13:30 17.03.2025 |
2213 просмотров
ICT.Moscow представил итоги опроса о приоритетных задачах в области отечественной разработки моделей искусственного интеллекта на 2025 год.
Приоритетными задачами 2025 года, связанными с ИИ-моделями, названы расширение возможностей больших языковых моделей (LLM), в том числе внедрение новых модальностей, интеграция методов RAG (Retrieval-Augmented Generation, добавление в контекст запроса к большой языковой модели дополнительной информации), и разработка ИИ агентов (46%). Далее следуют сжатие нейросетей, а также оптимизация используемой ими инфраструктуры (20%) и улучшение качества обучения для повышения точности и надежности алгоритмов (19%).
В блоке вопросов о разработке ИИ-ассистентов выделяется (22%) сценарий для написания программного кода. Задачи компьютерного зрения также не теряют актуальность. Разработку подобных систем считают приоритетной 14% респондентов. При этом распознавание эмоций выделили лишь 7%.
Участникам опроса предлагалось также указать, считают ли они приоритетными для себя задачи, связанные с такими конкретными сферами, как наука и медицина. Результаты показали, что решением научных проблем с помощью ИИ намереваются заниматься 26% опрошенных, медицинскими проблемами — 18%.
Теги: Автоматизация предприятий
Искусственный интеллект
Генеративный ИИ
На ту же тему:
Проектное бюро R1 начало ИИ-трансформацию
Проектное бюро R1 первым в отрасли внедряет ИИ-агента от компании WMT AI для автоматизации документооборота и анализа проектных данных. Решение позволит сократить время на рутинные операции на 40% и обеспечит возврат инвестиций на уровне 48% уже за первый год.
МегаФон запустил ИИ-ассистента в салонах связи
В салонах объединенной розничной сети МегаФона и Yota внедрили умного AI-помощника. Автоматизированная система «Суфлер» позволяет в несколько раз ускорить обслуживание посетителей, в ее основе решения лежит нейросеть, интегрированная с корпоративными базами данных.
«Аскона» внедряет ИИ-ассистента в контакт-центре
Производитель товаров для сна «Аскона» подключает к контакт-центру чат-бота на базе LLM-модели Norbit GPT. Решение будет развернуто on-premise и обучено на данных компании, что в несколько раз ускорит обработку запросов покупателей.