SoftMediaLab

В рамках R&D проекта тестировали и обучали генеративные модели для создания геометрически корректных планировок квартир: - сформировали датасет из 136 тыс. примеров; - построили витрину из нескольких моделей. Обучение включало стандартный supervised fine-tuning (SFT) и reinforcement learning (RL) с функцией штрафов за нарушение геометрии; - продумали технологию импорта в CAD-систему, где архитекторы дорабатывали бы эскизы, проверяли их соответствие нормам и вносили творческие корректировки.

Участвовали в RnD-проекте девелопера, в рамках которого разрабатывается система компьютерного зрения для автоматического распознавания конструктивных элементов на строительных чертежах, а также модуль для расчета сметной стоимости на основе данных из 3D-моделей и чертежей.

Интегрировали ИИ в 1С для интеллектуального управления складскими остатками. Система анализирует сроки годности и текущий спрос, автоматически перераспределяя товары между складами. Решение позволит сократить потери от просрочки, оптимизировать запасы и повысить оборачиваемость продукции без ручного вмешательства.

Наладили взаимодействие так, чтобы оперативно закрывать потребность в разработчиках под внутренние цифровые продукты — системы логистики, предиктивной аналитики и Big Data. Благодаря жесткому скринингу и честному грейдингу на нашей стороне специалисты сразу включаются в работу над приложениями и ускоряют цифровую трансформацию крупнейшего ритейлера РФ.

Разработали ИИ-помощника на базе Gemini и интегрировали в инфраструктуру заказчика. Сотрудник загружает договор, ассистент автоматически скачивает файл и за 2–3 минуты проверяет документ по чек-листу бизнес-рисков, подсвечивая спорные пункты. Результаты публикуются в задаче в Asana. Время проверки договора сократилось с 4 до 1,2 часа, выявляется до 80% ошибок, ежемесячная экономия на рутинных операциях достигает 450 000 ₽. Решение не заменило юристов, а сняло рутину и ускорило сделки.