Dark matter developr
Не так давно в Ведомостях была статья, что Яндекс запускает производство электромобиля под такси на базе китайского https://www.vedomosti.ru/business/articles/2025/12/12/1162628-yandeks-razrabativaet-sobstvennii-elektromobil-dlya-taksi
По Телеграму есть решение Таганского суда Москвы 2018 года
у них же, наоборот, себестоимость работы моделей раз в 10 больше того, что сейчас получают от клиентов (с генерацией видео, скорее всего, еще хуже)
проблема нейро-найма как раз в том, что используются не очень свежие слабые модели (для которых рецепт пельменей - лучшее резюме на фронтендера),
при том что видеокарточек для обучения даже у отечественных гигантов в сотни-тысячи раз меньше, чем у американских гигантов, умных моделей просто не будет
В американских корпорациях распространено такое явление как увольнять раз в год 10% наименее эффективных (тех, кто брал меньше задач в штуках, например).
"точность выше 85-90% в выполнении задачи — это уже выше человеческой"
Когда нынешняя волна ИИ начиналась и были статьи о распознавании объектов на картинках, были цифры, что человеческая точность - 97%.
Косячить каждый девятый-десятый раз - ну такое себе.
прямо в госуслугах если не указан e-mail, отправляют его делать на мейлру
Там, скорее всего, такой момент, что ADSL оборудование на стороне оператора от возраста выходит из строя, а заменить нечем (больше не производят).
У ABBYY основным клиентом исторически была налоговая (распознавать заполненные руками по квадратикам бланки), сейчас большинство документов изначально в цифре, а приемлимый по качеству OCR печатного текста - задача уровеня студенческого курсового проекта.
В плане перевода они сделали весьма успешный продукт для организации коллективной работы профессиональных переводчиков SmartCAТ (и выделили его в отдельную компанию).