А прямо сейчас на конференции Turbo ML Conf Анатолий Потапов, руководитель группы фундаментальных технологий LLM в Центре искусственного интеллекта Т-Банка, рассказал про основные бенчмарки T-Search 🔥
⚡️ Встречайте T-Search — первую открытую русскоязычную модель для Agentic RAG
Корпоративные ИИ-агенты перестали быть экспериментами. Но, чтобы агент дал правильный ответ, ему нужен правильный контекст — конкретные детали из документов, регламентов, баз знаний. Простые RAG-системы с этим справляются плохо: до 30% ответов дают уверенный результат, но пропускают критически важную информацию.
↗️ Мы выпустили T-Search — специализированную модель на основе Qwen3.6-35B-A3B. Она не генерирует ответ, а за несколько шагов находит нужные фрагменты в документах.
В карточках рассказываем, как устроен Agentic RAG, почему T-Search дешевле и быстрее сопоставимых решений и кому это нужно.
А попробовать модель в деле можно на Hugging Face.
Год назад в одном из наших управлений было 17 команд с нулевым уровнем зрелости QA. Автоматизация работала не везде, метрики не собирались, техдолг копился. Мы не знали, кто на каком уровне находится и куда двигаться.
Мы построили Quality Maturity Model — живую модель оценки зрелости QA-процессов. Сейчас по ней работает более 200 команд. Автоматизация выросла на 30—40%, время QA-инженеров сэкономили до 15%, а команды перестали ждать указаний и сами начали оценивать себя и строить планы.
В карточках — почему мы отказались от CMMI, какие выделили навыки и как выглядит прототип, который можно запустить у себя. Подробнее о модели рассказали на Хабре.
А еще мы выложили работающий прототип на GitHub!
⚡️ — если попробуете использовать его в своих командах!
😍 Собираем своих на масштабном офлайне этого лета — ИТ-Пикнике
Это большой фестиваль под открытым небом для ИТ-специалистов и их близких. Соберем в одном месте все, за что любим индустрию, — только без шумных опенспейсов, зумов и горящих дедлайнов. Вас ждут десятки лекций, дискуссии, живая музыка, мастер-классы и интерактивы для всей семьи. Подробнее о них рассказали в карточках.
И это далеко не все! Подписывайтесь на канал ИТ-Пикника, чтобы первыми узнавать о программе и розыгрышах.
📅 8 августа
📍 Москва, Коломенское
Покупайте билеты на сайте и зовите близких: по одному билету могут пройти двое взрослых и двое детей до 16 лет включительно.
Будем отрываться, знакомиться и открывать что-то новое вместе 😍
🔥 Как внедрить GenAI в бизнес и получить значимые результаты
На пути внедрения GenAI в операционные функции компании встают различные барьеры: экономика фронтирных моделей, неготовность процессов к автоматизации, отсутствие контуров безопасности и многое другое. Как преодолеть эти проблемы — рассказали на T-Meetup: GenAI.
Выбирайте доклад и смотрите записи:
↗️ «Платформа агентов здорового человека» — Всеволод Викулин
Разобрали, что должно быть в платформе, которая может принести реальный эффект. Поделились, как команда Т-Банка внедряет агентов в обслуживание.
💬 Смотреть
↗️ «Почему классическая аналитика не работает для AI-агентов и что с этим делать?» — Аркадий Лысяков
Обсудили, как строить онлайн- и офлайн-метрики и учитывать доменную специфику.
💬 Смотреть
↗️ «Как мы используем спекулятивное декодирование для ускорения LLM инференса» — Владислав Кругликов
Разобрали, почему LLM медленно генерируют ответы, и рассказали о популярных методах в индустрии.
💬 Смотреть
↗️ «Путь AI-сотрудника в компании: от рождения до работника месяца» — Сергей Филимонов
Поделились, как мы создали AI-агента, работающего в интерфейсах живых сотрудников.
⚡️ Собрать интерфейс оператора за пару часов? С TWork Nitro можно даже быстрее
Мы уже рассказывали про TWork — платформу, которой пользуются 90 000 наших коллег. А сегодня разберем один из ее ключевых продуктов — Nitro.
Это конфигуратор интерфейса, с которым можно собирать рабочие места под любые операционные процессы без разработки или с минимальным участием разработчиков.
↗️ В карточках рассказываем, сколько сотрудников пользуются продуктом, как устроена декомпозиция процессов и как работает тренажер для обучения.