Теперь ИИ-помощник запоминает факты о пользователе и использует их для дальнейшей персонализации общения и предлагаемых решений, самостоятельно ищет информацию в интернете, генерирует текстовые ответы в 2 раза быстрее.

Долгосрочная память

Одно из ключевых нововведений – долгосрочная память. Контекстная (краткосрочная) память нейросети ограничена рамками одного диалога и сбрасывается при его завершении. Долгосрочная память ГигаЧат устроена иначе — модель сохраняет факты о пользователе между сессиями и использует их в каждом последующем разговоре.

Система самостоятельно выделяет значимые факты: увлечения, вкусы и интересы; профессию, образование, жизненные цели и привычки; информацию о близких людях и питомцах, и те личные данные, которыми пользователь сам поделился.

Все данные хранятся в едином профиле и синхронизируются между веб-версией и мобильными приложениями при авторизации по Сбер ID. При этом пользователь полностью контролирует функцию: память можно включить или отключить в настройках профиля в любой момент.

Скорость генерации ответов в 2 раза быстрее

ГигаЧат генерирует текстовые ответы в 2 раза быстрее, чем предыдущая модель: даже при сложных запросах, требующих развёрнутого рассуждения, результат появляется практически мгновенно.

Разговор в режиме реального времени

ИИ-помощник теперь сам автоматически подключает поиск актуальной информации в интернете – пользователю не обязательно включать соответствующий режим. Это обеспечивает достоверность ответов при обсуждении свежих новостей, биржевых котировок и других динамически меняющихся данных. Поиск оснащён специализированным рефразером – системой, которая автоматически переформулирует пользовательский запрос для повышения релевантности результатов и качества итоговых ответов.

Онлайн-поиск также появился в режиме «Общение голосом». Диалог стал полноценно интерактивным: пользователь может перебивать модель, уточнять детали или мгновенно менять тему – система обрабатывает смену контекста без задержки. После завершения разговора в чате сохраняется полная текстовая расшифровка диалога.

Самопознание: ГигаЧат знает о себе всё

В ГигаЧат реализован механизм самопознания – способность модели корректно отвечать на вопросы о самой себе. При формировании таких ответов модель обращается к актуальной документации, описывающей её характеристики: текущую версию, поддерживаемые функции, ограничения и особенности поведения. Это исключает типичную для языковых моделей проблему, когда нейросеть даёт неверную или устаревшую информацию о собственных возможностях, например, заявляет о функциях, которых нет, или не знает об уже существующих.

Код-интерпретатор: полноценный аналитический инструмент

В ИИ-помощник встроен кодовый интерпретатор – изолированная среда выполнения программного кода прямо в интерфейсе. До появления этой функции модель могла лишь написать код и показать его пользователю; запустить и проверить результат было невозможно без сторонних инструментов. Теперь ГигаЧат сам генерирует код и немедленно его исполняет – в безопасной изолированной среде, не затрагивая систему пользователя.

Интерпретатор поддерживает работу с загружаемыми файлами, выполняет сложные численные вычисления, валидирует структуры данных и генерирует графики и диаграммы прямо в чате. Это превращает ГигаЧат в полноценный аналитический инструмент для работы с отчётами, таблицами и массивами данных.

Как обучали модель

Обучение проходило в три этапа. На первом был расширен кругозор: добавлены академические книги, материалы по математике и программированию, увеличен объём многоязычных данных – теперь модель охватывает 10 языков.

На промежуточном этапе улучшались специализированные навыки: расширен корпус кода, добавлены данные по физике, медицине и финансам, включены записи реальных диалогов и усилена безопасность генераций.

Финальная настройка на примерах (тексты редакторов, диалоги для вызова функций, системные подсказки) обеспечила стабильную работу модели в реальных условиях.

Что получилось?

Наибольший прирост качества зафиксирован в ответах на открытые и закрытые вопросы, а также в задачах, требующих сложных логических рассуждений. По бенчмаркам для русского языка модель демонстрирует высокую грамотность, естественность речи, читаемость и структурированность ответов.

Улучшения затронули и прикладные отраслевые сценарии: модель стала увереннее работать с задачами в сфере права, кибербезопасности, медицины, финансов и торговли – особенно там, где важна российская специфика и отраслевая терминология.