Сбер разработал и внедрил AI-помощника, созданного специально для поддержки трейдеров в работе с валютой. Новый инструмент на основе генеративной модели искусственного интеллекта анализирует краткосрочные изменения рынка, выявляет аномалии и предоставляет рекомендации трейдерам в режиме реального времени. Модель сглаживает колебания и помогает предложить оптимальные котировки на базе имеющейся ликвидности рынка. Это позволяет улучшить ценообразование и повысить качество обслуживания клиентов.
Сначала AI-модель прошла обучение на исторических данных, изучив поведение котировок для каждой валютной пары, с которой работает Сбер. После этого она научилась прогнозировать ближайшие изменения на рынке, сравнивать предполагаемые сценарии с реальными данными и оперативно обнаруживать нестандартные ситуации. Сейчас AI-помощник выявляет до сотни аномалий ежемесячно, помогая трейдерам своевременно минимизировать их влияние на котировки.
Александр Зозуля, директор департамента глобальных рынков Сбербанка:
Тысячи клиентов банка, как корпоративных, так и частных, выбирают Сбер для операций с валютой. Мы предлагаем доступ к более 20 активно торгуемым валютам. На финансовых рынках крайне важно постоянно анализировать большие объёмы данных, чтобы оперативно реагировать на малейшие изменения. Это в полной мере касается отслеживания аномальных ситуаций в ценообразовании по торгуемым валютным парам и инструментам. Человек физически не способен справляться с такими объёмами информации в одиночку. Мы внедрили решение на основе искусственного интеллекта, чтобы повысить эффективность работы трейдеров, а также улучшить и персонализировать ценообразование. Наша модель стала незаменимым помощником в валютных операциях. Получился отличный тандем
Знакомая картина: школьник сидит над задачкой по физике, а она никак не решается. Раньше пришлось бы звонить однокласснику или ждать следующего урока. А теперь есть цифровой помощник, который может объяснить решение хоть в три часа ночи; и данным помощником выступает, как наверняка наши читатели успели догадаться, искусственный интеллект.
Изображение создано при помощи нейросети Dall-E, доступной на сервисе Creator Project
Топ-10 нейросетей для учебы
Не будем долго ходить вокруг да около и сразу же рассмотрим десятку лучших нейронных сетей, предназначенных для учебы и заслуживших набольшую любовь школьников и студентов:
ChatGPT Plus – настоящий цифровой репетитор, который может объяснить любую тему - хоть из литературы, хоть из квантовой физики. Умеет подстраиваться под уровень собеседника и избегает сложных терминов.
GigaChat. Похож на умного старшего брата, который знает все на свете и может помочь написать крутое эссе или разобраться в сложной теме.
Mathway. Незаменимый помощник для тех, кто не в ладах с математикой. Не просто решает задачи, а объясняет так, что даже самые сложные примеры становятся понятными.
Grammarly с ИИ. А эту модель скорее можно сравнить с придирчивым учителем английского, который не пропустит ни одной ошибки и подскажет, как улучшить текст.
Photomath. Волшебство для тех, кто занимается математикой: наведите камеру на задачу, и получите решение с объяснениями. Отлично выручает, когда застрял на домашке.
Duolingo Max. Учит языкам так, будто общаешься с носителем. Подстраивается под уровень ученика и добавляет шутки, чтобы сделать процесс обучения интересным.
Wolfram Alpha Pro. Решает задачи по физике, химии и другим предметам с подробными объяснениями.
Quizlet с AI. Превращает подготовку к тестам в увлекательную игру. Создаёт карточки для запоминания и адаптирует тесты под уровень прогресса.
WriteSonic. Идеальный помощник для написания текстов. Помогает выразить мысль чётко и сделать текст интересным для читателя.
Notion AI. Настоящий личный секретарь для учебы. Организует заметки, помогает с планированием подготовки к экзаменам и спасает от информационного хаоса.
Современные нейросети хороши тем, что они способны не просто выдать готовое решение (хотя и такое бывает), но и разложить его по полочкам. Не понял с первого раза? Не беда – можно попросить объяснить иначе. Допустим, тригонометрия никак не укладывается в голове? Нейросеть объяснит проблемный материал посредством примеров из реальной жизни или, быть может, придумает забавную историю, которая поможет запомнить формулы.
Для докладов и проектов искусственный интеллект тоже становится просто находкой. Он подскажет интересные темы, поможет составить план и даже найдет необычный угол подачи материала. К примеру, при помощи ИИ доклад по истории можно сделать так, будто вы берете интервью у исторической личности. Креативно и запоминается отлично!
Абитуриентские хлопоты с цифровой поддержкой
Готовиться к поступлению – та еще задача. Нужно и предметы подтянуть, и с направлением определиться, и нервы сохранить. Тут нейросети приходят на помощь в качестве надежного наставника; только этот наставник никогда не устает и готов работать хоть круглые сутки.
С помощью искусственного интеллекта можно прогнать бесконечное количество вариантов ЕГЭ или ОГЭ. Причем не просто решать задания, а разбирать каждую ошибку. "Спотыкаешься" на определенном типе задач? Нейросеть подкинет еще парочку похожих, чтобы набить руку. И объяснит так, что даже кошке будет понятно.
А еще искусственный интеллект здорово помогает разобраться с выбором профессии. Можно расспросить про разные специальности, узнать, чем на самом деле занимаются представители той или иной профессии, и даже "примерить" на себя разные карьерные пути. Куда интереснее, чем просто читать сухие описания на сайтах вузов!
Студенческая жизнь с искусственным интеллектом
В вузе без цифрового помощника теперь как без рук. Попробуй разберись с горой конспектов и учебников! А нейросеть может взять толстенную методичку и выдать краткое содержание на пару страниц. Красота! И главное – ничего важного не упустит. Особенно круто искусственный интеллект помогает с курсовыми и дипломами. Нет, писать за студента он не станет (да и не нужно это), но может подсказать интересные источники, помочь структурировать работу и даже предложить свежий взгляд на тему. А еще – проверить текст на ошибки и стиль. Чтобы не было "вода водой", как говорят преподаватели.
С презентациями тоже все становится проще. Нейросеть подскажет, как лучше расположить информацию на слайдах, какие примеры привести и даже как справиться с волнением перед выступлением. Прямо как личный тренер по публичным выступлениям!
Сайт Креатор Проджект - лучший помощник в учебе!
Каждая нейронная сеть обладает своими плюсами, однако при этом не все они удобны в использовании. Сегодня получить доступ к одной из самых крутых нейросетей под названием GPT-4o можно на платформе Креатор Проджект. Эта нейросеть способна сделать за вас многое. Например, написать сочинение:
Помочь с докладом по истории:
Разобраться с химией:
Любой ответ нейросеть генерирует буквально во мгновение ока. А также на ресурсе Креатор Проджект доступно и большое количество прочих опций. Например, при помощи модели DALL-E 3 тут можно создать картинку или изображение, иллюстрирующую студенческую работу. К примеру, такое изображение у нас получилось по запросу "Руины древнего города":
Так что нейронные сети - это на самом деле один из самых лучших помощников для каждого учащегося. Главное, всегда использовать их с умом и не заменять собственную работу над предметом решениями ИИ. Тогда учеба будет приносить удовольствие и станет залогом дальнейшего успешного построения карьеры!
Генеральный директор Google Сундар Пичаи объявил о запуске Gemini 2.0, модели, которая представляет собой следующий шаг в стремлении Google совершить революцию в области искусственного интеллекта.
Спустя год после представления модели Gemini 1.0 это важное обновление включает в себя улучшенные мультимодальные возможности, агентную функциональность и инновационные пользовательские инструменты, разработанные для расширения границ технологий, управляемых ИИ.
Шаг к трансформационному ИИ
Отражая 26-летнюю миссию Google по организации и доступности мировой информации, Пичаи отметил: «Если Gemini 1.0 был о том, чтобы организовать и понять информацию, то Gemini 2.0 — о том, чтобы сделать её гораздо более полезной».
Gemini 1.0, выпущенная в декабре 2022 года, была примечательна тем, что стала первой нативно мультимодальной моделью ИИ Google. Первая версия превосходила в понимании и обработке текста, видео, изображений, аудио и кода. Её улучшенная версия 1.5 получила широкое признание среди разработчиков за её способность понимать долгий контекст, что позволило создавать такие приложения, как ориентированный на производительность NotebookLM.
Теперь, с выпуском Gemini 2.0, Google стремится ускорить роль ИИ как универсального помощника, способного к нативной генерации изображений и аудио, лучшему рассуждению и планированию, а также к принятию решений в реальном мире. По словам Пичаи, это развитие представляет собой рассвет «агентной эры».
«Мы вкладываем средства в разработку более агентных моделей, то есть таких, которые могут лучше понимать мир вокруг вас, думать на несколько шагов вперед и действовать от вашего имени под вашим контролем», — объяснил Пичаи.
Gemini 2.0: основные функции и доступность
В центре сегодняшнего анонса находится экспериментальный выпуск Gemini 2.0 Flash, флагманской модели второго поколения Gemini. Она основывается на достижениях своих предшественников, обеспечивая более быстрое время отклика и улучшенную производительность.
Gemini 2.0 Flash поддерживает мультимодальные входы и выходы, включая возможность генерировать нативные изображения вместе с текстом и создавать управляемый текст-в-речь мультиязычный аудио. Кроме того, пользователи могут воспользоваться интеграцией инструментов, таких как Google Search и даже сторонней заданной функциями пользователей.
Разработчики и компании получат доступ к Gemini 2.0 Flash через Gemini API в Google AI Studio и Vertex AI, а более крупные размеры моделей планируется выпустить в январе 2024 года.
Для обеспечения глобальной доступности приложение Gemini теперь оснащено оптимизированной для чата версией экспериментальной модели 2.0 Flash. Ранние пользователи могут попробовать этого обновленного помощника на настольных и мобильных устройствах, при этом выпуск мобильного приложения ожидается в ближайшее время.
Такие продукты, как Google Search, также улучшаются с помощью Gemini 2.0, что позволяет обрабатывать более сложные запросы, такие как продвинутые математические задачи, вопросы по программированию и мультимодальные вопросы.
Комплексный набор новшеств в области ИИ
Запуск Gemini 2.0 сопровождается рядом убедительных новых инструментов, демонстрирующих её возможности.
Одна из таких функций, Deep Research, работает как помощник по ИИ-исследованиям, упрощая процесс изучения сложных тем путем составления информации в полноценные отчёты. Другое улучшение включает в себя возможность выполнения сложных многокроковых пользовательских запросов.
Модель была обучена с использованием шестого поколения тензорных процессоров Google (TPU), известных как Trillium, которые Пичаи отметил, как «те, которые обеспечивали 100% обучения и выведения Gemini 2.0».
Trillium теперь доступен для внешних разработчиков, предоставляя им возможность использовать ту же инфраструктуру, которая поддерживает собственные разработки Google.
Новаторские агентные решения
Вместе с Gemini 2.0 представлены экспериментальные «агентные» прототипы, созданные для изучения будущего взаимодействия человека и ИИ, среди которых:
Project Astra: универсальный ИИ ассистент
Представленный впервые на конференции I/O в начале этого года, Project Astra использует мультимодальное понимание Gemini 2.0, чтобы улучшить взаимодействие ИИ в реальном мире. Доверенные тестировщики испытали помощника на Android, предоставив отзывы, которые помогли улучшить его многоязычный диалог, способность удержания информации и интеграцию с инструментами Google, такими как Search, Lens и Maps. Astra также продемонстрировала почти человеческую задержку в разговоре, и продолжается исследование её применения в носимой технологии, такой как прототипные очки с ИИ.
Project Mariner: переопределение автоматизации в интернете
Project Mariner — это экспериментальный помощник для веб-браузеров, который использует способность Gemini 2.0 рассуждать на основе текстов, изображений и интерактивных элементов, таких как формы в браузере. В начальных тестах он достиг 83.5% успешности на эталоне WebVoyager по выполнению задач в интернете от начала до конца. Ранние тестировщики, использующие расширение для Chrome, помогают улучшать возможности Mariner, в то время как Google оценивает меры безопасности, чтобы гарантировать, что технология останется дружественной и безопасной для пользователя.
Jules: агент для кодирования для разработчиков
Jules, помощник на основе ИИ, разработанный для разработчиков, интегрируется напрямую в рабочие процессы GitHub для решения задач кодирования. Он может автономно предлагать решения, генерировать планы и выполнять задачи, основанные на коде — всё под человеческим надзором. Этот эксперимент является частью долгосрочной цели Google по созданию универсальных агентов ИИ в различных доменах.
Применение в играх и за их пределами
Расширяя сферу действия Gemini 2.0 в виртуальные среды, подразделение Google DeepMind работает с партнёрами в области игр, такими как Supercell, над созданием интеллектуальных игровых агентов. Эти экспериментальные ИИ-компаньоны могут интерпретировать действия в игре в реальном времени, предлагать стратегии и даже получать более широкие знания через Search. Проводится также исследование того, как пространственное мышление Gemini 2.0 может поддерживать робототехнику, открывая двери для применения в физическом мире в будущем.
Решение вопросов ответственности в разработке ИИ
По мере расширения возможностей ИИ Google подчёркивает важность приоритизации вопросов безопасности и этических соображений.
Google утверждает, что Gemini 2.0 прошла обширные оценки рисков, усиленные надзором Комитета по ответственности и безопасности для снижения потенциальных рисков. Кроме того, её встроенные способности к рассуждению позволяют проводить продвинутую «red-teaming», позволяя разработчикам оценивать сценарии безопасности и оптимизировать меры безопасности в масштабе.
Google также изучает меры защиты для обеспечения конфиденциальности пользователей, предотвращения злоупотреблений и обеспечения надёжности агентов ИИ. Например, Project Mariner разработан так, чтобы приоритетами были инструкции пользователя при сопротивлении злонамеренным вводам, предотвращая угрозы, такие как фишинг или мошеннические транзакции. Между тем, функции управления конфиденциальностью в Project Astra упрощают пользователям управление данными сеансов и предпочтениями удаления.
Пичаи подтвердил приверженность компании ответственной разработке, заявив: «Мы твердо верим, что единственный способ создать ИИ — это быть ответственными с самого начала».
С выпуском Gemini 2.0 Flash Google приближается к своей цели создания универсального помощника, способного преобразить взаимодействие в различных доменах.
Генеральный директор Google Сундар Пичаи объявил о запуске Gemini 2.0, модели, которая представляет собой следующий шаг в стремлении Google совершить революцию в области искусственного интеллекта.
Спустя год после представления модели Gemini 1.0 это важное обновление включает в себя улучшенные мультимодальные возможности, агентную функциональность и инновационные пользовательские инструменты, разработанные для расширения границ технологий, управляемых ИИ.
Шаг к трансформационному ИИ
Отражая 26-летнюю миссию Google по организации и доступности мировой информации, Пичаи отметил: «Если Gemini 1.0 был о том, чтобы организовать и понять информацию, то Gemini 2.0 — о том, чтобы сделать её гораздо более полезной».
Gemini 1.0, выпущенная в декабре 2022 года, была примечательна тем, что стала первой нативно мультимодальной моделью ИИ Google. Первая версия превосходила в понимании и обработке текста, видео, изображений, аудио и кода. Её улучшенная версия 1.5 получила широкое признание среди разработчиков за её способность понимать долгий контекст, что позволило создавать такие приложения, как ориентированный на производительность NotebookLM.
Теперь, с выпуском Gemini 2.0, Google стремится ускорить роль ИИ как универсального помощника, способного к нативной генерации изображений и аудио, лучшему рассуждению и планированию, а также к принятию решений в реальном мире. По словам Пичаи, это развитие представляет собой рассвет «агентной эры».
«Мы вкладываем средства в разработку более агентных моделей, то есть таких, которые могут лучше понимать мир вокруг вас, думать на несколько шагов вперед и действовать от вашего имени под вашим контролем», — объяснил Пичаи.
Gemini 2.0: основные функции и доступность
В центре сегодняшнего анонса находится экспериментальный выпуск Gemini 2.0 Flash, флагманской модели второго поколения Gemini. Она основывается на достижениях своих предшественников, обеспечивая более быстрое время отклика и улучшенную производительность.
Gemini 2.0 Flash поддерживает мультимодальные входы и выходы, включая возможность генерировать нативные изображения вместе с текстом и создавать управляемый текст-в-речь мультиязычный аудио. Кроме того, пользователи могут воспользоваться интеграцией инструментов, таких как Google Search и даже сторонней заданной функциями пользователей.
Разработчики и компании получат доступ к Gemini 2.0 Flash через Gemini API в Google AI Studio и Vertex AI, а более крупные размеры моделей планируется выпустить в январе 2024 года.
Для обеспечения глобальной доступности приложение Gemini теперь оснащено оптимизированной для чата версией экспериментальной модели 2.0 Flash. Ранние пользователи могут попробовать этого обновленного помощника на настольных и мобильных устройствах, при этом выпуск мобильного приложения ожидается в ближайшее время.
Такие продукты, как Google Search, также улучшаются с помощью Gemini 2.0, что позволяет обрабатывать более сложные запросы, такие как продвинутые математические задачи, вопросы по программированию и мультимодальные вопросы.
Комплексный набор новшеств в области ИИ
Запуск Gemini 2.0 сопровождается рядом убедительных новых инструментов, демонстрирующих её возможности.
Одна из таких функций, Deep Research, работает как помощник по ИИ-исследованиям, упрощая процесс изучения сложных тем путем составления информации в полноценные отчёты. Другое улучшение включает в себя возможность выполнения сложных многокроковых пользовательских запросов.
Модель была обучена с использованием шестого поколения тензорных процессоров Google (TPU), известных как Trillium, которые Пичаи отметил, как «те, которые обеспечивали 100% обучения и выведения Gemini 2.0».
Trillium теперь доступен для внешних разработчиков, предоставляя им возможность использовать ту же инфраструктуру, которая поддерживает собственные разработки Google.
Новаторские агентные решения
Вместе с Gemini 2.0 представлены экспериментальные «агентные» прототипы, созданные для изучения будущего взаимодействия человека и ИИ, среди которых:
Project Astra: универсальный ИИ ассистент
Представленный впервые на конференции I/O в начале этого года, Project Astra использует мультимодальное понимание Gemini 2.0, чтобы улучшить взаимодействие ИИ в реальном мире. Доверенные тестировщики испытали помощника на Android, предоставив отзывы, которые помогли улучшить его многоязычный диалог, способность удержания информации и интеграцию с инструментами Google, такими как Search, Lens и Maps. Astra также продемонстрировала почти человеческую задержку в разговоре, и продолжается исследование её применения в носимой технологии, такой как прототипные очки с ИИ.
Project Mariner: переопределение автоматизации в интернете
Project Mariner — это экспериментальный помощник для веб-браузеров, который использует способность Gemini 2.0 рассуждать на основе текстов, изображений и интерактивных элементов, таких как формы в браузере. В начальных тестах он достиг 83.5% успешности на эталоне WebVoyager по выполнению задач в интернете от начала до конца. Ранние тестировщики, использующие расширение для Chrome, помогают улучшать возможности Mariner, в то время как Google оценивает меры безопасности, чтобы гарантировать, что технология останется дружественной и безопасной для пользователя.
Jules: агент для кодирования для разработчиков
Jules, помощник на основе ИИ, разработанный для разработчиков, интегрируется напрямую в рабочие процессы GitHub для решения задач кодирования. Он может автономно предлагать решения, генерировать планы и выполнять задачи, основанные на коде — всё под человеческим надзором. Этот эксперимент является частью долгосрочной цели Google по созданию универсальных агентов ИИ в различных доменах.
Применение в играх и за их пределами
Расширяя сферу действия Gemini 2.0 в виртуальные среды, подразделение Google DeepMind работает с партнёрами в области игр, такими как Supercell, над созданием интеллектуальных игровых агентов. Эти экспериментальные ИИ-компаньоны могут интерпретировать действия в игре в реальном времени, предлагать стратегии и даже получать более широкие знания через Search. Проводится также исследование того, как пространственное мышление Gemini 2.0 может поддерживать робототехнику, открывая двери для применения в физическом мире в будущем.
Решение вопросов ответственности в разработке ИИ
По мере расширения возможностей ИИ Google подчёркивает важность приоритизации вопросов безопасности и этических соображений.
Google утверждает, что Gemini 2.0 прошла обширные оценки рисков, усиленные надзором Комитета по ответственности и безопасности для снижения потенциальных рисков. Кроме того, её встроенные способности к рассуждению позволяют проводить продвинутую «red-teaming», позволяя разработчикам оценивать сценарии безопасности и оптимизировать меры безопасности в масштабе.
Google также изучает меры защиты для обеспечения конфиденциальности пользователей, предотвращения злоупотреблений и обеспечения надёжности агентов ИИ. Например, Project Mariner разработан так, чтобы приоритетами были инструкции пользователя при сопротивлении злонамеренным вводам, предотвращая угрозы, такие как фишинг или мошеннические транзакции. Между тем, функции управления конфиденциальностью в Project Astra упрощают пользователям управление данными сеансов и предпочтениями удаления.
Пичаи подтвердил приверженность компании ответственной разработке, заявив: «Мы твердо верим, что единственный способ создать ИИ — это быть ответственными с самого начала».
С выпуском Gemini 2.0 Flash Google приближается к своей цели создания универсального помощника, способного преобразить взаимодействие в различных доменах.
Клиенты СберСтрахования жизни теперь могут сообщить о страховом случае на сайте компании в разделе «Страховой случай». При наступлении инвалидности или временной нетрудоспособности для получения страховой выплаты больше не нужно приходить в отделение Сбера.
Раньше подать заявление о наступившем страховом событии можно было в офисе страховой компании, отделении Сбера или мобильном приложении СберБанк Онлайн. Чаще всего клиенты выбирали оформление через отделение, так как им требовалась консультация сотрудника. Онлайн-помощник в разделе «Страховой случай» на сайте компании позволяет быстро и просто подать страховое заявление за считаные минуты. Клиенту достаточно ответить на несколько вопросов и загрузить фото необходимых документов.
Родион Пучков, управляющий директор по клиентскому опыту СберСтрахования жизни:
«Упрощение процесса подачи страховых заявлений и сокращение сроков их рассмотрения — наш приоритет. Онлайн-подача заявлений улучшает клиентский путь, экономит время клиента и позволяет нам полностью цифровизировать процесс. Главная причина долгого рассмотрения страхового обращения — неполный комплект поданных документов. Подача заявлений через цифровой канал позволяет нам собирать документы за клиента. Уже сейчас СберСтрахование жизни самостоятельно получает документы из ЗАГСа и электронные больничные листы из Фонда социального страхования».
За два года средний срок принятия решений по страховым выплатам сократился с 30 календарных дней до 11. К концу 2023 года СберСтрахование жизни планирует снизить этот срок до 5 календарных дней.
ПАО Сбербанк — один из крупнейших банков в России и один из ведущих глобальных финансовых институтов. На долю Сбербанка приходится около трети активов всего российского банковского сектора. Сбербанк является ключевым кредитором для национальной экономики и занимает одну из крупнейших долей на рынке вкладов. Основным акционером ПАО Сбербанк является Российская Федерация в лице Министерства финансов Российской Федерации, владеющая 50% уставного капитала ПАО Сбербанк плюс 1 голосующая акция. Оставшимися 50% минус 1 голосующая акция от уставного капитала банка владеют российские и международные инвесторы. Банк располагает обширной филиальной сетью в России: около 14 тысяч точек обслуживания. Генеральная лицензия Банка России на осуществление банковских операций № 1481 от 11.08.2015. Официальные сайты банка: www.sberbank.com (сайт Группы Сбербанк), www.sberbank.ru.
ООО СК «Сбербанк страхование жизни» (СберСтрахование жизни) — дочерняя компания Сбербанка, специализирующаяся на программах рискового, накопительного и инвестиционного страхования жизни. Входит в блок «Управление благосостоянием» Сбербанка. Объём собранной страховой премии за 2022 год составил 147,6 млрд рублей (по данным ОСБУ). Активы компании по состоянию на 31 декабря 2022 года — 625,52 млрд рублей, страховые резервы — 508,650 млрд рублей. Лидер российского рынка страхования жизни. Рейтинговый класс по «Эксперт РА» — ruAAA.
We use cookies to ensure that we give you the best experience on our website. If you continue to use this site we will assume that you are happy with it.Ok
