Применение искусственного интеллекта в науке и бизнесе

[dsge]

Rasool в сообщении #1719377 писал(а):

А на тех, кто замахивается на юриста или экономиста?

C юристами проблем нет, обучить ИИ писать самую важную часть юридического договора в виде нечитаемого мелкошрифтого примечания довольно легко. В странах, типа России, с низкоквалифицированной юридической рабочей силой, замена этой силы на ИИ даст весьма значительный экономический эффект.

Что касается экономистов, то тут ситуация сложнее. Как говорил один американский президент: "Дайте мне однорукого экономиста", поскольку его достало "on the one hand..., but on the other..." Обучить языковые модели этому исскуству немного труднее. Хотя работа в этом направлении ведется, например, Маскина контора набирает специалистов в финансовом анализе чтобы реинфорсить Грок на специальных упражнениях - cases
https://www.linkedin.com/jobs/view/finance-expert-ficc-research-at-xai-4367654787/
Главный заказчик этой работы - инвестиционные банки.

[mihaild]

(Оффтоп)

ozheredov в сообщении #1719372 писал(а):

Rasool в сообщении #1719366 писал(а):

Интересно, кого искусственный интеллект заменит первым

Дураков.

Заменить дураков невозможно, потому что спрос на них растет с ростом их количества.

[Rasool]

mihaild в сообщении #1719385 писал(а):

(Оффтоп)

ozheredov в сообщении #1719372 писал(а):

Rasool в сообщении #1719366 писал(а):

Интересно, кого искусственный интеллект заменит первым

Дураков.

Заменить дураков невозможно, потому что спрос на них растет с ростом их количества.

(Оффтоп)

9 дней одного года. О дураках.

[Mental]

Компания Block объявила об увольнении более 4000 сотрудников в рамках радикальной реструктуризации, основанной на использовании искусственного интеллекта.

[Programma_Boinc]

Как генеративный AI «Claude Opus 4.6.» решил сложную математическую задачу куб из m³

Опыт: Дональд Кнут работал несколько недель. Claude решил задачу за час.
«Шок! Шок! Я узнал вчера, что открытая задача, над которой я работал несколько недель, только что была решена Claude Opus 4.6.»

Это написал 28 февраля 2026 года Дональд Кнут — лауреат премии Тьюринга, создатель TeX и «Искусства программирования». Вчера Reddit нашёл статью — и тред взорвался.

Задача была про куб из m³ точек: нужно нарисовать три маршрута, каждый из которых проходит через все точки ровно по одному разу, не повторяя ни одну, — и найти правило для куба любого нечётного размера. Формально: разбиение вершин m³-вершинного ориентированного графа на три Гамильтонова цикла для всех нечётных m > 2. Кнут работал над этим несколько недель.

Коллега Кнута Filip Stappers провёл с Claude около 31 итерации примерно за час.

Не один промпт — управляемый процесс: модель пробовала brute force, serpentine-паттерны, fiber decompositions, simulated annealing, заходила в тупики и меняла стратегию.

На 31-й день — получилась рабочая конструкция.

Паттерн нашёл Claude — доказательство написал Кнут. Он верифицировал результат, обобщил и вывел строгое математическое доказательство сам. Конструкция переоткрыла код Грея — классическую структуру в комбинаторике. Существует ровно 760 таких разложений, она работает для всех нечётных чисел до 101.

«Какая радость — не только узнать, что моя гипотеза имеет красивое решение, но и отпраздновать этот драматический прогресс в автоматическом выводе и творческом решении задач.»

— Дональд Кнут, «Claude's Cycles», 28 февраля 2026

Статью Кнут назвал в честь модели. И добавил: «Похоже, мне придётся пересмотреть своё мнение о генеративном AI в один из этих дней.»

Кнут 50 лет учил людей думать алгоритмически. Теперь алгоритм удивил его самого.
— Когда скептик пересматривает мнение письменно — это не реклама, это данные. • Лера

[Rasool]

Еще немного про замену разработчиков на ИИ:

Alibaba протестировала 18 ИИ-агентов для программирования — и результаты оказались… болезненными.

Эксперимент был максимально реалистичным:
100 настоящих кодовых баз, каждая — 233 дня разработки.

Задача — не просто написать код, а поддерживать его в течение 8 месяцев.

И тут всё развалилось.

Написать код, который один раз проходит тесты — легко.
Поддерживать код и не ломать его при каждом изменении — почти никто из моделей не умеет.

Для этого Alibaba сделала новый бенчмарк — SWE-CI (https://arxiv.org/abs/2603.03823).

Он проверяет не "почини баг один раз", а как код переживает эволюцию проекта.
Каждая задача — это 71 последовательный коммит реального развития кода.

Результаты

- 75% моделей ломают ранее работающий код во время поддержки
- только Claude Opus 4.5 и 4.6 держатся выше 50% zero-regression rate
- остальные модели накапливают технический долг на каждой итерации

Вывод

Почти все модели умеют писать код.
Почти ни одна не умеет его поддерживать.

[Rasool]

Нагуглил по запросу "Рынок LLM в России" такую статью: LLM в России: от экспериментов к внедрению.

Цитата:

Аналитический материал по итогам ЦИПР-2025: отрасли, архитектуры решений, готовность и вызовы.

Еще год назад компании обсуждали искусственный интеллект с интересом и осторожностью. Сегодня — думают не о том, нужен ли ИИ, а о том, где он уже приносит пользу, как его внедрять безопасно и с какой архитектурой. Языковые модели перестали быть экспериментом — и стали частью ИТ-стратегий.

Чтобы понять, как именно меняется подход к LLM, мы, CodeInside, провели серию интервью на площадке ЦИПР-2025 — продолжив начатую в прошлом году инициативу. Мы задали простые, но важные вопросы: где технологии действительно работают, какие сценарии востребованы, какие архитектуры выбирают компании и что мешает масштабировать решения.

Материал важен и нам самим: мы разрабатываем ИИ-продукты и сталкиваемся с теми же задачами. В этом году наша пресс-служба провела более 20 интервью с первыми лицами и экспертами отечественных ИТ-компаний.
Среди участников — Ассоциация РУССОФТ, ГК «Цифра», Ростелеком, ИТ-холдинг Т1, Рексофт, Softline Digital (ГК Softline), Группа Rubytech, PIX Robotics, Корпорация ITG (Ainergy, SimpleOne), OSMI IT, Just AI, Getmobit, Upgraide, AWG/SkillStaff, Content AI, WMT Group, Noosoft, Технологии Доверия, Crosstech Solutions Group и авторы материала — команда CodeInside.

Там описаны основные перспективные области для внедрения ИИ в бизнесе:
Внутренние процессы: поддержка, документооборот и организация команд.
LLM активно применяются в задачах поддержки и внутренних процессов. Компании-участники отметили, что внедрили ИИ в документооборот, поддержку, организацию взаимодействий внутри команд или обработку типовых запросов. Чаще всего это:
- автоматизация документооборота и составление КП;
- генерация черновиков, саммаризация и транскрибация встреч;
- помощь в навигации по внутренней базе знаний и формирование внутренних ассистентов;
- создание цифровых помощников и даже «ИИ-сотрудников» для участия в командной работе.
LLM в контенте и маркетинге.
Направление входит в топ-3 сценариев применения:
- создание маркетинговых текстов, концепций, презентаций;
- генерация визуального контента;
- анализ рисков и подготовка исследований.
LLM в знаниях, поиске и инфраструктуре.
Четверть компаний отметили использование LLM для обработки внутренних данных, поиска, интеллектуального доступа к знаниям. Это новое, но быстро развивающееся направление. Наиболее типичные применения:
- интеллектуальный поиск по базам знаний;
- генерация технической документации;
- семантический анализ.

[Mihaylo]

Rasool в сообщении #1720160 писал(а):

генерация технической документации

О, да! Мы сгенерировали документы, чтобы стать участником проекта Сколково. Только никому не говорите, пожалуйста.

[Programma_Boinc]

Что может серверная Tesla V100 в ИГРАХ?

Тут обзор попался на старую серверную графическую карту, на Tesla V100 32Гб.
Это просто бомба, за те деньги, за которую её сейчас можно найти.
А для тех, кто хочет иметь свою домашнюю нейросеть и не платить за подписку, причём по моще она будет превосходить все платные нейросетки, что представлены на рынке, 32 Гига быстрой видеопамяти - это много!

Как вам вообще такая мощь?

https://www.youtube.com/watch?v=Bg_50B81-6E

[Mihaylo]

Сколько токенов в секунду выдаст? Можно эту выжимку из видео?

[Klein]

Programma_Boinc в сообщении #1720866 писал(а):

Что может серверная Tesla V100 в ИГРАХ?

Тут обзор попался на старую серверную графическую карту, на Tesla V100 32Гб.
Это просто бомба, за те деньги, за которую её сейчас можно найти.
А для тех, кто хочет иметь свою домашнюю нейросеть и не платить за подписку, причём по моще она будет превосходить все платные нейросетки, что представлены на рынке, 32 Гига быстрой видеопамяти - это много!

Как вам вообще такая мощь?

https://www.youtube.com/watch?v=Bg_50B81-6E

Эта карта с этой моделью справится?

Qwen3.5-27B-Claude-4.6-Opus-Reasoning-Distilled

https://huggingface.co/Jackrong/Qwen3.5 ... illed-GGUF