Для решения задачи компания планирует активно сотрудничать с вузами, привлекая как студентов, так и выпускников. Эти специалисты возьмут на себя разметку данных и верификацию сложных запросов, с которыми текущие алгоритмы справляются недостаточно эффективно. Параллельно с расширением штата Яндекс оптимизирует внутренние ресурсы: команда из нескольких десятков инженеров уже добилась экономии в 9 млрд рублей за первое полугодие 2025 года. Основной упор сделан на перераспределение вычислительных мощностей и использование ночных периодов для обучения моделей, когда нагрузка на серверы минимальна.
В сентябре 2026 года компания представит систему умного роутинга, которая распределяет запросы между моделями в зависимости от сложности задачи. Простые операции будут уходить в компактные нейросети, а для интеллектуально емких запросов задействуются продвинутые решения. По словам CEO «Алисы и умных устройств» Валерия Стромова, до 90% обращений останутся в контуре собственных разработок Яндекса, однако для специфических задач компания готова подключать модели с открытым исходным кодом. Такой подход позволит гибко управлять расходами на генерацию, которые остаются для российского бизнеса критически высокими на фоне более дешевых иностранных конкурентов.
Комментарии (0)
Пока нет комментариев. Будьте первым!