Главный метатренд Edtech: синергия человека и ИИ —  SberUniversity

Сбер представил очередную подборку по образовательным практикам и трендам. Главные — ниже:

⚫️Процессная автоматизация повторяющихся задач, таких как отчетность, планирование рабочего времени и обработка данных.

⚫️Цифровые двойники: воспроизводят навыки, поведение и знания человека, помогая персонализировать обучение и карьерный рост. Анализируя виртуальную версию человека, организации могут выявить сильные стороны и области для роста, а также разработать индивидуальный опыт обучения.

⚫️Адаптивное обучение: внедрение систем, которые подстраиваются под индивидуальные потребности и прогресс каждого сотрудника.

⚫️Картирование навыков с помощью ИИ: применение ИИ для определения текущих и востребованных навыков среди сотрудников, что позволит создавать целевые программы обучения.

⚫️ Прогнозирование будущих потребностей в навыках и обучении с помощью предиктивной аналитики, что позволит L&D- командам заранее разрабатывать программы.

Подробнее — в приложенном файле.

В списке Форбс — 19 новых миллиардеров, сделавших состояние на ИТ и ИИ

Появились они в списке в 2024-2025 году. Среди них — создатели больших языковых моделей, ИИ-трейдеры, переводчики для властей, разработчики специализированных моделей для военных, разработчики игр и продавцы вычислительных мощностей.

⚫️Лян Вэньфэн (на фото), DeepSeek, $1 млрд.
⚫️Сундар Пичаи, Alphabet, $1,1 млрд .
⚫️Луис фон Ан и Северин Хакер, Duolingo, по $1,1 млрд на каждого.
⚫️Дарио Амодеи, Даниэла Амодеи, Том Браун, Джек Кларк, Джаред Каплан, Сэм Маккэндлиш, Кристофер Ола, Anthropic и Claude, по $1,2 млрд на каждого.
⚫️Яо Жуньхао, симулятор романтических отношений на базе ИИ Love and Deepspace и другие игры, $1,3 млрд.
⚫️Фил Шоу, фирма переводческих услуг TransPerfect, $1,8 млрд.
⚫️Джо Лонсдейл, соучредитель Palantir, $2 млрд
⚫️Александр Ван, стартап Scale AI по маркировке данных для ИИ-гигантов, $2 млрд
⚫️Майкл Интрейтор, Брайан Вентуро, Брэннин Макби, Джек Коджен,трейдинг, 7,8 млрд на всех

Все уже давно говорят, что ИИ — пузырь, и скоро лопнет. Но пока ИИ и ИТ только обогащают: их совокупное состояние — $27,6 млрд. Так что, наблюдаем и ждем появления в списке ИИ-миллиардеров новичков из России.

Подборка нейросетей для визуализатора

⚫️PromeAI создает из эскизов реалистичные визуализации. Поддерживает изменения без повторной генерации.
⚫️Planner 5D — сервис для создания планировок и расстановки мебели, есть магазин элементов дизайна.
⚫️Applay Design — здесь можно переставить мебель на существующей фотографии, поменять стиль интерьера и предметы декора.
⚫️Midjourney — одна из самых известных нейросетей, принимает на вход изображения и документы, подходит для генерации концептов.
⚫️Stable Diffusion — нейросеть для постобработки, отлично работает со светом, создает максимально реалистичные рендеры.

Минпромторг возместит до 50% затрат на рекламу робототехники на форумах и выставках

Минпромторг плотно прям занялся продвижением отечественных роботов — недавно писали про возмещение 20% затрат на покупку и внедрение, а теперь вот новость про оплату половины стоимости рекламы.

Условия получения субсидии по ПП 1780 от 25.10.23
⚫️Кто: российские производители и интеграторы робототехники, не являющиеся иностранными агентами и не проходящие процедуру банкротства, с долей иностранного капитала до 25%.
⚫️Нужно будет вложить остальные деньги — свои или кредитные.
⚫️Субсидия покрывает только мероприятия на территории РФ.
⚫️До 40% могут возместить за аренду и изготовление рекламных конструкций, за демонстрационные акции, подарочную и сувенирную продукцию, а также полиграфические и издательские услуги.
⚫️До 70% — на разработку и размещение рекламы в сети, до 40% — по ТВ.

Думается, что деньги, сэкономленные на маркетинге, вложат в разработку. Да и клиентов новых продвижение помогает искать.

Veras — визуализатор на ИИ для SketchUp, Revit, Rhinoceros, Vectorworks. Работает с 3D-геометрией, умеет менять стиль, материалы, окружающую среду и время.

Veras подходит для быстрой визуализации, но немного искажает геометрию, так что для мастер-планирования, например, не очень подходит.

Кто пробовал? Пишите впечатления в комментариях👇

А вот как ещё Archivinci умеет визуализировать

Archivinci — это нейросеть, обученная на архитектурных данных. Она понимает такие детали, как:

⚫️стиль (брутализм, модерн, конструктивизм и пр.);
⚫️материал (бетон, кирпич, стекло и т.д.);
⚫️конструктивные особенности и градостроительный контекст;
⚫️интерьерные решения;
⚫️архитектурную терминологию в промтах.

Она подойдет для быстрого создания концепта или мудбордов для заказчика, поиска нестандартных форм. На вход принимает любые изображения, в том числе технические чертежи или наброски от руки.

Работает с 3D-моделями из SketchUp, Blender, 3Ds Max и Revit.

Попробовать бесплатно можно здесь

США и Китай лидируют в сфере ИИ — Стэнфорд

Ученые Стэнфорда представили отчет о развитии ИИ за 2024 год — это 456 страниц о тенденциях в исследованиях и разработках, начиная с анализа публикаций, патентов и известных систем ИИ, методах обучения моделей и бенчмарках для их оценки, законодательных инициативах, влиянии ИИ на экономику и экологию. Главное — ниже.

⚫️Промышленный ИИ лидирует: почти 90% значимых моделей в 2024-м (60% в 2023-м году) разработали в промышленности.

⚫️Бизнес уже не может игнорировать то, что ИИ дает финансовые выгоды: автоматизируя рутинные процессы, сокращая потребность в персонале и улучшая взаимодействие с потребителями.

⚫️Большинство компаний только начинают внедрять ИИ, опасаясь неточности результатов, необходимости соблюдать нормативные требования и рисков для кибербезопасности. ИИ для многих пока серая зона.

⚫️Разрыв в производительности между моделями с открытым кодом и закрытыми моделями стремительно сокращается.

⚫️По количеству публикаций и выпущенных моделей лидируют США и Китай, а по количеству патентов на душу населения — Южная Корея и Люксембург. Ну, вы Люксембург видели? 680 тысяч душ против 1,5 млрд китайцев. Зато Китай лидирует по общему количеству патентов — на его долю приходится 69,7% от всего объема.

⚫️США продолжают оставаться ведущим источником известных моделей искусственного интеллекта: 40 американских моделей против 15 китайских и трех европейских. Но, знаете ли, один Дипсик, вышедший в декабре 2024-го, перекрыл всю эту разницу.

⚫️Стоимость использования моделей ИИ становится всё доступнее: почти в 280 раз, с $20 за млн токенов в ноябре 2022-го до $ 0,07 за млн токенов в октябре 2024-го.

⚫️«Железо» для ИИ становится быстрее, дешевле и энергоэффективнее: производительность ежегодно растёт на 43%, удваиваясь примерно каждые 2 года.

⚫️Есть вероятность в 80%, что текущий запас обучающих данных будет полностью использован в период с 2026 по 2032 год (по аналитике группы Epoch AI). Один из ключевых факторов — моделям нужно все больше и больше данных, люди не успевают производить контент с такой скоростью, как ИИ его потребляет.

⚫️Выбросы углекислого газа при обучении ИИ неуклонно растут: с 0,01 т при обучении AlexNet в 2012-м до 8930 т на Llama 3.1 405B в 2024-м. А вот среднестатистический американец вырабатывает 18 т/год.

Подробнее — в прикрепленном файле👆