Sber AI

Сегодня поздравляем коллегу, который работает 24/7, обрабатывает миллионы запросов и никогда не просит отпуск 🤩 Со Всемирным днём искусственного интеллекта! ❤️ — спасИИбо, коллега 🔥 — больше токенов, меньше галлюцинаций ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

🚫 СТОЙТЕ, ГИГАЧАТ ХОЧЕТ ОТВЕТИТЬ Мы выложили в Open Source сразу две модели для работы со звуком: audio-native LLM GigaChat Audio и мультиязычное SOTA-распознавание речи GigaAM Multilingual. Обе работы приняты на Interspeech 2026 — главную мировую конференцию по речевым технологиям 🔥 Чем силён GigaChat Audio? 🤩 Понимает длинные записи Держит контекст до 2 часов аудио и свободно ориентируется внутри: находит момент, где обсуждали нужную тему, пересказывает фрагмент, собирает саммари с таймкодами. На записях 20–60 минут точность локализации событий — 48.3 IoU против ~0 у Voxtral, Phi-4 и Qwen3-Omni 🤩 Считывает эмоции По интонации и манере речи распознаёт настроение говорящего — 90%+ на бенчмарке Dusha — и учитывает его в ответе 🤩 Распознаёт русский на слух лучше аналогов RuBQ-Audio: 60,0 против 43,7 у Qwen3-Omni. А ещё — multi-turn диалог, перевод, классификация аудио и распознавание речи в одной модели GigaAM Multilingual — расширение нашей SOTA-модели распознавания речи на казахский, киргизский, узбекский и английский. Компактная версия на 240M параметров обгоняет Whisper Large v3 и Omnilingual 1B, а аудиоэнкодер, предобученный на 2 млн часов речи на 70+ языках, адаптируется к новым языкам с минимумом данных: на грузинском и башкирском хватило одного Common Voice, чтобы дойти до WER ~4% против 11%+ у Whisper Ценность обеих моделей и предложенных методов уже подтвердило научное сообщество — наши статьи приняли на главную мировую конференцию по речевым технологиям Interspeech 2026 Модели уже работают в ГигаЧате: общайтесь голосом, присылайте голосовые сообщения и аудиофайлы. Разработчикам предлагаем забрать GigaChat Audio и GigaAM Multilingual в Open Source вместе с датасетом TimeGround-1M А если интересна техническая часть, читайте пост команды ↖️ ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

СКОЛЬКО ЧЕЛОВЕК ГОВОРИТ? 🤩 ❤️ — слышу двоих 👍 — кажется, три 🔥 — точно больше четырёх

❓ ГДЕ БРАТЬ КРУПНЫХ КЛИЕНТОВ? Иногда кажется, что выйти на корпорации или найти бизнес-ангела можно только через знакомых. Но есть путь короче — платформа SberUnity 🤩 SberUnity — это бесплатный хаб для технологических стартапов из России и СНГ. С помощью собранных здесь контактов инвесторов и актуальных запросов от крупнейших компаний можно рассказать о своём проекте и быстрее выйти на сделки Что доступно на платформе? 🤩 Запросы на скаутинг — можно предложить своё решение компаниям напрямую, без посредников 🤩 Венчурный маркетплейс — опубликовать запрос на инвестиции и найти финансирование от фондов и частных инвесторов 🤩 Проверка ФНС — получить данные о выручке и надёжности юрлица прямо в анкете стартапа — так инвесторы могут быстрее оценить потенциал проекта 🤩 Для участия понадобятся юрлицо и MVP. Весь функционал бесплатный для стартапов! Рассказать о своём проекте можно здесь ↖️ ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

РЕЗЮМЕ ПИШЕТ ОДНА НЕЙРОСЕТЬ, ЧИТАЕТ — ДРУГАЯ 🤩 Искусственный интеллект активно меняет привычные подходы к работе. Например, недавно в топе HeadHunter оказалось резюме Шрека — забавный итог массового использования ИИ для скрининга площадки. В разработке изменения заметны ещё сильнее: код всё чаще дополняют спецификациями, а привычные метрики вроде «сколько токенов потратил» становятся бесполезными. В новом выпуске «Техкомьюнити» мы поговорили о том, куда на самом деле движется разработка 🟣 Почему спецификации становятся новым способом работы с кодом 🟣 Как станки с ЧПУ помогают предвидеть будущее профессии разработчика 🟣 Может ли буткемп заменить классическое собеседование У нас в гостях побывали Никита Соболев («Находки в Open Source», open-source-разработчик) и Дмитрий Иванов (руководитель SourceCraft, Яндекс). Все подробности — в новом выпуске 🤩 ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС

ICML 2026: подводим итоги 🇰🇷 В этом году наши учёные выступили сразу на нескольких воркшопах с докладами 🤩 🟣 Making Time Editable in Video Diffusion Transformers — технология, которая позволяет управлять скоростью событий в сгенерированном видео, сохраняя плавность и естественность движения 🟣 Time-Correlated Video Bridge Matching (TCVBM) — новый метод генерации видео, обеспечивающий более реалистичное и согласованное движение между кадрами 🟣 Midpoint Generative Models — подход к созданию изображений за один шаг вместо десятков итераций, что значительно ускоряет генерацию 🟣 One-Step Residual Shifting Diffusion for Image Super-Resolution via Distillation — метод повышения разрешения изображений, с очетающий высокое качество результата со скоростью работы 🟣 Generative Pipeline for Discovering Solid-State Battery Materials with Universal Atomistic Potentials — описание AI-пайплайна для ускоренного поиска защитных покрытий для литий-ионных батарей — ключевого компонента для повышения их безопасности и срока службы   Ярким событием стал нетворкинг-митап AI Networking in Seoul. Среди более 200 зарегистрировавшихся на участие — исследователи из России, Южной Кореи, Великобритании, Китая, Франции, ОАЭ, Германии и США! Наши учёные выступили перед аудиторией в формате TED-talks и рассказали об автономных агентах и трендах в генерации видео. Спасибо коллегам, которые представили Сбер на ICML 2026. Мы гордимся вашими результатами и ждём новых открытий 🤩 ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в MAКС

🧠 ИИ VS МОШЕННИКИ 🔘 Это наше любимое противостояние, потому что сразу ясно, кто победит! Тем более с новым мощным методом борьбы 🤩 Учёные Sber AI Lab совместно с AIRI, ИСП РАН и Математическим институтом им. Стеклова разработали граф транзакций — сеть связей между клиентами и торговыми точками С помощью графа ИИ может отслеживать подозрительные махинации не только внутри личных платежей, но и в сравнении с операциями других пользователей банка — например, через общие магазины и категории покупок. Что нового в исследовании? 📈 Расписали три способа добавить графовую информацию в уже работающие модели без переписывания с нуля 📈 Объяснили, почему выбор метода зависит от плотности графа — и что это значит на практике 📈 Доказали эффективность: +1,3% AUC и +2,27% к точности на банковских данных Работу уже приняли на одну из главных мировых конференций по веб-технологиям — The Web Conference 2026. А познакомиться с ней можно тут: ◀️ Исследование ◀️ Код экспериментов на GitHub ◀️ Статья про метод на Habr ❤️ — оберег от мошенников ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в МАКС