Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
Қарау
Труха⚡️Україна
Труха⚡️Україна
Қарау
Николаевский Ванёк
Николаевский Ванёк
Қарау
Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
Мир сегодня с "Юрий Подоляка"
Қарау
Труха⚡️Україна
Труха⚡️Україна
Қарау
Николаевский Ванёк
Николаевский Ванёк
Қарау
STARTOBUS avatar

STARTOBUS

@startobus: запуск идей с AI
👋 @dchannov , Денис Чаннов, 30 лет 🚀 2500+ проектов в 30+ странах.
TGlist рейтингі
0
0
ТүріҚоғамдық
Растау
Расталмаған
Сенімділік
Сенімсіз
Орналасқан жеріРосія
ТілБасқа
Канал құрылған күніЛип 13, 2018
TGlist-ке қосылған күні
Лют 01, 2025
Мен каналдың иесімін
Өзгерістер тарихы
Қосылған топ
Startobus_Chat
Startobus_Chat
32

Рекордтар

26.04.202523:59
981Жазылушылар
30.01.202523:59
0Дәйексөз индексі
26.02.202510:11
1121 жазбаның қамтуы
20.03.202506:07
99Жарнамалық жазбаның қамтуы
11.02.202508:22
16.67%ER
25.02.202510:11
11.91%ERR

Өсу

Толығырақ
Жазылушылар
Цитата индексі
1 хабарламаның қаралымы
Жарнамалық хабарлама қаралымы
ER
ERR
ЛЮТ '25БЕР '25КВІТ '25
Толығырақ

STARTOBUS танымал жазбалары

Барлық жазбалар
30.03.202515:40
Напиши 3 варианта объявлений для Google AdWords для [название продукта/услуги], используя схему PPC (Проблема, Обещание, Призыв к действию). Каждое объявление должно содержать заголовок до 30 символов и описание до 90 символов. Включи ключевые слова и убедительный призыв к действию.


Видеоконтент

Напиши сценарий для 60-секундного демонстрационного видеоролика о продукте [название и ключевые характеристики продукта]. Используй структуру: проблема (10 сек.), представление продукта (15 сек.), демонстрация ключевых функций (25 сек.), конкретные выгоды (5 сек.) и призыв к действию (5 сек.). Включи указания по визуальному оформлению.


Создай сценарий для 2-минутного видеоотзыва клиента о [название продукта/услуги], используя схему STAR. Включи представление клиента и его бизнеса/потребности, описание ситуации до использования продукта, процесс внедрения и конкретные измеримые результаты. Добавь указания по съемке и визуальному ряду.


Создай скрипт продающего вебинара для [название продукта/услуги], используя структуру PSC (Problem-Solution-Call to action). Раздели вебинар на 5 ключевых блоков с указанием времени, содержания, визуального сопровождения и моментов взаимодействия с аудиторией. Включи ценностное предложение и стимулы для немедленного действия. Целевая аудитория: [описание ЦА]. Продолжительность: 45-60 минут.


Отзывы и социальные доказательства

Напиши убедительный отзыв клиента о [название продукта/услуги], используя схему STAR. Включи реалистичную исходную ситуацию, конкретную задачу/проблему клиента, описание использования продукта и измеримые результаты с количественными показателями. Объем: 150-200 слов.


Стратегическое планирование

Создай план контент-маркетинга для [название продукта/услуги] на ближайший месяц, используя принцип Hero-Hub-Hygiene. Включи 1 ключевой материал (Hero), 4 тематических материала (Hub) и 8-10 поддерживающих материалов (Hygiene). Для каждого типа контента укажи формат, ключевые темы, каналы распространения и KPI. Объем: 500-600 слов.


Разработай стратегию A/B тестирования для [тип маркетингового материала] продукта [название продукта], используя фреймворк ICE (Impact, Confidence, Ease). Предложи 3-5 элементов для тестирования, методологию, критерии оценки успеха, календарный план и рекомендации по интерпретации результатов. Объем: 400-500 слов.


Разработай концепцию и структуру лид-магнита для привлечения потенциальных клиентов [название продукта/услуги], используя принцип SELF (Short, Easy, Logical, Focused). Лид-магнит должен решать конкретную проблему целевой аудитории, демонстрировать экспертизу бренда и естественно подводить к основному продукту. Укажи формат, объем, ключевые разделы содержания и стратегию распространения. Объем описания: 300-400 слов.


Подписывайтесь на мой канал: https://t.me/startobus/
28.03.202500:33
Работяги — ВСЁ. На заводах Mercedes-Benz начали вкалывать роботы Apollo — эти парни помогают с логистикой, рутинными задачами и даже проверкой качества деталей.

— Что умеют: таскать компоненты, делать первичный контроль качества, подвозить модули на сборочную линию.

— Как обучают: сотрудники Mercedes учат роботов через телеметрию и AR, чтобы те могли работать автономно.

— Крутая фича: если у Apollо садится батарея, он сам едет на зарядку.

Ввод роботов в эксплуатацию совпал с массовыми увольнениями в Mercedes-Benz. Кожаным работягам остается только соболезновать — BMW, Tesla и даже китайцы из Dongfeng вовсю автоматизируют заводы.
26.04.202506:24
Интересная особенность

Вчера у меня были запланированы два zoom, я там был не основным докладчиком, просто меня поставили в копию. И у меня нарисовались другие задачи, я в зум не зашел.

Но что прикольно. Мой AI-ассистент, а я бы его уже назвал агентом - зашел на эти встречи и все мне записал за всеми выступающими, прислал протокол встречи и выделил задачи касающиеся того, чем я из проектов в настоящее время занимаюсь.

И это я ему даже не говорил что и как мне нужно сделать - он все сделал за меня.

Tldv

PS. Будем ждать, что через пару месяцев, агент за меня сможет и выступать).
22.04.202506:26
Создатели Qwen выпустили бесплатный генератор видео Wan2.1. Сравнили его с популярными Sora, Kling 2.0 и Veo 2 (ролики идут в том же порядке).

Wan2.1 понимает законы физики, объекты двигаются без галлюцинаций. Умеет генерировать звук по контексту.

Для теста использовали промт:
A high-contrast video of a car racing through snowy mountain highway at dawn, wide shot, lens flares. The scene is extremely realistic

Пробуем бесплатно здесь. Доступно пять генераций в день.
Post media background
Post media
22.04.202505:43
🧠 @Startobus: Превращаем детские рисунки в анимации с помощью ИИ! 🧒🎨🫶 Используем 4o для превращения эскиза в изображение (видели кучу крутых примеров этого), затем из изображения в видео (например, Veo 2 или Kling). И никакого кошмара, только чудеса! #ИИ #Анимация #ДетскоеТворчество
16.04.202505:28
🚀 МАРКЕТИНГОВЫЙ ЛАЙФХАК: КАК НАЙТИ ИДЕАЛЬНОЕ МЕСТО ДЛЯ БИЗНЕСА С ПОМОЩЬЮ ИИ

Не знаю как у вас, но иногда ко мне подходят студенты бакалавры с вопросом: «У меня тут папа решил открыть…. В центре, как выбрать лучшую точку?». Я обычно достаю старый лайфхак - смотри где открыта точка Макдональдс, Старбакс, ИКЕЯ - и открывай рядом. Они столько вбухали в изучение где лучше всего построить точку - поэтому вставай рядом и не промахнешься».

Как вы понимаете 3 года назад этот лайфхак стал в России работать чуть хуже).

Тогда я достаю второй лайфхак - если приблизительно известна точка - то вы от нее по карте откладываете окружность радиусом 1,5 км - это около 15 минут пешком. И дальше разбиваете по часовой стрелке от севера на 12 секторов и в каждом из этих секторов заходите в заведение конкурент или аналог (другой бизнес, но под вашу ЦА). И в каждой точке смотрите количество касс, столиков, заполненных столиков.

Можно даже зайти утром купить бутылку воды и вечером - по чекам узнать сколько проходимость точки). Тут можно много что просчитать и не так дорого как кажется - получить с вероятностью 80% прогноз по будущей выручки (средний чек и количество чеков).

А что если не хочется вставать с дивана?
Современные AI-агенты делают эту работу лучше, минут за 10 и глубже!

В одном из кейсов год назад мы собрали на концерт 3 солдаута в дорогом итальянском ресторане и увеличили продажи на 256% (!) от обычной субботы, просто используя ИИ-анализ локаций для умного таргетинга уведомлений о скидках.

Недавно видел крутой кейс, как ребята оценивают удобство городов для жизни по качеству местных кофеен: https://t.me/kyrillic/1306

Хотите научиться использовать ИИ для анализа локаций и не только?

На следующей неделе в рамках курса #ПрактикИИ мы разберем:
• Как настроить AI-агента для анализа локаций
• Как собрать и интерпретировать данные о конкурентах
• Как создать карту потенциальной прибыльности для разных точек

Никакого кода, только практические инструменты, которые можно использовать сразу.

Присоединяйтесь к интенсиву #ПрактикИИ — и вы сможете открывать точки с высокой вероятностью успеха, не вставая с дивана!

А какие маркетинговые задачи вы бы хотели решить с помощью ИИ? Делитесь в комментариях 👇
29.03.202510:26
ЛайфхакИИ для Telegram-канала startobus
Обзор ИИ на Март 2025 (15 слайдов)

🔥 ИИ в бизнесе: инструменты и сравнение нейросетей 🔥
Как использовать искусственный интеллект, чтобы экономить время, создавать контент и оставаться впереди конкурентов? В этом документе собраны лучшие практические кейсы и инструменты, которые помогут вам внедрить ИИ в бизнес!

Что внутри:
✅ Perplexity AI — поиск данных с источниками и анализ рынка.
✅ Gamma App — создание презентаций за 2 минуты.
✅ tl;dv — автоматическая транскрибация встреч и извлечение ключевых идей.
✅ Kling AI — генерация рекламных роликов из текста для TikTok.

Полезные лайфхаки:
📌 Сравнение лучших нейросетей для разных задач: маркетинг, программирование, анализ данных.
📌 Шаблоны промптов для эффективного использования ИИ (20+ готовых примеров).
📌 Кейс: как сократить время на создание тендерной заявки с 7 дней до 6 часов.

Тренды 2025:
🚀 Рост использования генеративного ИИ среди бизнес-лидеров с 55% до 75%.
🌍 Консолидация рынка ИИ: глобальные лидеры и локальные провайдеры.
⚡️ Удвоение производительности GPU каждые 3-3,5 месяца.

Изучить тему глубже в Perplexity

👉 Больше лайхакИИ @Startobus - Сохраните пост, и делитесь, начните экономить уже сегодня!
04.04.202519:51
Персональные и повседневные применения ИИ в 2025

1. ИИ-гид в поездках — использование голосового ассистента для получения информации о местах, через которые проходишь, или отправка фотографии с просьбой рассказать о конкретном объекте.

2. Управление личным психологическим благополучием — специализированные боты на основе различных методик психотерапии для разбора собственных чувств и эмоций.

3. Персонализированные медиа-рекомендации на основе настроения — системы, учитывающие не только предпочтения, но и текущее эмоциональное состояние для формирования развлекательных рекомендаций.

4. ИИ-секретарь для формализации мыслей — надиктовывание идей на родном языке с последующим оформлением в структурированный текст на другом языке.

5. Автоматизированный анализ здоровья растений — отправка фотографий растения для диагностики заболеваний и получения рекомендаций по лечению.

6. Персонализированные планы питания для домашних животных — формирование рациона на основе анализов крови и индивидуальных потребностей питомца.

7. Оптимизация маршрутов путешествий с учетом психологических предпочтений — ИИ анализирует не только практические аспекты, но и эмоциональные потребности путешественника.

8. Создание психологического портрета по цифровому следу — анализ профилей в социальных сетях для составления персонализированного психологического профиля.

9. Интерактивное изучение культурных особенностей — использование ИИ для объяснения зарубежных мемов, шуток и культурных отсылок.

10. AI-инструменты для визуального поиска — поиск с использованием изображений вместо текста, требующий оптимизации визуального контента.

11. Автоматизированное обнаружение дезинформации в личном информационном потоке — персональные инструменты для проверки фактов и выявления фейковых новостей.

12. Виртуальные ассистенты для недвижимости — специализированные боты, отвечающие на вопросы о недвижимости, предоставляющие списки объектов открытого просмотра и организующие экскурсии.

13. Обучение с адаптивной сложностью на основе AI — системы, которые задают наводящие вопросы вместо прямых ответов, постепенно подводя к самостоятельному решению.

14. Интерактивные карты знаний — построение персонализированных онтологий для обучения новым областям.

15. Автоматическое сохранение и структурирование идей — системы, которые слушают, запоминают и организуют спонтанные идеи в структурированные базы знаний.
02.04.202517:44
Революция за кадром: как AI трансформирует индустрию видеопродакшена

Сделать в AI один хороший ролик задача доступная каждому. Но сегодня для того чтобы тебя заметили надо для одного проекта генерировать по 2 вертикальных видео в день на одну алгоритмическую ленту (это около 6 с учетом запрещенных и пессимизируемых в России).

12 минут видео, хорошего, которое реально залетит подписчикам - каждый день. А если у вас 3 проекта (Манифеста, Стартобус, ДАША) и каждому из этих проектов надо еще и по несколько подпроектов обрабатывать - то есть это около 100 минут в день. При этом каждая минута генерируется около 72 минут. Как вам нагрузка). Если бы не современные инструменты автоматизации - это задача нерешаемая. НО…

В тихих монтажных комнатах и на шумных съемочных площадках сегодня происходит революция, незаметная для обычного зрителя, но кардинально меняющая индустрию видеопроизводства. Искусственный интеллект, еще недавно казавшийся лишь футуристической концепцией из научно-фантастических фильмов, превратился в неотъемлемого члена съемочной команды, размывая границы между традиционными и цифровыми методами создания контента.

От месяцев к дням: временная компрессия творчества

Традиционный видеопродакшен всегда был процессом трудоемким и линейным. От момента первичного брифа до готового ролика могли пройти недели или месяцы кропотливой работы. Многочисленная команда специалистов последовательно создавала горы документации: синопсисы сменялись трактовками, за сценариями следовали раскадровки, мудборды превращались в режиссерские экспликации.

Сегодня этот процесс сжимается до неузнаваемости. То, что раньше требовало нескольких недель совместной работы маркетологов, креативных директоров и сценаристов, теперь выполняется за дни или даже часы. AI-системы анализируют тренды и аудиторию одновременно с формированием креативной концепции. Вместо разрозненных документов формируется единый интеллектуальный пакет контента, где каждый элемент связан с другими в динамической экосистеме.

Например, современный креативный бриф уже не существует отдельно от анализа целевой аудитории – AI-инструменты вроде Brandwatch и SimilarWeb в реальном времени дополняют его актуальными данными о предпочтениях потенциальных зрителей. Рождается новый формат – "AI-Enhanced Creative Brief", который сокращает подготовительный этап с недель до дней.

Виртуализация физического: съемка без съемок

Пожалуй, наиболее радикальные изменения происходят на этапе непосредственного продакшена. Традиционная модель, требовавшая массивной логистики, оборудования и многочисленной команды, уступает место виртуальным методам производства.

Поиск локаций, некогда занимавший недели разведывательных поездок и переговоров, сегодня трансформируется в процесс цифрового конструирования пространств. Инструменты вроде NVIDIA Omniverse и Blockade Labs позволяют создавать фотореалистичные виртуальные окружения, не покидая студии. Экономия колоссальна – до 95% времени и бюджета.

Ещё более революционным стало появление цифровых аватаров. Кастинги, репетиции, съемки дублей – весь этот трудоемкий процесс может быть заменен созданием синтетических персонажей через HeyGen или DeepBrain AI. Актерская игра становится программируемым параметром, а не переменной, зависящей от человеческого фактора.

Даже в случаях, когда используются реальные актеры, технологии вроде Flawless AI позволяют корректировать их выступления постфактум, устраняя необходимость в пересъемках. Это меняет не просто технический процесс, но и фундаментальную концепцию актерского мастерства.

Интеллектуальный монтаж: от склейки к эмоциональной оптимизации

Постпродакшен, традиционно самый технически сложный и ресурсоемкий этап создания видео, также претерпевает глубокие изменения. Монтаж перестает быть просто склейкой кадров, превращаясь в интеллектуальный процесс, управляемый эмоциональными алгоритмами.

Современные инструменты, такие как Adobe Premiere Pro с интеграцией Firefly, анализируют не только техническое качество материала, но и его эмоциональное воздействие.
16.04.202518:39
Реально необычно, что o3 может «думать картинками» – отправил ее считать корабли на этой фотографии, говорит ±250 видно:
Post media background
Post media
22.04.202506:04
🧠 @Startobus
ОБЫЧНЫЙ ИИ VS АГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ: В ЧЁМ РАЗНИЦА?

Обычный ИИ похож на калькулятор — ввёл запрос, получил ответ. Просто и предсказуемо.

А вот агентные системы — совсем другой уровень! Они:
1 Планируют — разбивают сложные задачи на простые шаги через декомпозицию
2 Используют инструменты — активно взаимодействуют с внешними сервисами
3 Анализируют и адаптируются — оценивают результаты и меняют подход при необходимости

КЛЮЧЕВЫЕ КОМПОНЕНТЫ:
🧠 Рассуждение: позволяет агентам "думать" в процессе решения проблем 🛠️ Инструменты: обеспечивают доступ к внешним источникам и данным в реальном времени 💾 Память: позволяет учиться на опыте и запоминать контекст (кратковременная и долговременная)

ТРИ ОСНОВНЫХ ПАТТЕРНА:
1 Планирование: автономное разбиение сложных задач на более простые
2 Использование инструментов: возможность взаимодействовать с внешними ресурсами и приложениями
3 Рефлексия: механизм самооценки, когда агент анализирует качество своих решений перед финализацией

Почему это важно? Агентные системы незаменимы для задач, где условия постоянно меняются и требуется многоэтапное рассуждение.

А вы уже используете агентные технологии? Расскажите, как это меняет вашу работу!
Post media background
Post media
05.04.202521:20
Прям только что Мета выпустила свою очередную серию SoTA моделей LLaMa 4. Самая маленькая может работать на одной видеокарте (с 80GB памяти) и бьет по бенчмаркам Gemma и аналоги, а самая большая — Бегемот — хоть и немного, но по заявлениям круче чем GPT-4.5 (хотя сравнивать стоит с Gemini 2.5 Pro). Про Грок и Сонет, которые вышли меньше месяца назад все уже забыли. Таймлайн ускоряется.

Подробный пост с анонсами всех фич и крутостей модели вот тут.

Из самых интересных вещей это 10М токенов окно контекста. То есть туда можно в одном промте можно загрузить целиком небольшую школьную библиотеку или базу кода на пару миллионов строк и попросить найти/изменить одну строчку.

Все модели мультимодальные (теперь стандарт) и это пока еще не reasoning (думающие) варианты.

Nothing stops this train. До ASI со всеми остановками.
03.04.202508:23
Структурированное извлечение данных из логистических документов

Недавно наша команда консультировала крупную логистическую компанию из России, которая разрабатывает внутреннюю систему автоматизации с применением искусственного интеллекта.

СУТЬ ПРОБЛЕМЫ

Компании требовалось автоматически извлекать информацию из различных документов: товарно-транспортных накладных (ТТН), транспортных накладных, счетов-фактур и таможенных деклараций для последующей загрузки в корпоративную ERP-систему. Сложность заключалась в разнообразии форматов документов от разных контрагентов и региональных особенностях оформления.

Изначально компания использовала Large Language Model (LLM), которая обрабатывала отсканированные документы и извлекала данные согласно заданной структуре. Тестирование на evaluation datasets показало, что точность была недостаточной для промышленного использования. Документы с печатями, рукописными пометками и нестандартной структурой вызывали наибольшие трудности.

РЕКОМЕНДОВАННЫЕ РЕШЕНИЯ

1. Организация Feedback Loop

Внедрили автоматизированную систему оценки качества распознавания с визуализацией проблемных полей через heatmaps.

Пример реализации:
Система теперь показывает, что поля "Номер автомобиля" и "ИНН грузоотправителя" распознаются с точностью 95%, а "Дата доставки" и "Сумма к оплате" — только с точностью 70%. Благодаря этому команда сфокусировалась на улучшении распознавания именно проблемных полей.

2. Prompt Engineering с учетом специфики российских документов

Переработали инструкции для модели, добавив специфику российских документов и применив техники Chain-of-Thought (CoT) и Self-Consistency (SC).

Пример улучшенного промпта:
"Найди в товарно-транспортной накладной форма 1-Т раздел 'Товарный раздел'. Номер автомобиля обычно указывается в верхней части документа в формате А000АА000 или А000АА00. Обрати внимание на печать в нижней части документа — там могут быть важные дополнительные отметки. Теперь извлеки государственный номер транспортного средства."

3. Signal vs Noise анализ и декомпозиция сложных документов

Для сложных многостраничных документов (например, международных товарно-транспортных накладных CMR или таможенных деклараций) внедрили поэтапную обработку.

Пример процесса:
1. Сначала система классифицирует тип документа
2. Затем извлекает основные реквизиты (номер, дата, стороны договора)
3. После этого обрабатывает информацию о грузе (наименование, вес, количество)
4. В конце извлекает финансовую информацию и дополнительные условия

РЕЗУЛЬТАТЫ ВНЕДРЕНИЯ

После реализации рекомендаций компания добилась следующих результатов:

1. Повышение точности извлечения данных с 65% до 91%
2. Сокращение времени ручной обработки документов на 73%
3. Успешная интеграция с внутренней системой "1С:Управление перевозками"
4. Возможность обрабатывать документы в пакетном режиме (до 1000 документов за ночь)

Особенно эффективным оказалось использование Chain-of-Thought (CoT) и чек-листов при обработке документов с нестандартной структурой. Система научилась корректно обрабатывать даже документы с рукописными пометками и нечеткими печатями.

КЛЮЧЕВЫЕ ВЫВОДЫ

1. Для российского логистического документооборота критически важна адаптация LLM-моделей к местной специфике (особенности ТТН, транспортных накладных, счетов-фактур)
2. Визуализация проблемных мест через heatmaps позволяет эффективно направлять усилия команды разработки
3. Применение Signal vs Noise анализа и декомпозиция сложных задач значительно повышает надежность системы
4. Даже при работе с российскими документами, которые часто имеют региональные особенности, современные LLM-модели способны обеспечить высокую точность при правильной настройке Prompt Engineering
02.04.202510:24
Иногда у меня при глубокой изучении темы с ИИ - тред исследования растягивается на несколько десятков, а бывают случаи сотен постов.

Даже пролистать это обсуждение бывает сложно - вкладка браузера до 1 Гб начинает весить.

В этом случае создал себе такой xml промт.

Если дискуссия очень большая, то прошу сначала изучить весть тред и разбить на логические блоки. Он разбивает дискуссию по группам сообщений. И далее уже запускаю промпт на те сообщения, которые нужны.
AgAD3m8AAo6taUs
41.6 kB
Post media background
Post media
03.04.202509:23
«Яндекс» составил конкуренцию NotebookLM от Google, Perplexity Spaces, Projects в ChatGPT. Компания запустила в бета-тест платформу для работы с документами, презентациями, аудио- и видеофайлами, ссылками из интернета, таблицами. Сервис получил название «Нейроэксперт», он может создавать удобную базу знаний из загруженных материалов, проанализировать и пересказать документы, сделать выводы или написать на основе данных тексты, создать презентации.

Базы знаний в сервисе похожи на папки в облачных хранилищах, ими также можно делиться по ссылке. Сейчас пользователи могут добавлять до 25 файлов и ссылок, а после окончания бета-теста их число увеличится. Очевидно, что сервис пригодится людям, которые в силу профессии или обучения должны обрабатывать большой объем данных: это могут быть студенты, преподаватели, журналисты. Из неочевидного – можно, например, делать сравнения товаров, загружая ссылки на них или обзоры.

Использовать «Нейроэксперт» должно быть удобно: по всей загруженной информации пользователь может задавать вопросы в режиме диалога как с чат-ботом. Он подготовит ответ только на основе источников пользователя, не будет ничего добавлять от себя. Это, думаем, повысит доверие к ИИ.

В компании говорят, что планируют выпустить и версию для бизнеса, которая сможет работать с внутренней базой данных и оптимизировать процессы. Сейчас на российском рынке нет решений, которые объединяют возможности работы с корпоративными массивами данных и генерацию ответов из ссылок. Из-за рисков безопасности и сложности получения доступа наш бизнес не очень заинтересован в зарубежных решениях. Всё это играет на руку «Яндексу», который может занять лидирующую роль в новом сегменте.

Возникает логичный вопрос монетизации, но в компании и это продумали: зарабатывать планируется двумя способами. Первый, наиболее логичный, это подписка с расширенными возможностями. Второй способ – продажа решений on-premise бизнесу, то есть интеграция «Нейроэксперта» в IT-контур компании-заказчика. Оба способа уже отработаны на других продуктах «Яндекса».

Рискнем предположить, что в ближайшее время количество продуктов «Яндекса» с припиской «Нейро» будет только расти. В целом название уже стало нарицательным.
Көбірек мүмкіндіктерді ашу үшін кіріңіз.