<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>Архивы Дообучение нейросетевых моделей - Byte/RE</title>
	<atom:link href="https://bytemag.ru/tag/doobuchenie-nerosetevyh-modelej/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://bytemag.ru/tag/doobuchenie-nerosetevyh-modelej/</link>
	<description>Byte/RE ИТ-издание</description>
	<lastBuildDate>Fri, 24 Apr 2026 19:39:57 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=7.0</generator>
	<item>
		<title>Инструмент обучения моделей от BSS</title>
		<link>https://bytemag.ru/instrument-obucheniya-modelej-ot-bss-47477/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 24 Apr 2026 19:39:56 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[BSS]]></category>
		<category><![CDATA[LoRA]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=47477</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания BSS объявила, что добавила поддержку LoRA (Low-Rank Adaptation) в инструмент для обучения моделей NLU Suite. Теперь можно обучать языковые модели под локальные задачи быстрее, дешевле и даже при сильно ограниченных мощностях. Вместо полного переобучения модели LoRA позволяет добавить к ней «блок» под нужды клиента. В итоге обучается не исходная модель, а небольшие матрицы, которые [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/instrument-obucheniya-modelej-ot-bss-47477/">Инструмент обучения моделей от BSS</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Мультимодальная модель MWS AI для построения ИИ-агентов</title>
		<link>https://bytemag.ru/multimodalnaya-model-mws-ai-dlya-postroeniya-ii-agentov-47115/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 03 Apr 2026 10:28:19 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[MWS AI (ранее МТС AI)]]></category>
		<category><![CDATA[MWS Cloud]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Графические процессоры NVIDIA]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[ИИ-агент]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=47115</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания MWS AI (входит в МТС Web Services) объявила о выпуске Cotype Light 3 – мультимодальной языковой модели, предназначенной для встраивания в ИИ-агентов для бизнеса. Как утверждают в компании, модель одинаково точно работает с текстом и визуальными данными в едином контексте: договоры, технические чертежи, формы, изображения. Это позволяет ИИ-агентам и мультиагентным системам обрабатывать разнородные корпоративные [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/multimodalnaya-model-mws-ai-dlya-postroeniya-ii-agentov-47115/">Мультимодальная модель MWS AI для построения ИИ-агентов</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Установка готовых серверов с GPU – сервис MWS Cloud</title>
		<link>https://bytemag.ru/ustanovka-gotovyh-serverov-s-gpu-servis-mws-cloud-45447/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 15 Dec 2025 16:38:28 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[PaaS/IaaS]]></category>
		<category><![CDATA[MWS Cloud]]></category>
		<category><![CDATA[Видеокарты (GPU)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[ИИ-серверы]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=45447</guid>

					<description><![CDATA[<p>MWS Cloud сообщила о запуске нового сервиса – MWS GPU on-premises, в рамках которого компания будет устанавливать серверы с графическими ускорителями (GPU), необходимые для обучения и инференса искусственного интеллекта в периметре предприятий. GPU можно будет как приобрести, так и взять в аренду. В рамках сервиса специалисты MWS Cloud помогут клиентам определить конфигурацию серверов с GPU, [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/ustanovka-gotovyh-serverov-s-gpu-servis-mws-cloud-45447/">Установка готовых серверов с GPU – сервис MWS Cloud</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Новинки в линейке нейросетевых моделей Сбера</title>
		<link>https://bytemag.ru/novinki-v-linejke-nejrosetevyh-modelej-sbera-45243/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 05 Dec 2025 13:42:07 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[GigaChat]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Нейросети]]></category>
		<category><![CDATA[Сбер (Sber / бывш Сбербанк)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=45243</guid>

					<description><![CDATA[<p>Сбер сообщил, что открывает веса двух новых флагманских MoE-моделей в линейке GigaChat – Ultra-Preview и Lightning, созданных с нуля для русскоязычных задач, а также новое поколение открытых моделей GigaAM-v3 для распознавания речи с пунктуацией и нормализацией. Кроме того, стали доступны все модели генерации изображений и видео новой линейки Kandinsky 5.0 – Video Pro, Video Lite [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/novinki-v-linejke-nejrosetevyh-modelej-sbera-45243/">Новинки в линейке нейросетевых моделей Сбера</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Тензорные ускорители Google против ГП Nvidia</title>
		<link>https://bytemag.ru/tenzornye-uskoriteli-google-protiv-gp-nvidia-44817/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Максим Белоус]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 20 Nov 2025 17:29:22 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Акселераторы]]></category>
		<category><![CDATA[Google]]></category>
		<category><![CDATA[Генеративный ИИ (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Графические процессоры AMD]]></category>
		<category><![CDATA[Графические процессоры NVIDIA]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Инфраструктура для ИИ-приложений]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Тензорные ускорители]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=44817</guid>

					<description><![CDATA[<div style="margin-bottom:20px;"><img width="450" height="292" src="https://bytemag.ru/wp-content/uploads/2025/12/tpu-google-450.jpg" class="attachment-post-thumbnail size-post-thumbnail wp-post-image" alt="" decoding="async" fetchpriority="high" srcset="https://bytemag.ru/wp-content/uploads/2025/12/tpu-google-450.jpg 450w, https://bytemag.ru/wp-content/uploads/2025/12/tpu-google-450-300x195.jpg 300w, https://bytemag.ru/wp-content/uploads/2025/12/tpu-google-450-210x136.jpg 210w" sizes="(max-width: 450px) 100vw, 450px" /></div>
<p>По мнению экспертов, именно чипы, проектируемые самими гиперскейлерами, прежде всего Google, а не изделия AMD или иного независимого поставщика, имеют уже в среднесрочной перспективе все шансы поколебать нынешнее доминирование Nvidia в сегменте серверных аппаратных решений для инференса ИИ-моделей.</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/tenzornye-uskoriteli-google-protiv-gp-nvidia-44817/">Тензорные ускорители Google против ГП Nvidia</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Мультимодальная модель MWS AI</title>
		<link>https://bytemag.ru/multimodalnaya-model-mws-ai-44170/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 20 Oct 2025 07:50:02 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[MWS AI (ранее МТС AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[ИИ-ассистенты]]></category>
		<category><![CDATA[Нейросетевая модель]]></category>
		<category><![CDATA[Обработка и генерация текстов (NLP)]]></category>
		<category><![CDATA[Распознавание образов / Генерация изображений / Компьютерное зрение (ML IR)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=44170</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания MWS AI (входит в МТС Web Services) представила свою первую мультимодальную модель – Cotype VL, способную одновременно анализировать и интерпретировать изображения и текст. Модель поставляется как в виде отдельного продукта, так и в составе ИИ-помощников MWS AI для широкого круга сценариев: от поиска по документам, содержащим визуальную информацию, до клиентской поддержки пользователей по скриншотам [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/multimodalnaya-model-mws-ai-44170/">Мультимодальная модель MWS AI</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Платформа «К2Тех» для разработки и эксплуатации ML-моделей</title>
		<link>https://bytemag.ru/platforma-k2teh-dlya-razrabotki-i-ekspluataczii-ml-modelej-43243/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 15 Sep 2025 11:59:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[K2 Cloud]]></category>
		<category><![CDATA[ML-модели]]></category>
		<category><![CDATA[Видеокарты (GPU)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[К2 НейроТех]]></category>
		<category><![CDATA[Платформа GitFlic]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=43243</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компании «K2 Cloud» и «К2 НейроТех» (подразделения «К2Тех») объявили, что решение для автоматизации и управления жизненным циклом моделей ML вошло в состав облачной платформы «K2 Облако». Теперь пользователи могут быстро запускать проекты в области машинного обучения, тестировать гипотезы и внедрять ML-модели в продуктивную среду без развертывания собственной инфраструктуры. За счет партнерства с «K2 Cloud» пользователи [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/platforma-k2teh-dlya-razrabotki-i-ekspluataczii-ml-modelej-43243/">Платформа «К2Тех» для разработки и эксплуатации ML-моделей</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Увеличение мощности GPU-облака MWS Cloud</title>
		<link>https://bytemag.ru/uvelichenie-moshhnosti-gpu-oblaka-mws-cloud-43021/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 05 Sep 2025 11:39:57 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[ЦОД]]></category>
		<category><![CDATA[ML-модели]]></category>
		<category><![CDATA[MWS Cloud]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Видеокарты (GPU)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Компьюьторное/машинное зрение]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=43021</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания MWS Cloud (входит в МТС Web Services) сообщила о расширении в первом полугодии 2025 г. виртуальной инфраструктуры с GPU, мощность которой была увеличена в 1,5 раза. Виртуальная инфраструктура была расширена в двух московских ЦОД – «Авантаж» и GreenBushDC, а также в дата-центре в Санкт-Петербурге. Как комментируют в MWS Cloud, существует устойчивый рост спроса на [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/uvelichenie-moshhnosti-gpu-oblaka-mws-cloud-43021/">Увеличение мощности GPU-облака MWS Cloud</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Повышение точности ИИ-распознавания русского языка – метод Сбера</title>
		<link>https://bytemag.ru/povyshenie-tochnosti-ii-raspoznavaniya-russkogo-yazyka-metod-sbera-42894/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 27 Aug 2025 12:04:21 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[ML-модели]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Разметка данных]]></category>
		<category><![CDATA[Распознавание/синтез речи (ML SpeechToText / TextToSpeech)]]></category>
		<category><![CDATA[Сбер (Sber / бывш Сбербанк)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=42894</guid>

					<description><![CDATA[<p>По сообщению Сбера, его специалисты нашли способ повысить качество распознавания русского языка искусственным интеллектом (AI). Новый метод предобучения AI-моделей, получивший название HuBERT-CTC, использует целевые переменные из CTC-модели распознавания (Connectionist Temporal Classification). Это позволяет формировать более семантические представления данных, в то время как существующие модели (wav2vec2.0, HuBERT и BEST-RQ) опираются на низкоуровневые акустические переменные. Исследование подробно [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/povyshenie-tochnosti-ii-raspoznavaniya-russkogo-yazyka-metod-sbera-42894/">Повышение точности ИИ-распознавания русского языка – метод Сбера</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Новая версия GigaCode от Сбера</title>
		<link>https://bytemag.ru/novaya-versiya-gigacode-ot-sbera-41833/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 07 Jul 2025 21:39:22 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[SaaS]]></category>
		<category><![CDATA[Средства разработки ПО]]></category>
		<category><![CDATA[GitVerse]]></category>
		<category><![CDATA[Базы знаний (RAG)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[ИИ-ассистенты]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Разработка ПО]]></category>
		<category><![CDATA[Сбер (Sber / бывш Сбербанк)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=41833</guid>

					<description><![CDATA[<p>Сбербанк представил GigaCode 2.0 – обновление ИИ-ассистента, предназначенного для ускорения процесса разработки ПО. Новая версия предлагает улучшенные алгоритмы, повышенную производительность и обновленный интерфейс. В основе GigaCode 2.0 лежит ансамбль моделей, включающий GigaChat и специализированные кодовые модели, которые дообучены на обновленных датасетах, а их мощность значительно увеличена. Производительность системы повысилась в четыре раза, что позволяет генерировать [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/novaya-versiya-gigacode-ot-sbera-41833/">Новая версия GigaCode от Сбера</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Платформа VisionLabs: создание ИИ-моделей без написания кода</title>
		<link>https://bytemag.ru/platforma-visionlabs-sozdanie-ii-modelej-bez-napisaniya-koda-41546/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 23 Jun 2025 12:59:55 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[ML-модели]]></category>
		<category><![CDATA[VisionLabs]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Компьюьторное/машинное зрение]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=41546</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания VisionLabs представила платформу Luna Line для создания ИИ-моделей без написания кода, которая позволяет запускать и обучать модели компьютерного зрения. По данным компании, это сокращает сроки создания нейросетей и стоимость проектов на 20–30%. При внедрении решений на базе компьютерного зрения, поясняют в VisionLabs, бизнесу важно быстро проверять гипотезы и постоянно дообучать нейросети на новых данных. [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/platforma-visionlabs-sozdanie-ii-modelej-bez-napisaniya-koda-41546/">Платформа VisionLabs: создание ИИ-моделей без написания кода</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Аренда мощностей для работы с ИИ-моделями в «Облако.ру»</title>
		<link>https://bytemag.ru/arenda-moshhnostej-dlya-raboty-s-ii-modelyami-v-oblako-ru-41152/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 29 May 2025 09:27:53 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[PaaS/IaaS]]></category>
		<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[ИИ-серверы]]></category>
		<category><![CDATA[Инфраструктура для ИИ-приложений]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Облако.ру (НКК)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=41152</guid>

					<description><![CDATA[<p>Поставщик облачных сервисов «Облако.ру» анонсировал запуск услуги аренды специализированных &#160;мощностей для обучения и запуска ИИ-моделей. Услуга адресована широкому кругу пользователей: от стартапов до крупных компаний, которые хотят быстро реализовать ИИ-проекты без вложений в собственную инфраструктуру. Предоставляемые мощности позволяют запускать ресурсоемкие нейросети для работы ИИ-ассистентов, автоматизировать рутинные бизнес-процессы, обеспечить непрерывный интерактив с большим числом клиентов. Заказчики [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/arenda-moshhnostej-dlya-raboty-s-ii-modelyami-v-oblako-ru-41152/">Аренда мощностей для работы с ИИ-моделями в «Облако.ру»</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Сервис Cloud.ru для инференса больших языковых моделей</title>
		<link>https://bytemag.ru/servis-cloud-ru-dlya-inferensa-bolshih-yazykovyh-modelej-40409/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 29 Apr 2025 10:32:41 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[PaaS/IaaS]]></category>
		<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Cloud.ru]]></category>
		<category><![CDATA[GigaChat]]></category>
		<category><![CDATA[ML-модели]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Видеокарты (GPU)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=40409</guid>

					<description><![CDATA[<p>Провайдер Cloud.ru представил Evolution ML Inference – готовый облачный сервис для инференса (вывода) больших языковых моделей (LLM) с возможностью разделения графических процессоров (GPU) и гибким подходом к утилизации вычислительных ресурсов. Помимо уже доступных в рамках сервиса Cloud.ru моделей GigaChat бизнес может запускать и развертывать собственные AI-модели и любые ML/DL-модели open source из библиотеки Hugging Face [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/servis-cloud-ru-dlya-inferensa-bolshih-yazykovyh-modelej-40409/">Сервис Cloud.ru для инференса больших языковых моделей</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Дообучение нейросетей для бизнеса в Yandex B2B Tech</title>
		<link>https://bytemag.ru/doobuchenie-nejrosetej-dlya-biznesa-v-yandex-b2b-tech-39337/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 05 Mar 2025 09:44:06 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Yandex B2B Tech]]></category>
		<category><![CDATA[YandexGPT]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Машинное обучение (ML)]]></category>
		<category><![CDATA[Нейросетевая модель]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=39337</guid>

					<description><![CDATA[<p>Yandex B2B Tech предоставила клиентам новую возможность дообучения нейросетей методом LoRA (Low-Rank Adaptation). Теперь компании смогут самостоятельно адаптировать нейросети под специализированные задачи: например, обучить модель писать письма в корпоративном стиле или извлекать важные данные из документов. Использование дообученной модели будет не дороже базовых версий нейросетей. Новый метод уже доступен всем клиентам на платформе для разработки [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/doobuchenie-nejrosetej-dlya-biznesa-v-yandex-b2b-tech-39337/">Дообучение нейросетей для бизнеса в Yandex B2B Tech</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>ИИ-решение «Райтек ДТГ» для оптимизации Service Desk</title>
		<link>https://bytemag.ru/ii-reshenie-rajtek-dtg-dlya-optimizaczii-service-desk-38470/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 21 Jan 2025 17:14:04 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Профессиональное прикладное ПО]]></category>
		<category><![CDATA[Автоматизация техподдержки (Service Desk)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Импортозамещение]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Райтек ДТГ]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=38470</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания «Райтек ДТГ», позиционирующая себя как системный интегратор для промышленности, представила решение собственной разработки на базе ИИ, которое должно повысить для отечественных компаний эффективность работы Service Desk: в частности, снизить затраты на первую линию поддержки от 50 до 90% и на вторую линию поддержки – до 30%. Автоматизация рутинных задач поможет сотрудникам сосредоточиться на более [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/ii-reshenie-rajtek-dtg-dlya-optimizaczii-service-desk-38470/">ИИ-решение «Райтек ДТГ» для оптимизации Service Desk</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Решение IT_ONE для сортировки почты на базе LLM</title>
		<link>https://bytemag.ru/reshenie-it_one-dlya-sortirovki-pochty-na-baze-llm-38341/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 16 Jan 2025 21:32:57 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Деловое ПО]]></category>
		<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[IT_One]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Маршрутизация почты]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=38341</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания IT_ONE представила разработанное ею решение для автоматической маршрутизации корпоративной почты в крупных компаниях. Большая языковая модель (LLM) анализирует письма и переадресует их в профильное подразделение к нужным специалистам. Решение ускоряет обработку входящих сообщений, уменьшает количество ошибок из-за человеческого фактора, снижает затраты на маршрутизацию писем. Как поясняют разработчики, в крупных компаниях с разветвленной структурой существует [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/reshenie-it_one-dlya-sortirovki-pochty-na-baze-llm-38341/">Решение IT_ONE для сортировки почты на базе LLM</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Большая конференция Nvidia: об ИИ-агентах и не только</title>
		<link>https://bytemag.ru/bolshaya-konferencziya-nvidia-ob-ii-agentah-i-ne-tolko-38109/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[Дмитрий Шульгин]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 13 Jan 2025 18:18:41 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Акселераторы]]></category>
		<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Meta (Facebook)]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Видеокарты (GPU)]]></category>
		<category><![CDATA[Генеративный ИИ (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Нейрочипы, нейроморфные процессоры, тензорные ядра (TPU, NPU)]]></category>
		<category><![CDATA[Оркестрация приложений]]></category>
		<category><![CDATA[Робототехника]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=38109</guid>

					<description><![CDATA[<p>На CES 2025 глава Nvidia Дженсен Хуанг объявил о запуске нового поколения видеокарт RTX 5000 под кодовым названием Blackwell, а также, ожидаемо, представил массу передовых решений для сектора ИИ. Ведь именно переживаемый нами хайп на AI сделал Nvidia самой дорогой компанией мира по капитализации. Так что, о каких бы решениях не шла речь, все в [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/bolshaya-konferencziya-nvidia-ob-ii-agentah-i-ne-tolko-38109/">Большая конференция Nvidia: об ИИ-агентах и не только</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>AI-технологии Сбера – в открытом доступе</title>
		<link>https://bytemag.ru/ai-tehnologii-sbera-v-otkrytom-dostupe-37999/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 17 Dec 2024 22:31:53 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Машинное обучение (ML)]]></category>
		<category><![CDATA[Нейросетевая модель]]></category>
		<category><![CDATA[ПО с открытым кодом (Open Source)]]></category>
		<category><![CDATA[Распознавание/синтез речи (ML SpeechToText / TextToSpeech)]]></category>
		<category><![CDATA[Сбер (Sber / бывш Сбербанк)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=37999</guid>

					<description><![CDATA[<p>По сообщению Сбера, в открытом доступе появились базовая и инструктивная версии самой быстрой модели GigaChat Lite и самая сильная, согласно бенчмарку ruMTEB, модель на русском языке GigaEmbeddings-instruct. Большое обновление получило и семейство open-source моделей машинного обучения для распознавания речи и эмоций GigaAM (Giga Acoustic Model). В новой версии акустических моделей GigaAM улучшены подготовка данных и [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/ai-tehnologii-sbera-v-otkrytom-dostupe-37999/">AI-технологии Сбера – в открытом доступе</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Новое поколение визуальной нейросети «Яндекса»</title>
		<link>https://bytemag.ru/novoe-pokolenie-vizualnoj-nejroseti-yandeksa-36420/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[TW6bURcstk]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 15 Oct 2024 19:54:38 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Генеративный ИИ (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Распознавание образов / Генерация изображений / Компьютерное зрение (ML IR)]]></category>
		<category><![CDATA[Яндекс (Yandex)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=36420</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания «Яндекс» представила следующее поколение визуальной нейросети – YandexART 2.0. Модель умеет создавать надписи прямо на изображениях, придерживаться нескольких стилей на одной картинке, располагать объекты в пространстве и относительно друг друга более естественно и учитывать при генерации больше деталей из текстового запроса. В основе YandexART 2.0 лежит собственная разработка компании – новая гибридная архитектура модели, [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/novoe-pokolenie-vizualnoj-nejroseti-yandeksa-36420/">Новое поколение визуальной нейросети «Яндекса»</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Новые GPU-мощности МТС Web Services</title>
		<link>https://bytemag.ru/novye-gpu-moshhnosti-mts-web-services-35488/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 29 Aug 2024 11:29:15 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[ЦОД]]></category>
		<category><![CDATA[ML-модели]]></category>
		<category><![CDATA[Видеокарты (GPU)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Инфраструктура для ИИ-приложений]]></category>
		<category><![CDATA[МТС]]></category>
		<category><![CDATA[МТС Web Services]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=35488</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания МТС Web Services (MWS, входит в группу МТС) сообщила о запуске двух новых кластеров виртуальной инфраструктуры с графическими ускорителями (GPU) в ЦОДах «Федоровский» в Санкт-Петербурге и GreenBushDC в Москве. Новые сегменты должны ускорить и упростить внедрение ИИ российскими компаниями. После запуска новых сегментов GPU-мощности MWS увеличились на 40%. Графические ускорители, поясняют в компании, необходимы [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/novye-gpu-moshhnosti-mts-web-services-35488/">Новые GPU-мощности МТС Web Services</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>LLM-платформа Axenix для создания чат-ботов</title>
		<link>https://bytemag.ru/llm-platforma-axenix-dlya-sozdaniya-chat-botov-35346/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 14 Aug 2024 16:16:15 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Средства коммуникации]]></category>
		<category><![CDATA[Axenix (Бывш. Accenture)]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Генеративный ИИ (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Чат-боты]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=35346</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания Axenix представила LLM-платформу (Large Language Model) BotAx – решение на основе генеративного ИИ, &#160;позволяющее клиентам использовать большие языковые модели для быстрого создания и внедрения чат-ботов. Платформа BotAx построена на RAG-архитектуре (Retrieval-Augmented Generation – генерация с дополнительным поиском). При получении определенного запроса чат-бот подбирает релевантные данные в собственных базах знаний. Затем на этой основе он [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/llm-platforma-axenix-dlya-sozdaniya-chat-botov-35346/">LLM-платформа Axenix для создания чат-ботов</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Облако МТС Web Services для обучения ИИ</title>
		<link>https://bytemag.ru/oblako-mts-web-services-dlya-obucheniya-ii-35314/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[prasputin]]></dc:creator>
		<pubDate>Thu, 08 Aug 2024 18:11:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Облака]]></category>
		<category><![CDATA[Видеокарты (GPU)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Машинное обучение (ML)]]></category>
		<category><![CDATA[МТС]]></category>
		<category><![CDATA[МТС Web Services]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=35314</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания МТС Web Services (MWS, входит в группу МТС) сообщила о запуске кластера виртуальной инфраструктуры с GPU-ускорителями в ЦОДе «Федоровский» в Ленинградской области. Этот сегмент должен ускорить и упростить внедрение искусственного интеллекта российскими компаниями. До конца года в дата-центре также появится классический сегмент облака, предназначенный для переноса и хранения в нем ИТ-систем бизнеса. Как поясняют [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/oblako-mts-web-services-dlya-obucheniya-ii-35314/">Облако МТС Web Services для обучения ИИ</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Модель YandexGPT Lite третьего поколения</title>
		<link>https://bytemag.ru/model-yandexgpt-lite-tretego-pokoleniya-34072/</link>
					<comments>https://bytemag.ru/model-yandexgpt-lite-tretego-pokoleniya-34072/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 31 May 2024 14:55:56 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Генеративный ИИ (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Нейросетевая модель]]></category>
		<category><![CDATA[Яндекс (Yandex)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=34072</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания «Яндекс» сообщила о запуске YandexGPT 3 Lite – облегченной версии собственной генеративной нейросети третьего поколения. Она будет доступна клиентам облачной платформы Yandex Cloud через API. Новая модель полезна в сценариях, где важна скорость ответа: например, ее можно использовать в чат-ботах, для проверки орфографии или анализа данных. По заявлению компании, это оптимальная по цене и [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/model-yandexgpt-lite-tretego-pokoleniya-34072/">Модель YandexGPT Lite третьего поколения</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://bytemag.ru/model-yandexgpt-lite-tretego-pokoleniya-34072/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Что может генеративный ИИ и в чем его практическая польза</title>
		<link>https://bytemag.ru/est-li-polza-ot-generativnyh-modelej-ii-33999/</link>
					<comments>https://bytemag.ru/est-li-polza-ot-generativnyh-modelej-ii-33999/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 29 May 2024 18:04:04 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Генеративный ИИ (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=33999</guid>

					<description><![CDATA[<div style="margin-bottom:20px;"><img width="500" height="333" src="https://bytemag.ru/wp-content/uploads/2024/05/generai.png" class="attachment-post-thumbnail size-post-thumbnail wp-post-image" alt="" decoding="async" srcset="https://bytemag.ru/wp-content/uploads/2024/05/generai.png 500w, https://bytemag.ru/wp-content/uploads/2024/05/generai-300x200.png 300w, https://bytemag.ru/wp-content/uploads/2024/05/generai-450x300.png 450w" sizes="(max-width: 500px) 100vw, 500px" /></div>
<p>Рост рынка в последний месяц связан прежде всего с анонсами ИИ-моделей и ИИ-продуктов от ведущих ИТ-компаний США. Но есть ли в ГИИ польза и что он может делать? Есть ли в нем достаточная глубина рынка и пространство для монетизации, чтобы оправдать приращение капитализации на триллионы долларов?</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/est-li-polza-ot-generativnyh-modelej-ii-33999/">Что может генеративный ИИ и в чем его практическая польза</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://bytemag.ru/est-li-polza-ot-generativnyh-modelej-ii-33999/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>AI-ассистент Сбера для поиска с GigaChat</title>
		<link>https://bytemag.ru/ai-assistent-sbera-dlya-poiska-s-gigachat-32070/</link>
					<comments>https://bytemag.ru/ai-assistent-sbera-dlya-poiska-s-gigachat-32070/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 05 Mar 2024 11:46:46 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[SaaS]]></category>
		<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[API]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Генеративный ИИ (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Сбер (Sber / бывш Сбербанк)]]></category>
		<category><![CDATA[Сбер Бизнес Софт]]></category>
		<category><![CDATA[Чат-боты]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=32070</guid>

					<description><![CDATA[<p>«Сбер Бизнес Софт», дочерняя компания Сбера, представила AI-ассистента на базе конструктора чат-ботов СберБизнесБот, созданного с помощью GigaChat API – программного интерфейса доступа к нейросетевой модели GigaChat. Решение позволит в короткие сроки анализировать большие базы текстовых документов, находить в них необходимую информацию и готовить ответы на основе суммаризированного текста. Бот от «Сбер Бизнес Софт» поможет компаниям [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/ai-assistent-sbera-dlya-poiska-s-gigachat-32070/">AI-ассистент Сбера для поиска с GigaChat</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://bytemag.ru/ai-assistent-sbera-dlya-poiska-s-gigachat-32070/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Обучение нейросети на своих данных в Gerwin: Данные можно загрузить с сайта, Телеграм, ВК или файла</title>
		<link>https://bytemag.ru/obuchenie-nejroseti-na-svoih-dannyh-v-gerwin-dannye-mozhno-zagruzit-s-sajta-telegram-vk-ili-fajla-31017/</link>
					<comments>https://bytemag.ru/obuchenie-nejroseti-na-svoih-dannyh-v-gerwin-dannye-mozhno-zagruzit-s-sajta-telegram-vk-ili-fajla-31017/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 09 Jan 2024 14:09:52 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Пресс-релизы]]></category>
		<category><![CDATA[Gerwin AI]]></category>
		<category><![CDATA[ML-модели]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Генеративный ИИ (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Машинное обучение (ML)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=31017</guid>

					<description><![CDATA[<p>В прошлом, если ваша компания сталкивалась с трудностями из-за недостатка персонализированных данных в работе нейросетей, то теперь есть простое решение. Gerwin AI предоставляет инструменты для загрузки собственной информации, благодаря которым искусственный интеллект может научиться на данных вашей компании. Это позволит генерировать контент, который будет точнее соответствовать специфике вашего бизнеса и предпочтениям целевой аудитории. Такая возможность [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/obuchenie-nejroseti-na-svoih-dannyh-v-gerwin-dannye-mozhno-zagruzit-s-sajta-telegram-vk-ili-fajla-31017/">Обучение нейросети на своих данных в Gerwin: Данные можно загрузить с сайта, Телеграм, ВК или файла</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://bytemag.ru/obuchenie-nejroseti-na-svoih-dannyh-v-gerwin-dannye-mozhno-zagruzit-s-sajta-telegram-vk-ili-fajla-31017/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Две модели GigaChat для бизнеса и разработчиков</title>
		<link>https://bytemag.ru/dve-modeli-gigachat-dlya-biznesa-i-razrabotchikov-30864/</link>
					<comments>https://bytemag.ru/dve-modeli-gigachat-dlya-biznesa-i-razrabotchikov-30864/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 20 Dec 2023 08:59:00 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Средства разработки ПО]]></category>
		<category><![CDATA[API]]></category>
		<category><![CDATA[GigaChat]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Генеративный ИИ (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Сбер (Sber / бывш Сбербанк)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=30864</guid>

					<description><![CDATA[<p>Сбер объявил о том, что теперь в рамках программного интерфейса доступа к искусственному интеллекту для бизнеса GigaChat API компаниям и разработчикам для создания собственных решений и оптимизации процессов доступны две модели – GigaChat Lite и GigaChat Pro. GigaChat Lite подойдет для решения более тривиальных задач, требующих при этом максимальной скорости работы модели, вместе с тем [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/dve-modeli-gigachat-dlya-biznesa-i-razrabotchikov-30864/">Две модели GigaChat для бизнеса и разработчиков</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://bytemag.ru/dve-modeli-gigachat-dlya-biznesa-i-razrabotchikov-30864/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Открытый код Big Data МТС для создания графовых нейросетей </title>
		<link>https://bytemag.ru/otkrytyj-kod-big-data-mts-dlya-sozdaniya-grafovyh-nejrosetej-30648/</link>
					<comments>https://bytemag.ru/otkrytyj-kod-big-data-mts-dlya-sozdaniya-grafovyh-nejrosetej-30648/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 11 Dec 2023 11:14:47 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Средства разработки ПО]]></category>
		<category><![CDATA[Low-code/Zero-code/No-code разработка]]></category>
		<category><![CDATA[Python]]></category>
		<category><![CDATA[Библиотеки ПО]]></category>
		<category><![CDATA[Графовые модели нейросетей]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[МТС]]></category>
		<category><![CDATA[Нейросети]]></category>
		<category><![CDATA[ПО с открытым кодом (Open Source)]]></category>
		<category><![CDATA[Репозитории программного кода]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=30648</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания МТС анонсировала разработку библиотеки CoolGraph, позволяющей создавать графовые нейросети с помощью нескольких строк кода. Бесплатный доступ к разработке открыт для всех желающих. Библиотека CoolGraph предназначена как для экспертов, так и для начинающих специалистов в области глубокого обучения нейросетей, имеющих доступ к данным графов, с помощью которых они могут строить различные модели. Специалисты Big Data [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/otkrytyj-kod-big-data-mts-dlya-sozdaniya-grafovyh-nejrosetej-30648/">Открытый код Big Data МТС для создания графовых нейросетей </a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://bytemag.ru/otkrytyj-kod-big-data-mts-dlya-sozdaniya-grafovyh-nejrosetej-30648/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Технология «Наносемантики» для улучшения распознавания голоса</title>
		<link>https://bytemag.ru/tehnologiya-nanosemantiki-dlya-uluchsheniya-raspoznavaniya-golosa-30063/</link>
					<comments>https://bytemag.ru/tehnologiya-nanosemantiki-dlya-uluchsheniya-raspoznavaniya-golosa-30063/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[--&gt;]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 20 Nov 2023 11:20:16 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Профессиональное прикладное ПО]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Наносемантика]]></category>
		<category><![CDATA[Нейросетевая модель]]></category>
		<category><![CDATA[Распознавание/синтез речи (ML SpeechToText / TextToSpeech)]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=30063</guid>

					<description><![CDATA[<p>Компания «Наносемантика», разработчик решений на основе нейросетей, представила новую технологию для определения ключевой фразы – Keyword Spotter (KWS), которая способна существенно улучшить работу голосового помощника. Разработка основана на нейросетевой модели KWS с архитектурой CNN-Transformer, обученной на собранных компанией датасетах общей продолжительностью более 100 часов аудио. За счет такого подхода, отмечают разработчики, технология демонстрирует высокие показатели [&#8230;]</p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/tehnologiya-nanosemantiki-dlya-uluchsheniya-raspoznavaniya-golosa-30063/">Технология «Наносемантики» для улучшения распознавания голоса</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://bytemag.ru/tehnologiya-nanosemantiki-dlya-uluchsheniya-raspoznavaniya-golosa-30063/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Эксплуатация нейросетей не требует особых ресурсов</title>
		<link>https://bytemag.ru/ekspluatacziya-nejrosetej-ne-trebuet-osobyh-resursov-28341/</link>
					<comments>https://bytemag.ru/ekspluatacziya-nejrosetej-ne-trebuet-osobyh-resursov-28341/#respond</comments>
		
		<dc:creator><![CDATA[TW6bURcstk]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 29 Aug 2023 11:33:34 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[ИИ и ML]]></category>
		<category><![CDATA[Loginom]]></category>
		<category><![CDATA[Большие текстовые модели (Transformers / GPT и проч.)]]></category>
		<category><![CDATA[Генеративный ИИ (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Дообучение нейросетевых моделей]]></category>
		<category><![CDATA[Искусственный интеллект (AI)]]></category>
		<category><![CDATA[Нейросети]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://bytemag.ru/?p=28341</guid>

					<description><![CDATA[<div style="margin-bottom:20px;"><img width="480" height="114" src="https://bytemag.ru/wp-content/uploads/2023/08/lginom-logo.webp" class="attachment-post-thumbnail size-post-thumbnail wp-post-image" alt="Loginom" decoding="async" srcset="https://bytemag.ru/wp-content/uploads/2023/08/lginom-logo.webp 480w, https://bytemag.ru/wp-content/uploads/2023/08/lginom-logo-300x71.webp 300w" sizes="(max-width: 480px) 100vw, 480px" /></div>
<p>Эксплуатация генеративных нейросетей требует в миллионы раз меньше вычислительных ресурсов, чем их создание. Поэтому расчет параметров сети есть смысл отдать внешнему поставщику услуг. В мире уже существуют провайдеры ИИ-услуг с большими вычислительными ресурсами, готовые, например, дообучать предобученные нейросети для корпоративных задач. </p>
<p>Сообщение <a href="https://bytemag.ru/ekspluatacziya-nejrosetej-ne-trebuet-osobyh-resursov-28341/">Эксплуатация нейросетей не требует особых ресурсов</a> появились сначала на <a href="https://bytemag.ru">Byte/RE</a>.</p>
]]></description>
		
					<wfw:commentRss>https://bytemag.ru/ekspluatacziya-nejrosetej-ne-trebuet-osobyh-resursov-28341/feed/</wfw:commentRss>
			<slash:comments>0</slash:comments>
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
