Новый метод автоматического планирования маршрутов роботов в известных 3D-сценах с помощью визуально-языковых моделей (VLM) — типа GPT-4 или DALL-E 3 — позволяет роботам не просто следовать по заранее заданному пути а самостоятельно понимать, что и как осматривать

Как это работает?
1. Пользователь задаёт текстовое описание маршрута. Например, для инспекции туннеля в описании указано, что важны трещины, вентиляционные шахты и электрические панели — это точки интереса (POI).

2. Модель считывает их, потом определяет на изображении, где они и как расположены относительно друг друга. Обнаруженные ключевые точки преобразуются в граф возможных маршрутов, где отмечаются узлы, с которых видны нужные объекты.

3. Далее применяется задача коммивояжера (TSP) — модель выбирает оптимальные точки осмотра и составляет маршрут, который позволит роботу быстро и эффективно пройтись по всем ключевым зонам без лишних перемещений.

Авторы отмечают, что их метод сокращает время маршрута за счет улучшения на 12% плавности хода робота.

В чём новизна?
⚫️Модель предобучена на датасете объектов инспекций, поэтому может ориентировать робота в новых сценариях без дообучения.

⚫️Единая модель (VLM) обрабатывает текст и изображения совместно, а не работает отдельно с текстом и с изображениями. Это значит, что робот получает готовое понимание сцены и текста одновременно, без ожидания поочерёдной обработки каждого типа данных.

⚫️Метод ориентирован на точный и эффективный осмотр известных объектов, что важно для мониторинга инфраструктуры. В отличие от навигации в новых пространствах, здесь акцент на высокоточном планировании с учётом смысла и расположения объектов.

Метод планируется использовать для инспекций сложных объектов — туннелей, трубопроводов, электростанций, мониторинга крупных комплексов.

ЖК «Айвазовский City» от ЭНКО победил в трех номинациях одной из главных отраслевых премий страны — Urban Awards 2025

Комплекс забрал награды за
🟠«Лучший проект комплексного освоения территории».
🟠«Лучший строящийся региональный комплекс бизнес-класса (УрФО, СФО и ДФО)».
🟠«Grand Prix Urban Awards 2025».

Жюри выбирало победителей из 250 заявок от ведущих девелоперов со всей страны, а потом оценивало их в несколько этапов — сначала по заявленным критериям (архитектура, концепция и среда), а затем финалисты защищали проекты перед экспертами прямо на площадках своих объектов.

«"Айвазовский City" — про среду, где хочется жить. Про то, как городская ткань становится удобной, теплой и человеческой. Мы строим для людей — чтобы каждый мог с гордостью говорить: "Я живу здесь". Чтобы качество жизни с каждым годом только росло. И чтобы всегда хотелось возвращаться домой», — прокомментировала Юлия Файзулина, коммерческий директор ЭНКО.

Нейросеть Archsynth превращает 2D-эскизы в детализированные 3D-рендеры всего за 14 секунд

Функционал:

⚫️Текст в изображение – просто опишите идею.
⚫️Дорисовка и ретушь — автоматически заполняет пробелы, улучшает качество.
⚫️ Генерация текстур — создает бесшовные узоры и материалы.
⚫️ Удаление фона.
⚫️ Интеграция с CAD — экспорт в SketchUp, Revit, Rhino.
⚫️BIM-модели — добавляет на них конструктивные детали.

Попробовать можно здесь

Cartesian.app — интерактивный учебник по алгоритмам и структурам данных, рассчитанный на самостоятельное онлайн-обучение

В нем более 700 страниц теории, сотни визуализаций и возможность писать и запускать код прямо в браузере. Учебник ориентирован на практику: сложные темы объясняются наглядно с помощью инфографики, а каждую идею можно тут же опробовать на практике.

⚫️Код можно редактировать и запускать прямо в тексте учебника.
⚫️Пошаговые визуализации: сложные алгоритмы и структуры данных сопровождаются анимациями и схемами.
⚫️Ясно и понятно — главное, знать английский язык.

Чему можно научиться
⚫️Реализовывать базовые и продвинутые алгоритмы (сортировки, поиск, динамическое программирование, графовые алгоритмы и др.).
⚫️Работать с основными структурами данных: массивы, списки, деревья, хеш-таблицы, графы.
⚫️Анализировать эффективность алгоритмов (асимптотика, сложность по времени и памяти).
⚫️И многому другому.

Подойдет новичкам и не только. Работает по VPN. Вы знаете, кому переслать➡️

#учимся

⚡️Президент компании Agalarov Development Эмин Агаларов в интервью директору Всеостройке.рф С. Опрышко рассказал, что сейчас смотрит участки в Абу-Даби и на Мальдивах

«Понимаю, что Sea Breeze можно построить в любом месте, он будет популярен».

Почему данный проект популярен не только для покупки, но и для строительства:

«И я понимаю, что ту заботу, которую я должен дать своим партнерам во всех отношениях – согласовательная база. То есть те дороги, которые я уже сам прошел,— она позволяет мне привлечь классных, очень опытных партнеров. У меня есть компания "Репортаж" из Эмиратов, Dana Holdings – большие девелоперы, за спиной которых стоят миллионы метров».

Эмин также добавил, что стоит ожидать Sea Breeze в Узбекистане и Черногории.

При этом Эмин рассказал о возможном проекте в Татарстане: «Сейчас будем думать, на какой площадке что можно реализовать. Чтобы не с чистого листа, надо найти партнера, у которого уже есть участок, с которым можно вместе девелопить. Идея такая».

Одна из причин, почему Эмин в основном строит не в России, — эскроу-счета. Поэтому у него больше проектов в других странах.

«Эскроу обременяет тебя на финансирование, которое ты зашиваешь в цену и становишься менее конкурентоспособным. А в странах, где я сейчас строю, эскроу-счетов нет, поэтому ты можешь строить за счет продаж, что сильно ускоряет процессы, оптимизирует и делает тебя более маржинальным и, в том числе, недорогим для потребителей».

⚡️«По результатам пяти месяцев выполняем наш план по продажам на 98%, а также ввели в 2025 уже практически 500 тыс. кв. м и планируем наращивать ввод до конца года»,— гендиректор «Самолета» Анна Акиньшина в интервью директору Всеостройке.рф С. Опрышко

«Земельный банк у нас остается самым большим в России. Мы сфокусированы на его правильной монетизации, повышении эффективности и продолжаем для каждого из проектов либо этапов проектов выбирать оптимальную схему реализации. Часть проектов продаем другим девелоперам. Сейчас у нас несколько сделок находятся на финальном этапе».

Всего сейчас на экспонировании у застройщика около 1,8 млн кв. м, что для компании вполне комфортно.

«И не видим существенной проблемы с нераспроданным жильем. Потому что по каждому из проектов мы четко и жестко контролируем объемы, которые у нас остаются к вводу. Плюс мы относимся к квартирам, которые остаются после ввода, как к активу, который можем, к примеру, закладывать в банки и под это получать дополнительное финансирование. Часть объемов, которые у нас остаются после ввода, переводим в арендное жилье. Поэтому существенной проблемы с "затоваркой" нет».

В интервью Акиньшина отметила, что компания не ожидает возврата массовой льготной ипотеки, а также, что «Самолет» разработал новую линейку жилья.

«Стараемся адаптировать дома под различных клиентов, под группы клиентов. Я имею в виду, допустим, семейных людей, которым нужны квартиры большей площади, которым нужны отдельные помещения: кладовые, гардеробные».

«Все, что запущено, не тормозим, все обязательства выполним. Наш основной фокус — их дозапустить, доввести, поставить на рельсы, передать клиентам. У нас планируется буквально несколько запусков в рамках Московского региона».

Кроме того, «Самолет» планирует запустить проекты в Нижнем Новгороде, в Калининграде и еще в ряде городов до конца года. По текущим проектам девелопер всё «довводит и дореализовывает». То, что было начато в конце 2024 года, находится на этапе очень активного строительства.

«Мы не стремимся быть №1 именно по квадратным метрам, отходим от этого. Хотим быть №1 выбора. По той статистике, которая у нас есть, больше трети наших покупателей, которые ранее приобрели квартиру в ЖК "Самолета", возвращаются к нам, переезжают в наши же ЖК. Если это приведет к тому, что мы нарастим наши объемы на 40-50%, — может быть. Но просто наращивать объем — это точно не самоцель. Наша цель — фокусировка на эффективности и выполнение обязательств, которые у нас есть».

Нашла интересный промт для нейросети и объяснение, почему это работает👆

Прежде чем ответить, оцените неопределенность вашего ответа. Если она больше 0,1, задавайте мне уточняющие вопросы, пока неопределенность не станет 0,1 или ниже

Я сама обычно добавляю к запросам — «задавай мне вопросы, чтобы понять мой уровень знаний в этой теме» или «исходи из того, что я ничего не знаю по этому вопросу».

Спросила у Перплексити, в чем разница между этими запросами для нейросети — в том, как меняется контекст и способ обработки запроса:

⚫️Запрос с просьбой задавать вопросы для уточнения уровня знаний позволяет нейросети адаптировать ответы под конкретного пользователя, снижая неопределённость и делая диалог интерактивным. Модель получает обратную связь и может корректировать сложность и глубину объяснений.

⚫️Запрос «исходи из того, что я ничего не знаю» задаёт нейросети минимальный уровень знаний пользователя, заставляя давать простые и подробные объяснения без предположений об опыте. Это снижает риск непонимания и обеспечивает максимально понятное и полное объяснение с самого начала, что снижает риск пропусков важных деталей.

⚫️Просьба оценить неопределённость ответа помогает нейросети осознавать степень уверенности в своих результатах и при необходимости запрашивать уточнения, что улучшает качество и надёжность ответов, особенно в сложных или неоднозначных ситуациях

В общем, пользуйтесь😊 И делитесь в комментариях своими промтами, позволяющими получить максимально точный ответ.

Принесла вам самые популярные публикации за неделю:

⚫️Что под капотом у ИИ-сервиса «Цифровой нормоконтроль» от Департамента градостроительной политики Москвы.
⚫️Как бизнесу попасть в ответы нейросетей: GEO — новый стандарт диджитала.
⚫️Finch анонсировали ИИ-агента и пообещали ИИ не только в генерации планов, но и в инструментах редактирования.

Почитайте — там интересно.

Warp 2.0 — ИИ-платформа для вайбкодинга, объединяющая кодинг, управление ИИ-агентами, терминал и файловое хранилище

Что под капотом?
⚫️Лучшие LLM-модели от Anthropic, OpenAI и др.
⚫️Мультиагенты, каждый решает свою задачу (код, тесты, деплой).
⚫️Универсальный ввод: естественные запросы и команды в одном окне.
⚫️Быстрый поиск файлов и работа с большими репозиториями.
⚫️Редактирование ИИ-кода прямо в редакторе, без IDE.
⚫️Контроль агентов: настройка автономии и одобрение изменений.

🔵95% кода принимается без правок (SWE-bench Verified, 1-е место Terminal-Bench).
🔵Warp 2.0 используется для разработки самого Warp с кодом на Rust >1 млн строк.

Скачать можно здесь.

⚡️«При хорошем рынке ты рассматриваешь 200 площадок и покупаешь 5, при плохом — смотришь 200 и покупаешь одну», — председатель Совета директоров ГК ФСК Владимир Воронин в интервью директору Всеостройке.рф С. Опрышко

«Когда покупают дорого — мы не покупаем. У нас действительно накопился достаточно большой объем площадок. Ничего страшного не будет, если я год или два не куплю площадку. Значит, не купил».

Кроме того, по его мнению, чтобы чувствовать себя стабильно при нынешних ставках, долг/EBITDA должен быть не больше 2.

Владимир также рассказал нам, что для различных бизнесов им была создана головная компания, больше похожая на инвестфонд, в рамках которого смотрят новые покупки, продажи, изучают каждый актив, в том числе девелопмент и что с ним делать.

«То есть не с точки зрения развития площадок, а хорошо команда работает — значит, продолжает работать, плохо команда работает — увольняем. Если хорошо работает, пик рынка — значит, выводим на IPO или продаем актив. Задача — не работать, а как инвестфонд — управлять активами. Я поэтому ушел в этом году сюда, создал кооперативное управление и хочу выстроить систему работающих подразделений с постановкой задач, с KPI».

Председатель Совета директоров ГК ФСК сообщил, что маржинальность в девелопменте сегодня падает. При этом в Москве пока еще лучше, но это за счёт роста ВРИ (вид разрешённого использования земельного участка), социалки и зажимания.
«Сейчас маржинальность 15–20% EBITDA Margin — это прям хорошо».

Планы на будущее:

«Задача — чтобы через 10–15 лет компании работали самостоятельно. Я даже уйду из Совета директоров. Сейчас я в крупных организациях сам представитель Совета директоров. Нет задачи передать ребенку компанию, чтобы он ее развалил на этом же месте. Поэтому целевая задача — чтоб механизм саморегулированной компании был».

Справочно:
ГК ФСК, по данным портала Всеостройке.pф, занимает 5-е место по объему строительства РФ. Надежность девелопера — 4,01.

Мой ежедневный вклад в автоматизацию процессов 😁

а еще — и в цифровизацию вкладываюсь
💕дообучаю ChatGPT лучше понимать девушек — пишу в него запросы
💕оплачиваю продукты улыбкой
💕заказываю доставку, хотя магазин рядом
💕приближаю Скайнет, разговаривая с Алисой

Полезное исследование на стыке LLM и BIM о применении ИИ для полуавтоматической проверки моделей в Revit на соответствие строительным нормам

⚫️Цель: разработать LLM-ориентированный подход, который преобразует строительные нормы в исполняемые Python-скрипты и интегрируется с Revit для полуавтоматической проверки соответствия в BIM.

Что предложили авторы:
🔵Вместо ручного написания скриптов для Revit пользователь формулирует запрос на естественном языке.
🔵LLM переводит этот запрос в Python-код для Dynamo/Revit API, который выполняет проверку.

Сравнили разные LLM (GPT-4, Claude 3, Gemini 1.5, Llama 3).
🔵Тестировали, какие модели лучше справляются с интерпретацией строительных норм, генерацией работоспособного кода, обработкой геометрии BIM-моделей.
🔵Лучшие результаты у GPT-4 и Claude 3 (по качеству интерпретации и работоспособности сгенерированных скриптов), хуже — у открытых моделей типа Llama.

Кейсы и экспериментальная проверка
Авторы тестировали свой метод на двух проектах — жилом доме (ИЖС) и офисном здании. Для каждого проекта определили набор типовых строительных правил (например, минимальные размеры помещений, требования к материалам, расположению объектов) и сформировали запросы к LLM для генерации проверочных скриптов.

[Тоже, как и многие😁] обнаружили ключевую проблему
🔵LLM часто ошибаются в логике проверок, если требования в нормах сформулированы нечётко.
🔵Например, фраза «коридоры должны быть достаточно широкими для эвакуации» требует уточнения — иначе ИИ генерирует некорректный код.

Из относительно нового, но входящего в практику
🔵Авторы переложили часть работы по автоматизации проверок на ИИ — то есть ИИ пишет скрипты.
🔵Показали, какие типы проверок работают хорошо (простые параметрические правила), а какие — плохо (сложная геометрия, субъективные требования).
🔵 Ну и еще раз показали, что ИИ не заменит пока инженера, но ускорит рутину.

Подробнее — на arxiv.org в статье Large Language Model-Driven Code Compliance Checking in Building Information Modeling