#водители — Public Fediverse posts

Как мы учим Яндекс Карты предупреждать о манёврах: без использования LLM, но с помощью водителей

Что может быть проще, чем сгенерировать голосовую подсказку для навигатора? Считаем угол поворота — озвучиваем манёвр. Именно так наша система и работала годами, пока не обросла таким количеством эвристик и региональных «костылей», что её поддержка стала дороже разработки. Добавление нового правила для одной страны ломало логику в другой, а простая задача «отличить плавный изгиб от поворота» превращалась в детектив. Меня зовут Дмитрий, и я руковожу ML‑разработкой в команде автонавигации Яндекс Карт. Вместе с моим коллегой Альбертом Юсуповым (@al‑iusupov) в этой статье мы поделимся историей полного переосмысления системы генерации дорожных аннотаций. Расскажем, почему решили отказаться от десятков хитрых условий в коде, а также почему заманчивая идея отдать всё на откуп большим нейросетям (VLM, LLM) провалилась. И, наконец, как пришли к элегантному решению: создали уникальный датасет с помощью сотен водителей‑экспертов и обучили быструю и точную ML‑модель, которая работает по принципу «меньше, но лучше».

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/972126/

#яндекс #карты #машинное_обучение #водители #ai #маршрут #город #транспорт #llm

Как мы учим Яндекс Карты предупреждать о манёврах: без использования LLM, но с помощью водителей

Что может быть проще, чем сгенерировать голосовую подсказку для навигатора? Считаем угол поворота — озвучиваем манёвр. Именно так наша система и работала годами, пока не обросла таким количеством эвристик и региональных «костылей», что её поддержка стала дороже разработки. Добавление нового правила для одной страны ломало логику в другой, а простая задача «отличить плавный изгиб от поворота» превращалась в детектив. Меня зовут Дмитрий, и я руковожу ML‑разработкой в команде автонавигации Яндекс Карт. Вместе с моим коллегой Альбертом Юсуповым (@al‑iusupov) в этой статье мы поделимся историей полного переосмысления системы генерации дорожных аннотаций. Расскажем, почему решили отказаться от десятков хитрых условий в коде, а также почему заманчивая идея отдать всё на откуп большим нейросетям (VLM, LLM) провалилась. И, наконец, как пришли к элегантному решению: создали уникальный датасет с помощью сотен водителей‑экспертов и обучили быструю и точную ML‑модель, которая работает по принципу «меньше, но лучше».

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/972126/

#яндекс #карты #машинное_обучение #водители #ai #маршрут #город #транспорт #llm

Как мы учим Яндекс Карты предупреждать о манёврах: без использования LLM, но с помощью водителей

Что может быть проще, чем сгенерировать голосовую подсказку для навигатора? Считаем угол поворота — озвучиваем манёвр. Именно так наша система и работала годами, пока не обросла таким количеством эвристик и региональных «костылей», что её поддержка стала дороже разработки. Добавление нового правила для одной страны ломало логику в другой, а простая задача «отличить плавный изгиб от поворота» превращалась в детектив. Меня зовут Дмитрий, и я руковожу ML‑разработкой в команде автонавигации Яндекс Карт. Вместе с моим коллегой Альбертом Юсуповым (@al‑iusupov) в этой статье мы поделимся историей полного переосмысления системы генерации дорожных аннотаций. Расскажем, почему решили отказаться от десятков хитрых условий в коде, а также почему заманчивая идея отдать всё на откуп большим нейросетям (VLM, LLM) провалилась. И, наконец, как пришли к элегантному решению: создали уникальный датасет с помощью сотен водителей‑экспертов и обучили быструю и точную ML‑модель, которая работает по принципу «меньше, но лучше».

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/972126/

#яндекс #карты #машинное_обучение #водители #ai #маршрут #город #транспорт #llm

Как мы учим Яндекс Карты предупреждать о манёврах: без использования LLM, но с помощью водителей

Что может быть проще, чем сгенерировать голосовую подсказку для навигатора? Считаем угол поворота — озвучиваем манёвр. Именно так наша система и работала годами, пока не обросла таким количеством эвристик и региональных «костылей», что её поддержка стала дороже разработки. Добавление нового правила для одной страны ломало логику в другой, а простая задача «отличить плавный изгиб от поворота» превращалась в детектив. Меня зовут Дмитрий, и я руковожу ML‑разработкой в команде автонавигации Яндекс Карт. Вместе с моим коллегой Альбертом Юсуповым (@al‑iusupov) в этой статье мы поделимся историей полного переосмысления системы генерации дорожных аннотаций. Расскажем, почему решили отказаться от десятков хитрых условий в коде, а также почему заманчивая идея отдать всё на откуп большим нейросетям (VLM, LLM) провалилась. И, наконец, как пришли к элегантному решению: создали уникальный датасет с помощью сотен водителей‑экспертов и обучили быструю и точную ML‑модель, которая работает по принципу «меньше, но лучше».

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/972126/

#яндекс #карты #машинное_обучение #водители #ai #маршрут #город #транспорт #llm

Водителям рассказали, как спасти двигатель от перегрева http://dlvr.it/TJvHVT #водители #двигатель #перегрев #автомобиль

В Мининфраструктуры раскрыли, сколько водителей коммунального транспорта не хватает
https://www.unian.net/economics/transport/kommunalnyy-transport-skolko-voditeley-kommunalnogo-transporta-ne-hvataet-v-ukraine-12714054.html
#unian #Водители #Мининфраструктуры #автобусы #транспорт