База знаний ИИ

Наибольший приоритет в задачах, связанных разработкой моделей искусственного интеллекта (ИИ) в отечественном сегменте разработки в 2025 году, отдается расширению возможностей LLM: внедрению новых модальностей, интеграции методов работы с большими языковыми моделями (RAG) и созданию ИИ-агентов. К таким выводам пришли аналитики ICT.Moscow, опросив представителей данного сегмента.

Также разработчики отметили для себя задачи по оптимизации нейросетевых архитектур и используемой ими инфраструктуры (20%). А за повышение качества обучения ИИ проголосовали 19% опрошенных.

В блоке вопросов, связанных с ИИ-ассистентами, важным направлением также стала разработка помощников для написания кода (22%).

Среди прикладных областей ИИ особую значимость получили наука (26%) и медицина (18%).

Аналитики ICT.Moscow отмечают некоторую схожесть российских приоритетов развития ИИ с международными:

«Данные, полученные в рамках этого экспресс-замера, показывают, что во многом векторы приоритетов российского сегмента ИИ-разработки совпадают с общемировыми. Например, по нашей оценке, тренды на создание ИИ-агентов и совершенствование возможностей ГенИИ, включая LLM, входят в число ключевых как для западных компаний, так и для азиатского региона. А об актуальности адаптирования ИИ-моделей для работы непосредственно на мобильных устройствах сообщалось в исследованиях глобальных компаний еще в конце прошлого года».

В марте ICT.Moscow проанализировал технологические тренды на 2025 год из зарубежных аналитических отчетов и представил карту-навигатор, где выявлены тематические пересечения между искусственным интеллектом, инфраструктурой и информационной безопасностью.

А в феврале была выпущена карта из 128 инструментов Open Source для ИИ от российских команд. Все решения распределены по семи группам, а внутри них сгруппированы по подкатегориям, исходя из решаемых задач.