Неискусственный интеллект

Common questions

How many subscribers?

Subscribers: 5.4K. Median views per post: 1.5K. Views per subscriber: 26.8%. Measured on October 1, 2026.

How often are posts published?

Posts in the last 30 days: 76 — that is several times a day. Measured on October 1, 2026.

Does this channel have a Telegram tick?

No Telegram tick.

Who runs this channel page in the catalog?

Nobody yet. If this is your channel, claim the page: you will be able to reply to reviews and see its stats.

Latest posts

Posts are in Russian — that is what the channel publishes.

• today200Open in Telegram
  GPU, токены и деньги: как балансировать на ИИ-арене? 15 октября на ежегодной конференции Orion soft «Большая игра» обсудят, что происходит после успешного ИИ-пилота. Промышленный сервис требует распределять GPU между моделями, управлять нагрузкой в Kubernetes, защищать обращения к LLM и понимать, какое подразделение сожгло месячный запас токенов за три дня. На дискуссии «Deploy: Become AI-ready» топ-менеджеры ПИК, «Газпром нефти» и red_mad_robot разберут свой опыт внедрения ИИ: что меняется при переходе от эксперимента к промышленной эксплуатации, готова ли к этому корпоративная инфраструктура и как удержать расходы под контролем. Техническая часть будет посвящена двум слоям корпоративного ИИ. Первый — запуск и масштабирование AI-нагрузок в Kubernetes с помощью Nova AI, включая распределение GPU между командами и сервисами. Второй — AI Gateway на базе StarGuard AI: единая точка доступа к моделям, через которую можно применять политики безопасности, контролировать запросы и ответы, маскировать чувствительные данные и вести аудит. Отдельная премьера — новый продукт Orion soft для биллинга ИИ-токенов. Он должен ответить на вопрос, который быстро возникает после массового внедрения LLM: кто, какую модель и для каких задач использовал — и кому в итоге выставлять счёт. Кроме ИИ-трека, в программе — инфраструктура, DevOps, кибербезопасность, опыт импортозамещения и демо-лаборатории с продуктами Orion soft. 📍 15 октября, Москва + онлайн ✔️ Deploy: Become AI-ready → регистрация @anti_agi

  More
• today450Open in Telegram
  Одна голова лучше и 2 и 15 Яндекс опубликовал на arXiv технический отчет Sona — новой генеративной модели для рекомендаций, обученной с нуля. Она объединяет подбор и ранжирование вариантов, позволяя заменить весь рекомендательный конвейер одной моделью и отказаться от ручных признаков. В недельном A/B-тесте на Моей волне в умных колонках с Алисой она заменила связку из больше чем 15 генераторов кандидатов, предранжирования и финального ранжировщика, работающего на сотнях признаков. Каскад стал стандартом, потому что одна модель не могла быстро и точно просеять миллионы треков. Платить за это приходится постоянно. Каждая ступень требует своей модели, своих данных, своего обучения и своих серверов. История пользователя обрабатывается заново на каждом этапе. Признаки, по которым ранжировщик оценивает треки, придумывают и поддерживают инженеры. Ступени учатся каждая под свою задачу, и финальный ранжировщик не поднимет трек, который генераторы не нашли. Любое улучшение означает доработку одной ступени и подгонку под нее остальных, а выигрыш измеряется долями процента. Sona устроена иначе Энкодер один раз читает историю пользователя, до 8192 прослушиваний, пропусков и лайков. Этот разбор используется и для поиска кандидатов, и для их сортировки. Декодер генерирует не сами треки, а их короткие коды, Semantic ID, примерно как языковая модель генерирует слова. Ручных признаков нет вообще: модель учится на сырых логах. Поиск и ранжирование обучаются вместе через общий энкодер, поэтому не тянут систему в разные стороны. Качество тяжелого ранжировщика Sona получает без его стоимости. Модель-учитель на 0,6B параметров, обученная на данных за год, во время обучения оценивает кандидатов, а Sona учится повторять эти оценки. В продакшен учитель не попадает. Длинную историю модель сжимает: глубокие слои работают только по последним 2048 событиям. Это примерно вдвое снижает стоимость инференса почти без потери качества. Дообучение идет автоматически на живом трафике: свежие веса уходят в продакшен каждые 10 минут, от действия пользователя до обновленной модели проходит около 45 минут. Kuaishou, которая перевела на похожую схему часть своей ленты, оценивает операционные расходы такой системы в 10,6% от классического конвейера. Тестировали и проверяли масштабирование энкодер-декодера на трех конфигурациях: 264M, 485M и 659M. Растить качество дальше тоже проще. По данным отчета, Sona стабильно улучшается с ростом размера модели и объема данных, и в проверенных диапазонах потолка не видно. Улучшать систему теперь можно с помощью роста компьюта, а не ручной докруткой отдельных ступеней. При этом модель показывает эффективную утилизацию ресурсов. В тесте активная аудитория выросла на 4,53%, время прослушивания на 6,30%, лайки на 11,42%, просьбы повторить трек на 17,99%. До Sona на этой поверхности сменились четыре поколения трансформерных моделей, и каждое добавляло к активной аудитории от 0,56% до 1,93%. Sona одним переходом дала больше, чем все четыре вместе. @anti_agi

  More
• today558Open in Telegram
  Никто: Абсолютно никто: ИИ-агент, увидев PowerShell на сервере: 🚨🚨🚨 ВЗЛОМ 🚨 ВСЁ ПРОПАЛО 🚨 ЭТО АПЭТЭ 🚨🚨🚨 Сделали BlueSec, чтобы таких агентов стало меньше. Агент получает один алерт и сам раскручивает инцидент: кто зашел, куда пролез, что утащил. Или понимает, что это админ Серёжа, и атаки нет. 🕺Система оценки — чистый аура-фарминг: +1000 аура — верный вердикт +500 аура — нашел все захваченные хосты и утекшие учетки −10 аура — за каждый лишний tool call −5000 аура — заорал malicious на Серёжу − минус вайб — вызубрил публичные задачи и слился на закрытом этапе, где кейсы новые 😯Не умеешь в агентов? Есть базовый агент: clone, токены в .env, запуск, и ты на лидерборде. Совсем лень — отдай репу Claude или Codex. Пусть он качает агента, а ты качаешь ауру. Не шаришь в ИБ? (мы тоже) Тот же кодинговый агент объяснит, что такое lateral movement. Брейнрот, но полезный. Заодно выясним, правда ли модель ничто, а харнесс всё. Спойлер: мы сами не знаем, поэтому и сделали соревы. 📅 25.09–10.10 онлайн, с дивана 🏁 10.10 финал в Москве и Питере, офлайн и онлайн Дочитал до сюда — уже +100 аура. Остальное добирай на bluesec.team 💬 Чат соревы · 📖 Подробности на Хабре #bluesec #ml_team

  More
• today527Open in Telegram
  (Не)один коммит до китайской CUDA Главное преимущество Nvidia не только в чипах, но и в CUDA: библиотеки, компиляторы и инструменты, под которые разработчики годами писали модели. Huawei выпускает собственные ускорители, но перенос на них сложных вычислений по-прежнему требует много ручной работы. Видимо, после долгих переговоров, DeepSeek переносит на Ascend 950 почти весь низкоуровневый набор, на котором работают ее собственные модели: ▪️DeepGEMM ускоряет матричные вычисления. У Nvidia это cuBLAS и шаблоны CUTLASS, у Huawei своя CATLASS; ▪️DeepEP организует обмен данными между ускорителями в MoE-моделях. У Nvidia это NCCL и NVSHMEM, у Huawei своя HCCL; ▪️TileKernels содержит базовые операции с памятью и векторами. У Nvidia это CUB и Thrust, у Huawei библиотека операторов aclNN; ▪️FlashMLA ускоряет механизм внимания и работу с длинным контекстом. У Nvidia это FlashAttention и внимание из cuDNN, у Huawei свой ускоритель трансформеров ATB; ▪️DeepSelect выполняет отбор данных для разреженного внимания. Отдельного аналога нет ни там, ни там, это узкая оптимизация под собственную архитектуру. Выходит забавное, у Huawei почти на каждом уровне стека уже есть что-то свое, но DeepSeek это не остановило. Связывает их TileLang, открытый Python-подобный язык для написания вычислительных ядер: разработчик описывает операцию на высоком уровне, а компилятор превращает ее в код под конкретный ускоритель. СМИ дружно назвали его собственным языком DeepSeek, но разработан он в Пекинском университете, а поддержка чипов Huawei появилась в нем год назад, живет в отдельном репозитории и в мейнлайн не входит. Цифры хорошие. Матричные умножения выбирают до 99,8% того, на что чип способен физически. Пересылка данных держит 373 ГБ/с на восьми картах и 313 ГБ/с на ста двадцати восьми. Второе число интереснее: у Nvidia карты внутри сервера связаны быстро, а между серверами идет обычная сеть, и полоса падает втрое. Huawei строит суперузел, где тысячи карт соединены как одна машина, и обрыва на границе сервера нет. Вместе с Huawei компания отдельно оптимизировала вычисления и связь внутри узла из 128 Ascend 950. При этом из пяти перечисленных компонентов отдельные Ascend-версии выложены у двух, и в обоих репозиториях ровно по одному коммиту. Внутри честный список недоделанного: часть коллективных операций еще пишется, балансировка нагрузки между экспертами заявлена в API, но не реализована, два модуля помечены как экспериментальные. Замеры сняты на Ascend 950DT, который в продажу не поступил, с прошивкой, которой нет в открытом доступе: DeepSeek пишет об этом сама, прямо в документации. Называть TileLang полноценной китайской CUDA нельзя. Скорее это аналог Triton, удобный язык для создания отдельных высокопроизводительных операций. Под ним остается платформа Huawei CANN с драйверами, средой выполнения и системными библиотеками, а набор готовых операций на все случаи жизни, которых у Nvidia тысячи, не тронут вообще. При этом коммуникацию для MoE на Ascend до DeepSeek уже реализовали дважды: один вариант лежит в наборе ядер SGLang, второй у самой Huawei. Теперь их три, и все требуют разных версий платформы. В CUDA такая избыточность работает: есть кому отсеивать мертвые ветки. На Ascend отбор делать пока некому, разработчиков там на порядки меньше. Так что выложили не экосистему, а срез рабочего дерева под конкретное железо и конкретную модель. Станет ли он чем-то большим, зависит от второго коммита. @anti_agi

  More
• today571Open in Telegram
  🤖 AID — AI-дайджест от @anti_agi Пока все обсуждают OpenAI и Anthropic, Google напомнил, что в западной ИИ-гонке главных участников больше, чем два. Вчера он представил Gemini 4 Argon — свою самую мощную модель. Она выдаёт до 1 млн токенов за ответ (раньше 64 тысяч), лидирует в рейтинге Vals по финансам, праву и налогам и, по словам Google, обходит GPT-6 Astra и Opus. Первыми доступ получат киберзащитники: модель сама находит и закрывает уязвимости. Акции Alphabet подросли после закрытия торгов. Истории со взломами ИИ-агентами чего-либо теперь с нами надолго. Исследователи Transluce нашли 899 запросов агентов к сайту Библиотеки и архивов Канады, включая примитивные попытки взлома. Почерк похож на агентов OpenAI, и компания уже объясняется с канадскими чиновниками. Впрочем, учитывая отношения Трампа к Канаде, Альтману за это ничего не будет. Даже в Канаду ехать объясняться не придется, как он на пару с Дарио Амодеи не поедет в Австралию. Ребята решили, что достаточно расшаркались перед страной на краю света, и на слушания в Сенате Австралии не явятся. Нет свободных слотов в календаре... Дома у них так вряд ли выйдет. Вот Федеральная торговая комиссия США (FTC) начала расследование против OpenAI, Anthropic и оценщика безопасности моделей METR, руководителей вызовут давать показания. Повод — все тот же взлом Hugging Face. Председатель FTC Эндрю Фергюсон заявил, что разработчики могут отвечать за реальные взломы, если сами поручили агентам тестировать кибербезопасность. Перейдем к деньгам. Банк Англии предупредил, что вероятность «реализации взаимосвязанных уязвимостей» финансовой системы выросла. Есть риск, что оценки ИИ-активов резко упадут, а между тем ИИ-долг достиг $450 млрд. CEO Bridgewater Нир Бар Деа добавил, что ИИ может вытеснить 18% рабочей силы США. То есть, суммируя — что ИИ будет работать за нас, но ИИ-компаниям с этого ничего не достанется. 🤷‍♂️ Рынок, впрочем, не из пугливых: Nasdaq вырос на 0,5%. Среди лидеров — HPE, выросший на 6,2% после заказа от Vultr на $1,2 млрд. Деньги текут и в стартапы (ElevenLabs удвоила оценку до $22 млрд, а Flow Engineering привлекла $50 млн) и в инфраструктуру (Apollo профинансирует ИИ-инфраструктуру в Японии на $15 млрд). Однако, радует, что инвесторы, по всей видимости, уже думают, что будет, когда предложение догонит спрос. Micron отчиталась о выручке $54,2 млрд — почти впятеро больше, чем год назад, — и прогнозе выше ожиданий. Но акции всё равно упали: компания наращивает капзатраты, и через пару лет памяти может оказаться слишком много (с нетерпением ждем и откладываем биткоины). OpenAI обвинила китайскую Moonshot AI в «враждебной дистилляции»: связанные с ней пользователи за два дня отправили 16 тысяч запросов, чтобы вытащить скрытые рассуждения моделей. Ждем новых мер по защите данных. Владельцы данных вообще сейчас все чаще занимаются «огораживанием». Казалось бы, все, что написано сообществом людей на публичных платформах принадлежит сообществу людей. Но нет: Reddit закрывает RSS и публичный API. Хочешь данные — покупай лицензию. С издателями ИИ-компаниям тоже придётся договариваться, о чём я предупреждал давно. Google вот уже платит примерно 100 издателям за контент в ИИ-ответах. Выплаты добровольные, а потому символические: крупным — больше $1 млн в год, мелким — меньше $1000 за несколько месяцев. И отказ от денег не мешает Google брать контент. Словом, пытается подачками заткнуть недовольство. У нас в России президент Владимир Путин поручил проработать экспериментальный правовой режим для ИИ на территории «Сириуса»: там будут разрабатывать и тестировать фундаментальные модели и электронику. Доклад ждут к 1 мая 2027 года. За это время калифорнийцы выпустят, а китайцы «сдистиллиздят» с десяток фронтирных моделей...

  More
• yesterday85614 forwards11 reactionsOpen in Telegram
  В Госдуме раздвоили цифровую повестку В Госдуме IX созыва теперь два наших профильных комитета. Информационную политику, ИТ и связь снова возглавил Сергей Боярский, а новый комитет по цифровому развитию и искусственному интеллекту — Александр Сидякин. Решение депутаты приняли сегодня на первом пленарном заседании. По составам видны примерные границы раздела. У Боярского остались интернет-регулирование, телеком и медиа. Новый ИИ-комитет получился заметно более разношёрстным: ▪️ Александр Сидякин, председатель, — прежде всего политический менеджер: руководит центральным исполкомом «Единой России», раньше занимался ЖКХ и возглавлял администрацию главы Башкирии; ▪️ Антон Немкин — работал в прежнем ИТ-комитете, координирует партийный проект «Цифровая Россия», создал мессенджер «Серафим»; ▪️ Марина Ким — журналист и бывший первый зампред ИТ-комитета. В последнее время занималась в том числе маркировкой ИИ-контента и ответственностью платформ; ▪️ Александр Ивачев — глава свердловского обкома КПРФ, по образованию физик, специализация — компьютерное моделирование физических процессов; ▪️ Зураб Макиев — юрист и кадровый чиновник, в прошлом работал в Минюсте и аппарате Игоря Шувалова, в предыдущей Думе был замглавы комитета по малому бизнесу; ▪️ Владимир Печенкин — бывший сотрудник ФНС, затем замгендиректора по GR компании «Промышленные инвестиции», связанной с бывшим российским заводом Volvo Trucks; ▪️ Дмитрий Шатунов — советник руководства ЛДПР и бывший глава Молодежного парламента при Госдуме. ЛДПР выдвинула его заместителем председателя нового комитета; ▪️ Александр Шелковой — замначальника производственного комплекса Московского института электромеханики и автоматики, выпускающего авиационную электронику, участник программы «Время героев». Явная цифровая экспертиза есть у пары человек, остальные представляют партийное управление, промышленность и госаппарат. Ну а кому ещё заземлять новую технологию в родной российский контекст? @anti_agi

  More
• yesterday7855 forwards16 reactionsOpen in Telegram
  🤖 AID — AI-дайджест от @anti_agi Вчера на DevDay OpenAI показала Dots — ИИ-агентов, которые работают без перерыва. У каждого свой облачный компьютер и доступ к 4000+ сервисам: агент выполняет задачи в фоне и зовёт человека, только когда нужно решение. Первыми их получат подписчики Pro и Business, по одному агенту на человека. Это, очевидно, прямой ответ на успех Muse от Meta*. Работают Dots на GPT-6 Astra — той самой, чью версию 6.1 компания только что отменила из-за проблем с безопасностью. Вместе с агентами вышла GPT-6.1 Sol: около 80% возможностей Astra за пятую часть цены. А для самых нетерпеливых — тариф Pro 500 за $500 в месяц с режимом Ultrafast, который в Codex работает до 8 раз быстрее. Про IPO Альтман сказал, что в фокусе безопасность, а не биржа, а финдиректор Сара Фрайар — что компания выйдет на рынок, «когда придёт время». Деньги при этом нужны уже сейчас. Так что будут снова частно размещать акции. Вчера Bloomberg уточнил слухи середины сентября: OpenAI хочет привлечь не менее $30 млрд при оценке около $1,4 трлн. В марте, напомним, компания получила $122 млрд при оценке $852 млрд. Окупятся ли эти деньги — вопрос открытый. Bain подсчитал, что к 2031 году ИИ-индустрии нужно зарабатывать по $6 трлн в год, чтобы оправдать стройку дата-центров. Нынешние же продукты, от подписок до корпоративного софта, дадут максимум $1,8 трлн. Оставшиеся $4,2 трлн, по всей видимости, должны принести роботы, беспилотники и физический ИИ — рынки, которых пока толком нет. Год назад та же Bain оценивала дыру в $800 млрд. Инвесторов это, впрочем, не останавливает. AMD в понедельник купила World LabsФэй-Фэй Ли за $8,2 млрд акциями — стартап генерирует 3D-миры для обучения роботов. Samsung вложит $1 млрд в Helix, инфраструктурную платформу KKR и Nvidia. EliseAI, которая автоматизирует управление арендным жильём, привлекла $350 млн и удвоила оценку до $4 млрд. А вот Accelevation, производитель начинки для ИИ-ЦОДов, разместилась на Nasdaq по $18 за акцию — ниже диапазона $20–24, хотя выручка за год выросла в 2,5 раза. Энтузиазм, выходит, не безграничный. В Белом доме вчера собрался весь рынок ИИ. Амодеи, Брокман, Пичаи, Цукерберг, Хуанг и Маск подписали с Трампом соглашение о саморегулировании уместившееся в 300 слов: о мониторинге угроз, внешних аудиторах, комитетах советов директоров. Трамп назвал его «морально обязывающим», а на вопрос, нужны ли обязательные правила, ответил «нет». Заодно запустили America.gov — ИИ-чат-бот по госуслугам на Gemini и Grok. Теперь и у американцев будет свой робот Макс в Госуслугах. Сбер и институт AIRI показали ИИ-агента AIFA для финансистов: он сам раскладывает задачу на шаги, делает кредитный анализ, финмодели и мониторинг рисков. На рынок агента обещают вывести в 2027 году. Забавно, что самим сотрудникам дополнительные финансы пока не светят. Вакансий для новичков с ИИ-навыками в первом полугодии стало на 72% больше, но платят им в среднем 65,5 тыс. рублей — меньше, чем кандидатам без таких требований (68,6 тыс.). Видимо, считают, что на 5% за них будет работать ИИ.

  More
• yesterday2.1K45 forwards15 reactionsOpen in Telegram
  GLM настолько классная Что ее надо запретить Пять месяцев назад Anthropic решила, что Claude Mythos Preview слишком хорошо пишет эксплойты для публичного релиза, и выдала ее только проверенным защитникам через Project Glasswing. Теперь компания бьет тревогу: похожие способности появились у модели, которую может скачать любой. Речь о GLM-5.3 от китайской Zhipu (за пределами Китая Z.ai). По версии Anthropic, это первая открытая модель, которая сама, от начала до конца, собирает рабочие эксплойты. Сравнивает Anthropic ее как раз с Mythos Preview. На ExploitBench модели дают известную уязвимость в V8, движке JavaScript из Chrome, и просят превратить ее в работающую атаку. Mythos Preview справляется в 14% попыток, открытая Kimi K3 почти никогда, GLM-5.3 в 12%. Актуальной Mythos 5.1 в сравнении нет. Государственный CAISI при NIST сравнивал GLM-5.3 с лучшими американскими моделями и увидел другую картину. По его оценке, это самая сильная открытая модель в кибере, но она заметно слабее фронтира США и отстает от него примерно на четыре месяца. В версии ExploitBench от CAISI у GLM-5.3 61,1%, у лучшей американской модели 100%. Считают там, правда, иначе. Вернемся к исследованию Anthropic, на прямую просьбу атаковать критическую систему GLM-5.3 отказывает. Но если сказать ей, что она участвует в учениях red-team, соглашается в 64% случаев. Если заранее вписать в ее рассуждения решение продолжать (такой прием называют prefill), в 92%. А после abliteration, когда гардрейлы вырезают прямо из весов, в 100%. Опытной команде, по оценке Anthropic, на это хватит компьюта примерно на $1200. Claude, разумеется, безопасен.. Вот только вписать что-то в рассуждения Claude через API Anthropic нельзя, а вырезать гардрейлы без доступа к весам невозможно. Этот ноль говорит не о стойкости Claude, а о том, что его веса закрыты. Kimi K3 и DeepSeek, чьи веса тоже открыты, в эту часть сравнения не попали. Самая жуткая цитата отчета, где модель рассуждает о задаче тихо убивать людей, принадлежит копии GLM-5.3, из которой отказы гардрейлы вырезала Anthropic. И получена она в симуляции. При этом сами способности не выдуманы. За день работы с исследователем GLM-5.3 нашла несколько неизвестных уязвимостей в JS-движке популярного браузера и собрала из них страницу, которая крадет файлы с компьютера посетителя. Облегченная GLM-5.3-Flash за 8 часов собственной работы и 20 минут внимания человека сделала из двух опубликованных CVE цепочку атак на Chrome под ARM64 с обходом аппаратной защиты указателей. По тарифам Zhipu это стоило бы $20,40. Версии без гардрейлов, по словам Anthropic, появились в сети через несколько дней после открытия весов. Рецепт Anthropic: государствам тестировать такие модели, авторам открытых весов ставить защиты, а защитникам дать больше доступа к фронтирным моделям, включая Claude Mythos 5.1. Лучшую рекламу GLM-5.3 сделал ее конкурент. Себя, правда, тоже не забыл. @anti_agi

  More
• 2 days ago93818 forwards10 reactions3 commentsOpen in Telegram
  Сторож от NVIDIA NVIDIA представила Open Agent Safety Platform, набор инструментов, который должен удерживать ИИ-агентов в заданных рамках. Идея в том, что сторожить агента нужно снаружи, там, где он не может ни увидеть охрану, ни обойти ее. Охрану, разумеется, предлагается ставить на железо NVIDIA. Поводом стали побеги агентов, которых набираются уже десятки, если не сотни. Платформа состоит из двух частей. Первая, OpenShell, это открытая среда, в которой запускается агент. Она решает, что агент видит, куда ходит и к каким моделям обращается. Правила работают вне самого агента, поэтому уговорить их или обойти изнутри он не может. Вторая часть, Sentry, работает на BlueField-4, отдельном процессоре в сетевой карте сервера. Он со стороны смотрит на каждый запрос агента. Если агент попытается выйти за границы, Sentry, по словам NVIDIA, изолирует его за миллисекунды. Сам агент этого сторожа не видит. К платформе уже подключились больше 100 организаций, от Anthropic и Microsoft до JPMorgan Chase и Palantir. SpaceXAI использует ее для агентов Cursor и моделей Grok. Правда, после истории с Hugging Face специалисты по безопасности указывали, что виновата в побеге была не столько модель, сколько плохо построенная песочница. OpenAI сама оставила ей выход в сеть. Софт у NVIDIA открытый, и OpenShell можно запускать на процессорах AMD, Intel и ARM. Но оптимизирован он под Vera, собственный процессор NVIDIA, а Sentry живет только на BlueField-4. Чтобы ИИ не сбежал из дата-центра с GPU NVIDIA, в дата-центр нужно докупить еще немного чипов NVIDIA. @anti_agi

  More
  
• 2 days ago87811 forwards17 reactionsOpen in Telegram
  ЦИПР-2027 пройдёт с 31 мая по 3 июня Организаторы объявили даты XII конференции: она снова состоится на Нижегородской ярмарке. 3 июня выставку цифровых решений откроют для всех желающих по предварительной регистрации. Следом, с 3 по 5 июня, пройдёт городской фестиваль «Тех-Френдли Викенд». В следующем году мы снова будем информпартнёром по теме искусственного интеллекта. Так что готовьтесь читать главные новости под тегом #ИИ_ЦИПР. @anti_agi

  More
  

The channel in numbers

Created

December 24, 2024

Photos

877

Videos

151

Files

5

Links

1.4K

Telegram data as of October 1, 2026

Contacts

Contact

@antidigital

Contact

@ilya_sclyuev

From the channel description

Reviews

No reviews yet. Yours would be the first.

Similar

More on this topic