Нейросети

Решение поможет бизнесу ускорить онлайн-аналитику на основе больших данных

Решение позволяет использовать популярные модели, включая DeepSeek, Qwen, GLM и другие, без развёртывания собственной инфраструктуры

Решение работает в закрытом контуре, анализирует код, выполняет рутинные задачи и требует подтверждения пользователя только для критически важных операций

Ранее платформа предоставляла модели, развернутые в собственной инфраструктуре

Вместе с моделью Сбер опубликовал инструменты, ускоряющие обучение диффузионных моделей.

Продукт предназначен для промышленного использования в корпоративных сценариях на базе искусственного интеллекта.

ИИ-аналитик работает на базе нейросетевой модели «ГигаЧат».

Генеративный ИИ прошел путь от демонстраций до промышленных внедрений. Современное решение должно работать в закрытом контуре, учитывать безопасность, интегрироваться с корпоративными системами и давать измеримый эффект. О том, где генеративный ИИ уже приносит бизнесу пользу, какие сценарии остаются экспериментальными и почему open source-модели сами по себе не решают задачу заказчика, мы поговорили с Александром Переваловым, руководителем ИИ разработки GreenData.

Для начала работы пользователю необходимо описать свою задачу в диалоге с ИИ-помощником.

Решение ориентировано на организации со строгими требованиями к информационной безопасности и соответствует законодательству, включая 152-ФЗ.

Разработка призвана решить проблему растущей нагрузки на специалистов.

Сервис работает на базе нейротехнологий Yandex Neuro Ads.

Пользователь может сосредоточиться на бизнес-задачах, а не на технической рутине.

Такой подход ускоряет разработку сложных ИИ-решений.

Экосистема ориентирована на корпоративных и государственных заказчиков.