DeepTech Meets Business → AI-Native Strategy
где наука встречает бизнес, появляется новая карта независимых игроков
Подробнее
[nii_lab] — системный ответ
на главные вызовы AI-эпохи
на главные вызовы AI-эпохи
Индустрия одержима гонкой LLM [больших языковых моделей]. Это создает опасную иллюзию, будто модели и есть конечный продукт, который нужен компаниям и их пользователям
Настоящая проблема не в создании очередной LLM. А в том, чтобы структурировать разрозненные корпоративные данные, превращая их в связную структуру.
ссылки
сделано роботами для людей
вместе с учеными мы
роботы + [мфти] + экспертиза
научных научностей прямиком
из нашей лаборатории
научных научностей прямиком
из нашей лаборатории
роботы + [мфти] + экспертиза научных научностей прямиком из нашей лаборатории
связаться с нами
→ это системный ответ на главные вызовы AI-эпохи
С нами
вместе:
вместе:
Dark Data → Enterprise Semantic Layer → Value
Наша миссия — превратить тьму [Dark Data] в понятную навигацию.
I’ll see you on the dark side of the moon — лучшая метафора происходящего. Темная сторона Луны — это скрытый потенциал для роста компании. Он всегда был рядом, просто к нему не был выстроен системный путь.
[неструктурированные данные]
[семантическое ядро]
[ценность/знания]
Именно для этого мы основали nii_lab: объединили фундаментальную R&D-экспертизу МФТИ и опыт red_mad_robot в создании сложных технологических систем, которые приносят измеримый бизнес-результат. При поддержке фонда АшНю мы формируем новый синтез — воплощаем академические исследования в реальные индустриальные AI-решения.
Наш фокус — создание архитектуры знаний [цифровой нервной системы и долговременной памяти организации]. Это основа, которая делает работу AI точной, управляемой и воспроизводимой.
Наш фокус — создание архитектуры знаний [цифровой нервной системы и долговременной памяти организации]. Это основа, которая делает работу AI точной, управляемой и воспроизводимой.
Настоящая проблема не в создании очередной LLM.
А в том, чтобы структурировать разрозненные корпора-тивные данные, превращая их в связную структуру.
А в том, чтобы структурировать разрозненные корпора-тивные данные, превращая их в связную структуру.
Индустрия одержима гонкой LLM [больших языковых моделей]. Это создает опасную иллюзию, будто модели и есть конечный продукт, который нужен компаниям и их пользователям.
Но алгоритмы не умеют мыслить — они опираются на наши данные. Точность и воспроизводимость AI определяются структурой знания: тем, как организованы данные, какие смыслы в них выделены и какие связи зафиксированы.
Большая часть корпоративных данных — это Dark Data [неструктурированные сведения]: записи встреч, письма и терабайты документов, кропотливо созданных в процессе работы. Но эти материалы не индексируются, не используются повторно и не включаются в коллективную память организации. Знание существует, но остается пассивным: оно не становится доступным следующему человеку или системе.
Но алгоритмы не умеют мыслить — они опираются на наши данные. Точность и воспроизводимость AI определяются структурой знания: тем, как организованы данные, какие смыслы в них выделены и какие связи зафиксированы.
Большая часть корпоративных данных — это Dark Data [неструктурированные сведения]: записи встреч, письма и терабайты документов, кропотливо созданных в процессе работы. Но эти материалы не индексируются, не используются повторно и не включаются в коллективную память организации. Знание существует, но остается пассивным: оно не становится доступным следующему человеку или системе.
Закрыть
