Soapbox Labs и Microsoft повысят грамотность подростков с помощью ИИ

Soapbox Labs и Microsoft повысят грамотность подростков с помощью ИИ

Soapbox Labs и Microsoft повысят грамотность подростков с помощью ИИ

Технология распознавания речи с использованием искусственного интеллекта от Soapbox Labs объединится с глобальной облачной инфраструктурой Microsoft, чтобы вместе решить проблему недостатка образования у подростков по всему миру.

Soapbox Labs и Microsoft подписали контракт, который, как предполагается, сможет существенно повысить грамотность детей по всему миру.

В рамках этой сделки Soapbox Labs предоставит платформе Microsoft Azure специфическую технологию распознавания детского голоса, основанную на использовании искусственного интеллекта.

В результате компании запустят на мировой рынок решение, которое повысит грамотность среди подростков.

«Влияние нашей технологии на общество действительно очень существенно, так как поможет детям улучшить свои навыки чтения», — заявила глава Soapbox Labs Патриция Сканлон.

Особенность технологии, по словам Сканлон, заключается в адаптации под детские и подростковые голоса, которые сильно отличаются от взрослых.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru