# GenAI: может ли машина творить?

An episode of [Это считается](https://invisiblenetwork.ai/podcast/1653976337), 11 Dec 2025, 45 min.

Audio: https://api.mave.digital/storage/podcasts/fe1a730a-7e54-4254-a6fa-46a710315f7c/episodes/7db11edd-b53a-4fe9-a3d2-078418348a70.mp3

Генеративный AI уже меняет работу аналитиков, продактов, дизайнеров и других digital-спецов, и в этом выпуске мы, наконец, честно разбираемся, где за технологиями стоит реальная польза, а где — пока только красивые демки. Практическое применение генеративного искусственного интеллекта обсуждаем с Денисом Димитровым — управляющим директором по исследованию данных в Сбере и одним из главных создателей Kandinsky и GigaChat. В выпуске: • как рождаются фундаментальные модели и почему именно они двигают рынок • зачем Сбер выложил Kandinsky в опенсорс и что это дало • что внутри LLM: разбираемся как именно генерируется текст, картинки и видео • мультимодальность vs. омнимодальность — следующий виток технологий • какие генеративные модели сегодня самые продвинутые + личный опыт использования • как компании экономят миллионы на автоматизации процессов с GenAI • где GenAI усиливает людей, а где — становится риском • кто отвечает за ошибки генеративок • правда ли LLM тупеют и что будет, если кормить их плохими данными • ближайшее будущее GenAI Говорим про будущее, которое уже работает в проде. Легко, честно и с примерами, которые каждый сможет перенести в свою работу и, вообще, в жизнь. Что считается в эпоху генеративного AI? Делитесь в нашем телеграм-канале https://t.me/eto_schitaetsya Тайм-коды: 00:12 Начало выпуска 01:24 Гость выпуска — Денис Димитров 01:33 Тема выпуска 01:44 От математики к AI, от теории к практике: путь Дениса Димитрова 03:09 Главные факторы развития AI 05:48 Создание и развитие нейросети Kandinsky 06:48 Зачем выкладывать свою нейросеть в опенсорс 08:19 Как и какие генеративные модели используют Даня и Денис 11:46 Чем отличается работа LLM с изображениями и с текстом 15:12 Фундаментальная модель как основа для продукта 16:51 Интеграция генеративных моделей в рабочие процессы 18:25 Когда генеративные модели приносят вред и кто несет ответственность 20:53 Генеративные модели в обучении 21:36 Рубрика «Базовый минимум или роскошный максимум» 25:36 Чем отличаются мультимодальная и омнимодальная модели 26:55 Способы проверки качества генеративных моделей 29:29 LLM для бизнеса: гонка на мировой арене vs. продуктовый подход 32:58 Ближайшее будущее генеративного AI 34:54 Авторское право и генеративные модели 36:40 Как создается и обрабатывается датасет моделей 37:49 Генеративные модели тупеют? Как влияют некачественные данные 41:36 Выводы 42:39 Рубрика «Что считается?» 43:35 Завершение выпуска

Shows are listed from Apple Podcasts' charts and directory, and Podcast Index where it is used. Every show and episode belongs to its publisher and plays from the publisher's own feed; this site hosts none of them.