Новый выпуск дайджеста Made in Russia посвящён практическому применению ИИ в самых разных сферах — от медицины и образования до браузеров и рекомендательных систем.
Рассказываем про ИИ-агента «Алису», новую бизнес-модель YandexGPT, нейросеть для диагностики ДЦП, открытый датасет VK для видео-рекомендаций, модуль по ИИ для химиков, а также образовательный проект о криптографии для детей.
- Детям о криптографии: R-Vision и Музей криптографии выпустили специальный номер «Безопашки»
- VK опубликовала крупнейший датасет коротких видео для развития рекомендательных систем
- «Алиса» из «Яндекс Браузера» научилась выполнять задачи как полноценный ИИ-агент
- Томские и казанские исследователи представили первый ИИ-модуль для обучения химиков
- Yandex B2B Tech открыла доступ к модели YandexGPT 5.1 Pro для бизнеса
- Нейросеть Яндекса помогает в диагностике ДЦП у младенцев
Детям о криптографии: R-Vision и Музей криптографии выпустили специальный номер «Безопашки»
R-Vision совместно с Музеем криптографии подготовили специальный выпуск детского журнала «Безопашка», посвящённый истории информационной безопасности и основам криптографии. Издание переносит юных читателей в путешествие от древних шифров и тайных кодов до шифровальных машин XX века.
Дети узнают, как работала «Энигма», научатся читать азбуку Морзе и увидят реальные экспонаты музейной экспозиции, с которыми связаны задания выпуска. «Безопашка» выступает одновременно интерактивным путеводителем по музею и самостоятельным образовательно-игровым изданием, в котором история, кибербезопасность и развлечения объединяются в яркий детский формат.
Онлайн-версия доступна на сайте проекта. Бумажную версию можно получить в Музее криптографии с 10 сентября.
Почему это важно:
- Первый спецвыпуск «Безопашки», посвящённый истории криптографии и информационной безопасности.
- Объединение образовательного контента и музейной экспозиции в интерактивном детском формате.
- Продвижение культуры цифровой безопасности с самого раннего возраста.
VK опубликовала крупнейший датасет коротких видео для развития рекомендательных систем
Команда AI VK выложила в открытый доступ датасет VK-LSVD — масштабную выборку пользовательских взаимодействий с короткими видео. Это один из крупнейших русскоязычных наборов данных для обучения и оценки рекомендательных систем.
VK-LSVD содержит:
- 40 млрд обезличенных действий: лайки, дизлайки, шеры, продолжительность просмотра.
- Информацию о 10 млн пользователей, которые взаимодействовали с роликами..
- Данные из 20 млн коротких видео за январь-июнь 2025 года.
Датасет доступен на Hugging Face. Для каждого ролика доступен эмбеддинг, для пользователей — обезличенные профили. Это позволяет строить как поведенческие, так и контентные модели. Особенность коротких видео в том, что каждый показ обязательно сопровождается реакцией — явной или неявной, что делает формат идеальным для обучения рекомендательных алгоритмов.
Сейчас не так много больших открытых датасетов, на базе которых можно обучать и оценивать модели. Для построения точных рекомендательных алгоритмов важно учитывать не только явные реакции пользователей, но и дополнительные сигналы: продолжительность просмотра, контекст, содержимое. VK-LSVD — важный шаг к формированию исследовательской среды, в которой можно проверять гипотезы и строить точные модели на основе реальных данных. Мы планируем развивать датасет, и уже совсем скоро проведем открытое соревнование для инженеров.
Дмитрий Кондрашкин, директор по ИИ в VK
Датасет можно гибко настраивать: инженеры могут выбрать нужный объем данных, задать способ отбора (по популярности или случайно) и адаптировать его под конкретные задачи и вычислительные ресурсы.
Почему это важно:
- Один из крупнейших русскоязычных датасетов в открытом доступе для обучения рекомендательных моделей.
- Учитывает не только клики, но и глубину просмотра, контекст и содержание роликов.
- Подходит как для академических, так и для индустриальных задач.
- Запланировано проведение открытого соревнования на основе VK-LSVD.
«Алиса» из «Яндекс Браузера» научилась выполнять задачи как полноценный ИИ-агент
«Яндекс» запустил альфа-тест первого в России браузерного ИИ-агента, способного автономно выполнять повседневные задачи в интернете — от формирования корзины с продуктами до анализа статей в СМИ.
ИИ-агент на базе «Алисы» понимает структуру веб-страниц, умеет взаимодействовать с интерфейсами сайтов (как человек — кликает по ссылкам, заполняет формы) и разбивать задания на подзадачи. Пользователи могут поручить, например:
- собрать корзину с продуктами по заданному бюджету;
- выбрать самые дешевые наушники с доставкой сегодня;
- найти и пересказать 10 свежих новостей;
- подсчитать сумму оплаты за ЖКУ по письмам в почте;
- составить маршрут по Карелии или отобрать фильмы на «Кинопоиске».
ИИ-агент адаптируется к изменениям на сайтах, объясняет свои действия в реальном времени и сохраняет привычный интерфейс «Алисы» в «Яндекс Браузере». Заявку на участие в альфа-тестировании можно оставить на официальном сайте. В тесте каждому пользователю доступно до 10 поручений в день.
Почему это важно:
- Первый в России браузерный ИИ-агент с возможностью реального взаимодействия с сайтами.
- Работает в привычном интерфейсе «Алисы» и не требует отдельной установки.
- Демонстрирует шаг к практическому применению LLM в повседневных онлайн-задачах.
- Потенциально меняет способы использования браузера и автоматизации пользовательских сценариев.
Томские и казанские исследователи представили первый ИИ-модуль для обучения химиков
ТГУ и КНИТУ разработали первый в России образовательный модуль по применению искусственного интеллекта в химии и нефтехимии. Он интегрируется в программы подготовки химиков любого профиля и дает студентам ключевые ИИ-навыки — без необходимости пересмотра основной учебной программы.
Модуль разработан в рамках Университетского консорциума исследователей больших данных (Big Data), куда входят 79 вузов из России и стран СНГ. Уже в 2025/26 учебном году обучение по нему начнут 640 студентов направлений «Химические технологии» в ТГУ и КНИТУ.
Структура и особенности модуля:
- Формат конструктора из 11 тематических блоков, включая:
- Введение в ИИ и промпт-инженерию.
- Проектирование решений на основе ИИ.
- MLOps и инженерия ML-систем.
- Основы Python, SQL/NoSQL, статистика, классическое и глубокое обучение.
- Лекции читают эксперты из ТГУ, КНИТУ и образовательной компании «Дата-Дайвинг».
- Модуль охватывает цифровую грамотность, практику анализа данных и разработку ИИ-решений для химии.
В нашей стране отсутствует общий стандарт обучения химиков работе с большими данными и нейросетями, несмотря на высокий запрос со стороны работодателей. Универсальный образовательный модуль «Искусственный интеллект в химии и нефтехимии» позволит вузам выпускать специалистов, которые умеют использовать эти новые технологии в химической промышленности, фармацевтике и разработке новых материалов.
Вячеслав Гойко, гендиректор Университетского консорциума исследователей больших данных
Почему это важно:
- Первый в России готовый модуль по ИИ для вузов химического профиля.
- Решение для системной интеграции AI в подготовку инженеров и химиков.
- Может стать отраслевым стандартом цифровой грамотности в химии и нефтехимии.
- Ускоряет внедрение ИИ в фармацевтике, разработке материалов и промышленности.
Yandex B2B Tech открыла доступ к модели YandexGPT 5.1 Pro для бизнеса
Yandex B2B Tech запустила флагманскую бизнес-модель YandexGPT 5.1 Pro — генеративную нейросеть нового поколения, оптимизированную для задач автоматизации в банках, ритейле, промышленности и других отраслях. Модель уже доступна по API в Yandex Cloud AI Studio.
YandexGPT 5.1 Pro уверенно справляется с задачами:
- генерации кратких и точных ответов для отчетов и баз данных;
- переписывания текстов в заданном стиле;
- извлечения ключевых фактов и информации из документов;
- взаимодействия с внешними приложениями (например, CRM);
- работы по технологии RAG — для точных ответов по базам знаний.
Нейросеть YandexGPT остается неоспоримым лидером по потреблению на платформе Yandex Cloud AI Studio – за первое полугодие 2025 г. ее использовали более 25 тыс. клиентов. Наши модели регулярно используют для автоматизации клиентской поддержки, упрощения работы с документами и генерации креативного контента.
Артур Самигуллин, руководитель продуктового ML-направления Yandex Cloud
В модели улучшена поддержка системного промта — можно задать «роль» нейросети (например, «юрист»), настроить стиль ответа и запретить обсуждение несвязанных тем. Это повышает управляемость и точность модели в бизнес-сценариях.
Почему это важно:
- Флагманская модель ИИ от Яндекса — с открытым API и сниженной стоимостью.
- Улучшения в точности, RAG-ответах, поддержке промтов и взаимодействии с внешними системами.
- Применение в реальных задачах более чем 25 000 клиентов: от генерации документов до интеграции с CRM.
- Снижение галлюцинаций и повышенная устойчивость к неуместным запросам.
Нейросеть Яндекса помогает в диагностике ДЦП у младенцев
Yandex B2B Tech и студенты Школы анализа данных (ШАД) совместно с Санкт-Петербургским педиатрическим медицинским университетом разработали нейросеть для оценки развития мозга младенцев в первые месяцы жизни. Она анализирует МРТ-снимки и помогает врачам диагностировать нарушения центральной нервной системы — включая детский церебральный паралич (ДЦП) — и подбирать индивидуальный курс терапии.
Алгоритмы обучены на 1500 анонимизированных МРТ и данных международного конкурса MICCAI Grand Challenge. В решении используются архитектуры BIBSNet, ResNet и U‑Net. Система сегментирует изображения, рассчитывает соотношение серого и белого вещества и выдает результат с визуализацией.
Человеческий мозг — сложная система, которая требует внимания с первых дней жизни. Существуют нарушения, связанные как со слишком медленным, так и со слишком быстрым его развитием. Выявить такие патологии помогает магнитно-резонансная томография (МРТ). Но МРТ головного мозга у младенцев — это комплексная и ответственная процедура. Нейросеть Яндекса поможет врачам значительно ускорить диагностику и выбор терапии для маленьких пациентов.
Александр Поздняков, заведующий кафедрой медицинской биофизики, доктор медицинских наук, профессор Санкт-Петербургского государственного педиатрического медицинского университета
Сервис работает в Yandex Cloud, бесплатен для медицинских специалистов и не требует хранения персональных данных. Врачи могут загрузить МРТ-снимки пациента и получить расшифровку буквально за минуты. В перспективе нейросеть планируется выложить в открытый доступ.
Почему это важно:
- Первая в России медицинская нейросеть для диагностики ДЦП у новорождённых.
- Ускорение обработки МРТ и подбора терапии с часов и дней до минут.
- Открытый доступ к технологии для врачей и исследователей.
