Решения на базе ИИ для вашего бизнеса
Мы создаём ИИ-решения, которые автоматизируют процессы, повышают прибыль и снижают затраты. Наши технологии адаптируются под ваши задачи, обеспечивая стабильный рост и конкурентное преимущество.
12
Команд разработки
50+
Успешных коллабораций
7+
Лет опыта
Внедрение ИИ
Помогаем внедрять искусственный интеллект в бизнес-процессы для повышения эффективности, автоматизации рутинных задач и сокращения ошибок.
Разработка
Создаём индивидуальные ИИ-продукты, адаптированные под конкретные задачи и цели вашего бизнеса.
Интеграция
Интегрируем ИИ-решения в вашу инфраструктуру: CRM, веб-сайт, мессенджер, приложение.
Готовые решения
Предлагаем проверенные ИИ-продукты, которые можно внедрить в кратчайшие сроки для быстрого получения результатов.
Продукты
ИИ-Ассистент для продаж
Оптимизируйте воронку продаж, управляйте лидогенерацией и повышайте конверсию с помощью искусственного интеллекта, который помогает находить и привлекать клиентов более эффективно.
Корпоративное обучение с ИИ
Решение для автоматизации адаптации и обучения сотрудников с помощью искусственного интеллекта. Оно помогает упростить и ускорить процессы внедрения персонала, улучшить HR-метрики и создать цифровую базу знаний, доступную для сотрудников в любое время.
Новости ИИ: технологии, продукты, исследования
-
FlashSpeech: Новая система синтеза речи Практические решения и ценность В последние годы синтез речи значительно продвинулся, приведя к эффективным системам синтеза речи без обучения. Эти системы включают текст в речь, голосовое преобразование и редактирование, позволяя генерировать речь без дополнительных данных для обучения. Последние достижения используют языковые и диффузионные модели для контекстуальной генерации речи на больших…
-
Метод смеси экспертов по данным (MoDE): улучшение моделей видео-языкового восприятия Обзор Область представления видео-языковых данных направлена на разработку систем, способных понимать взаимодействие между текстом и изображениями. Это критически важно для того, чтобы машины могли обрабатывать и интерпретировать цифровые визуальные и текстовые контенты. Однако шумные данные из интернета создают значительные трудности, приводя к неточностям при обучении…
-
Нейроморфные вычисления: алгоритмы, применение и приложения Алгоритмы в нейроморфных вычислениях Нейроморфные вычисления имитируют нейронные структуры и методы обработки человеческого мозга, обеспечивая эффективность и производительность для задач, требующих обработки в реальном времени и низкого энергопотребления. Спайкинг-нейронные сети (SNN) обладают высокой вычислительной эффективностью и подходят для обработки временных и пространственных данных. Правила обучения позволяют нейроморфным чипам самостоятельно…
-
Практические решения в области искусственного интеллекта Решение проблемы интеграции мультимодальных данных В области искусственного интеллекта ключевым аспектом является разработка моделей, способных обрабатывать и интерпретировать различные типы данных одновременно. Эти модели, известные как мультимодальные модели, направлены на анализ и объединение информации из различных источников, таких как текст, изображения и звук, отражая человеческие сенсорные и когнитивные процессы.…
-
Обзор машинного обучения на графах Революция в представлении сложных данных Графы критически важны для представления сложных отношений в таких областях, как социальные сети, графы знаний и молекулярное открытие. Машинное обучение на графах (Graph ML) и графовые нейронные сети (GNN) становятся эффективными решениями для моделирования таких данных, используя механизмы глубокого обучения для захвата высокоуровневых отношений. Недавние…
-
Революционизация веб-автоматизации: инновационный фреймворк AUTOCRAWLER Улучшает эффективность и адаптивность в динамичных веб-средах Проблемы в веб-автоматизации Традиционные методы борются с адаптацией к динамичным веб-средам, что затрудняет эффективность Введение AUTOCRAWLER Исследователи разработали двухэтапный фреймворк, использующий HTML для взаимодействия с веб-страницами Ключевые инновации и результаты AUTOCRAWLER улучшает точность и эффективность в различных сценариях, достигая более 40% правильной скорости…
-
Повышение обоснования исполнения кода с помощью искусственного интеллекта Понимание и анализ исполнения программ критичны для разработчиков, особенно во время отладки и исправления кода. Традиционно разработчики ментально моделируют исполнение кода или используют инструменты отладки для выявления и устранения ошибок. Однако большие языковые модели (LLM), обученные на коде, испытывают трудности в понимании более глубоких, семантических аспектов исполнения…
-
Улучшение распознавания именованных сущностей в биомедицинской области с помощью динамического расширения определений: новый подход ИИ для повышения точности больших языковых моделей Биомедицинские исследования нуждаются в точной идентификации специализированных терминов в текстах, что делает распознавание именованных сущностей (NER) критически важным процессом. Традиционные методы NER сталкиваются с трудностями из-за сложности технического языка и терминологии биомедицинских наук, влияющими…
-
Продвижение искусственного интеллекта Искусственный интеллект стремительно развивается, что приводит к созданию масштабных моделей ИИ, способных эффективно и быстро решать сложные задачи. Проблемы и решения Одной из проблем было сбалансирование вычислительной мощности и эффективности, особенно в реальном времени, например, в автономном вождении и медицинской диагностике. Для решения этой проблемы модели ИИ теперь размещаются на централизованных серверах…
-
Реализация малых языковых моделей (SLM) с RAG на встроенных устройствах Мы, deepsense.ai, объединяем Advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) с Small Language Models (SLMs) для создания компактных версий языковых моделей с меньшим количеством параметров. Это позволяет снизить затраты, обеспечить улучшенную конфиденциальность данных и обеспечить автономную функциональность. Что такое малые языковые модели? Малые языковые модели (SLMs) — это…