• Как продакт-менеджеру учить английский: план, сроки, советы
• Иллюзия прогресса: почему мне не удалось дать студентам-айтишникам реальный опыт
• Interview copilots: как кандидаты используют ChatGPT на интервью
• Моя история входа в IT: как я ломал стены своих ограничений
• Как мы разработали систему грейдинга для системных аналитиков
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Поясняю линейную регрессию так, чтобы стало понятно, зачем вообще эта прямая на графике и как с её помощью предсказывать результат по набору чисел. Без лишней математики.
Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Яндекс разработал и начал внедрять в свои сервисы рекомендательные системы нового поколения на базе генеративных нейросетей. Это не просто подбор похожего — алгоритмы лучше понимают контекст, связывают обезличенные действия пользователя между собой и предлагают неочевидные, но релевантные товары (или контент), которые с высокой вероятностью вызовут интерес.
👉 Модель называется ARGUS (AutoRegressive Generative User Sequential Modeling). Это трансформер, который предсказывает, что ты сделаешь дальше и как тебе это зайдёт. Обучается на длинных последовательностях, работает в рантайме, и построен с учётом высокой нагрузки — как раз для сервисов на миллионы пользователей.
👉 Первой фичу получила Яндекс Музыка. Она начала работать на базе генеративных нейросетей еще в 2023, теперь это первый сервис, который интегрировал трансформерные модели и перевел их в онлайн. Рекомендации обновляются в реальном времени, точнее подстраиваются под вкусы и быстрее подмечают изменения в интересах. Пользователи стали на 20% чаще добавлять треки в коллекции, а разнообразие рекомендаций выросло на 14%.
👉 Затем алгоритмы пришли в Яндекс Маркет — там теперь анализируют эквивалент двух лет активности пользователей. В тестах это дало +3% к добавлению товаров в корзину и +5% покупок в новых категориях.
В мире подобных решений единицы — Google, Netflix, LinkedIn.
👉 Модель называется ARGUS (AutoRegressive Generative User Sequential Modeling). Это трансформер, который предсказывает, что ты сделаешь дальше и как тебе это зайдёт. Обучается на длинных последовательностях, работает в рантайме, и построен с учётом высокой нагрузки — как раз для сервисов на миллионы пользователей.
👉 Первой фичу получила Яндекс Музыка. Она начала работать на базе генеративных нейросетей еще в 2023, теперь это первый сервис, который интегрировал трансформерные модели и перевел их в онлайн. Рекомендации обновляются в реальном времени, точнее подстраиваются под вкусы и быстрее подмечают изменения в интересах. Пользователи стали на 20% чаще добавлять треки в коллекции, а разнообразие рекомендаций выросло на 14%.
👉 Затем алгоритмы пришли в Яндекс Маркет — там теперь анализируют эквивалент двух лет активности пользователей. В тестах это дало +3% к добавлению товаров в корзину и +5% покупок в новых категориях.
В мире подобных решений единицы — Google, Netflix, LinkedIn.
Хабр
ARGUS: как масштабировать рекомендательные трансформеры
Привет! Меня зовут Кирилл Хрыльченко. Я руковожу командой, которая занимается R&D для рекомендательных технологий в Яндексе. Одна из наших основных задач — развивать...
Рассказываю, как построить понятный и гибкий ML-процесс: чтобы данные масштабировались, новички вливались, а модель не вела себя как капризный кот.
Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Правда или нет, что Google победил Cursor?
В статье сравнивают два AI-инструмента для разработки: Firebase Studio от Google и Cursor от Anysphere. Кто круче — облачная платформа или интегрированный редактор?
Читать...
В статье сравнивают два AI-инструмента для разработки: Firebase Studio от Google и Cursor от Anysphere. Кто круче — облачная платформа или интегрированный редактор?
Читать...
Можно взять крутой инструмент, подход или методику, но если она не встраивается в твой ритм — ты всё равно будешь буксовать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В статье рассказывают о расшифровке орхоно-енисейских рун: древние тексты на камне, трудности интерпретации и идеи автоматизации для точности и скорости анализа.
Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В статье рассказывают, как ИИ сделал Duolingo фабрикой языковых курсов: генерация контента, проверка ответов, адаптация заданий — всё на автомате. Учить стало быстрее.
Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
• Смарт-функции в Алисе: как LLM помогает понять, чего хочет пользователь
• Сбер выкладывает GigaChat Lite в открытый доступ
• История YOLO – самой известной архитектуры компьютерного зрения
• Магия простоты: как мы улучшили отображение общественного транспорта на карте
• Обучение и fine-tuning моделей простым языком: зачем, как, где
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В статье объясняют, что такое RAG и как использовать LangGraph для генерации с дополненной выборкой: основы, примеры и подготовка к созданию собственных RAG-систем.
Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В статье разбирают, как выбрать MLOps-инструменты под уровень зрелости команды: почему решений много, но не все подходят, и как не утонуть в многообразии вариантов.
Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В статье разбирают, как LLM помогает банкам бороться с мошенничеством: от отслеживания подозрительных транзакций до анализа фишинговых схем — умная защита в действии.
Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В статье рассказывают, как новый протокол MCP от Anthropic стандартизирует взаимодействие LLM-агентов с сервисами и друг с другом. Грядёт эпоха упорядоченного ИИ-хаоса.
Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В статье рассказывают, как уязвимость в ИИ позволяет обмануть систему команд: если подделать приказ, модель выполнит даже запрещённое. Неужели DAN снова на свободе?
Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В статье рассказывают, как в Домклик внедрили Feature Store в проект с огромным legacy: неожиданные трудности, полезные инсайты и реальный профит от новой архитектуры
Читать...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM