ИИ и роботы в стройке
28.04.202511:53
MIT, Microsoft и Google представили I-Con — периодическую таблицу для машинного обучения
I-Con (Information-Contrastive Learning) — это фреймворк, который собрал в единую структуру более 20 классических методов ML: от регрессии до контрастивного обучения.
Что в нём полезного
⚫️Чётко показывает, какие алгоритмы на что нацелены: классификация ищет границы, кластеризация — группы, регрессия — числовые зависимости.
⚫️Помогает находить пустые ячейки — намёк на ещё не изобретённые методы.
⚫️Вместо бесконечного перебора идей можно быстро комбинировать техники осознанно.
⚫️Даёт новый взгляд на ML как на связанную систему, а не россыпь несвязанных алгоритмов.
Перспективы серьёзные: компьютерное зрение, NLP, биомедицина, рекомендательные системы — везде можно будет строить новые решения осознаннее.
В следующем посте напишем, чем I-Con может пригодиться в генеративном проектировании, а пока посмотрите про проект на официальных источниках:
Страница проекта
Техотчет
GitHub
I-Con (Information-Contrastive Learning) — это фреймворк, который собрал в единую структуру более 20 классических методов ML: от регрессии до контрастивного обучения.
Что в нём полезного
⚫️Чётко показывает, какие алгоритмы на что нацелены: классификация ищет границы, кластеризация — группы, регрессия — числовые зависимости.
⚫️Помогает находить пустые ячейки — намёк на ещё не изобретённые методы.
⚫️Вместо бесконечного перебора идей можно быстро комбинировать техники осознанно.
⚫️Даёт новый взгляд на ML как на связанную систему, а не россыпь несвязанных алгоритмов.
Перспективы серьёзные: компьютерное зрение, NLP, биомедицина, рекомендательные системы — везде можно будет строить новые решения осознаннее.
В следующем посте напишем, чем I-Con может пригодиться в генеративном проектировании, а пока посмотрите про проект на официальных источниках:
Страница проекта
Техотчет
GitHub
26.04.202514:15
Вместо недели обычного моделирования
ChatGPT умеет и инженерку визуализировать — как вам?
😁 — не, ну тут еще руками переделывать
❤️ — быстро показать клиенту сойдет
ChatGPT умеет и инженерку визуализировать — как вам?
😁 — не, ну тут еще руками переделывать
❤️ — быстро показать клиенту сойдет
24.04.202515:14
Модель π0.5 может научить робота убирать в новом доме
Главный вызов робототехников — научить технику обобщению: чтобы роботы могли работать в любом доме, с любыми предметами, даже если никогда их не видели.
Команда Physical Intelligence представила модель π0.5 — шаг к универсальному физическому интеллекту. В отличие от предыдущих решений, π0.5 адаптируется к совершенно новым условиям: убирает кухню или спальню в доме, которого не было в обучающих данных.
Как это работает?
π0.5 — это VLA-модель (Vision-Language-Action), которая учится на разнородных данных:
⚫️ Действия роботов (мобильные и статичные, из разных сред).
⚫️ Мультимодальные веб-данные (описания, вопросы, распознавание объектов).
⚫️ Языковые инструкции (шаг за шагом, как человек объясняет задачу).
Модель сначала рассуждает на высоком уровне («подними подушку»), а затем выбирает низкоуровневые моторные команды.
Результаты
⚫️Обобщение на новые дома: π0.5 справляется с уборкой в незнакомой среде, хотя и не всегда с первой попытки.
⚫️Масштабирование: после 100 обучающих сред π0.5 догоняет по эффективности модель, обученную *напрямую* на тестовой среде.
Что дальше?
π0.5 — не идеал, но важный шаг к роботам, которые:
⚫️Учатся на автономном опыте.
⚫️Запрашивают помощь в незнакомых ситуациях.
⚫️Работают в реальных условиях (дома, магазины, больницы).
Главный вызов робототехников — научить технику обобщению: чтобы роботы могли работать в любом доме, с любыми предметами, даже если никогда их не видели.
Команда Physical Intelligence представила модель π0.5 — шаг к универсальному физическому интеллекту. В отличие от предыдущих решений, π0.5 адаптируется к совершенно новым условиям: убирает кухню или спальню в доме, которого не было в обучающих данных.
Как это работает?
π0.5 — это VLA-модель (Vision-Language-Action), которая учится на разнородных данных:
⚫️ Действия роботов (мобильные и статичные, из разных сред).
⚫️ Мультимодальные веб-данные (описания, вопросы, распознавание объектов).
⚫️ Языковые инструкции (шаг за шагом, как человек объясняет задачу).
Модель сначала рассуждает на высоком уровне («подними подушку»), а затем выбирает низкоуровневые моторные команды.
Результаты
⚫️Обобщение на новые дома: π0.5 справляется с уборкой в незнакомой среде, хотя и не всегда с первой попытки.
⚫️Масштабирование: после 100 обучающих сред π0.5 догоняет по эффективности модель, обученную *напрямую* на тестовой среде.
Что дальше?
π0.5 — не идеал, но важный шаг к роботам, которые:
⚫️Учатся на автономном опыте.
⚫️Запрашивают помощь в незнакомых ситуациях.
⚫️Работают в реальных условиях (дома, магазины, больницы).
23.04.202513:38
СИБУР, «Седрус» и «3Д-Строй» объединились для развития 3D-печати в строительстве
СИБУР и «Седрус» адаптируют свои материалы для проектов «3Д-Строй» в жилом, коммерческом и инфраструктурном строительстве. Компании подписали соглашение о совместной разработке синтетических материалов и собираются печатать здания, используя полимерные составы вместо традиционного бетона.
Это снизит трудозатраты, ускорит строительство в 3 раза и даст экономию на материалах до 30%.
СИБУР и «Седрус» адаптируют свои материалы для проектов «3Д-Строй» в жилом, коммерческом и инфраструктурном строительстве. Компании подписали соглашение о совместной разработке синтетических материалов и собираются печатать здания, используя полимерные составы вместо традиционного бетона.
Это снизит трудозатраты, ускорит строительство в 3 раза и даст экономию на материалах до 30%.
21.04.202513:20
Сравнение rTIM и Autodesk Forma: градостроительный баттл на 70 га
Коллеги из rTIM сравнили свое решение с Forma. Ниже основные моменты.
ИИ-генерация планировки
⚫️rTIM сразу выдал 5 сценариев застройки — идеально для быстрого сравнения вариантов.
⚫️Forma пока ограничивается ручным моделированием, но обещает ИИ-функции в будущем.
Работа с рельефом
⚫️rTIM требует CSV-файл с высотными точками — это занимает время.
⚫️В Forma можно и импортировать данные о рельефе, и редактировать их прямо в программе, также есть встроенный редактор земляных масс — это плюс при работе со сложными участками.
Экспорт данных
⚫️rTIM: экспорт в BIM и GeoJSON — совместимость с ГИС-системами.
⚫️Forma: только OBJ-формат.
ТЭП и нормативы
⚫️rTIM рассчитывает всё: от парковок до миграции транспорта, строго по российским нормативам.
⚫️Forma ограничивается базовой оценкой площадей — недостаточно для комплексного планирования.
Генерация объектов
⚫️rTIM автоматически разместила социальные объекты, инженерные сети и все типы автостоянок, а также назначила различные типы элементов улично-дорожной сети.
⚫️Forma фокусируется на архитектурных эскизах без привязки к инфраструктурным нормативам.
Гибкость редактирования
⚫️В rTIM доступна корректировка сценариев развития территории.
⚫️Forma предлагает более гибкие инструменты редактирования, в том числе фасадов, отдельных секций и этажей.
Атрибуты объектов
⚫️В rTIM атрибуты доступны для просмотра в сторонних программах, таких как GIS-системы.
⚫️В Forma атрибуты можно просмотреть только внутри самой программы, что критично для градостроителей.
Визуализация
⚫️rTIM предлагает разные варианты — от кубиков до фотореалистичных рендеров с подложкой карты и детализацией парков.
⚫️Forma — только цветовое кодирование зданий, без ландшафтного дизайна.
Вердикт
⚫️Градостроителям: rTIM — российская нормативная база, интеграция с ГИС и детальные ТЭП.
⚫️Архитекторам: Forma — свобода творчества, анализ ветровых нагрузок и инсоляции.
Обе платформы экономят время, но идеального решения нет. Будущее — за гибридными подходами, где rTIM делает расчёты, а Forma доводит эстетику.
Коллеги из rTIM сравнили свое решение с Forma. Ниже основные моменты.
ИИ-генерация планировки
⚫️rTIM сразу выдал 5 сценариев застройки — идеально для быстрого сравнения вариантов.
⚫️Forma пока ограничивается ручным моделированием, но обещает ИИ-функции в будущем.
Работа с рельефом
⚫️rTIM требует CSV-файл с высотными точками — это занимает время.
⚫️В Forma можно и импортировать данные о рельефе, и редактировать их прямо в программе, также есть встроенный редактор земляных масс — это плюс при работе со сложными участками.
Экспорт данных
⚫️rTIM: экспорт в BIM и GeoJSON — совместимость с ГИС-системами.
⚫️Forma: только OBJ-формат.
ТЭП и нормативы
⚫️rTIM рассчитывает всё: от парковок до миграции транспорта, строго по российским нормативам.
⚫️Forma ограничивается базовой оценкой площадей — недостаточно для комплексного планирования.
Генерация объектов
⚫️rTIM автоматически разместила социальные объекты, инженерные сети и все типы автостоянок, а также назначила различные типы элементов улично-дорожной сети.
⚫️Forma фокусируется на архитектурных эскизах без привязки к инфраструктурным нормативам.
Гибкость редактирования
⚫️В rTIM доступна корректировка сценариев развития территории.
⚫️Forma предлагает более гибкие инструменты редактирования, в том числе фасадов, отдельных секций и этажей.
Атрибуты объектов
⚫️В rTIM атрибуты доступны для просмотра в сторонних программах, таких как GIS-системы.
⚫️В Forma атрибуты можно просмотреть только внутри самой программы, что критично для градостроителей.
Визуализация
⚫️rTIM предлагает разные варианты — от кубиков до фотореалистичных рендеров с подложкой карты и детализацией парков.
⚫️Forma — только цветовое кодирование зданий, без ландшафтного дизайна.
Вердикт
⚫️Градостроителям: rTIM — российская нормативная база, интеграция с ГИС и детальные ТЭП.
⚫️Архитекторам: Forma — свобода творчества, анализ ветровых нагрузок и инсоляции.
Обе платформы экономят время, но идеального решения нет. Будущее — за гибридными подходами, где rTIM делает расчёты, а Forma доводит эстетику.
07.04.202506:17
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.
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.
28.04.202509:18
Ученые из Имперского колледжа Лондона и Бристольского университета разработали технологию «Воздушной аддитивной печати» (Aerial AM)
Ее суть проста:
⚫️Дрон не простой, а с манипулятором и установкой для 3D-печати.
⚫️Соответственно, рой таких дронов летает и самостоятельно печатает здания, основываясь на ТЗ из системы.
⚫️Данные о работах сразу подгружаются в модель, и оператор может контролировать ход возведения, меняя ТЗ в режиме реального времени.
Кроме возведения с нуля, такие дроны можно будет использовать при реконструкции и реставрации зданий. Первые испытания уже начались в швейцарской лаборатории Empa.
Дроны с 3D-принтерами, объединенные с ИИ, — будущее строительства. Об этом недавно рассказывала Елена Пучкова, креативный директор бюро Генпро. Сейчас для 3D-печати используют в основном тяжёлые стационарные системы, установленные на земле. Их сложно использовать на пересеченной местности или больших высотах. Поэтому преимущество строительных дронов очевидно: они могут добраться до мест, недоступных для обычных машин.
Ее суть проста:
⚫️Дрон не простой, а с манипулятором и установкой для 3D-печати.
⚫️Соответственно, рой таких дронов летает и самостоятельно печатает здания, основываясь на ТЗ из системы.
⚫️Данные о работах сразу подгружаются в модель, и оператор может контролировать ход возведения, меняя ТЗ в режиме реального времени.
Кроме возведения с нуля, такие дроны можно будет использовать при реконструкции и реставрации зданий. Первые испытания уже начались в швейцарской лаборатории Empa.
Дроны с 3D-принтерами, объединенные с ИИ, — будущее строительства. Об этом недавно рассказывала Елена Пучкова, креативный директор бюро Генпро. Сейчас для 3D-печати используют в основном тяжёлые стационарные системы, установленные на земле. Их сложно использовать на пересеченной местности или больших высотах. Поэтому преимущество строительных дронов очевидно: они могут добраться до мест, недоступных для обычных машин.
26.04.202509:24
Всем, кто шутит с нейросетями, посвящается😁
Мы проверили этот диалог в ChatGPT, Перплексити и Дипсике — и то ли они стали лучше шифроваться и сразу добавлять пользователей с шуточками в папку «на обучающую выборку», то ли это фейк.
А вы шутите с ИИ?
Мы проверили этот диалог в ChatGPT, Перплексити и Дипсике — и то ли они стали лучше шифроваться и сразу добавлять пользователей с шуточками в папку «на обучающую выборку», то ли это фейк.
А вы шутите с ИИ?
Кайра бөлүшүлгөн:
Всё о стройке
24.04.202514:16
В США откроется первое кафе Starbucks, напечатанное на 3D-принтере ☕
Здание расположено в Браунсвилле, штат Техас. Оно было построено с использованием технологии 3D-печати COBOD, которая позволяет «печатать» бетонные конструкции послойно.
Открытие запланировано на 28 апреля.
Пока выглядит так себе и, скорее всего, хайп…
#технологии
Здание расположено в Браунсвилле, штат Техас. Оно было построено с использованием технологии 3D-печати COBOD, которая позволяет «печатать» бетонные конструкции послойно.
Открытие запланировано на 28 апреля.
Пока выглядит так себе и, скорее всего, хайп…
#технологии
22.04.202516:16
Параметрическое проектирование, метавселенные и ИИ — будущее архитектуры
... про прошлое и настоящее тут.
Елена Пучкова, креативный директор бюро Генпро, на форуме «Инфрагород» рассказала о технологиях, применяемых для проектирования
Будущее — интеграция BIM в строительство объектов, а не только в проектирование — например, расчет в модели строительства объектов с помощью 3D-принтеров, прикрепленных к дронам.
Будущее — здания нового типа, подстраивающиеся под запрос пользователя, и полный уход от статичности архитектуры. Одно из таких исследований Елена проводила в рамках магистерской работы, а идею такого здания впервые предложил Седрик Прайс. Проект «Дворца развлечений» заключался в создании изменяемого пространства, состоящего из модулей. Собственно, мысли о такой «живой» архитектуре сделали вклад в развитие модульных и «умных» зданий.
На видео — кусочек презентации Елены с принципом работы гибкого здания.
... про прошлое и настоящее тут.
Елена Пучкова, креативный директор бюро Генпро, на форуме «Инфрагород» рассказала о технологиях, применяемых для проектирования
Будущее — интеграция BIM в строительство объектов, а не только в проектирование — например, расчет в модели строительства объектов с помощью 3D-принтеров, прикрепленных к дронам.
Будущее — здания нового типа, подстраивающиеся под запрос пользователя, и полный уход от статичности архитектуры. Одно из таких исследований Елена проводила в рамках магистерской работы, а идею такого здания впервые предложил Седрик Прайс. Проект «Дворца развлечений» заключался в создании изменяемого пространства, состоящего из модулей. Собственно, мысли о такой «живой» архитектуре сделали вклад в развитие модульных и «умных» зданий.
На видео — кусочек презентации Елены с принципом работы гибкого здания.
20.04.202516:11
TopoExport — сервис для создания планов кварталов и городов
TopoExport — сервис, который поможет изучить топографические особенности участка и создать более грамотный план застройки.
Пригодится для GEOINT-анализа, создания детальных моделей местности и другого. Отображает все здания, особенности ландшафта, деревья и даже тени.
⚫️Позволяет создать карты CAD с контурными линиями.
⚫️Использует данные из открытых источников.
⚫️Выгружает архивы с 2D- и 3D-топографией в форматах DXF, PDF, JPEG, SVG и STL.
⚫️Бесплатно можно выгружать участки площадью до 1 кв.км.
Пригодится архитекторам и дизайнерам.
TopoExport — сервис, который поможет изучить топографические особенности участка и создать более грамотный план застройки.
Пригодится для GEOINT-анализа, создания детальных моделей местности и другого. Отображает все здания, особенности ландшафта, деревья и даже тени.
⚫️Позволяет создать карты CAD с контурными линиями.
⚫️Использует данные из открытых источников.
⚫️Выгружает архивы с 2D- и 3D-топографией в форматах DXF, PDF, JPEG, SVG и STL.
⚫️Бесплатно можно выгружать участки площадью до 1 кв.км.
Пригодится архитекторам и дизайнерам.
06.04.202512:00
В будущем ИИ будут монетизировать за качество работы, а не за скорость
Кайл Пояр из венчурного фонда OpenView поразмышлял о вариантах монетизации ИИ—сервисов.
Сейчас пользователь в большинстве случаев платит за экономию времени на автоматизации простых задач. Но с появлением рассуждающих моделей и ИИ-агентов нейросетям можно передавать более сложные задачи, а качество стоит дороже.
Пояр предполагает, что в будущем разработчики могут перейти на skill-based pricing. Тогда клиенты будут платить за уровень навыков — быстро и дешево, качественно и недорого, лучше всех и быстро.
Похоже на грейды айтишников?
Кайл Пояр из венчурного фонда OpenView поразмышлял о вариантах монетизации ИИ—сервисов.
Сейчас пользователь в большинстве случаев платит за экономию времени на автоматизации простых задач. Но с появлением рассуждающих моделей и ИИ-агентов нейросетям можно передавать более сложные задачи, а качество стоит дороже.
Пояр предполагает, что в будущем разработчики могут перейти на skill-based pricing. Тогда клиенты будут платить за уровень навыков — быстро и дешево, качественно и недорого, лучше всех и быстро.
Похоже на грейды айтишников?
27.04.202513:13
Что такое RAG, и чем она хороша для поиска по нормативке
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — технология, которая помогает большим языковым моделям (LLM) давать более точные ответы на запросы пользователей.
Некоторые преимущества RAG перед LLM
⚫️Точность. Модель опирается на проверенные источники, а не на свои догадки.
⚫️Гибкость. Можно решать, какие базы данных или системы подключать.
⚫️Актуальность. Можно обновлять базы, чтобы информация всегда оставалась свежей.
⚫️ LLM-модель имеет ограничения по объёму контекста. RAG же позволяет передавать в контекст только релевантную информацию.
Вот на такой RAG работает бот для поиска ответов на вопросы по стройке. Бот выдает релевантную информацию по актуальной российской нормативной базе.
Попробовать можно тут —
@Pdflyx_bot
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — технология, которая помогает большим языковым моделям (LLM) давать более точные ответы на запросы пользователей.
Справочно
RAG объединяет две технологии: поиск данных и генерацию ответов. Перед тем, как передавать запрос в LLM, RAG-система его дополняет. Происходит это в три шага:
1. Извлечение (Retriever). Система ищет релевантные данные в базе знаний. Это может быть поиск по ключевым словам, семантический поиск или работа с векторными представлениями текста. Задача извлечения — найти информацию, которая лучше всего подходит к запросу пользователя.
2. Аугментация (Augmentation). Извлечённые данные объединяются с запросом. Система формирует единый текст промпта, в котором объединяет запрос пользователя и найденные данные.
3. Генерация ответа (Generator). Большая языковая модель генерирует ответ. Она анализирует промпт и дополненные данные (контекст), чтобы дать точный ответ.
RAG используется при решении разных задач: от анализа документов и создания интеллектуальных помощников до построения поисковых систем.
Некоторые преимущества RAG перед LLM
⚫️Точность. Модель опирается на проверенные источники, а не на свои догадки.
⚫️Гибкость. Можно решать, какие базы данных или системы подключать.
⚫️Актуальность. Можно обновлять базы, чтобы информация всегда оставалась свежей.
⚫️ LLM-модель имеет ограничения по объёму контекста. RAG же позволяет передавать в контекст только релевантную информацию.
Вот на такой RAG работает бот для поиска ответов на вопросы по стройке. Бот выдает релевантную информацию по актуальной российской нормативной базе.
Попробовать можно тут —
@Pdflyx_bot
25.04.202514:04
Китайский стартап Hypershell представил первый в мире роботизированный экзоскелет с ИИ-управлением
Технические особенности:
▸ Мощность: 800 Вт (до 30 кг поддержки).
▸ Сенсоры: мультисенсорная система + 2 процессора для анализа движений в реальном времени. Модуль MotionEngine на базе ИИ обрабатывает сигналы с датчиков и «понимает» движение человека за 0,03 секунды.
▸ Режимы: 9 вариантов (ходьба, бег, подъём, велосипед и др.), до 17,5 км движения без подзарядки.
▸ Автономность: 25–35 км на заряде, быстрая замена батарей.
▸ Защита: IP54, работа при –20°C.
▸ Вес: 1,8–2 кг (Carbon X / Omega).
▸ Стоимость от 299 до 790 $.
Результаты: снижает нагрузку на тело на 30%, увеличивает силу ног на 40%. Подойдет и для походов, и для работы.
Технические особенности:
▸ Мощность: 800 Вт (до 30 кг поддержки).
▸ Сенсоры: мультисенсорная система + 2 процессора для анализа движений в реальном времени. Модуль MotionEngine на базе ИИ обрабатывает сигналы с датчиков и «понимает» движение человека за 0,03 секунды.
▸ Режимы: 9 вариантов (ходьба, бег, подъём, велосипед и др.), до 17,5 км движения без подзарядки.
▸ Автономность: 25–35 км на заряде, быстрая замена батарей.
▸ Защита: IP54, работа при –20°C.
▸ Вес: 1,8–2 кг (Carbon X / Omega).
▸ Стоимость от 299 до 790 $.
Результаты: снижает нагрузку на тело на 30%, увеличивает силу ног на 40%. Подойдет и для походов, и для работы.
24.04.202511:47
Группа «Самолет» разработала ИИ-решение для подбора планировок
Решение построено на архитектуре с параллельной обработкой двух потоков данных. Разберём, как это работает под капотом.
Архитектура модели
Система использует два независимых нейросетевых модуля, каждый из которых обрабатывает свой тип данных:
1. Рекуррентная нейросеть (RNN)
⚫️Анализирует цифровой след пользователя: историю просмотров, клики, предпочтения по локациям.
⚫️Формирует эмбеддинг пользователя в виде числового вектора.
2. Полносвязная нейросеть (DNN)
⚫️ Обрабатывает параметры квартир: от базовых (комнаты, площадь, цена) до сложных (удалённость от магистралей, инфраструктура).
⚫️ Создаёт вектор-описание каждой планировки.
На выходе модель сравнивает результат двух потоков, представленных в виде числовых векторов, и на основе расстояния между ними определяется релевантность — чем ближе векторы, тем выше уровень рекомендации.
Обучение и оптимизация
⚫️Metric Learning: модель обучалась так, чтобы эмбеддинги пользователя и подходящих квартир сближались, а неподходящих — отдалялись.
⚫️ Объём данных: 700k+ действий пользователей для обучения.
⚫️ Скорость работы: оптимизирована для минимальной задержки при инференсе.
⚫️Эффективный поиск: вместо линейного перебора — быстрый подбор через векторное сравнение.
⚫️Гибкость: модель можно дообучать на новые метрики (например, уровень шума или экологию района).
⚫️Бизнес-эффект: в 2x рост конверсии за счёт точных рекомендаций.
Что дальше?
Планируется дообучение модели на новые целевые действия (например, реакцию на спецпредложения) и интеграция с другими сервисами компании.
Решение построено на архитектуре с параллельной обработкой двух потоков данных. Разберём, как это работает под капотом.
Архитектура модели
Система использует два независимых нейросетевых модуля, каждый из которых обрабатывает свой тип данных:
1. Рекуррентная нейросеть (RNN)
⚫️Анализирует цифровой след пользователя: историю просмотров, клики, предпочтения по локациям.
⚫️Формирует эмбеддинг пользователя в виде числового вектора.
2. Полносвязная нейросеть (DNN)
⚫️ Обрабатывает параметры квартир: от базовых (комнаты, площадь, цена) до сложных (удалённость от магистралей, инфраструктура).
⚫️ Создаёт вектор-описание каждой планировки.
На выходе модель сравнивает результат двух потоков, представленных в виде числовых векторов, и на основе расстояния между ними определяется релевантность — чем ближе векторы, тем выше уровень рекомендации.
Обучение и оптимизация
⚫️Metric Learning: модель обучалась так, чтобы эмбеддинги пользователя и подходящих квартир сближались, а неподходящих — отдалялись.
⚫️ Объём данных: 700k+ действий пользователей для обучения.
⚫️ Скорость работы: оптимизирована для минимальной задержки при инференсе.
⚫️Эффективный поиск: вместо линейного перебора — быстрый подбор через векторное сравнение.
⚫️Гибкость: модель можно дообучать на новые метрики (например, уровень шума или экологию района).
⚫️Бизнес-эффект: в 2x рост конверсии за счёт точных рекомендаций.
Что дальше?
Планируется дообучение модели на новые целевые действия (например, реакцию на спецпредложения) и интеграция с другими сервисами компании.
22.04.202515:28
Параметрическое проектирование, метавселенные и ИИ — прошлое и настоящее архитектуры
Елена Пучкова, креативный директор бюро Генпро, на форуме «Инфрагород» рассказала о технологиях, применяемых для проектирования
Прошлое — Параметризация
Вся алгоритмическая архитектура строится именно на параметрах. То есть архитектор заносит параметры в компьютер. И в итоге получаются абсолютно необычные формы. Генпро спроектировал параметрическим способом фасад в ЖК Sydney City от ГК ФСК (на визуале). Пилоны и волнообразная структура созданы алгоритмами, а не руками.
Настоящее — Метавселенные
Если не смотрели «Первому игроку приготовиться» (один из любимых фильмов нашего редактора), то лучшего примера понять, что такое МВ, нет. Сначала появилась идея МВ как продолжения жизни, а потом она нашла практическую реализацию в тех же цифровых двойниках зданий, которые сейчас в обязательном порядке нужно предоставлять для согласования АГР в Мосархитектуру. Та же МВ — это виртуальные детализированные прогулки по ЖК от двора до квартиры, которые помогают застройщикам продавать.
Настоящее — ИИ
Нейросети помогают визуализировать проект для заказчика, рассчитать квартирографию, инсоляцию, типологию и т.д. И не нужно бояться, что ИИ заменит архитектора, — считает Елена. Если компьютер может делать что-то быстрее и лучше, чем человек, нужно ему это отдать, а самому заниматься творческим процессом.
Про будущее архитектуры — читайте в следующем посте.
Елена Пучкова, креативный директор бюро Генпро, на форуме «Инфрагород» рассказала о технологиях, применяемых для проектирования
Прошлое — Параметризация
Вся алгоритмическая архитектура строится именно на параметрах. То есть архитектор заносит параметры в компьютер. И в итоге получаются абсолютно необычные формы. Генпро спроектировал параметрическим способом фасад в ЖК Sydney City от ГК ФСК (на визуале). Пилоны и волнообразная структура созданы алгоритмами, а не руками.
Настоящее — Метавселенные
Если не смотрели «Первому игроку приготовиться» (один из любимых фильмов нашего редактора), то лучшего примера понять, что такое МВ, нет. Сначала появилась идея МВ как продолжения жизни, а потом она нашла практическую реализацию в тех же цифровых двойниках зданий, которые сейчас в обязательном порядке нужно предоставлять для согласования АГР в Мосархитектуру. Та же МВ — это виртуальные детализированные прогулки по ЖК от двора до квартиры, которые помогают застройщикам продавать.
Настоящее — ИИ
Нейросети помогают визуализировать проект для заказчика, рассчитать квартирографию, инсоляцию, типологию и т.д. И не нужно бояться, что ИИ заменит архитектора, — считает Елена. Если компьютер может делать что-то быстрее и лучше, чем человек, нужно ему это отдать, а самому заниматься творческим процессом.
«Все, что может делегироваться, должно быть делегировано», — отметила Елена.
Про будущее архитектуры — читайте в следующем посте.
10.04.202511:42
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👆
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👆
05.04.202516:26
В Китае дроны начали использовать для умного управления городом
Вот в таких «гнёздах-цветках» находятся дроны, инспектирующие город, на пересменке. А когда им нужно вылетать, бутон раскрывается и выпускает их. Информация о мониторинге улиц поступает на диспетчерский пункт. Технологии компьютерного зрения позволяют им «видеть» факты незаконного сброса мусора, повреждения дорог или угрозы безопасности. Все данные в пункте обрабатывает ИИ — он распределяет проблемы по нужным департаментам.
Вот в таких «гнёздах-цветках» находятся дроны, инспектирующие город, на пересменке. А когда им нужно вылетать, бутон раскрывается и выпускает их. Информация о мониторинге улиц поступает на диспетчерский пункт. Технологии компьютерного зрения позволяют им «видеть» факты незаконного сброса мусора, повреждения дорог или угрозы безопасности. Все данные в пункте обрабатывает ИИ — он распределяет проблемы по нужным департаментам.
27.04.202511:13
Transformer Lab — лаборатория для экспериментов с LLM
... увидели у коллег и решили посмотреть, что это такое.
Transformer Lab — бесплатное и открытое приложение, которое можно запустить локально на Windows, Mac и Linux.
⚫️ Можно скачать из библиотеки одну из сотен популярных моделей: Llama3, Mistral, Qwen, Gemma и другие.
⚫️Дообучить модель на разных устройствах - от Apple Silicon до GPU.
⚫️Общаться с моделями в чате, настраивать параметры генерации и использовать разные движки вывода.
⚫️ Работать с собственными датасетами и создавать свои обучающие наборы.
⚫️Поддержка обучения с подкреплением и оптимизация предпочтений.
Это отличный инструмент для тех, кто хочет быстро и удобно тестировать LLM, создавать прототипы и проводить эксперименты без сложной настройки окружения.
Код на Гитхабе.
... увидели у коллег и решили посмотреть, что это такое.
Transformer Lab — бесплатное и открытое приложение, которое можно запустить локально на Windows, Mac и Linux.
⚫️ Можно скачать из библиотеки одну из сотен популярных моделей: Llama3, Mistral, Qwen, Gemma и другие.
⚫️Дообучить модель на разных устройствах - от Apple Silicon до GPU.
⚫️Общаться с моделями в чате, настраивать параметры генерации и использовать разные движки вывода.
⚫️ Работать с собственными датасетами и создавать свои обучающие наборы.
⚫️Поддержка обучения с подкреплением и оптимизация предпочтений.
Это отличный инструмент для тех, кто хочет быстро и удобно тестировать LLM, создавать прототипы и проводить эксперименты без сложной настройки окружения.
Код на Гитхабе.
25.04.202506:12
2025 — год передовых компаний, которые строят работу на тесном союзе людей и ИИ-агентов
Microsoft опубликовала свежий Work Trend Index — и он подтверждает: бизнес на пороге новой эры. Уже сейчас 80% лидеров готовы доверить цифровым коллегам расширение возможностей команд, а 78% ищут специалистов по ИИ.
В ТОПе востребованных профессий: ИИ-тренеры, специалисты по данным и безопасности, ИИ-аналитики, стратеги по маркетингу и финансам.
Главное: ИИ не заменяет людей, а помогает им сосредоточиться на задачах, где важны креативность, стратегия и взаимодействие. В таких компаниях сотрудники чаще довольны работой, не боятся автоматизации и видят больше возможностей для роста.
Подробнее — в прикреплённом файле.
Microsoft опубликовала свежий Work Trend Index — и он подтверждает: бизнес на пороге новой эры. Уже сейчас 80% лидеров готовы доверить цифровым коллегам расширение возможностей команд, а 78% ищут специалистов по ИИ.
В ТОПе востребованных профессий: ИИ-тренеры, специалисты по данным и безопасности, ИИ-аналитики, стратеги по маркетингу и финансам.
Главное: ИИ не заменяет людей, а помогает им сосредоточиться на задачах, где важны креативность, стратегия и взаимодействие. В таких компаниях сотрудники чаще довольны работой, не боятся автоматизации и видят больше возможностей для роста.
Подробнее — в прикреплённом файле.
23.04.202516:16
Подборка ИИ-инструментов для проектирования
Коллеги из бюро dLab собрали ИИ-инструменты, которые помогают проектировать, обучаться проектированию и работают в Revit.
⚫️Autodesk Generative Design — генерирует оптимальные варианты конструкций, снижая расход материалов (пример: крыша торгового центра в Дубае с экономией стали 22%).
⚫️TestFit и PlanFinder — автоматизируют создание планировок на основе параметров участка и норм.
⚫️BIMcollab ZOOM — выявляет коллизии в моделях, которые сложно заметить вручную.
⚫️ Karamba3D — оптимизирует конструкции, снижая расход арматуры и ускоряя расчёты.
⚫️ Solibri Model Checker — быстро проверяет модели на соответствие нормам и выявляет скрытые ошибки.
⚫️ ALICE Technologies — оптимизирует строительный график, сокращая сроки и повышая эффективность.
⚫️ dLab — AI-помощник в Revit для обучения и поддержки пользователей в реальном времени. Он отвечает на вопросы и предоставляет подробные инструкции с визуальными примерами. Это разгружает «старичков» от части вопросов новичков.
Коллеги из бюро dLab собрали ИИ-инструменты, которые помогают проектировать, обучаться проектированию и работают в Revit.
⚫️Autodesk Generative Design — генерирует оптимальные варианты конструкций, снижая расход материалов (пример: крыша торгового центра в Дубае с экономией стали 22%).
⚫️TestFit и PlanFinder — автоматизируют создание планировок на основе параметров участка и норм.
⚫️BIMcollab ZOOM — выявляет коллизии в моделях, которые сложно заметить вручную.
⚫️ Karamba3D — оптимизирует конструкции, снижая расход арматуры и ускоряя расчёты.
⚫️ Solibri Model Checker — быстро проверяет модели на соответствие нормам и выявляет скрытые ошибки.
⚫️ ALICE Technologies — оптимизирует строительный график, сокращая сроки и повышая эффективность.
⚫️ dLab — AI-помощник в Revit для обучения и поддержки пользователей в реальном времени. Он отвечает на вопросы и предоставляет подробные инструкции с визуальными примерами. Это разгружает «старичков» от части вопросов новичков.
21.04.202515:28
15 реальных кейсов ИИ-госуправления из Дубая
В отчете представлены не просто концепции, а 15 работающих решений, которые уже сегодня трансформируют взаимодействие власти и общества. Дубай демонстрирует целостную стратегию внедрения ИИ, где технологии не просто добавляются к существующим процессам, а перепроектируют систему госуправления целиком. Интересное — ниже.
Клиентский сервис нового поколения
Городские «Центры счастья» получили цифровых двойников: дубайские МФЦ перевели в цифру, там ИИ-ассистенты обрабатывают 80% рутинных запросов, время ответа гражданам сократилось на 70%. Ожидается, что в этом году примерно 45% обращений будут решаться без участия человека
Это не просто автоматизация – это переосмысление сервиса, где сотрудники концентрируются на сложных случаях, а граждане получают мгновенные ответы.
Персонализированная медицина
По программе Emirati Genome
с помощью ИИ анализируют генетические данные и истории болезни, чтобы составить индивидуальные схемы лечения. Благодаря этому точность диагностики повысилась на 40%. Теперь врач принимает решения не только на основе симптомов, но и с учетом уникальных биологических особенностей пациента.
Инклюзивные сервисы
Дубай доказывает: технологии должны быть доступны всем. Внедрены: голосовые интерфейсы для незрячих, автоматический перевод на язык жестов, адаптивные форматы контента.
Почему это работает?
⚫️Целостное видение – технологии внедряются не хаотично, а как части единой системы.
⚫️Измеримые KPI – каждый проект имеет четкие метрики эффективности.
⚫️Фокус на пользователе – решения разрабатываются исходя из реальных потребностей людей.
Дубайский эксперимент доказывает: масштабное внедрение ИИ в госуправление возможно уже сегодня. Это не далекое будущее — это рабочие модели, которые можно адаптировать в других странах.
Полный отчет — в прикрепленном файле
В отчете представлены не просто концепции, а 15 работающих решений, которые уже сегодня трансформируют взаимодействие власти и общества. Дубай демонстрирует целостную стратегию внедрения ИИ, где технологии не просто добавляются к существующим процессам, а перепроектируют систему госуправления целиком. Интересное — ниже.
Клиентский сервис нового поколения
Городские «Центры счастья» получили цифровых двойников: дубайские МФЦ перевели в цифру, там ИИ-ассистенты обрабатывают 80% рутинных запросов, время ответа гражданам сократилось на 70%. Ожидается, что в этом году примерно 45% обращений будут решаться без участия человека
Это не просто автоматизация – это переосмысление сервиса, где сотрудники концентрируются на сложных случаях, а граждане получают мгновенные ответы.
Персонализированная медицина
По программе Emirati Genome
с помощью ИИ анализируют генетические данные и истории болезни, чтобы составить индивидуальные схемы лечения. Благодаря этому точность диагностики повысилась на 40%. Теперь врач принимает решения не только на основе симптомов, но и с учетом уникальных биологических особенностей пациента.
Инклюзивные сервисы
Дубай доказывает: технологии должны быть доступны всем. Внедрены: голосовые интерфейсы для незрячих, автоматический перевод на язык жестов, адаптивные форматы контента.
Почему это работает?
⚫️Целостное видение – технологии внедряются не хаотично, а как части единой системы.
⚫️Измеримые KPI – каждый проект имеет четкие метрики эффективности.
⚫️Фокус на пользователе – решения разрабатываются исходя из реальных потребностей людей.
Дубайский эксперимент доказывает: масштабное внедрение ИИ в госуправление возможно уже сегодня. Это не далекое будущее — это рабочие модели, которые можно адаптировать в других странах.
Полный отчет — в прикрепленном файле
07.04.202515:37
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.
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.
Кайра бөлүшүлгөн:Всё о стройке
05.04.202515:45
ChatGPT стало ещё легче переделать в дизайнера интерьеров
Пользователи нашли новую фичу: можно скинуть чат-боту фото своей комнаты, закинуть пачку предметов мебели и попросить вписать их в интерьер.
#ии
Пользователи нашли новую фичу: можно скинуть чат-боту фото своей комнаты, закинуть пачку предметов мебели и попросить вписать их в интерьер.
#ии
Көрсөтүлдү 1 - 24 ичинде 213
Көбүрөөк функцияларды ачуу үчүн кириңиз.