Кейс #4068
Подробный кейс
AGIMA
Детектирование построено не на одной модели, а на слоистой схеме из пяти источников сигнала: guard-модель GLiNER, LoRA-адаптер для...
Результат
Результаты
• Ложные блокировки на 179 безопасных текстах — со 140 случаев (78,2%) до 1 (0,6%)
• recall с 0,89 до 0,94
•...
Искусственный интеллект
Кейс #4067
Подробный кейс
АО «Альфа-Банк»
Агент работает на локально развёрнутой модели Qwen 3.6-35B-A3B через LM Studio — MoE-архитектура на 35 млрд параметров с примерно...
Результат
Результаты
• Числовых результатов не раскрыто
• качественный эффект — предсказуемость после разделения детерминированной...
Искусственный интеллект
Кейс #4066
Подробный кейс
MTS Web Services (MWS, входит в МТС) и DevRails AI
Построены специализированные ролевые агенты с собственными правами доступа и зоной ответственности. Агент разбора инцидентов коман...
Результат
Результаты
• 45% рассмотренных задач агент решает полностью
• около 40% — даёт частичное решение
• около 15% требуют доп...
Искусственный интеллект
Кейс #4065
Подробный кейс
VK Tech (платформа VK AI Space) и её корпоративные пользователи
Реализовано пять типов памяти: рабочая (сообщения текущей сессии), эпизодическая (файлы событий проекта в S3 в скоупе проекта), се...
Результат
Результаты
• Экономия примерно 1,5–6 тыс. токенов на запрос за счёт инъекции памяти вместо загрузки по требованию
• оста...
Искусственный интеллект
Кейс #4064
Подробный кейс
YADRO (планшет KVADRA_T)
Выбрана сверхлёгкая сеть MSLTNet примерно на 8000 параметров. Она раскладывает изображение по пирамиде Лапласа, разделяя низкочаст...
Результат
Результаты
• Итог 0,45 с на снимок 12 Мп
• промежуточные результаты — 2,3 с на TFLite GPU (12 Мп) и 0,8 с в режиме 3 Мп,...
Искусственный интеллект
Кейс #4063
Подробный кейс
Smart Engines (продукт для оцифровки архивов и распознавания документов)
Разработан полносверточный нейросетевой детектор примерно на 110 000 квантованных параметров. Детекция перевёрнутости работает ите...
Результат
Результаты
• На датасете DocBank из 30 000 изображений — 99,24% на правильно ориентированных и 99,14% на перевёрнутых пр...
Искусственный интеллект
Кейс #4062
Подробный кейс
RWB (Wildberries), ML-платформа компании
Ядром выбрана KeepHQ: бэкенд на FastAPI, фронтенд на Next.js, обмен по WebSocket, хранение в PostgreSQL, развёртывание в Kubernete...
Результат
Результаты
• Дедупликация 99% примерно из 400 000 событий
• утилизация GPU выросла на 62% на одном кластере и примерно н...
Искусственный интеллект
Кейс #4061
Подробный кейс
Строительные объекты Москвы и Московской области, в том числе многопрофильная больница в Балашихе
Система в реальном времени анализирует видеопотоки со стройплощадок и детектирует людей, каски, жилеты, технику и нарушения. Детек...
Результат
Результаты
• 18 000 нарушений выявлено на стройках Москвы за первые 5 месяцев 2026 года
• около 2000 нарушений устранено...
Искусственный интеллект
Кейс #4060
Подробный кейс
АО «Первая Грузовая Компания» (ПГК), крупный железнодорожный оператор грузовой логистики
Агент отвечает на вопросы на естественном русском языке от команд логистики и организации перевозок: объёмы выгрузки вагонов, уров...
Результат
Результаты
• Результат по 150 объектам выдаётся за минуты вместо часа ручной работы
• система в стадии тестирования на б...
Искусственный интеллект
Кейс #4059
Подробный кейс
ООО «Авито Тех» (Авито)
Система из трёх моделей: CTR-модель предсказывает вероятность клика после показа объявления, CVR-модель — вероятность целевого дей...
Результат
Результаты
• Числовых результатов не раскрыто
• DL-модель для CTR выведена в прод и обходит CatBoost, предсказание сдело...
Искусственный интеллект
Кейс #4058
Подробный кейс
ООО «Авито Тех» (сервис Авито Подработка)
Двухслойная система. Первый слой — price-response модель на CatBoost с монотонными ограничениями по ценовым признакам, предсказыва...
Результат
Результаты
• SubGMV ontop −12,04% (значимо при α=0,0001)
• сумма ontop-ов −9,32% (значимо при α=0,05)
• закрытые слоты +...
Искусственный интеллект
Кейс #4057
Подробный кейс
АО «ТБанк» (Т-Банк)
Perseus обучает модели персонализации на историях событий пользователя из разнородных доменов. Пайплайн включает энкодеры признако...
Результат
Результаты
• Предсказание первой покупки — +10% качества к baseline по популярности
• кросс-доменный эффект — рост бизне...
Искусственный интеллект
Кейс #4056
Подробный кейс
ООО «Яндекс» (Поиск по картинкам)
Начали с генеративной VLM: визуальный энкодер, LLaVA-адаптер, переводящий картинку в токены, и трансформер-декодер с каузальной ма...
Результат
Результаты
• Би-энкодер и кросс-энкодер вместе — +4% релевантных картинок в топе
• вместе с Embedder — +5%
• обработка д...
Искусственный интеллект
Кейс #4055
Подробный кейс
ООО «Яндекс»
Робот работает в четыре стадии. Сначала объективный сбор: пути и схемы таблиц, записи из внутреннего глоссария на Вики, существующ...
Результат
Результаты
• 15 000 таблиц описано за полгода против 500 за предыдущий год
• сэкономлено около 5 лет рабочего времени ан...
Искусственный интеллект
Кейс #4054
Подробный кейс
VK (видеопоиск VK Видео)
Основой стала Qwen3-VL-4B, прошедшая две фазы обучения: полный файнтюнинг на кросс-платформенном контенте VK (логи видеопоиска, ст...
Результат
Результаты
• 4,5 млн примеров собрано за 5 дней
• датасет перестроен и стал в 6 раз больше предыдущего
• стоимость точки...
Искусственный интеллект
Кейс #4053
Подробный кейс
VK, исследовательская команда VK Research
Система из трёх компонентов: замороженная behavior policy — двухбашенный трансформер, предсказывающий вероятности действий по исто...
Результат
Результаты
• Step-IS (OPE) 1,4677 против 1,3065 у NIP-CE и 1,3317 у Positive-CE
• DM 0,5395 против 0,5279 и 0,5384
• DR...
Искусственный интеллект
Кейс #4052
Подробный кейс
VK (VK Видео, VK Клипы, лента ВКонтакте)
Двухбашенная архитектура: башня пользователя обрабатывает до 1024 последовательных действий и через self-attention выдаёт динамиче...
Результат
Результаты
• VK Клипы — время просмотра +5,5%
• главная VK Видео — TVT +1,1% поверх уже работавшего однодоменного трансф...
Искусственный интеллект
Кейс #4051
Подробный кейс
АО «ТБанк» (Т-Банк), ML-команда T-Tech
Агент не генерирует финальный ответ, а возвращает ранжированный список чанков, отдавая генерацию любой модели. Работа идёт раундам...
Результат
Результаты
• Средний Recall 55,96% при N=1 и 61,33% при N=3 против 53,96% у GLM 5.1 и 48,19% у DeepSeek-V4-Flash
• тести...
Искусственный интеллект
Кейс #4050
Подробный кейс
ООО «Авито Тех» (Авито)
Система выросла из LLM-портала в продакшен-фабрику агентов и состоит из пяти слоёв. Пользовательский слой — веб на React/TypeScrip...
Результат
Результаты
• Числовых результатов внедрения не раскрыто
• якорный сценарий — закупка ПО, где ручной поиск занимал 30 мин...
Искусственный интеллект
Кейс #4049
Подробный кейс
ПАО Сбербанк и его корпоративные клиенты
Сервер отдаёт шесть модульных инструментов-кирпичиков: создание платежа, проверка статуса платежа, поиск контрагента, сводная выпи...
Результат
Результаты
• Числовых результатов не раскрыто
• заявлено сокращение сроков и ресурсозатрат на интеграцию, описано как ин...
Искусственный интеллект
