ТЕХНО: Яндекс про технологии ✔

Технолоджия #5 Обсуждаем, чем Kimi K3, Fable 5 и GPT-5.6 отличаются в реальной работе, почему ChatGPT начал показывать Вадиму странные изображения, как бои роботов превратились в хакатон по созданию T800, зачем Нолану плёночный IMAX и кому нужен ещё один складной Samsung. А в конце спорим, что полезнее: часы, кольцо, браслет без экрана или простое напоминание пить воду. Заходите к нам на «Технолоджию» там, где удобно: в Telegram, Яндекс Музыке, Apple Podcasts, YouTube и VK Видео. 00:00 — Всем привет! 00:43 — Kimi K3: дистилляция, масштаб и открытые веса 05:52 — GPT-5.6 или Fable 5: личный опыт и Big Model Smell 13:35 — Qwen, генерация картинок и публичные ссылки на чаты 19:23 — Бои роботов-гуманоидов как большой хакатон 24:11 — Нолан, «Одиссея» и плёночный IMAX 29:28 — Как смотреть IMAX и зачем кинотеатрам новые бренды 33:28 — Что Samsung показала на Galaxy Unpacked 38:35 — Flip, складка и новый формат Fold 42:01 — Цены, умные очки и складные смартфоны в Китае 48:39 — Возвращение фитнес-браслетов без экрана 51:29 — Сон с Apple Watch и кольцо Oura 54:13 — Что дают метрики и надоели ли нам умные часы Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Вы наверняка встречали подпись «Субтитры создал DimaTorzok». У этого феномена есть ироничная история, о которой в OpenAI, вероятно, никогда не узнают. Рассказываем, кто такой Дима Торжок и почему он еще долго будет напоминать о себе. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Моей волной теперь можно делиться Алгоритмы рекомендации музыки уже давно научились понимать вкус слушателя и подбирать музыку специально для него. Теперь они научились делать это для пар: в Яндекс Музыке появилась новая фича Моя волна на двоих. В ней алгоритмы будут учитывать вкусы двух слушателей и составлять очередь треков так, чтобы угодить обоим. Вы сможете открывать новую музыку вместе с близкими и лучше узнавать их предпочтения. И всё это работает на простой формуле. Например, для пары, которая предпочитает рок и попсу алгоритм сработает так: 🟣 Сначала Моя волна составляет две подборки рекомендаций для каждого из пользователей на основе их личных предпочтений. Слушатель 1 Король и Шут — Кукла колдуна Кино — Группа крови Ария — Штиль ДДТ — Что такое осень Звери — Районы-кварталы Сплин — Выхода нет Слушатель 2 Инстасамка — За деньги да Zivert — Life Звери — Районы-кварталы Егор Крид — Самая самая Кино — Группа крови Клава Кока — Покинула чат 🟣 Потом алгоритм ищет пересечения и подсчитывает для них среднее геометрическое позиций в списке: перемножает их и извлекает корень. Так рассчитывается база для дальнейшего ранжирования музыки. 🟣 На основе этих цифр создаются рекомендации для пары: добавляются треки-пересечения и подыскиваются потенциальные новинки, которые могут понравиться обоим слушателям. Вдобавок система включает треки, близкие только одному из слушателей — они могут стать неожиданным открытием для второго. В итоге получается Моя волна на двоих, которая будет подходить под вкусы обоих пользователей — чтобы включить в совместной поездке, послушать вместе дома или же просто поделиться своим музыкальным вкусом. При этом совместные прослушивания не будут влиять на личные рекомендации, чтобы вкусы другого человека не начали скрытно просачиваться в вашу Мою волну. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Уехали от очереди на заправке — и встали в очередь к розетке. Причём за гибридами, у которых в баке вообще-то есть бензин. Разбираемся, как выглядит жизнь владельцев электромобиля в России: как быстро эти машины разряжаются зимой, что у них с утильсбором и всё-таки что сейчас легче — заправляться или заряжаться? Смотрите здесь, на YouTube или в VK Видео. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

+2

Марк Твен обожал технологии, дружил с Николой Теслой и инвестировал в техностартапы. Продолжаем сериал про неожиданных техновизионеров. Предыдущую серию — про Дэвида Боуи — можно прочитать тут. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Иногда на жаре телефон раскаляется, тормозит, а зарядка и камера отключаются сами по себе. Ещё высокая температура ускоряет износ батареи, снижает производительность приложений и может повредить компоненты внутри смартфона. Собрали несколько советов, как облегчить жизнь гаджета. ✅ Избегайте солнца Снимите чехол и уберите гаджет от прямых солнечных лучей. Особенно опасно держать телефон на приборной панели машины: под лобовым стеклом он нагревается гораздо быстрее. ✅ Отключите зарядку Во время зарядки аккумулятор нагревается сильнее. Если смартфон уже горячий, отключите кабель питания, погасите экран и дождитесь, пока корпус остынет. Если система сама остановила зарядку, не пытайтесь сразу запустить её заново. ✅ Разгрузите процессор Смартфон быстрее перегревается, если одновременно работает несколько сложных функций. Например, запущен навигатор с геолокацией, постоянно включён экран и проигрывается музыка. Оставьте только нужные приложения и подождите, когда телефон охладится. ✅ Включите авиарежим Авиарежим отключает сотовую связь и снижает нагрузку на смартфон. Это особенно помогает при плохом сигнале, когда устройство пытается подключиться к сети и радиомодуль ещё больше нагревает смартфон. ✅ Не кладите гаджет в холодильник Можно подумать, что холодильник быстро охладит перегретый смартфон. Но резкий перепад температур опасен: внутри корпуса может появиться конденсат и повредить электронику. Ускорить охлаждение лучше обычным вентилятором. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

💻 А помните, были такие нетбуки? Крошечные ноутбуки влезали в любую сумку и должны были стать главным портативным гаджетом, но исчезли с появлением смартфонов и планшетов. Откуда они взялись Название родилось благодаря английской компании Psion. В 1999 году она выпустила netBook — мини-ноутбук для корпоративного рынка. Благодаря ему стала популярна и сама идея маленького дешёвого компьютера для всех. А в 2005-м под эгидой ООН стартовал некоммерческий проект One Laptop Per Child, команда которого разрабатывала небольшие компьютеры для детей из развивающихся стран. Так появились модели XO с камерой, микрофоном, Wi-Fi и ярким корпусом. Они показали, что ноутбук может быть недорогим, компактным и при этом справляться с основными задачами. Как нетбуки захватили мир В 2007 году ASUS выпустила Eee PC 701. Нетбук весил меньше килограмма, стоил около $300 и позволял работать с документами, переписываться и выходить в интернет. Гаджет идеально попал в эпоху: интернет уже стал повсеместным, смартфоны и планшеты ещё не захватили рынок, а обычные ноутбуки выглядели громоздко и стоили в разы дороже. Казалось, это перевернуло рынок: 🟣 Свои нетбуки выпустили Acer, HP, MSI, Dell и Samsung 🟣 Microsoft пришлось воскресить Windows XP, потому что нетбуки не тянули Vista 🟣 Sony разработала карманный VAIO P с 8-дюймовым экраном и высоким разрешением 🟣 На пике в 2010 году было продано 32 млн нетбуков Что пошло не так Главное преимущество нетбуков одновременно оказалось их главным недостатком. Ради компактности и низкой цены приходилось жертвовать производительностью, экраном и удобством. В 2010-м рынок изменился: Apple выпустила iPad, а Стив Джобс объявил об эпохе пост-ПК. Аудитория перешла на более удобные планшеты, и уже в 2011 году они обогнали нетбуки по продажам. Что с ними сейчас Нетбуки стали переходным звеном между компьютерами и мобильными устройствами. Но идея дешёвых компьютеров не исчезла. Теперь их нишу заняли хромбуки — ноутбуки на системе от Google. Модели часто закупают для школ и университетов в США, Японии и других странах, и одним из источников вдохновения для них был как раз проект One Laptop Per Child. А в 2026-м на рынок компактных ноутбуков зашла даже Apple, которая выпустила MacBook Neo — свой самый дешёвый ноутбук по цене от $500. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

+5

ИИ подключили даже к Байкалу Много десятилетий изучением самого глубокого озера на Земле занимались учёные, но последние годы исследовать пробы воды из Байкала им помогает алгоритм. Команда Yandex Cloud создала его вместе с биологами, а о том, как он работает, — в карточках. Кстати, про проект есть короткометражный фильм «12 тысяч проб», посмотреть который можно на Кинопоиске или YouTube. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Пожалуйста, не благодарите Большие компании тратят деньги на разработку, а затем выкладывают код в открытый доступ. Опенсорс может показаться чистой благотворительностью, но на деле это способ быстрее развивать технологии и строить вокруг них экосистему. Современный софт редко пишут с нуля. Приложения, сайты, облачные сервисы, базы данных, нейросети и инструменты для разработчиков часто собирают из уже существующих открытых компонентов. Так быстрее, дешевле и безопаснее, чем каждый раз изобретать всё заново. Как появляется опенсорс Обычно всё начинается с внутренних задач: компания создаёт ПО под свои цели, а затем выкладывает его в открытый доступ. Кодом начинают пользоваться сторонние разработчики — они находят ошибки, предлагают правки, пишут плагины и адаптируют технологию под новые сценарии. Вокруг опенсорса появляется сообщество разработчиков, а компания получает доверие к технологии и возможность сделать свой инструмент индустриальным стандартом. Где используют опенсорс Так, Blender стал одним из главных инструментов для 3D-моделирования, а самым популярным редактором кода — VS Code от Microsoft, созданный на основе опенсорса. На базе открытого Chromium от Google работают браузеры вроде Opera и Vivaldi. Он же стал основой для Яндекс Браузера, команда которого тоже участвует в развитии Chromium — с 2013 года проект принял около 1,5 тысячи правок от неё. У Яндекса тоже есть десятки открытых проектов. Среди них — инструмент машинного обучения CatBoost, отказоустойчивая распределённая база данных YDB и библиотеки для создания интерфейсов Gravity UI. А недавно компания выпустила бесплатный плагин YaGS для 3D-реконструкций фотографий. В чём коммерческая выгода Опенсорс помогает большим компаниям распространять технологии и вовлекать разработчиков в свою экосистему. А ещё открытые проекты работают на бизнес. Например, Android можно бесплатно поставить на любой гаджет, а Google зарабатывает на всей инфраструктуре вокруг бесплатной ОС. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

🤖 Технодайджест недели Moonshot AI представила языковую модель Kimi K3. Это первая открытая модель, достигшая размера в почти три триллиона параметров. По качеству в среднем она немного уступает лишь топовым моделям Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol, но и обходится дешевле их. Пользоваться нейросетью можно в сервисах Kimi и по API, а к концу июля компания обещает выложить модель в общий доступ. У OpenAI появился свой первый гаджет — мини-клавиатура Codex Micro. Её разработали совместно с производителем клавиатур Work Louder. Гаджет предназначен для управления ИИ-агентами Codex: шесть клавиш меняют цвет в зависимости от состояния задачи: например, синий означает, что агент «думает», зелёный — что задача выполнена, а красный — что возникла ошибка. Через остальные кнопки можно управлять агентами, например, диктовать запросы и принимать или отклонять изменения. Устройство стоит около 18 тысяч рублей, но купить его будет трудно, потому что первый тираж уже раскупили, а доставки в Россию нет. В Китае стартовал турнир по боям человекоподобных роботов. Первый чемпионат Ultimate Robot Knockout Legend прошёл в Шэньчжэне, в нём участвуют 16 команд. Все они используют одинаковых роботов EngineAI T800, потому что соревнуются именно в настройке: сами пишут ПО для управления, алгоритмы движений и стратегии боя. Турнир будет идти около года, а призовой фонд составляет 10 миллионов юаней — это около 115 миллионов рублей. В Telegram появился расширенный текстовый редактор. Пользователи могут создавать полноценные статьи и длинные посты с заголовками, таблицами, списками и другим сложным форматированием, а фото и видео теперь можно вставить прямо в текст. Лимит на одно сообщение вырос до 32 тысяч символов, а создавать текст помогают встроенные ИИ-инструменты. Также в обновлении появились «Сообщества» для объединения нескольких чатов и каналов. Пока новый редактор доступен только подписчикам Telegram Premium. Boston Dynamics протестировала робота Spot для доставки посылок. Компания разработала для робота специальную насадку с конвейерной лентой: курьер перекладывает посылки из фургона на робота, а тот сам доносит их до порога дома, поднимаясь по лестницам, если нужно. Пока это демоверсия, но Boston Dynamics уже ведёт переговоры с крупными логистическими компаниями о запуске пилотного проекта. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Что общего у ювелирного дома Tiffany и автономного транспорта? Конечно, бирюзовый цвет Ещё в 2010-х сложился консенсус, что автономные автомобили должны сообщать о своём статусе окружающим. Это обсуждали даже в ООН — на Всемирном форуме по безопасности дорожного движения. Специалисты предлагали разные варианты — от светодиодной подсветки до пиктограмм на кузове. Одним из первых, в 2011 году, Брюс Бреслоу, глава Департамента транспортных средств Невады (США), предложил дополнительный бирюзовый световой сигнал, чтобы окружающие водители и пешеходы понимали, что машина не находится под контролем человека. Но постепенно пришли к тому, что проще и надёжнее использовать уже существующие световые приборы автомобиля — только нового цвета. Под стоп-сигналы, ходовые огни, поворотники и проблесковые маяки уже были заняты 🔴🟡 ⚪️🔵🟢, поэтому нужно было выбрать новый цвет. Им стал 🩵. В начале 2019 года инженеры компании Mercedes, протестировав несколько вариантов, постановили: бирюзовый хорошо видно и его сложно спутать с уже имеющимися световыми сигналами. Чуть позже бирюзовый был предложен международным Обществом автомобильных инженеров (SAE). А затем в проекте национального стандарта Китая также появилась рекомендация по использованию бирюзовых сигнальных огней. В конце 2023 года власти Калифорнии и Невады разрешили автономным Mercedes использовать бирюзовые сигнальные огни на дорогах общего пользования — они включались во время работы автопилота. Затем и другие автопроизводители добавили бирюзовую индикацию ассистента вождения. К примеру, в некоторых моделях BYD и Lixiang она загорается в режиме автопилота. С тех пор несколько стран стали считать бирюзовый цветом автономного транспорта, однако мирового стандарта пока нет — пока это, скорее, консенсус индустрии. В 2025-м бирюзовый стал использовать и Яндекс: на улицах Москвы появились фирменные автономные такси в яркой бирюзовой оклейке. Роботакси Яндекса перевозят пассажиров и в других городах — Иннополисе и Сириусе — а коммерческий запуск роботакси в Москве запланирован на конец 2026 года. А ещё в России обсуждают введение номерных знаков нового бирюзового цвета. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Как Netflix использует ИИ? В квартальном отчёте перед инвесторами компания рассказала, что нейросети применялись в создании примерно 300 проектов этого года. Речь об использовании на любых стадиях производства: от концептов до постпродакшена. В отчёте выделили создание «сложных сцен» с помощью ИИ для: 🟣 индийского спортивного триллера «Слава» 🟣 американского исторического мини-сериала «Американский эксперимент» 🟣 бразильской футбольной драмы «Бразилия 70’: Третья звезда». В них нейросети использовали для прорисовки толпы, исторических баталий и экспозиционных кадров. При этом глава Netflix Тед Сарандос отметил, что не собирается заменять нейросетями креативных экспертов. А вы стали замечать больше следов нейросетей в сериалах и фильмах? Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

+4

Оказывается, Коржик из «Улицы Сезам» был вымогателем и сумел добраться до секретного сервера Пентагона. Сейчас всё объясним. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

«Энциклопедия профессора Фортрана» получила продолжение! Ну, почти… Это первая за 35 лет оригинальная картинка с персонажами книги, которая для многих стала первым шагом в IT, — о её знаковости мы рассказывали тут. Нарисовала её художница Элина Десятник, которая иллюстрировала энциклопедию в начале 1990-х и придумала её главных героев. Не так давно о профессоре Фортране, а точнее о нарисованном на развороте ноутбуке, вспомнили в соцсетях. Элина по такому поводу решила подробно рассказать, как она создавала персонажей и иллюстрации для книги. Найти ролики можно в её аккаунте elinadessiatnik. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

🤩 Кто такой люмен? Отвечает Даниил Трабун, который создаёт будущих ИИ-компаньонов для развлекательных сервисов Яндекса. Мы решили сделать ИИ-персонажа, а не чат-бота или голосового помощника, потому что рядом с человеком веками кто-то был: коты и собаки в реальности, волшебные существа — в легендах и массовой культуре. Люмен — это ИИ-компаньон в образе животного. Он уникален для каждого. С ним можно будет обсуждать музыку, книги и кино и делать многое другое. В жизни мы постоянно так и поступаем. Например, прежде чем посмотреть сериал — ищем отзывы и трейлеры, во время просмотра — идём в интернет, чтобы вспомнить персонажа, после — обдумываем сюжет. Скоро всё это можно будет делать с люменом — попросить рекомендацию, обсудить, поделиться впечатлениями. Он запомнит самое важное про вас, учтёт ваши вкусы и запросы, будет знать, что вы слушаете или читаете прямо сейчас. Чтобы сделать рекомендации люмена по-настоящему живыми, мы добавили ему собственный стиль общения. Он чуть-чуть отзеркаливает вашу речь — в диалогах с люменом у вас даже могут появиться «свои словечки». Люмены уже просыпаются в сервисах Яндекса, и первой стала Яндекс Музыка с функцией «Я так чувствую». Напишите в поисковой строке любое ощущение или эмоцию («хочу уехать в закат под поп») — и люмен соберёт под это уникальную Мою волну. До конца года в сервисах Яндекса появится много таких функций, а разбудить собственного люмена можно уже сейчас. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Два незнакомца, одно такси и алгоритм В математике есть известная задача коммивояжёра — прокладка оптимального маршрута по нескольким городам для бродячего торговца. Её решение сложнее, чем кажется на первый взгляд. Интуитивно представляется, что задачу можно решить простым подбором правильной последовательности остановок. Но количество возможных комбинаций растёт с каждым новым пунктом, и перебор вариантов быстро становится не под силу даже компьютеру. Математики, логисты и инженеры — во всех этих сферах можно встретить свою версию задачи коммивояжёра — придумывают разные решения. Один из вариантов этой задачи решает тариф «Вместе» в Яндекс Go, который позволяет совмещать поездки незнакомых людей, экономя деньги пассажиров (в среднем 22%) и снижая нагрузку на водителей. За прошлый год пользователи совершили несколько десятков миллионов поездок по тарифу, а с сегодняшнего дня он расширился на 31 новый город. Для того чтобы алгоритм работал, разработчикам Яндекс Go пришлось решать усложнённую версию задачи коммивояжёра, где ищется оптимальный маршрут не по заранее заданному списку точек, а со множеством возможных пар пассажиров. Поэтому они разбили задачу на два этапа: подбор и прокладка пути. Сначала ML-алгоритм оценивает совместимость заказов разных людей. Для этого он учитывает время, локацию, статистику похожих поездок, трафик, частые маршруты и т. д. Это позволяет предсказывать удачные пары попутчиков ещё до прокладки маршрута, а оценка пересчитывается регулярно при отмене заказов или изменении дорожной ситуации. Когда пара подобрана, происходит роутинг: расчёт оптимального маршрута по четырём точкам — две посадки и две высадки. Алгоритм ищет такой маршрут, в котором не будет больших крюков, чтобы не задерживать ни пассажиров, ни водителя. И всё это — за доли секунды, пока вы смотрите на крутящийся индикатор поиска. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Зачем PlayStation 6 дисковод, если диски давно никто не покупает? Разбираемся в выпуске подкаста Технолоджия — слушайте на Яндекс Музыке или смотрите на YouTube и VK Видео. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

(media without text)

Нейросети дешевеют, агенты развиваются В Сеуле состоялась одна из главных мировых конференций по машинному обучению International Conference on Machine Learning (ICML). Команда Яндекса представила на ней восемь статей и получила награду за лучшую статью на воркшопе Graph Foundation Models: A New Era for Graph Machine Learning. А мы попросили Сергея Юдина, руководителя отдела разработки ИИ-сервисов, рассказать, что ждать от ИИ в ближайшем будущем. Тренд № 1. Теория становится практикой В сфере ИИ стирается граница между теоретическими исследованиями и практикой. Учёные исследуют то, что создают разработчики, а премии получают открытия и технологии, которые завтра будут доступны всем. Две работы получили ICML 2026 Outstanding Paper Award. Обе связаны с диффузионными моделями, а одна из них — с dLLM. Диффузионные языковые модели могут параллельно генерировать несколько токенов на одном шаге и в отдельных сценариях заметно сокращать время генерации. Тренд № 2. Агенты и харнесс Агентские системы быстро развиваются и уже используются в отдельных промышленных сценариях. При этом надёжность, оценка качества и безопасная автономная работа остаются открытыми инженерными проблемами. А харнесс — всё, что окружает языковую модель в агентской системе, — стал предметом серьёзного изучения. Разработчики анализируют: 🔵 память агентов — эпизодическую и процедурную, обучение на собственном опыте, обучение с подкреплением (reinforcement learning, RL) поверх памяти 🔵 рабочие процессы: как научить агента делать параллельно несколько задач, как эффективно распределять агентские запросы по серверам 🔵 безопасность: агент, читающий чужие документы, уязвим к промпт-инъекциям. Организаторы ICML встроили в PDF статей инъекции, чтобы выявить рецензентов, нарушавших определённый запрет на использование LLM из правил. Было обнаружено 795 таких рецензий от 506 рецензентов. У 398 из них были собственные активные заявки на конференцию. В результате ICML отклонила 497 связанных с ними статей. Тренд № 3. Дешёвое обучение RL-дообучение LLM становится доступнее: открытые инструменты и более экономные методы снижают требования к инфраструктуре. Премию ICML 2026 Test of Time получила работа 2016 года Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning. Идея параллельных actor-learners стала одним из важных предшественников современной инфраструктуры RL-посттрейна LLM. В одной из новых работ авторы экспериментально показали, что классический оптимизатор SGD в исследованных сценариях RLVR работает не хуже AdamW и требует меньше памяти. Для Qwen3-1.7B пиковое потребление GPU-памяти снизилось на 15,7 ГБ. Такие оптимизации снижают порог для локального посттрейна LLM. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex

Не успеваете сделать? Сделайте того, кто сделает Яндекс открыл для бизнеса возможность создавать ИИ-агентов, которые умеют выполнять исследовательские задачи. Например, проверять отзывы покупателей или проводить анализ рынка. Таких агентов можно добавлять в приложения для пользователей или сотрудников. Агенты не ограничиваются встроенными знаниями или быстрым поиском, а анализируют сразу много источников — как открытых, так и внутренних (например, базы данных компании). Кроме того, они могут пользоваться инструментами — открывать документы, заходить в CRM и так далее. А сам процесс исследования происходит циклами, то есть агент действует поэтапно, оценивая результаты работы на каждой стадии и корректируя свои действия. Вот как это происходит с ИИ-аналитиками Яндекса: 1. Запрос. Агент получает запрос и пытается понять, что надо узнать, в каком виде нужен ответ и какие есть ограничения. Если запрос сложный, агент задаст уточняющие вопросы. 2. Исследование. Агент генерирует несколько коротких поисковых фраз: для простой справки это может быть 3–5 запросов, для сложного исследования — десятки. 3. Изучение и ранжирование. Агент смотрит на результаты поиска, открывает и читает страницы, оценивает их релевантность: свежесть информации, полноту ответа на вопрос, наличие фактов и цифр и так далее. 4. Промежуточная оценка. Если полученных данных недостаточно для завершения задачи, агент запускает ещё один цикл поиска с уточнёнными или перефразированными запросами. Это продолжается, пока он не соберёт достаточно информации. 5. Ответ. Агент анализирует найденную информацию, формирует единый контекст, выделяет главное, убирает повторы, отмечает противоречия. Затем он генерирует ответ в нужном формате: это может быть текст, таблица, список, график, презентация и так далее. Создать своего ИИ-агента для бизнеса можно на платформе Yandex AI Studio. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex