Оставьте имя и Telegram — остальное обсудим. Без брифов на 40 слайдов и звонков по три раза.
По каждому проекту: задача, подход, стек и результат в числах.
Зрителю — скорости, зоны и офсайд-линии поверх живого матча, вещателю — хайлайты, которые собираются сами. Под этим 12 камер, сведённые в единую сцену поля, и весь расчёт — внутри broadcast-задержки.
Поисковой базе AI-платформы стало тесно на одном сервере: миллиарды записей, время ответа росло. Распределённый индекс держит 3.4 млрд векторов: 99 из 100 запросов быстрее 6 мс, и в 96% случаев нужный результат — в первой десятке выдачи.
Снимать каждый товар в студии маркетплейс с гигантским каталогом не мог: не сходились ни сроки, ни бюджет. На его серверах развернули нейросеть, которая рисует карточные изображения по бренд-гайду. Итог: 38 тыс. картинок в сутки, кадр на 82% дешевле студийного.
Вместо ручного поиска по тысячам внутренних документов — вопрос ассистенту: ответ приходит со ссылкой на документ-источник, а при отсутствии основания в базе ассистент отказывается отвечать. Всё, от модели до поискового индекса, развёрнуто на серверах заказчика.
Распродажа — часы, когда маркетплейс зарабатывает больше всего, и именно тогда рекомендации на витрине отказывали. Мы перестроили подбор товаров: система держит пик распродажи и отвечает за миллисекунды.
Охране труда на большой стройке не хватало глаз: за касками и жилетами на всех участках не уследишь. Эту работу забрали нейросети на уже установленных IP-камерах — сигнал о нарушении прилетает бригадиру за 0.8 секунды.
Научили GPU-кластер R&D-команды работать без простоев и потерь: 512 карт в одном прогоне обучения модели компьютерного зрения, цикл короче в 4 раза, сбой сервера больше не обнуляет недели работы.
Очередь КТ в больнице не различала срочное и рутину: критичная находка могла ждать описания наравне со всеми. Теперь исследования первой смотрит нейросеть, опасное всплывает первым — время до описания критичных исследований сократилось на 41%.
Распознавание речи для контакт-центра банка работает целиком на его собственном сервере — записи звонков подпадают под банковскую тайну и закон о персональных данных (152-ФЗ), поэтому все вычисления идут внутри. Одна машина с GPU ведёт 40 разговоров параллельно и обрабатывает речь быстрее реального времени.
98.1% точности на входе-выходе в час пик — и ни одного лица в системе. Биометрия у сети магазинов под запретом (закон плюс внутренняя политика), поэтому счёт посетителей идёт по обезличенным траекториям: недорогой блок в каждой точке обрабатывает видео на месте, наружу уходят только цифры. Пилот дорос до сети точек.
Десятки тепловизоров стерегут периметр, а цели распознают мини-компьютеры прямо у камер: кадры не уходят дальше объекта, сетевых задержек нет — сопровождение идёт на месте.
Платёжный сервис проводит миллионы транзакций в сутки, и вердикт по каждой нужен за долю секунды — потом деньги не вернуть. Мы встроили проверку в сам платёжный поток: потери от мошенничества упали почти вдвое, честные клиенты попадают под блокировку на треть реже.
Видео с дрона на землю не пролезает: радиоканал слишком узкий для потока. Поэтому объекты распознаёт сам борт, а вниз уходят только находки — оператор видит их прямо в пролёте. Побочный выигрыш — энергия: дрон держится в воздухе на 27% дольше, чем с тяжёлой моделью на обычном процессоре.
Склад передал перевозку товара роботам, не выделяя им отдельных зон. Бортовое «зрение» отвечает за объезд людей и техники, центральный координатор — за развязку перекрёстков. В одном флоте 120 машин, сборка заказов ускорилась на 34%.
Параметры техпроцесса на энергообъекте дрейфуют, и настройки автоматики быстро устаревают — хуже всего каскад ПИД-регуляторов держал переходные режимы. Обучили управляющего агента в симуляторе с физикой процесса и поэтапно передали ему оборудование: +31% к эффективности на переходах.
Спикер говорит со сцены — зал и онлайн-зрители слышат его почти сразу на восьми языках. Речь на лету распознаётся, переводится и озвучивается голосом.
Станки и насосы ломались без предупреждения — линия вставала на внеплановый ремонт. Повесили на узлы датчики вибрации и звука с обработкой прямо в цехе: о деградации подшипника завод узнаёт в среднем за 9 дней до отказа.
Разбор B2B-документов дорожал с каждым лишним абзацем, экономика продукта трещала. Помогла смена архитектуры нейросети: тот же парк видеокарт теперь тянет весь поток, а обработка подешевела кратно.
Любое заметное изменение на местности — от свежей просеки до подтопления — оказывается на карте меньше чем через сутки после съёмки. Система компьютерного зрения сравнивает спутниковые и аэроснимки за разные даты и поднимает только то, что изменилось.
Промо и сезонные пики ломали закупки федеральной торговой сети: старый расчёт спроса за ними не успевал. Сделали прогноз с ежедневным пересчётом по каждому товару и магазину — и убрали свыше четверти потерь от пустых полок и списаний.
Камера с распознаванием изображений заменила визуальный контроль на конвейере: 99.4% дефектных деталей уходит в отбраковку, годных туда попадает лишь 0.6%.
Точность 97.3% по ключевым полям — на банковских сканах с печатями поверх текста и десятками шаблонов. Распознавание развёрнуто на серверах самого банка, облако исключено требованиями ИБ; оператор проверяет только те поля, которые система пометила сама.
Упал человек в пансионате или цехе — через 1.4 секунды у дежурного сигнал на пульте. Система различает падение и бытовые позы по скелету: ловит 97.8% падений при ~0.7 ложных тревог в сутки на узел.
Видеоархив на 4.8 ПБ размечен за один прогон — от сцен и объектов до поиска дубликатов. Распределённый конвейер на прерываемых облачных видеокартах сделал обработку в разы дешевле, чем на выделенных картах.
Арбитражной команде каждая пачка рекламных текстов обходилась в несколько дней ручной работы. Сервис на нейросети собирает 300–500 вариантов под нужные аудитории и языки за 10–15 минут.
У команды веб-арбитража каждый рекламный сайт проходил через человека, и на этом поток заканчивался. Конвейер на LLM снял ограничение: нейросеть выдаёт сайт целиком, от текстов до юридических страниц. Сайт подешевел примерно в 100 раз, партия в 1000 страниц готова за часы.
Собрали продавцу маркетплейса генератор изображений на нейросети — фон, сцена и вариации под каждый товар. Партия карточек, прежде занимавшая у дизайнеров месяц-полтора, готова за минуты; человек только отбирает лучшее под бренд.