这些年俄罗斯貌似是人工智能领域的局外人，我们虽然可以在OpenAI等美国知名人工智能企业看到俄罗斯人的身影，也大概了解俄罗斯是数学大国，但是俄罗斯本国在人工智能方面新闻很少。
目前，俄罗斯主流AI产品，其实日常能接触到的就两款，一款是Yandex的聊天机器人和生图模型YandexArt。一款是俄罗斯联邦储蓄银行APP内置的聊天机器人以及其生图模型康定斯基。在这两个平台相对垄断市场的地位下，可以考察出俄罗斯当下人工智能发展现状。
这里翻译来自vc.ru的几篇文章，了解俄罗斯人工智能发展现状。
2021 年 4 月 1 日。让我们回到俄罗斯神经网络首次突破的那一天。 Sber展示了ruGPT-3 XL，这是最大的能够编写文本甚至代码的俄语模型。
Sber 和 T-Bank 报告称，在为新数据中心寻找区域和容量不足方面存在问题
生成神经网络的开发也需要它们。《Vedomosti》参考文献写道，T-Bank 负责人斯坦尼斯拉夫·布利兹纽克 (Stanislav Bliznyuk) 表示，即使建设两个各 50 兆瓦的数据中心，也很难找到地方，因此容量允许且电价“足够”。参加“FI Day”会议的讨论。区块链：金融时代的门槛。”
与此同时，Sber 不再考虑推出小型站点。该公司负责人 German Gref 表示，最小功率应为 200 MW，“或更好 - 300-400 MW”。核电站装置的消耗量大致相同。 Gref 表示，俄罗斯人工智能解决方案落后 OpenAI 和谷歌产品六个月，甚至一年半，主要是由于缺乏计算能力。
VTB 和咨询公司 DC Square 也证实了寻找数据中心地点的困难。他们指出：该站点必须能够访问多个主要通信渠道，并且远离住宅楼和社会基础设施。然而，员工也必须能够到达那里工作。
评论区选：
俄罗斯人的吐槽功力十级
标题里这两家都是俄罗斯银行，Tinkoff银行以及Yandex运营的公司都不在俄罗斯境内。
不知道处于什么原因，俄罗斯民众还是喜欢称人工智能为神经网络，俄罗斯人显然很为自己曾经在控制论上面取得的辉煌而骄傲，但是当下流行的人工智能早已不属于控制论范畴，也不仅仅是神经网络四个字可以概括的了。
俄罗斯人工智能的复兴：走向全球领导地位
近几十年来，人工智能（AI）已成为许多国家经济和技术发展的关键因素。俄罗斯拥有丰富的科技底蕴，非常重视人工智能的发展。战略投资、才华横溢的专家以及对全球研究的积极参与使俄罗斯成为全球人工智能领域的重要参与者。
俄罗斯拥有丰富的科学技术遗产，在其历史上有许多重要的里程碑。人工智能也不例外。俄罗斯人工智能的发展始于20世纪中叶，当时科学家们从事控制论和计算机科学领域的研究。重要的一步是创建强大的计算中心和大学实验室，以促进人工智能及其应用的发展。
投资和政府支持
了解人工智能对未来经济增长的战略重要性，俄罗斯正在积极投资这一领域。 “数字经济”、“科技发展战略”等国家计划旨在刺激人工智能和网络物理系统的发展。对创新的资助和支持使俄罗斯科学家和公司能够将尖端技术引入各个行业，包括医药、制造、金融和运输。
才华横溢的专家和教育
俄罗斯大学提供信息技术和数学方面的高质量教育，有助于人工智能领域人力资源的形成。俄罗斯的年轻专业人员积极参与国际竞赛和研究项目，展现出高水平的能力和创新能力。
工业人工智能
人工智能在俄罗斯工业中的应用变得越来越重要。由于机器学习和数据分析算法的发展，生产自动化、需求预测、流程优化等都成为可能。俄罗斯公司正在积极将人工智能应用到其业务流程中，以提高在全球市场上的效率和竞争力。
公司和初创公司
Yandex 、 Sber和Tinkoff只是俄罗斯积极开发和应用人工智能技术的一些大公司。他们提供基于机器学习算法和神经网络的产品和服务，涵盖从搜索引擎到金融服务的各个领域。该市场还活跃着SNAKO 、 NtechLab和Promobot等初创公司，它们正在利用人工智能技术开发数据分析、计算机视觉和机器人领域的创新解决方案。
这些公司和初创公司只是俄罗斯众多积极实施和开发人工智能技术的组织的几个例子，证实了该国对该领域创新发展和全球领导地位的承诺。
应该说Yandex 、 Sber、Tinkoff、SNAKO 、 NtechLab和Promobot就是2024年全部了。
以下是一篇2019年的旧闻
人工智能和自然语言处理：大市场概述。第三部分
我们继续有关自然语言处理市场的系列文章，讲述最成功的俄罗斯开发人员及其产品的故事。今年，国内 NLP 团队将能够在Up Great技术竞赛“PRO//READING”中测试他们的文本分析解决方案。比赛奖金为2亿卢布。
2019 年 9 月，MIPT 的 NTI 人工智能能力中心发布了下一期简介年鉴。该研究包含了目前国内 NLP 领域开发者的名单。以下是该报告的简要摘要。
在 NLP 领域处于领先地位的俄罗斯公司在多个类别的市场上均有代表。首先，这些是多年来涉足文本技术的搜索引擎和公司：Yandex、ABBYY、Mail.ru、PROMT 和 RCO（Rambler 集团的一部分）。
第二类是大企业，他们最近3-4年才开始发展人工智能领域的能力。例如，Sberbank、Tinkoff 银行、MTS。尽管它们主要生产供内部使用的技术，但它们都取得了令人瞩目的成果。
1. “Yandex”
NLP 部门： “Yandex Translator”、“Yandex Alice”、“Yandex SpeechKit”
人工智能领域的领导者： Mikhail Bilenko（机器智能和研究主管）。
专利数量： 7项
产品及项目：“Alice”是一款虚拟语音助手，可在所有装有 Yandex 软件的设备上使用。 2019年初，Alice的月观众人数约为3500万人。
Yandex.Translator是一项自动翻译单词、短语、整个文本和网页的服务。该服务使用 Yandex 开发的机器翻译技术。 2019年，支持90多种语言。
Yandex.Toloka是一个众包平台，用于收集和处理 ML 项目的数据、训练搜索算法和神经网络、开发语音技术和计算机视觉。超过 500 万表演者和 2 万名顾客在托洛卡注册。收集的评估用于开发语音助手和聊天机器人，并在各个学科领域进行科学研究。
Yandex SpeechKit是一组语音识别和合成技术，作为服务提供给外部开发人员。自 2019 年起，Yandex SpeechKit 语音合成和识别技术已在 Yandex.Cloud 平台上以 SaaS 模式提供。该技术已被来自电信、金融、服务和医药行业的 300 多家上市和私营公司积极使用。 Yandex SpeechKit 最流行的用例是呼叫中心机器人化和语音分析。
2. “语音技术中心”
NLP 部门： “MDG-Innovations”——研究公司、语音和双模生物识别系统开发商
NLP和语音识别领军人物： MDG研究部主任Kirill Levin
产品及项目：
语音导航器- 允许客户接收如何在尽可能短的时间内以方便的方式到达正确地点的信息。
“勿忘我II”是一个多通道的电话通话和语音留言系统，可让您分析和保存通话数据。
“Varvara”是一个用于创建支持语音生物识别技术的语音助手的平台。
3.艾比ABBYY
NLP事业部：公司产品利用人工智能技术解决业务问题。
NLP 领域的领导者：语言研究总监 Vladimir Selegey、技术开发副总监 Tatyana Danielyan
专利数量： 113项
为企业客户提供的产品和项目：
“Sberbank” - 监控和自动分析俄罗斯 1000 家交易对手银行的新闻内容。 ABBYY 的 NLP 解决方案选择重要消息，根据各种风险因素对新闻进行分类，并从银行文件中收集相关数据。
NPO Energomash - 智能企业搜索。该公司正在测试 ABBYY 智能搜索解决方案，该解决方案将把来自多个信息系统的数百万个文档合并到一个通用系统中。
VTB 银行- 使用 ABBYY FlexiCapture 解决方案为法人实体自动开户。技术确定文档类型、检查其可用性、提取必要的数据并将信息导出到银行系统。
4.Mail.ru集团
NLP部门： 2019年，Mail.ru Group Tech Lab部门成立。该部门负责人工智能、语音和图像识别领域的技术项目，以及新型实验通信产品的开发。
NLP 领域的领导者： Egor Ganin，Mail.Ru Group 副总裁、云和商业服务主管
Andrey Kalinin，人工智能技术总监
产品及项目：
社交网络“VKontakte”上的“Prometheus”是一个为观众选择相关内容的系统。
“Marusya”是由 Mail.ru Group 技术实验室专家开发的语音助手。于 2019 年 6 月推出。我们计划与 Marusya 一起发布我们自己的专栏，并将该技术集成到 Mail.ru 集团的其他产品和第三方服务中。
Mail.ru Sounds是一种基于机器学习的声音和语音识别技术。检测并分析音频流中的任何声音或其组合。
基于机器学习的快速应用程序开发服务 Mail.ru Cloud Solutions - 技术帮助开发人员和研究人员快速创建基于深度学习的应用程序，而无需购买、配置和维护自己的基础设施。
5.只是人工智能
NLP事业部： Just AI自2011年以来一直专注于人工智能、机器学习和自然语言理解技术。客户 - UniCredit Bank、Sovcombank、MTS、HeadHunter、Papa John's、Wallet application 和其他主要品牌。 Just AI 是 Google 和 Yandex 在语音助手内容创建领域的合作伙伴。
NLP 领域的领导者： Kirill Petrov，Just AI（i-Free 集团公司的一部分）董事总经理
产品及项目：
Just AI Conversational Platform是一个企业级平台，用于开发理解自然语言的会话聊天机器人和助手。该平台中创建的聊天机器人可以解决复杂的业务问题：客户支持、雇用和培训员工、下订单和销售商品。
Aimylogic是面向独立开发人员的技能和智能机器人构建器。
Aimybox - 适用于智能设备的现成技能集和许可内容。
儿童机器人“Emelya”是一款能够理解自然语音的俄语设备。
6.PROMT
NLP 部门： PROMT 为私人和企业用户开发翻译解决方案以及分析非结构化文本数据的解决方案。 PROMT 的客户是大型俄罗斯和国际公司：Lukoil、Norilsk Nickel、Kaspersky Lab、Amadeus、Spanish Dict 等。
NLP研究人员：统计研究组组长Alexander Molchanov、研发总监Fedor Bykov
产品及项目：PROMT 翻译服务器开发版- 使用 API 自动翻译文本、文档和整个网页。
PROMT Analyzer SDK是信息和分析系统的组件。允许您自动分析不同语言的大数据，突出事实，提及个人、组织、事件和其他实体，确定声明和文件的语气。
PROMT Cloud API是一个云接口，允许您在其他程序或网站中使用 PROMT 在线翻译技术。
PROMT Mobile SDK是一个嵌入移动应用程序的多功能元素，允许您完全离线使用 PROMT 翻译技术。
7. «Тинькофф»
NLP部门：在所有通信中，Tinkoff积极使用人工智能和机器学习技术；超过30%的聊天中的客户请求是在没有银行员工参与的情况下处理的
NLP 方向负责人： Konstantin Markelov，Tinkoff 副总裁兼业务技术总监
产品及项目：
语音助手“Oleg”是全球首款金融和生活服务领域的语音助手。 “Oleg”回答客户支持问题，处理超过 30% 的请求，另外 30% 的情况下回答一些问题，一半的情况下答案是个性化的。神经网络方法和经典方法都被使用。
Tinkoff VoiceKit是一项 Tinkoff 语音技术服务，其中包括用于语音合成和识别的深度神经网络模型；用于创建语音助手“Oleg”，自 2019 年 7 月起，每个人都可以通过 SaaS 模式使用。
信用评分是 Tinkoff 贷款业务的基础，结合了经典的稳健评分模型和基于强化学习的新实验方向。
语音生物识别是呼叫中心通过声纹快速识别客户的系统，可数倍减少客户识别时间。
8. «Наносемантика»
“纳米语义学”
NLP部门：自2005年以来，该公司一直在开发智能聊天机器人，支持在文本和语音渠道中就给定主题用自然语言与人对话。开发完全使用我们自己的技术进行——对话标记语言、对话处理器、知识库和词典。
NLP 领域的领导者： Anna Vlasova，Nanosemantics 语言学系主任。曾在 Medialingua、Rambler、Ashmanov and Partners、卡巴斯基实验室等公司工作
产品及项目：15年来，已为以下公司实施了90多个商业项目： Sberbank、Ford、BMW、Beeline、Headhunter、Webmoney、Higher School of Economics、Gazprom Neft、MTS Belarus、Bank St. Petersburg、Rostelecom等。
“Eliza”是该公司的虚拟顾问。
9. Brand Analytics
NLP部门：公司的目标是通过分析数十亿条社交媒体消息，识别新趋势并记录现有趋势的变化，从而使人们能够选择商业和国家发展的战略和战术步骤。
Brand Analytics 拥有超过 1000 亿条俄语消息的档案，现在每月分析多达 30 亿条消息，包括 VKontakte、Odnoklassniki、Instagram、Facebook、Twitter、Youtube、论坛、评论网站、博客、Messenger 等上的出版物。
NLP方向负责人： Alexey Solovyov，语言实验室负责人
产品及项目：
品牌分析是一个社交媒体分析系统。
BA EXPRESS是一款社交媒体和媒体监控系统，适用于提及量较小和个人使用的公司。
BRAND VISOR是高层管理人员快速掌控公司信息领域的仪表板。监控媒体和社交媒体上有关公司及其高级官员的信息，突出显示重要出版物，并以趋势和风险领域的形式可视化数据。
EVENT WALL是活动的社交媒体仪表板。使活动具有互动性，在一个动态屏幕上收集活动参与者的印象以及组织者自己在社交网络上的内容。
EUREKA ENGINE是一种高速模块化文本语言分析系统，可让您从大量非结构化数据中实时提取新知识和事实。
10.俄罗斯联邦储蓄银行
NLP部门：自2017年以来，Sberbank设立了数据研究能力发展部、人工智能实验室和内部DS\AI社区。敏捷团队正在致力于为 NLP 和语音分析技术创建统一平台。
NLP\语音分析领军人物：数据管理部门负责人 Konstantin Kruglov、语音技术负责人 Denis Filippov、董事会第一副主席 Alexander Vedyakhin、数据研究中心主任 Maxim Eremenko
产品及项目：
基于NLP和语音分析的统一技术平台，可以加速新产品的开发和实施，正在实施创建聊天机器人、自动语音菜单、自动准备法律文件、处理投诉和请求等举措。
11.RCO
NLP部门：自2000年以来，RCO一直致力于开发用于搜索和分析非结构化文本信息以及计算机语言学的产品和技术，用于ClaraBridge（ClaraView、VDI-EPAM公司）、X-Files、Analytical Courier（ I-Teco、White Wind 公司）、KRIT、Medialogiya（Medialogiya 公司）、 Dozor-Jet（Jet Infosystems 公司）、Consultant Plus（Consultant Plus Software Technologies 公司）。
公司负责人和 NLP 方向： Vladimir Pleshko，总经理
产品及项目：RCO Fact Extractor SDK是一种用于计算机分析文本信息的工具。该软件包适用于信息、分析和搜索系统的开发人员。
RCO 文本分类引擎是一个供信息检索系统开发人员使用的库，它允许基于词汇配置文件来确定文本是否属于给定的类别集，并获取所选术语在文本中出现的次数和位置
RCO Dossier - 信息和分析系统“Dossier Maintenance System”(IAS SVD) - 一个程序，旨在自动收集来自各种来源的信息，其中包含有关法律实体的信息，并将其存储到事实信息的结构化数据库中。
RCO Zoom是一款专业搜索引擎，结合了传统搜索引擎和信息分析的功能。
12. 《ASM解决方案》
NLP部门： ACM Solutions - IT公司，成立于2015年，开发以下领域的创新技术：语音数据的自动处理和分析；语音识别（超过 35 种语言）；语音生物识别；语音合成；基于机器学习方法的数据分类。
产品及项目：
来电在线分类和事后分类——自动判断来电原因并识别热点话题，标记来电。
聊天机器人- 语音界面和聊天助手请求分类。
语音分析- 用于分析联络中心语音通道情况的工具。在过去的三年里，ASM Solutions 扩大了在与以下公司的联合项目中实施和使用语音技术的经验：Russian Post、CIAN、Skyeng、Speech Analytics、Advanced Systems、Alexen、Phonemics 等。
13. «Медиалогия»
NLP部门：实时监控和分析媒体和社交媒体的自动系统的开发商。该公司每天处理来自 52,000 个来源的 1 亿条消息。
NLP 研究人员： Vasily Kiryukhin、Oleg Khadartsev
产品及项目：
公关媒体监控和分析- “媒体学”提供对媒体数据库的在线访问，能够独立监控媒体并对收到的消息进行快速分析。
SMM的“媒体学”是一个用于社交媒体监控、分析和响应的自动系统。
“SM事件” ——处理社交媒体中的负面情绪，回应重大提及，监控沟通的速度和质量。
媒体引文分析- “Medialogy”自动分析每条消息的引文，并根据引文索引（CI）评估来源。
14. Kribrum 克里布鲁姆
NLP部门：该公司成立于2010年，分析互联网新闻流和社交网络上的帖子。 Kribrum 每天在 Twitter 的俄语部分输出并分析 1400 万条推文、LiveJournal 上的 30 万条消息、所有 VKontakte（每天 1700 万条条目）、部分 Facebook（每天 600 万条条目）、12 万条独立博客和论坛、19000 个媒体（每天 30 万篇文章和笔记）以及 Instagram 服务上的每日 50 万条帖子。信息流的处理时间为几个小时。
NLP 研究人员： Alexey Voznyuk、Alexander Ermakov
Kribrum 社交媒体监控和分析系统从俄语互联网资源中收集对对象（公司、个人、公司产品）的引用：社交网络、在线媒体、博客、主题和区域论坛以及其他资源。此后，系统自动确定语句的情感内涵，并将出版物分配为标签和类别。
该公司的项目之一是一项定期研究“媒体人员欺凌行为评级” ，是在对在线资源监测的基础上编制的。该排名分析了社交网络上各种公众人物的负面提及。
15. МТС
NLP部门： 2017年，MTS创建了一个单独的部门来实施基于AI的解决方案——AI中心。语音技术领域的研究重点旨在创建虚拟助手和聊天机器人，以提供客户支持并优化公司内各部门的活动。
NLP 研究人员： AI 小组的首席开发人员 Nikita Semenov
产品及项目：
2018 年，MTS 在公司网站上的用户个人账户中推出了智能客户支持机器人；现在该机器人还在 My MTS 应用程序中为客户提供建议。如今，十分之八的客户请求都是在没有支持专家参与的情况下得到处理的。 2019 年 6 月，MTS 提出了面向外部市场的解决方案 - 开发适应特定公司所需任务池的聊天机器人。
16. Naumen 瑙门
NLP 部门： Naumen Group of Companies 是一家俄罗斯软件和云服务供应商，也是公司和当局数字化转型的技术合作伙伴。该公司的虚拟员工和助理每天执行数百万项任务。
NLP 研究人员： Anton Lozhkov
产品及项目：Naumen KnowledgeCat是一个集海量信息智能搜索、知识管理和能力卡形成功能于一体的智能系统。为与制造工艺、服务交付和应用研究相关的复杂问题提供准确、全面的答案。
Naumen Erudite - 允许您创建以自然语言与人类交流的机器人。使用特殊接口，客户可以独立训练和测试机器人，并评估其工作质量。
Naumen服务管理智能自动化（SMIA） ——让您能够全面智能化企业的服务活动，自动解决问题并向服务专家和最终用户提出建议，降低系统支持成本并消除手动数据处理过程中流程的低效率。
17.莫斯科理工大学
NLP 部门： MIPT 神经系统和深度学习实验室。
NLP 研究人员： MIPT 神经系统和深度学习实验室负责人 Mikhail Burtsev、iPavlov 业务开发负责人、实验室副主任 Olga Kairova
产品及项目：
iPavlov 项目正在通过创建工具并将其引入商业实践来克服自然语言有意义的人机通信领域的技术障碍，从而减少进入文本对话系统市场的障碍。该目标是通过以下任务实现的：研究和开发用于处理自然语言文本的神经网络架构。
创建神经网络架构DeepPavlov的开源库，用于对话系统的快速原型设计（允许以自然语言进行自动化人机通信的程序 - 聊天机器人、个人助理、专家系统）。开发基于领域训练模型的技术平台，以自动与用户进行有针对性的对话（针对俄罗斯联邦储蓄银行）。与全球科学界和商业界合作创建和分发 DeepPavlov 库。
由此可见，俄罗斯传统的AI项目多数是面向企业的2B业务，而且以语音服务为主体。
因此可以从语音服务测评查看各公司实力。以下是2023年的一篇分析（只截取一小部分）
俄罗斯语音技术和语音识别市场分析
在这篇文章中我们将谈到市场
- 语音识别系统（ASR、STT）
- 语音分析系统、语音分析
语音技术市场还包括其他领域，例如生物识别、语音机器人和语音生成。但在本文中我们不会触及它们。
方法论维度：
为了评估识别质量，使用了三个专有参考数据集。
第一个数据集包含在电话通道中录制的 3 小时带标签的音频文件，主要包含一般词汇。
第二组数据包含 4 小时的带标签的高噪音音频文件（在嘈杂的房间（特别是加油站）中的有声对话和麦克风录音）。
测试是使用云服务的开放 API 进行的，并涉及两家友好公司的资源，这两家公司在循环中安装了解决方案，并同意在其上运行我们的数据。
衡量指标是WER（字错误率），即字错误的频率。
WER 度量公式
语音识别系统对照表
第一行：供应商：Yandex，Tinkoff，GPT，google，Amvera Speech；第二行：电话语音WER值（越小越好），第三行噪音WER值（越小越好）
结果如下：
1.Yandex – 8分
2. Amvera – 8分
3. GPT – 6分
4. Tinkoff – 5分
5. 谷歌——2分
有趣的是，谷歌的识别度表现最差。此外，无论是电话语音还是噪声数据。
Tinkoff 在电话语音中可以夸耀良好的质量，但在嘈杂的语音中却会下降。这是非常合乎逻辑的，因为银行主要使用电话渠道。
……
结论
俄罗斯语音技术市场有10多家语音识别系统开发商和30多家语音分析系统开发商。主要市场量集中在B2G领域和大型企业客户领域。在识别俄语时，国内解决方案的语音识别质量超过了国外的质量。根据所需的数量，消费者有机会使用 ASR 的云版本和本地解决方案。
由此可见，由于美国对🇷🇺的排斥，反而给毛子自身的NLP语音市场留足发展空间。
有的测试题到了一个非套壳的本国产品。例如🇷🇺的写作机器人，Robotext
https://robotext.io/write，
X生图类产品
如Кандинский康定斯基（俄罗斯著名现代派画家）和Шедеврум，名字都挺俄罗斯的，其中康定斯基在拥抱脸开源了其前2代的生图模型。
https://shedevrum.ai/
2022 年 11 月 23 日。Sber 的下一次更新 -遇见康定斯基 2.0。具有 20 亿个参数的扩散模型可以理解 101 种语言的查询。神经网络对10 亿个文本-图像对进行了密集绘制。这里，首次添加了“修复” （替换图像中的任何对象）和“修复” （完成图像和背景的能力）功能。
2022 年 6 月 14 日。Sber推出了最大的俄语文本图像生成器，名为Kandinsky。这是ruDALL-E的改进版本，其中参数数量得到了强力升级，从视觉上的13亿个跃升至120亿个：俄罗斯联邦储蓄银行推出了新版本的Кандинский康定斯基神经网络，它是俄罗斯中途算法的类似物。康定斯基 2.1 生成模型允许您根据文本描述和完整图片创建高质量的图像。该服务可供所有用户使用。
推出六天内，康定斯基 2.1 生成模型已吸引了超过 200 万独立用户！
SberBank 团队于 2023 年 4 月 4 日推出的 Kandinsky 2.1 更新版本能够在短短几秒钟内从自然语言的文本描述生成高质量的图像。该模型已经超越了 OpenAI 的 ChatGPT 记录，后者花了五天时间才达到了类似的结果。
该算法由 Sber AI 专家和 AIRI 人工智能研究所的科学家使用 Sber AI 和 SberDevices 数据集开发和训练。 Kandinsky 2.1 模型是之前模型的改进版本，另外还对 1.7 亿个高分辨率文本图像对进行了训练。此外，该算法还接受了包含 200 万对高质量图像的数据集的训练。
该算法使用编码文本描述和 CLIP 模型对图像的特殊表示。它可以可视化任何内容并可用于各个行业。用户可以在促销页面上评估 Kandinsky 2.1 的功能，还可以在 Sber 设备、Salyut 移动应用程序和 ML Space 平台上使用“运行艺术家”命令。
更多内容：https://civitai.com/articles/5796
https://zhuanlan.zhihu.com/p/670784904
在拥抱脸和Github上也有相关团队“俄语自然语言处理”，专业人事可以品一品。https://huggingface.co/RussianNLP
Шедеврум（杰作）
https://fusionbrain.ai/
Yandex 公司展示了自己的神经网络原型，该网络能够根据用户文本查询生成图像。这个新工具可以在 Android 和 iOS 上的 Masterpiece 应用程序的 beta 版本 0.1.4 中看到。该工具可供Google Play和App Store上的所有用户使用。该神经网络以俄语和英语工作，考虑到用户的特殊愿望，可以模仿各种艺术风格。它使用级联扩散方法，分阶段创建图像并提高其分辨率。在神经网络的第一个版本中，开发人员使用了 2.4 亿个带有文本描述的图片示例，但训练仍在 5 亿个示例的数据集上继续进行，这将提高该工具未来的质量。
SistemmaGPT
据开发人员介绍，SistemmaGPT 能够生成高质量的文本、进行深入的数据分析以及创建分步说明和培训计划。她还可以根据用户聊天对话的上下文编写代码并解决创造性问题。目前，开发人员正在积极致力于为其人工智能系统实现对图像和视频的支持，这将使他们能够解决复杂的视觉问题，包括识别、分析和计算位于其上的物体。SistemmaGPT 的主要任务是将人工智能集成到业务流程中。该人工智能模型可以分析大量数据，甚至找到见解。开发人员确保神经网络能够以虚拟助理的形式与客户进行通信，创建个性化推荐系统并自动处理来电订单。她还可以回复电子邮件、在社交网络上与用户合作、管理仓库以及执行其他任务。SistemmaGPT的创建者认为，人工智能可以帮助企业更高效地完成当前工作并降低成本，从而提高其竞争力。然而，要了解神经网络如何正确回答所提出的问题以及它的工作效果如何，您需要等待业务代表的首次评论。
YandexArt是Шедеврум的新版，网站：https://ya.ru/ai/art
对于这款产品，同样用提示词“Китаец”和“Китайская табличка”测试，因为我觉得多数生图都很难看以及油腻，所以结果不放了。过比起康定斯基，其产品微调功能功能更多一些，例如可以给负面提示词之类的，但是从功能分布和界面和Stable Diffusion没太大区别。
Shop 100 是 Yandex Shop 项目，其中与 YandexART 神经网络一起创建了传达成分和关键特征的产品包装。
X生设计产品：
Supa 最初是一项视频服务。但一段时间以来，这里还出现了其他功能：社交网络设计、市场卡片、徽标等等。包括演示文稿、表格、证书。甚至登陆页面。现在它是一个大型设计联合体，已经取代了 Canva 和类似的国外服务。https://supa.ru/
这个我测试了一下就是个卖模版的，没有什么AI，顶多就是个磨皮美化，内容都不免费，和国内的海报类，美图类APP大同小异。
当下这些俄罗斯当地的AIGC产品幕后采用的是否是自家技术无从得知，但是就目前公布的开源情况来看，🇷🇺的产品应该不是很多。
以下是其他结论
GigaChat 是俄罗斯公司 Sber 开发的多模态神经网络。这种人工智能结合了多种神经网络，包括用于图像生成的 Kandinsky 3.1、用于处理文本的 ruGPT-3 和 FRED-TP，以及用于评估视觉和文本内容的语义接近度的 ruCLIP。这种集成方法使 GigaChat 能够解决广泛的问题：从创建文本和艺术到编程和分析。优点：在俄罗斯无需 VPN 即可使用；广泛的功能：从文本到图像；与 Sber 生态系统集成；专业模式的可用性（例如内容制作者）。缺点：需要通过 Sber ID 授权；俄罗斯联邦以外地区供应有限；缺乏移动应用程序；生成的信息可能不准确。
GigaChat界面以聊天的形式实现，这使得用户与AI的交互变得直观。神经网络能够记住对话的上下文，这使您能够在工作时进行长时间的对话并澄清细节。 GigaChat 的独特功能之一是能够生成个性化卡片，甚至根据用户的心情创建人工智能冥想。
YandexGPT是俄罗斯公司 Yandex 开发的语言模型。该神经网络是用于发短信和回答用户查询的强大工具。 YandexGPT 的主要功能之一是它与语音助手 Alice 的集成，它允许您不仅以文本方式还可以以语音方式与神经网络交互。该神经网络接受了来自互联网的数百万俄语文本的训练，这确保了其答案对于俄语用户来说是自然且相关的。 YandexGPT 能够产生想法、提供建议、解释术语和创建各种类型的文本内容。需要注意的是，神经网络数据库仅限于 2023 年 3 月，这可能会影响某些主题所提供信息的相关性。优点：完整的俄语支持；与 Yandex 生态系统集成；通过 Alice 进行语音交互的可能性；请求数量没有限制； 缺点：对最新信息的访问有限；复杂查询的答案可能不准确；没有个性化的回复；与一些国外同类产品相比功能有限。
许多上市公司都想实施人工智能，但以前的模型由于某种原因并不适合。因此，YandexGPT 3 是一个不错的选择。根据 Yandex 的数据，YandexGPT 3 的正确答案百分比为 63%，而 ChatGPT 3.5 的正确答案百分比为 58%。但不要忘记，ChatGPT 不是俄语模型，因此答案的正确性会较低。
Gerwin知道如何发挥创造力。适用于任何说明性设计任务。这些不仅是海报和徽标，还包括贴纸、封面等的插图。
24AI将帮助您对市场上的产品进行编目。快速且任意数量。
Turbotext适用于人物、动物、动画。这是专门针对 SMM 或 PR 的。
Colorize.cc - 关于照片档案的处理。收集、修复并赋予生命。
Проекты大厂肯定会融入生态系统。您会不止一次听说过它们。
Supa用于视频、紧凑设计和打印。
Балабоба
2021 年 6 月 17 日。作为回应，Yandex 推出了 Balabob。他可能会以男孩语录或阴谋论的风格完成一个故事或写一个短篇故事，这很快就成为了一种模因。
Balabob 是 Yandex 的神经网络。她接受过符文书页的培训，知道如何以不同风格书写文本，重点关注介绍性句子。在顶部菜单中，您可以选择演示格式：有食谱、说明、短篇故事、电影简介等。
ruGPT-3
ruGPT-3 是 SberDevices 的神经网络。它是最广泛的语言模型 - GPT-3 的俄语类似物，ChatGPT 在此基础上运行（在俄罗斯不可用）。俄语版本更简单，但也能很好地应对任务。她会写一篇文章、评论、故事、续篇甚至程序代码。您可以在免费演示版中测试该模型；没有字符或使用时间的限制。
ruDALL-E
来自国内开发者的DALL·E 2的类似物，能够用俄语编写请求。就是基于康定斯基做的。
2021 年 11 月 2 日，第一个用于生成俄语图片的神经网络 ruDALL-E XL Malevich登场。这被称为迈向多模态的新一步——同时处理文本、图像、语音和音乐。该模型接收了13 亿个参数进行生成。为了教授它，他们“喂养”了1.2 亿对图像描述。我正在分享该服务画廊中的一只猫，因为它不再生成新的猫。
CopyMonkey
CopyMonkey 是另一个俄语神经网络，可以生成不同格式的文本。它有一个简单直观的界面。要创建文本，您需要选择模板并提供输入信息，例如文章的主题和关键字。 “Pro”关税对于在线商店来说有一个有用的功能 - 大量生成产品描述。要使用它，请将目录上传到服务
TurboText
TurboText 服务被称为文案交换，但它也有一个创建内容的神经网络。她可以从头开始编写文本、重写或按照作者的风格添加文本。还有一个支持 88 种语言的“智能”翻译器。
神经网络会提出好的标题，并且对于存在因果关系的文本效果最好，但对于抽象文本的处理效果较差。有趣的是，您可以使用照片生成评论和产品描述 - 系统可以识别图像。免费版本无需注册即可使用。
Turbologo
Turbologo 是一种俄罗斯神经网络，可为一个请求生成数百个徽标。它易于使用：指示公司的名称和活动，选择配色方案和合适的图标。完成的版本可以编辑：更改大小、背景、字体、添加元素。
结论：俄罗斯的AI产品的市场化运营目前主要依赖大厂Yandex和Sber银行这两大巨头的市场垄断地位。在俄罗斯街头随处可见AI生成的图作为商业广告的应用。
人工智能如何增强团队工作的另一个很好的例子是Sber 的新年广告。员工们利用人工智能重新塑造了电影《伊万·瓦西里耶维奇改变职业》中的英雄列昂尼德·库拉夫列夫的形象。他首先说出了这句话：“把钱存在储蓄银行。” MDG 集团的专家合成了他的声音。
根据剧情，库拉夫列夫被转移到了现代现实，Sber不再只是一家储蓄银行，而是一个拥有多结构生态系统的科技巨头。
近期随着Google以及Youtube事实上逐步退出俄罗斯的事态，Yandex大力发展云业务，遂在俄罗斯取代整个Google生态。
Yandex Cloud 宣布推出AI Studio，这是一个用于创建基于人工智能的应用程序的统一平台。该平台结合了生成神经网络YandexGPT和YandexART以及语音合成和识别技术、用于训练神经网络的交互式环境和其他解决方案。
Yandex 推出了 YandexART （Vi）神经网络的测试版，能够创建带有移动物体的逼真动画的五秒短视频。这项创新为普通用户和视频制作专业人士的创造力开辟了新的视野。
目前，俄罗斯的AI生图生视频产品赛道基本就是Yandex和Sber这两大巨头在卷。
一开始有一个词：两个俄罗斯神经网络如何竞争。
自 2022 年初以来，人们对神经网络的兴趣猛增了 15 倍。这个词在谷歌上的搜索频率与“智能手机”一样高。已经有三分之一的俄罗斯人将个人和工作任务委托给他们。这一份额将随着人工智能的能力以及那些想要分一杯羹的人而增长。在俄罗斯，两家科技巨头已经加入了这场未来的竞赛：Yandex 和 Sber。
在这篇文章中，我将提醒大家国内IT的乳齿象是如何在神经网络的发展上掀起冷战的。按照时间顺序，我将展示该公司面向大众的智能产品开发过程中的关键事件。有些你甚至没有听说过。我还将演示图像生成器是如何改进的：从温度梦想到照片写实主义。
ruGPT-3 XL
2021 年 4 月 1 日。让我们回到俄罗斯神经网络首次突破的那一天。 Sber展示了ruGPT-3 XL，这是最大的能够编写文本甚至代码的俄语模型。工作原理很简单：你给她一个短语，她给你一个延续。用户会立即收到警告，该公司不对结果负责，因为有时该模型可能会给出荒谬的结果。配备13 亿个参数和 2048 个令牌的上下文，允许您提交相当长的文本作为输入，但内容可以在一行中完成。
Балабоба
2021 年 6 月 17 日。作为回应，Yandex 推出了 Balabob。他可能会以男孩语录或阴谋论的风格完成一个故事或写一个短篇故事，这很快就成为了一种模因。
由 YaLM 自己的语言模型提供支持。幕后隐藏着30 亿个参数，它是在 Yandex 搜索页面（包括维基百科）上进行训练的。
Malevich 马列维奇
2021 年 11 月 2 日，第一个用于生成俄语图片的神经网络 ruDALL-E XL Malevich登场。这被称为迈向多模态的新一步——同时处理文本、图像、语音和音乐。该模型接收了13 亿个参数进行生成。为了教授它，他们“喂养”了1.2 亿对图像描述。
Kandinsky 康定斯基
2022 年 6 月 14 日。Sber推出了最大的俄语文本图像生成器，名为Kandinsky。这是ruDALL-E的改进版本，其中参数数量得到了强力升级，从视觉上的13亿个跃升至120亿个：
现在的生成分为三个阶段：
她仍在服役中，所以让我们制作自己的角色，以便与未来的模型进行比较：
YaLM 100B
2022 年 6 月 23 日。Yandex正在推出一个真正的巨人 - YaLM 100B，这是最大的可免费测试的类 GPT 神经网络。船上1000 亿个参数使其比任何其他俄语模型都要大。为了进行比较，Balabob 使用了 30 亿。YaLM 已在 20 多个项目中实施，包括 Poisk 和 Alice。在训练过程中，YaLM 100B 消耗了大约 2 TB 的开放获取文本，因此不要告诉 Alice 她体重增加了。
Kandinsky 2.0
康定斯基2.0
2022 年 11 月 23 日。Sber 的下一次更新 -遇见康定斯基 2.0。具有 20 亿个参数的扩散模型可以理解 101 种语言的查询。神经网络对10 亿个文本-图像对进行了密集绘制。首次添加了“修复” （替换图像中的任何对象）和“修复” （完成图像和背景的能力）功能。
Шедеврум 杰作
2023 年 4 月 5 日。Yandex 决定跟上并推出了自己的神经网络原型，用于在 Masterpiece 应用程序中生成图片。该模型使用级联扩散方法工作 - 它创建图像并逐渐提高分辨率。
生成后，该服务将提供 4 个选项，其中最成功的一个可以发布在 feed 中，从而受到用户的欢迎 - 该应用程序很快就飞上了 AppStore 的下载榜首。
Kandinsky 2.1 康定斯基2.1
2023 年 4 月 14 日，Sber 没有给它喘息的机会，就把康定斯基更新到了2.1版本。更新后的模型还接受了 1.7 亿个高分辨率文本图像对的训练，并扩展到33 亿个参数。
Шедеврум v1.1 杰作 v1.1
2023 年 6 月 15 日。Yandex 做出回应，将新一代语言模型 YandexGPT (YaLM 2.0) 引入 Masterpiece。现在您可以在那里写一个短篇故事或创建一个口号。
Kandinsky 2.2 康定斯基2.2
2023 年 7 月 12 日。俄罗斯联邦储蓄银行的反击——康定斯基 2.2新版本。为了进一步训练模型，他们调动了包含15 亿个文本图像对的庞大数据集。
Telegram 机器人已经进行了重大更新：现在它可以创建成熟的贴纸包，并且能够根据文本描述更改图像中的单个对象。
杰作中的动画
2023 年 8 月 28 日。重炮时刻到了 - Yandex 神经网络已经学会在 Masterpiece 中生成动画。您可以创建每秒 24 帧的四秒视频。
GigaChat
2023 年 9 月 5 日。Sber开放多式联运服务 GigaChat 的公共访问权限，该服务此前正在进行 Beta 测试。它具有处理文本、图像和文件的全部可能性，因此他们甚至为其制作了指南。
您可以在网络版本中使用它，也可以在 Telegram 和 VK 中以机器人格式使用它。
Шедеврум v1.2 杰作 v1.2
2023 年 10 月 18 日。Yandex推出了YandexART 神经网络，可创建图像和动画。他们说她了解俄罗斯的文化特点。机器人知道为什么“Baba Yaga反对”吗？在 Masterpiece 和云服务中可用。
Kandinsky 3.0 康定斯基3.0
2023 年 11 月 22 日。Sber将对 Kandinsky 进行重大更新，更新至 3.0 版。该模型现在可以创建具有不同长宽比和 1024x1024 像素分辨率的图像。
2023 年 11 月 22 日。Sber将对 Kandinsky 进行重大更新，更新至 3.0 版。该模型现在可以创建具有不同长宽比和 1024x1024 像素分辨率的图像。
Kandinsky 3.1 康定斯基3.1
2024 年 4 月 22 日：Digital Artist更新至 Kandinsky 版本 3.1。最有趣的是他们添加了 Kandinsky 3.1 Flash 模型，生成速度快了 10 倍。
Шедеврум v1.3 杰作 v1.3
2024 年 4 月 24 日。Yandex展示了YandexART 1.3。神经网络改用了一项新技术——潜在扩散。为了让模型更好地理解查询，训练数据集增加到 8.5 亿对带文本的图片。
此外，此更新允许您创建不同格式的图像，例如 16:9、4:3 或 3:4。
Kandinsky Video 1.1 康定斯基视频 1.1
2024 年 5 月 28 日。打倒动画 - Sber推出了Kandinsky Video 1.1 的测试版，用于使用文本描述和图像创建视频。该模型以每秒 8 帧和 32 帧的频率生成长达 6 秒的视频序列。使用更新的康定斯基视频，您可以创建不同格式的视频 - 16:9、9:16 或 1:1。此外，在新版本的模型中，您可以使用特殊的“运动分数”参数来控制生成视频的动态。
结论
由于俄罗斯两家科技巨头在人工智能领域的竞争，我们拥有了现在的数字空间。如果以前客户打电话给银行或提供商并与接线员发生争执，那么今天有条件的神经奥列格将愉快地倾听所有威胁。
神经网络嵌入到日常使用的大量服务中。我只触及了起源并展示了视觉内容生成器，但它们体现了所有创新。事实上，从拼贴画中可以清楚地看出，骆驼只是变老了，每年生日都会拍一张照片：
Kandinsky. 康定斯基历代测评结果
Шедеврум. 杰作历代测评结果
以上内容全部来自vc.ru，相当于俄罗斯版的36氪。大企业自我推广也好，各类产品横向测评也好，都有比较丰富的咨询。
本人俄语水平有限，多数是机翻，仅凭切身体会也可以觉察到当下俄罗斯资本也在笃定AI之路，大厂也好、银行也好、甚至还有燃气公司也加入其中，至少先拿下本国1.1亿网民再说，1.1亿网民在欧洲也是第一大市场了。
