку вошли решения научных организаций и университетов (Института AIRI, МФТИ, Университета ИТМО), интеграторов (iPavlov, ЦРТ, ITG Group, Rubbles), технологических компаний («Ростелекома», Just AI) и стартапов (Raft, 2PEOPLE IT), а также отдельных неаффилированных ИИ-разработчиков.

 
 14 инструментов разработаны в Москве, 7 созданы в Санкт-Петербурге, 1 представлен разработчиками из Ярославля.

 
 Решения команд из столицы подробно представлены в специальных карточках. Из них можно узнать о предназначении каждого продукта, там же приводятся необходимые ссылки и имеющиеся контакты разработчиков.

<hr />
 <a class="description__anchor" id="1"></a>
<h2>
 Платформы для создания ИИ-приложений
</h2>

 
 Решения для создания ИИ-агентов

<ul>
 <li>В редакторе рабочих процессов ИИ-платформы для автоматизации бизнес‑процессов <a href="https://ainergy.ru/" target="_blank">Ainergy</a> пользователь может создавать ИИ-агентов.</li>
 <li>ИИ-агенты, созданные при помощи разработанной ЦРТ платформы <a href="https://ict.moscow/card/agentnavigator/" target="_blank">AgentNavigator</a>, принимают запросы и выдают ответы как в текстовом, так и в голосовом виде. </li>
</ul>

 
 Решения для создания ИИ-приложений

 <a class="description__anchor" id="MLSpace"></a>
<ul>
 <li>Сервис <a href="https://ict.moscow/card/ml-space/" target="_blank">ML Space</a> поможет обучить, протестировать, развернуть и осуществить мониторинг моделей машинного и глубокого обучения с использованием суперкомпьютеров и/или распределенных вычислительных мощностей, чтобы затем внедрить их в микросервисы и бизнес-приложения.</li>
 <li>Посредством <a href="https://ict.moscow/card/yandex-cloud-ai-studio/" target="_blank">Yandex Cloud AI Studio</a> пользователь получает доступ не только к фундаментальным и специализированным моделям «Яндекса», но также и к инструментам для обучения собственных решений, в частности к инструменту для дообучения с помощью метода LoRA.</li>
 <li><a href="https://ict.moscow/card/adept/" target="_blank">Adept</a> пока позволяет обучать лишь сверточные нейросети, но разработчик обещает в будущем обеспечить поддержку разработки более объемных архитектур. </li>
</ul>

 
 Решения для создания ИИ-ассистентов

<ul>
 <li><a href="https://ict.moscow/card/ai-assistant-api/" target="_blank">AI Assistant API</a> позволяет разработать ИИ-ассистента без настройки инфраструктуры и написания большого объема кода.</li>
 <li>Созданные в <a href="https://assistant.2people.io/" target="_blank">2PEOPLE ASSISTANT</a> ИИ-помощники можно настраивать, тестировать, а также интегрировать в мессенджеры и чаты.</li>
 <li>Разработанная в iPavlov <a href="https://ict.moscow/card/intelligent-virtual-assistants-platform/" target="_blank">Intelligent Virtual Assistants Platform</a> позволяет создавать ассистентов, классифицирующих запросы пользователей по различным категориям.</li>
 <li>Разработанный в МФТИ <a href="https://aicenter.mipt.ru/products/builder" target="_blank">«Сервис создания ИИ-ассистентов»</a> позволяет создавать ИИ-ассистентов с различными навыками на основе различных больших языковых моделей.</li>
</ul>

<hr />
 <a class="description__anchor" id="2"></a>
<h2>
 Инструменты для работы с ИИ-приложениями
</h2>

<ul>
 <li>В библиотеке специалистов из «Сбера» <a href="https://ict.moscow/card/gigachain/" target="_blank" rel="nofollow" style="background-color: rgb(255, 255, 255);">GigaChain</a> содержатся решения, охватывающие все этапы разработки приложений от прототипирования и исследования до запуска в эксплуатацию и поддержки.</li>
 <li>Разработанная исследователями из Университета ИТМО <a href="https://github.com/aimclub/ProtoLLM" target="_blank">ProtoLLM</a> позволяет быстро прототипировать приложения на основе LLM за счет оптимизации RAG-пайплайнов, механизмов генерации синтетических датасетов и составления ансамблей нейросетей.</li>
 <li>Созданная в Центре искусственного интеллекта Т-Банка библиотека <a href="https://ict.moscow/card/turbo-alignment/" target="_blank">Turbo Alignment</a> позволяет выровнять поведение больших языковых моделей под бизнес-цели. Кроме того, репозиторий содержит реализации RAG-пайплайнов (генерации с дополненной выборкой).</li>
 <li><a href="https://hivetrace.ru/" target="_blank">Hive Trace</a> помогает отслеживать мониторить поведение LLM в использующих генеративный ИИ приложениях, выявлять атаки на модели и кражу чувствительной информации.</li>
 <li><a href="https://github.com/LLAMATOR-Core/llamator" target="_blank">LLAMATOR</a> позволяет выявлять уязвимости в чат-ботах и сервисах, использующих генеративный ИИ.</li>
</ul>

 
 

<div class="incut-block incut-block-text-small-size">
 Некоторые решения данной категории <a href="https://ict.moscow/analytics/russian-open-source-ai-map/" style="" target="_blank">представлены</a> на составленной ICT.Moscow карте инструментов Open Source для задач разработки искусственного интеллекта. Карту также <a href="https://ict.moscow/static/53bc1fa5-2792-500e-9480-f18f4978a07a.pdf" style="" target="_blank">сопровождает</a> обзор ведущих разработчиков Open Source — решений в России.
 </div>
 
 

<hr />
 <a class="description__anchor" id="3"></a>
<h2>
 Платформы для взаимодействия с моделями искусственного интеллекта
</h2>

 
 Облачные сервисы — агрегаторы, размещающие модели на своих мощностях и предоставляющие доступ к ним по модели PaaS.

 <a class="description__anchor" id="EFM"></a>
<ul>
 <li><a href="https://ict.moscow/card/mws-gpt/" target="_blank">MWS GPT</a> обеспечивает доступ как к моделям МТС, так и к популярным Open Source — решениям. В используемые модели можно внедрить вызов функций или же создать на их основе ИИ-агентов.</li>
 <li>Среди моделей, доступных в <a href="https://ict.moscow/card/evolution-foundation-models/" target="_blank">Evolution Foundation Models</a>, есть и российские решения: модели от разработчиков МГУ им. М.В. Ломоносова, Т-Банка и Vikhr Models. Кроме того, сервис включает в себя среду для быстрого прототипирования и тестирования моделей на практике.</li>
 <li>С помощью разработанной компанией Just AI платформы <a href="https://caila.io/" target="_blank">Caila</a> можно выбрать необходимую модель ИИ под требуемую задачу, создать на основе моделей сервисы, дообучить и запустить свою нейросеть на выделенных серверах.</li>
 <li>В <a href="https://jayflow.ai/" target="_blank">Jay Flow</a> ИИ-агенты позволяют в зависимости от задачи взаимодействовать с несколькими моделями одновременно. Кроме того, платформа позволяет взаимодействовать с внешними сервисами по API.</li>
 <li>Модели созданного «Ростелекомом» сервиса <a href="https://ict.moscow/card/neiroshliuz/" target="_blank">«Нейрошлюз»</a> пишут код, генерируют изображения, транскрибируют и суммаризируют аудио- и видеозаписи, а также распознают документы.</li>
 <li><a href="https://ict.moscow/card/rubbles-generative-ai-suite/" target="_blank">Rubbles Generative AI Suite</a> содержит не только доступные для коммерческого использования Open Source — модели, но и вспомогательные инструменты для работы с ними без передачи информации третьим сторонам.</li>
 <li>Созданная исследователями из Института AIRI платформа <a href="http://fusionbrain.ai" target="_blank">FusionBrain.AI</a> не только дает доступ к моделям, генерирующим изображения и видео, но и позволяет встраивать их в свои приложения.</li>
</ul>

 
 

<hr />
 <a class="description__anchor" id="4"></a>
<h2>
 Каких продуктов стоит ждать
</h2>

<ul>
 <li>На июнь 2025 года <a href="https://t.me/aitalenthubnews/1850" target="_blank">запланирован</a> релиз Open Source — платформы <a href="https://agentarea.ai/" target="_blank">AgentArea</a>, позволяющей собрать ИИ-агента на основе любой доступной большой языковой модели и поддерживающей A2A- и MCP-протоколы.</li>
 <li>Летом 2025 года пользователям <a href="https://cloud.ru/blog/cloud-ru-vypustit-resheniye-dlya-raboty-s-iskusstvennym-intellektom-v-oblake" target="_blank">станет доступна</a> облачная среда для разработки приложений и агентов на основе искусственного интеллекта Cloud.ru Evolution AI Factory. В нее войдут сервисы <a href="#EFM" target="_self" rel="nofollow">Evolution Foundation Models</a>, <a href="https://ict.moscow/card/evolution-ml-inference/" target="_blank" rel="nofollow">Evolution ML Inference</a>, AI Assistants Studio для создания агентных и мультиагентных систем с подключением по протоколу MCP и сервис <a href="#MLSpace" target="_self" rel="nofollow">ML Space</a>.</li>
 <li>Во второй половине 2025 года компания red_mad_robot в формате SaaS <a href="https://ict.moscow/news/razrabotchik-red-mad-robot-zapustil-ii-platformu-smart-platform-dlia-poiska-analiza-i-ispolzovaniia-korporativnykh-dannykh/" target="_blank">сделает доступным</a> сервис для бизнеса Smart Platform, один из компонентов которого — система по созданию ИИ-агентов.</li>
</ul>

<hr />
 
 Команды из Москвы могут <a href="https://ict.moscow/#newcard" style="" target="_blank">дополнить</a> существующие карточки своих решений. Рассказать же о своем новом проекте может любой российский разработчик. Для этого достаточно написать по адресу hello@ict.moscow.

<hr />

Библиотеки, сервисы и облачные платформы от российских разработчиков

ICT.Moscow

Подборка решений: инструменты для создания и управления ИИ-приложениями

«Сбер» выпустил новую модель Kandinsky 4.1 Image для генерации изображений по текстовым описаниям. Также был создан ИИ-редактор MALVINA (Multimodal Artificial Language VIsion Neural Assistant), который позволяет редактировать изображение, следуя текстовым инструкциям.

 
 Модель Kandinsky 4.1 Image была дополнительно дообучена на тщательно отобранных вручную изображениях, сбалансированных по девяти метакатегориям (люди, техника, природа и другие).

 
 В основе новой версии модели генерации изображений Kandinsky лежит обновленная архитектура — теперь это диффузионный трансформер (DiT), который позволяет использовать лучшие практики в области обучения больших трансформерных моделей. Технология обеспечивает возможность эффективного масштабирования.

«Сбер» представил новую модель для генерации изображений Kandinsky 4.1 Image 

Ученые AIRI, «Сколтеха», Томского политехнического университета и «Сбера» предложили метод снижения количества расчетов при дообучении графовых нейросетей предсказанию свойств материалов. Для этого используется интеллектуальный отбор примеров для дообучения.

 
 Исследователи применили разработанный метод к проблеме поиска оптимального металла-заместителя (допанта) для высшего борида вольфрама — сверхтвердого металла. Для обучения модели использовалось 200 результатов квантово-механических расчетов. Ученым удалось предсказать термодинамические свойства примерно в 375 тыс. структурных конфигураций.

 
 Обученная графовая модель позволила проанализировать допанты за несколько дней и выбрать наиболее перспективные из них. По словам ученых, прямое использование квантово-механических расчетов могло бы занять годы.

 
 Как минимум три из рассмотренных металлов-заместителей могут приводить к образованию новых устойчивых соединений. Прогноз для одного из них успешно проверили в лабораторных тестах в Томском политехническом университете.

Сколтех

Российские ученые разработали подход для ускорения разработки новых материалов с помощью ИИ

Оплата проезда: движение к открытым системам

Расчетные_решения

Сергей Жеребятьев, бизнес-партнер, «Расчетные решения», выступил с презентацией «Оплата проезда: движение к открытым системам» на форуме <a href="https://ict.moscow/event/innovacionnye-platezhnye-resheniya-dlya-transporta/" target="_blank">«Инновационные платежные решения для транспорта»</a> (21.02.2019).

<h3>Темы:</h3>

<ul>
	<li>Предпосылки создания универсальной транспортной системы оплаты в регионе.</li>
	<li>Проблемы отрасли. Close-loop systems.</li>
	<li>Организация оплаты проезда льготных категорий граждан.</li>
	<li>Выполнение требований 54-ФЗ с 01.07.2019.</li>
</ul>