Главная Все курсы Основы ИИ Автоматизация Машинное обучение Ресурсы О платформе Команда Сообщество Блог FAQ Рассылка Контакты
Начать обучение
Обложка главной статьи: визуализация генеративного ИИ в промышленном применении — завод с AR-интерфейсом и данными машинного обучения на экранах

Главный материал

Генеративный ИИ в производстве: реальное состояние внедрений в 2025 году

Проанализировали данные 340 американских производственных компаний, которые заявили о внедрении GenAI-решений. Что на самом деле происходит за пресс-релизами — и где реальная экономия.

15 апреля 2025 · 18 мин чтения Читать статью
Большие языковые модели: абстрактная визуализация потоков данных и трансформерной архитектуры со светящимися линиями на чёрном фоне

Аналитика

Большие языковые модели в 2025 году: куда движется индустрия

Мультимодальность, меньшие размеры без потери качества и растущая роль RAG-систем в корпоративных решениях. Что важно знать прямо сейчас.

RPA в корпоративной среде: ноутбук с диаграммой автоматизированного рабочего процесса и офисный фон со стеклянными стенами

Автоматизация

RPA в крупных компаниях: 7 уроков из опыта Fortune 500

Что происходит при внедрении роботизированной автоматизации в крупнейших американских корпорациях — ошибки, которые не попадают в пресс-релизы.

Этика ИИ: весы на фоне светящегося процессора, символизирующие баланс между технологической эффективностью и этическими нормами

Этика и регуляция

AI Act и американский рынок: что меняется для бизнеса в 2025

Европейский регламент об ИИ влияет на глобальные компании. Разбираемся, какие изменения уже происходят и как американский бизнес адаптируется.

ИИ-агенты: абстрактная схема автономных программных агентов с взаимодействующими нодами и стрелками в цифровой среде

LLM и NLP

Автономные ИИ-агенты: между обещаниями и реальностью

Агентные системы — главный тренд 2024–2025. Но насколько они надёжны в продакшене? Разбираем текущие ограничения и реальные варианты применения.

MLOps практики: экран с CI/CD пайплайном для машинного обучения, показывающий этапы от данных до деплоя модели

Машинное обучение

MLOps в 2025: что изменилось за два года

Зрелость MLOps-практик в американских компаниях выросла. Но инструменты стали сложнее. Оцениваем, что работает, а что создаёт новые проблемы.

Качество данных: таблица с аномалиями и выделенными ошибками, монитор аналитика с инструментами проверки данных на светлом столе

Кейсы

Мусор на входе: как плохие данные портят ИИ-проекты

Реальная история о том, как дорогостоящий ML-проект потерпел неудачу из-за проблем с качеством данных — и как это можно было предотвратить.

Загрузить ещё материалы

Получайте лучшие материалы на почту

Подпишитесь на еженедельную рассылку Xavorelium — дайджест важнейших событий в мире ИИ.