ESET NOD32 – самый популярный бренд в русскоязычном Facebook

ESET NOD32 – самый популярный бренд в русскоязычном Facebook

...

Компания ESET, сообщает о том, что менее чем за два месяца корпоративная страница ESET NOD32 стала самой популярной среди русскоязычного сегмента пользователей социальной сети Facebook – число подписчиков группы ESET превысило 55 000 тысяч человек. 



На сегодняшний день социальная сеть Facebook является самой популярной в мире и объединяет более 600 миллионов пользователей. При этом российский сегмент ресурса насчитывает более четырех миллионов пользователей. Для более тесного и активного взаимодействия с клиентами компании создают корпоративные страницы в данной соцсети. В настоящий момент, по данным Social Media Club Moscow наиболее популярным в Facebook брендом среди пользователей является ESET NOD32.

«Мы стремимся уделять как можно больше внимания нашим пользователям, – комментирует Михаил Дрожжевкин, глава представительства компании ESET. – И создание корпоративной страницы в популярных в России социальных сетях является еще одним шагом по обеспечению прямых и комфортных коммуникаций с пользователями. Российский сайт компании ESET посещает более четырех миллионов человек в месяц, что эквивалентно аудитории крупного издания. Однако с развитием нашего сообщества в социальных сетях мы сможем коммуницировать напрямую с десятками миллионов пользователей».

Группа для поклонников антивирусных решений ESET NOD32 была открыта 21 января 2011 года и стала самой популярной среди брендов Facebook всего за 44 дня. Со дня создания группы рост количества пользователей составил в среднем 1000 человек в сутки, а в некоторые дни – до 1600. Число участников сообщества на сегодняшний день превышает 55 тыс. человек, а количество посещений – более полумиллиона в течение недели. Кроме того, в рамках корпоративной страницы был открыт интернет-магазин, где представлены решения ESET NOD32 для домашних пользователей.

На российской корпоративной странице ESET в Facebook публикуются новости, связанные с жизнью компании, антивирусным рынком, тенденциями в области информационной безопасности, а также интересные фотографии и ролики разработчика. Кроме того, пользователь может получить квалифицированную техническую поддержку специалистов по продукции ESET и задать вопрос представителям компании. Также ESET предлагает поучаствовать в различных конкурсах, где разыгрываются решения ESET NOD32 и различная сувенирная продукция разработчика. Помимо корпоративной страницы в Facebook компания развивает группу в социальной сети «ВКонтакте», где количество участников насчитывает около 50 тыс. человек.

«Сегодня у ESET NOD32 в России более 14 млн. клиентов, включая нелегальных пользователей, – отмечает Михаил Дрожжевкин. – Соцсети – это отличный маркетинговый инструмент, благодаря которому мы сможем наладить связь как с текущими клиентами, так и с потенциальными. К новому году мы ожидаем появление в сообществе ESET более 300 тыс. пользователей, а через год планируем перейти планку в 500 тысяч. Такая задача вполне достижима, поскольку количество наших клиентов постоянно растет, да и сама соцсеть Facebook развивается в России огромными темпами».

Яндекс с нуля обучил полностью суверенную языковую модель

Яндекс представил Alice AI Foundation LLM — базовую версию новой языковой модели, полностью обученной с нуля. Компания самостоятельно собрала корпус, выбрала архитектуру и гиперпараметры, не используя готовые зарубежные модели.

Как сообщают «Ведомости», Alice AI Foundation содержит 80 млрд параметров и обучена на 18 трлн токенов. Благодаря архитектуре Mixture of Experts при обработке каждого токена активируются только 3 млрд параметров — весь 80-миллиардный коллектив одновременно будить не приходится. Контекстное окно достигает 262 144 токенов.

По внутренним тестам Яндекса, модель делит лидерство с Qwen3.5-35B-A3B-Base на задачах AIME 2026 и превосходит Nemotron-3-Super-120B-A12B-Base в ряде тестов на программирование, используя в четыре раза меньше активных параметров. В русскоязычных фактологических заданиях она также обошла более крупную DeepSeek-V4-Flash-Base с 284 млрд параметров. Впрочем, результаты получены на инфраструктуре самой компании и ещё нуждаются в независимой проверке.

Для оценки знаний, актуальных русскоязычной аудитории, Яндекс разработал бенчмарки WikiWebFacts и HardMultiQA. Первый проверяет знание дат, событий, определений и персоналий, второй — умение работать со сложными вопросами из медицины, права, ИТ и искусства. Наборы заданий, эталонные ответы и протоколы оценки опубликованы вместе с моделью.

Инженеры также переработали оптимизатор, совместив обмен данными между видеокартами с вычислениями и примерно вдвое ускорив шаги оптимизации. Каскад классификаторов сократил затраты на отбор обучающих документов в десятки раз, сохранив около 95% полезных материалов.

Веса, технические материалы и бенчмарки уже доступны на Hugging Face под Apache 2.0. Но это претрейн, а не готовый чат-бот: перед внедрением модель придётся дообучить и настроить. В будущем она станет полигоном для единой рассуждающей модели и ИИ-агентов «Алисы».

Яндекс называет разработку полностью суверенной, однако официальный порядок присвоения такого статуса в России заработает только в марте 2027 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru