Обзор Nous Research Hermes 4. Модель ИИ с минимальными ограничениями, но не без изъянов

Новости Искусственного Интеллекта

Компания Nous Research представила новое семейство языковых моделей под названием Hermes 4, и это событие стоит обсудить. Разработчики позиционируют свое детище в качестве прямой альтернативы ChatGPT и другим популярным решениям, но с одним важным отличием — минимальная цензура и готовность обсуждать практически любые темы.

Hermes 4 выпускается в двух основных версиях: 70B и 405B параметров. Особенность модели заключается в том, что она умеет переключаться между обычным режимом ответов и режимом глубокого анализа с помощью специального тега <think>. В данном режиме ИИ тратит дополнительные вычислительные ресурсы на обдумывание сложных задач, а это значительным образом повышает качество ответов.

Читайте далее

Топ-менеджер ОТП о том, каким должен быть современный лидер

Директор по персоналу и организационному развитию ОТП Банка Наталья Рощина рассказала, как изменились подходы в управлении одной из ведущих компаний финансового сектора за прошедшие годы, и какими компетенциями должен обладать современный лидер, чтобы оставаться эффективным.

«Современный управленец — это уже далеко не просто администратор. Его профиль становится всё более комплексным и многогранным. Сегодня он должен быть визионером, способным заглядывать за горизонт, стратегом, прокладывающим чёткий курс, и операционным лидером, обеспечивающим безупречное исполнение поставленных задач. Его ключевое качество — умение адаптироваться и принимать решения в условиях постоянной неопределённости и турбулентности. Обязательным становится и технологический бэкграунд: понимание цифровых трендов, данных и основ автоматизации. Однако при всей этой многозадачности критически важно оставаться человечным: проявлять эмпатию, выстраивать доверительные отношения, учитывать интересы разных поколений в команде и заботиться о её благополучии».

Николай Шевцов: управление качеством данных выводит бизнес-процессы на новый уровень

ОТП Банк представил инновационный подход к управлению качеством данных. Об этом 24 сентября 2025 года на 10-м форуме «Управление данными — 2025» в Москве рассказал Николай Шевцов, директор дирекции по управлению данными ОТП Банка. В ходе своего доклада он представил анализ практического опыта построения сквозной системы управления данными (Data Governance), которая успешно работает в ОТП Банке уже более 2-х лет. Особое внимание спикер уделил презентации инструмента, позволяющего в реальном времени отслеживать сотни критических показателей по всему массиву данных финансовой организации – автоматическим проверкам данных.

«Новый подход, основанный на принципе «Data Quality by Design», позволил не только значительно повысить надежность информации, но и добиться значительной экономии средств, превратив контроль качества данных из статьи расходов в мощный стратегический актив, улучшающий финансовый результат компании», – отмечает Николай Шевцов.

По словам эксперта, традиционные системы контроля «качества данных» часто ассоциируется с рутинными отчетами и бесконечными ручными проверками. Бизнес-пользователи сталкиваются с ошибками в отчетах, а аналитики тратят до 70% времени на исправление инцидентов, что приводит к замедлению процессов и выгоранию сотрудников. Решение ОТП Банка кардинально меняет эту парадигму.

Основной элемент новшества — централизованная Data Governance платформа, которая хранит все метаданные – бизнес-глоссарий, каталог данных, домены, владельцев, процессы. Ее ключевое отличие заключается в интеграции BRD (Business Requirements Document) и FSD (Functional Specifications Document) в платформу как структурированных объектов, а не разрозненных документов в Word или Confluence. Глубокая автоматизация и интеграция контроля на этапе разработки любых data-продуктов позволяет бизнесу и IT работать в едином контуре, обеспечивая прозрачность и скорость реагирования на инциденты.

Также платформа обеспечивает сквозной мониторинг сотен критических показателей в реальном времени, автозакрытие инцидентов и оперативные уведомления, что дает бизнес-пользователям полный контроль над операционными задачами, а специалистов почти полностью освобождает от рутинных процессов, оставляя больше времени для решения стратегических задач.

«Благодаря тому, что создание DQ-проверок мы встроили в Framework разработки Data – продукта, 75% проверок создаются теперь автоматически на основе бизнес-правил, без участия человека. Таким образом, мы смогли прийти к значительному ускорению процессов – меньше минуты на создание проверки качества данных против 10-15 минут режиме ручной поверки. И добились снижения операционной нагрузки на команды в сотни раз. При этом почти на треть вырос уровень качества данных, потому что мы успеваем проверять то, до чего раньше не доходили руки. Как результат – на 25% сокращены затраты на решение инцидентов качества данных за счет автоматизации рутинных операций», – пояснил Николай Шевцов.

По словам Н. Шевцова, команде ОТП Банка удалось встроить «ген качества» в ДНК бизнес-процессов, что открывает новые возможности для увеличения эффективности ML- моделей для работы искусственного интеллекта.