Made in Russia: дайджест №5 новостей из мира IT, науки, космоса и технологий

Самые важные новости недели о достижениях российских разработчиков и инженеров: новые отечественные ИИ-сервисы для вайб-кодинга и работы с документами, прорывное открытие исследователей искусственного интеллекта и язык программирования для микроконтроллеров. 

MWS AI представила открытую ИИ-модель для разработки ПО 

Компания MWS AI (входит в MTS Web Services) выпустила открытую языковую модель Kodify Nano, предназначенную для помощи программистам в написании кода. Модель содержит 1,5 млрд параметров и может запускаться даже на обычном ноутбуке. Kodify Nano работает через API, совместимый с OpenAI, что позволяет легко интегрировать её в IDE и сторонние приложения.

Ключевые возможности: 

• Целевые языки программирования: Python, Java, JavaScript, C#, Go. Всего модель поддерживает более 90 языков. 
• Обработка контекста до 32 тыс. токенов — эквивалентно примерно 16-25 тысячам строк кода.
• Автоматическое дополнение и улучшение кода, создание тестов и документации, генерация кода по описанию, объяснение чужого кода.
• Базируется на модели Qwen2.5-Coder, дообученной на внутреннем датасете MWS AI.
• Квантизированная версия работает с 1 ГБ оперативной памяти.

Kodify Nano доступна: 

• Для скачивания на сайте MWS AI и платформе Hugging Face. 
• В виде плагина для популярных редакторов кода.
• Для локального развертывания — без риска утечки данных.

Эпоха цифровизации бизнеса завершается — начинается эра ИИ-трансформации. Переход компаний на генеративный ИИ требует наличия специалистов, которые умеют с ним работать. Чтобы помочь в подготовке кадров, мы открываем доступ к нашим моделям: это позволит профессионалам тестировать их на своих устройствах и выбирать подходящие инструменты.

Денис Филиппов, генеральный директор MWS AI

Почему это важно? 

• Модель открытая: разработчики могут использовать её бесплатно, адаптировать под свои задачи и запускать локально.
• Компактность. Kodify Nano способна работать на массовых устройствах без существенных инвестиций в инфраструктуру.
• Решение упрощает внедрение генеративного ИИ в процесс разработки ПО.
• Помогает обучать и повышать квалификацию разработчиков за счёт доступности и гибкости использования.
• Популяризирует отечественные open-source модели — ранее компания уже представила Cotype Nano, которая за полгода набрала более 10 тысяч загрузок.

«Элрон» представил BearLogica — первый российский графический язык программирования для микроконтроллеров «Амур»

Резидент Новосибирского НТТП «Элрон» запустил BearLogica — первый в России графический (блочный) язык программирования для работы с платами Elbear на базе отечественного 32-разрядного микроконтроллера «MIK32 Амур» компании «Микрон».

При работе с BearLogica формируется код, который можно перенести в среду Arduino IDE. Мы намерены непрерывно развивать данный проект, который со временем поможет заместить программируемый конструктор «Лего», чтобы обучать настоящих российских инженеров почти с пеленок. 

Иван Лебедев, генеральный директор ООО «Элрон» 

Ключевые возможности: 

• Поддержка плат Elbear ACE-NANO и ACE-UNO 16/32 Мб.
• Работа с первым отечественным RISC-V микроконтроллером — «MIK32 Амур».
• Визуальное программирование, позволяющее создавать логику без знания сложного синтаксиса.
• Возможность экспорта созданной логики в код для среды Arduino IDE.
• Разработан специально для образовательных задач: школ, детских садов, центров дополнительного образования.

Благодаря инициативе «Элрона» появятся новые возможности для обучения и вовлечения юных программистов. В перспективе на базе «MIK32 Амур» может появиться полноценный программируемый детский конструктор. 

Станислав Шепелев, начальник отдела системных разработок АО «Микрон»

Почему это важно? 

• BearLogica делает процесс обучения программированию доступным даже для детей.
• Упрощает переход от визуального к текстовому программированию через поддержку Arduino IDE.
• Позволяет создать полноценную российскую образовательную IT-экосистему на отечественной элементной базе.
• Развивает разработку собственных программируемых конструкторов и детскую робототехнику.

Content AI представила платформу для создания цифровых ассистентов на основе генеративного ИИ  

Компания Content AI обновила свою корпоративную платформу поиска Content AI Intelligent Search 6.0. Решение превратилось в инструмент для создания цифровых ассистентов, способных автоматизировать рутинные задачи при работе с корпоративными документами. 

Ключевые возможности: 

• Создание цифровых ассистентов на базе локальных LLM и технологии RAG.
• Поддержка вопросно-ответного взаимодействия: система отвечает на вопросы сотрудников, опираясь на внутренние документы компании.
• Автоматическое резюмирование документов, выделение ключевых фактов и проверка текста на соответствие регламентам.
• Безопасность данных: вся обработка происходит внутри корпоративного контура без передачи информации в облако.
• Интеграция с решениями на базе «1С:Предприятие» и «1С:Документооборот».
• Открытая архитектура: новые ассистенты можно создавать на стороне клиента, без участия вендора.

Популярные чат-боты на основе облачных LLM не могут ответить на вопросы по внутренним документам компании без предварительной их загрузки в облако. Однако для корпоративного сегмента работа в незащищённой среде неприемлема. Наше решение действует исключительно в контуре компании. Таким образом обеспечивается полная безопасность в работе с корпоративной информацией, сохранность и конфиденциальность данных. 

Антон Фролов, ведущий менеджер продукта Content AI Intelligent Search  

Области применения платформы:

• промышленной сектор: машиностроение, приборостроение, металлургия, добывающие отрасли;
• техническая клиентская поддержка; 
• юридические департаменты; 
• отделы закупок; 
• R&D-подразделения компаний. 

Использование цифровых ассистентов позволяет увеличить производительность работы сотрудников, сократить операционные издержки, снизить финансовые, юридические, производственные риски.

Светлана Дергачева, генеральный директор Content AI

Почему это важно? 

• Решение позволяет компаниям использовать генеративный ИИ для автоматизации процессов без риска утечки данных.
• Снижает порог входа для новых сотрудников и повышает эффективность работы команд за счёт быстрого поиска информации.
• Ускоряет выполнение операционных задач: от анализа тендеров до клиентской поддержки.
• Позволяет внедрять ИИ-ассистентов в критически важные сферы, такие как юриспруденция, R&D и промышленность.
• Дает альтернативу зарубежным ИИ-решениям. 

Учёные «Сбера» и НИУ ВШЭ разработали ИИ для точного распознавания эмоций по голосу, речи и мимике  

Специалисты Центра Практического Искусственного Интеллекта «Сбербанка» и НИУ ВШЭ представили новую систему анализа эмоционального состояния человека. Она использует мультимодальную архитектуру: анализирует голос, речь и мимику. По сравнению с технологиями, способными учитывать только выражение лица, новый подход повышает точность определения эмоций на 10%. 

Ключевые особенности открытия: 

• Использование временных свёрточных сетей (TCN) и трансформерных архитектур.
• Устойчивость к внешним помехам: работает при плохом освещении, фоновых шумах и частичной видимости лица.
• Возможность работы даже при отсутствии одного из сигналов — например, если лицо не видно или голос плохо слышен.
• Способность учитывать динамику эмоций, а не только их текущее состояние.

Наша система делает взаимодействие человека и искусственного интеллекта более естественным и осмысленным. Мы научились не просто распознавать базовые эмоции, но и учитывать их динамику в реальных условиях. Это особенно важно для тех отраслей бизнеса, где понимание эмоций клиентов помогает повышать качество сервиса.

Андрей Савченко, научный директор Центра Практического Искусственного Интеллекта «Сбербанка»  

Почему это важно? 

• Разработка позволяет создавать более персонализированные и адаптивные системы взаимодействия с человеком. 
• Технология работает в реальных условиях, что делает её применимой в коммерческих продуктах.
• Решение демонстрирует высокий уровень российской науки и ИИ-исследований.
• Открывает новые возможности для эмоционального ИИ в России — от виртуальных ассистентов до систем безопасности и цифрового здравоохранения.

«Яндекс» представил сервис «Вектор» для оптимизации маршрутов коммунальной техники

Компания «Яндекс» анонсировала запуск нового решения — «Яндекс Вектор». Сервис позволяет автоматизировать планирование и контроль транспорта коммунальных служб, в том числе снегоуборочной поливальной и другой спецтехники. Решение работает на базе алгоритмов оптимизации маршрутов для «Яндекс Такси», адаптированных под специфику коммунальных работ. 

Ключевые возможности: 

• Автоматическое построение оптимальных маршрутов уборки с учётом дорожной обстановки и приоритетных зон.
• Онлайн-мониторинг местоположения техники и выполнения задач водителями.
• Поддержка управления автопарком: добавление/удаление техники и сотрудников, распределение заданий.
• Интеллектуальные подсказки водителям в реальном времени, например, изменение скорости или корректировка маршрута.
• Формирование отчётов о выполненной работе: количество заданий, точность прохождения маршрутов, время работы и простоев.

«Яндекс Вектор» уже прошёл пилотное тестирование в Московской области: проект с 31 единицей снегоуборочной техники показал рост производительности автопарка на 20% и снижение холостого пробега и расхода топлива на 17%.

Почему это важно? 

• Решение позволяет повысить эффективность коммунальных услуг благодаря автоматизации планирования и контроля.
• Снижает экологическую нагрузку через уменьшение неэффективного потребления топлива.
• Открывает возможность для цифровизации государственных и муниципальных процессов: ЖКХ, дорожного хозяйства и других.
• Пример успешного использования российских технологий в городском управлении.

Подписывайся на наш Telegram-канал — там мы рассказываем о главных достижениях России в IT, науке, космосе и инженерии. Если у тебя есть интересные новости о российских технологиях, присылай их на support@codenrock.com.