#модели — Public Fediverse posts

Маршрутизация ИИ-моделей: когда одной модели недостаточно

Для разных задач требуются разные модели. Одни быстрее, другие дешевле. Есть те, что показывают лучшие результаты в анализе данных, и есть те, что лучше подходят для кодинга. Иногда выбор определяют требования к обработке данных, внутренней инфраструктуре, информационной безопасности и соблюдению регуляторных норм. Чтобы собрать все эти суперспособности воедино, пригодится маршрутизация или роутинг моделей.

https://habr.com/ru/companies/hexlet/articles/1086774/

#искусственный_интеллект #модели #маршрутизация #роутинг #llm #разработка #claude_code #litellm #gemini

Превращаем 2D-ассеты в 3D-модели

Сегодня попробуем сгенерировать условных лоуполи “персов” и перевести их в трехмерное состояние с помощью ИИ. Сравним генерации Nano Banana Pro, Krea 2 и Microsoft MAI-Image-2.5 и как некоторые из них транслируются в 3D.

https://habr.com/ru/companies/studyai/articles/1081576/

#геймдев #геймдизайн #игры #игрострой #ассеты #3d #модели #дизайн #nano_banana_pro #генерация_изображений

Нейронные сети нетрадиционного ускорения

В последнее время все помешались на ускорении генерации токенов локальных моделей. В погоне за скоростью люди бездумно квантуют KV-кэш до предела, обрезают контекст до уровня памяти рыбки-гуппи, а затем идут в комментарии жаловаться, что модель вдруг отупела и забывает половину диалога. Такой подход похож на быстрый бег по тёмной улице без уличного освещения. Можно бежать реально быстро, но только до первого столба. Пора это исправлять. Данная статья знакомит читателя с современными методами спекулятивного декодирования, ускоряющими скорость генерации без всякой лоботомии.

https://habr.com/ru/articles/1073504/

#спекулятивное_декодирование #ускорение #модели

Как ИИ меняет работу с корпоративными данными — итоги седьмого митапа MWS

Еще недавно ИИ в работе с данными использовали как вспомогательный инструмент. Нейросеть помогала написать запрос, найти информацию или подготовить отдельный документ. Теперь ей можно передать целый набор повторяющихся задач и подключить к корпоративным системам, каталогам и инструментам разработки. Часть работы выполняет агент, а специалист определяет правила, проверяет результат и принимает верхнеуровневые решения. Как меняется работа с корпоративными данными под влиянием ИИ, рассказали эксперты на седьмом MWS Meetup.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1072154/

#управление_данными #ИИ #агенты #модели #онтология #метаданные #метаслой #автоматизация #датааналитика #Spark

AI в разработке: серебряная пуля или русская рулетка?

Через несколько лет представить мир без AI будет так же сложно, как представить мир без интернета сегодня. Однако в обращении с AI мы всё чаще ведём себя как аборигены при общении с цивилизацией . Эта статья — попытка ответить на вопрос: «что такое AI сегодня?», и порефлексировать на тему подводных камней AI в разработке в частности, и в нашей жизни в целом.

https://habr.com/ru/companies/skbkontur/articles/1051432/

#AI #LLM #AIAgents #AIFirst #ИИ #ИИагенты #Модели #Vibecoding #Вайбкодинг

Как мы перепридумали голосовую активацию для Яндекс Дропс и уместили новую модель в 200 килобайт

Голосовая активация в умных колонках — задача в целом решённая: несколько микрофонов, стабильное питание от розетки, хороший процессор. А вот перенести то же самое в наушники оказалось совсем другой историей. Крошечный аккумулятор, мало памяти, чип с жёсткими ограничениями по тактовой частоте, да ещё и с кое‑какими неожиданным сюрпризами на уровне SDK. Всё это потребовало переосмыслить с нуля архитектуру споттера (компонента, который распознаёт обращение «Алиса» прямо на устройстве). Меня зовут Григорий Афанасенко, я работаю в команде голосовых технологий Яндекса. Сегодня мы запустили Яндекс Дропс — первое носимое ИИ‑устройство с Алисой AI. В этой статье я расскажу, как мы адаптировали споттер под железо наушников, какие решения пришлось принять, где мы наступили на грабли и что планируем делать дальше.

https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1042706/

#машинное+обучение #ai #ии #ml #алгоритмы #звук #наушники #споттер #голосовая_активация #модели

Агенты, которые играют в игры: как MMORPG обучают ИИ кооперации, предательству и дипломатии

Недавно прогремела громкая новость: Google DeepMind будет тестировать ИИ-модели в EVE Online — одной из самых сложных MMO с живой экономикой, корпорациями игроков, дипломатией, войнами и рынками. Лаборатория заключила исследовательское партнерство с Fenris Creations, студией-разработчиком EVE Online, ранее известной как CCP Games. Google также получила миноритарную долю в компании. Сделка прошла в момент крупной перестройки студии. Fenris Creations вышла из-под контроля Pearl Abyss и стала независимой после соглашения на 120 млн долл. Компания сохранила руководство, команды и текущие проекты, включая EVE Online, EVE Vanguard и EVE Frontier. DeepMind не будет запускать эксперименты в основном мире EVE Online. Для исследований будет использоваться офлайн-версия игры на локальном сервере. Это позволит тестировать и оценивать модели в изолированной среде. Зачем ИИ-проектам такие песочницы, чему они будут там обучаться и каким может стать ИИ благодаря такому обучению.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1035364/

#искусственный_интеллект #самообучение #модели #машинное_обучение #ai #ии #игровая_индустрия #игровые_миры #гейминг #геймдев

Виртуальная скрипка MIT: как можно «услышать» инструмент до его создания

Скрипка всегда была особенным музыкальным инструментом. Ее голос складывается из тысяч факторов — от изгиба свода до плотности древесины и того, как воздух резонирует внутри корпуса и расходится вокруг. Известные мастера доводили (и доводят) каждый экземпляр до совершенства на ощупь и на слух, потому что предугадать, как зазвучит очередная заготовка, практически невозможно. Ученые из Массачусетского технологического института предложили совершенно иной подход. Они построили физическую компьютерную модель, которая позволяет «услышать» скрипку еще до того, как первая стружка упадет с верстака. Давайте разберемся, что произошло и какую роль играют технологии в музыкальной индустрии.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1033012/

#ИИ #скрипка #музыка #модели

Все на завод! Робот импровизирует и решает промышленные задачи с 99% успеха

Роботы долгое время умели одно: безупречно копировать заученные движения. Но стоило реальности чуть отклониться от сценария — и они терялись. Теперь одна компания заявляет, что переломила эту ситуацию. Ее робот достигает 99% успеха в реальных задачах — не в лаборатории, а на производстве и в быту. Разработчики утверждают: машина понимает окружающий мир и адаптируется на ходу. Решение предложил Generalist — стартап, который строит базовые модели для роботов общего назначения. Его основал бывший исследователь Google DeepMind. Nvidia вложилась в компанию на раннем этапе. Generalist собрала данные необычным способом. Компания использует дешевые носимые датчики — их крепят на запястья людей. Так собирают огромные массивы реальных физических действий. И дообучают роботов.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1032512/

#роботы #роботостроение #робототехника #железо #модели #VLA #GEN1 #гуманоиды #мультимодальность #physical_ai

До встречи на танцполе: роботы теперь обучаются движениям на лету и открывают для себя новый класс задач

В IEEE Spectrum на днях показали ролик с гуманоидом Digit от Agility Robotics, который танцует неожиданно легко и уверенно. Компания объясняет это не постановкой каждого шага отдельно, как это делали раньше, а новым циклом обучения: движения собирают из данных захвата движений, анимации и телеуправления, после чего навык докручивают в симуляции и переносят на реального робота. А значит, теперь гуманоидов можно заметно быстрее обучать новым движениям.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1027174/

#роботы #робототехника #роботостроение #железо #гуманоиды #гуманоидные_роботы #Digit #Agility_Robotics #модели #Figure_AI

«Я ща его ударю». Полтора года собирала жалобы на нейросети от нытиков и классифицировала

Дело было так. Я года полтора-два сижу в профильных телеграм-чатах про всякие эйяй – там разрабы, копирайтеры, редакторы, вайбкодеры и вайбкуколдеры (это кто смотрит, как другие вайбкодят, а у самого руки не доходят). Народ там не на трибуне выступает, скорее говорит, что на сердце, так что читать чистый кайф. Особенно, как они ссорятся с нейронками и потом в чат на них жалуются. И одни и те же жалобы у самых разных людей на разные модели. Посмотрим, что у них там за разборки

https://habr.com/ru/articles/1025998/

#алгоритмы #рерайт #искусственный_интеллект #медиа #цитаты #цитатник #нейросети #модели #llmмодели #llmагент

Больше моделей, больше возможностей: зачем мы вводим подписки в Kodacode

У нас появились долгожданные подписки! Мы добавили модели, которых раньше не было. И теперь полный список выглядит следующим образом: GLM-4.7, GLM-5, MiniMax-M2.5, DeepSeek-v3.2, Kimi-K2.5, Gemini 3 Flash Preview и GPT 5.3 Codex. Sonnet и Gemini Pro сейчас тестируем — подключим после проверки стабильности в IDE и CLI.

https://habr.com/ru/companies/koda/articles/1005608/

#kodacode #модели #llm #искусственный_интеллект #codex #gpt53codex #glm

Акцентор для русского языка для на базе модели со словарем на уровне символов

Привет Хабр, решил поделиться небольшой моделью для расстановки ударений, которую обучил на открытом датасете из более чем 400 книг художественной прозы в открытом источнике.

https://habr.com/ru/articles/992892/

#ударение #модели #аудиокнига #синтез

Учимся предсказывать конверсию в завершение опроса. Часть 1

Всем привет! На связи Ульяна Айкович и Даниил Гурин — исследователи «БКС Мир инвестиций». Сегодня мы хотим поделиться результатами нашего небольшого, но довольно смелого эксперимента — попытки предсказать конверсию в прохождение опросов. Каждый исследователь знает, как трудно удержать внимание респондентов. Особенно в опросах. Один лишний вопрос, одна лишняя картинка в анкете или лишняя минута времени для заполнения опроса — и человек закрывает вкладку. А ведь каждый ответ на вес золота. Поэтому мы решили разобраться: что именно определяет, дойдет ли человек до конца опроса или бросит его на полпути? Можем ли мы заранее это предсказать? В статье более подробно рассказали о первой итерации нашего эксперимента! Статья, полезные ссылки и литература

https://habr.com/ru/companies/bcs_company/articles/991710/

#статистика #конверсия #uxисследования #психология #модели #когнитивная_психология #когнитивная_нагрузка

Предиктивная аналитика в финтехе: модели, конвейер данных и риски внедрения

Финансовые системы каждый день генерируют потоки данных: транзакции, котировки, события в мобильных приложениях, отчёты партнёров. Данные легко превратить в витрины и отчёты. Сложнее — превратить их в прогноз, который помогает принять решение в моменте. Предиктивная аналитика отвечает на вопрос «что, скорее всего, произойдёт дальше». В финтехе это обычно сводится к вероятности события или прогнозу числа: риск дефолта, вероятность мошенничества, ожидаемый спрос на продукт. Дальше модель уже превращают в действие: лимит, скоринговый порог, приоритет проверки. В статье расскажем, какие типы моделей чаще используют в финтехе, где они применяются, как обычно устроен конвейер данных и моделей, и какие ограничения чаще всего ломают качество в эксплуатации.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/986672/

#предиктивная_аналитика #финтех #антифрод #модели #конвейер_данных #риски_внедрения #скоринговый_порог

Как построить идеальную «песочницу» для ML-моделей

Привет, Хабр! Я Даниил Салман, техлид по контейнеризации. Эта статья написана по мотивам моего доклада для конференции DevOops. Разберёмся, как сделать такую ML-«песочницу», где Data Scientist пишет код, а всё остальное (установка драйверов, выделение ресурсов, деплой и тренировка модели, сбор метрик) уже настроено на бэкенде. Написали максимально просто и доступно, чтобы понять смог даже человек с минимальным погружением в тему. Идеи из этой статьи можно применять в любой инфраструктуре — важно лишь понимать основы: как работает k8s-кластер, Docker и python-фреймворки. Итак, поехали!

https://habr.com/ru/companies/k2tech/articles/980802/

#инфраструктура #ml #mlops #ai #ml_песочница #искусственный_интеллект #data_science #модели #devops #kubernetes

Универсальный генератор речей, докладов и выступлений
и никаких интелектчатов не надо.

#языковая_модель #генератор_речи #доклады #речи #схемы #шаблоны #генераторы #модели #речевые_модели

https://telegra.ph/Universalnyj-generator-rechej-dokladov-i-vystuplenij-08-05

[Перевод] ИИ-ассистенты: как AI делит рынок разработки

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как быстро растущие AI-ассистенты меняют саму природу разработки. Их код выглядит безупречно — но всё чаще решает не ту задачу, что стоит перед нами. Где проходит граница между ускорением и самообманом, и какую новую ответственность это накладывает на инженеров?

https://habr.com/ru/articles/970976/

#ai #кодинг #llm #модели #разработка

[Перевод] Как LinkedIn масштабировал поиск людей на 1,3 млрд пользователей

LinkedIn запускает обновлённый поиск людей на базе генеративного ИИ — и делает это спустя, казалось бы, удивительно долгую паузу для функции, которая напрашивалась сама собой. Появление новой системы происходит три года спустя после выхода ChatGPT и через полгода после запуска ИИ-поиска вакансий в LinkedIn. Для технических руководителей это — наглядный урок: внедрение генеративного ИИ в настоящих корпоративных условиях, да ещё в масштабе 1,3 млрд пользователей, — процесс медленный, тяжёлый и требующий постоянной прагматичной оптимизации.

https://habr.com/ru/companies/technokratos/articles/967286/

#поиск #поисковые_системы #linkedin #ai #llm #большие_языковые_модели #дистилляция #модели #mlмодели

Schema-Guided Reasoning: как научить языковые модели последовательно рассуждать

LLM умеют многое: генерировать тексты, анализировать документы, писать код. Но на практике их работа часто непредсказуема — сегодня модель даёт точный ответ, а завтра на тех же данных ошибается, пропускает ключевые шаги или придумывает факты. Для AI-инженеров это системная проблема. Возьмём автоматизацию документооборота: нужно классифицировать договоры, извлекать реквизиты, проверять стандарты. Но модель работает как лотерея — результат не поддаётся логике или меняется при повторном запуске с одинаковыми данными. Как встроить такой результат в бизнес-процесс? Для решения этой задачи появился подход Schema-Guided Reasoning (SGR) . Его активно продвигает Ринат Абдуллин в материалах по работе с LLM. Идея проста и эффективна: заставить модель мыслить не хаотично, а внутри заданной схемы. Это не панацея, но SGR серьёзно снижает количество ошибок, делает процесс прозрачнее, а также позволяет тестировать отдельные компоненты рассуждений.

https://habr.com/ru/companies/redmadrobot/articles/962236/

#scheme #sgr #llm #модели #схемы #системы #structured_output #function_calling

[Перевод] Небольшое количество примеров может отравить LLM любого размера

Команда AI for Devs подготовила перевод исследования в котором учёные показали: чтобы встроить «бэкдор» в большую языковую модель, вовсе не нужно контролировать огромную долю обучающих данных — достаточно около 250 вредоносных документов . Этот результат переворачивает представления о масштабируемости атак через отравление данных и ставит новые вопросы к безопасности ИИ.

https://habr.com/ru/articles/956948/

#LLM #безопасность #отравление_данных #бэкдор #Anthropic #ИИ #исследование #уязвимость #обучение #модели

Исчезнувший агент

Недавно прошла конференция Яндекса по ИИ и облачным технологиям. Впечатлила работа с AI Studio, демонстрирующая возможность создавать агентов "на лету", даже не используя программирования. Естественно, любую вещь надо попробовать, и я принялся за дело. Захожу в студию, выбираю модель - Qwen 3 выбрал, пишу промпт. Агент будет выполнять роль сотрудника отдела аренды, рассказывать о наличие помещений, их стоимости, площади, условиях использования и оплаты. Чтобы не усложнять, прямо в промпте в формате Json информацию и начинаю тестировать, задавая вопросы. Список вопросов прямо из записей облачной АТС, чтобы было всё по-взрослому. В целом ответы агента устраивают, вполне живой разговор получается. Внезапно вспоминаю, что въезд на территорию платный и пишу уточнение в промпте - "въезд платный, можно однократно платить, или купить абонемент" А дальше начинается треш:) - Подскажи, въезд на территорию платный? - Нет, въезд бесплатный для всех арендаторов! Что за фигня, думаю. Ладно, уточняю в промпте - "строгое уточнение -въезд на территорию платный!" Агент не сдается - Въезд на территорию бесплатный для всех арендаторов. Да что за... Переписываю промпт, ставлю упоминание о платном въезде в самом начале, - результат не меняется, агент держится за свою позицию о бесплатном въезде. Еще после пары итераций сдаюсь, редактирую целиком агента, заменяя модель Qwen на модель Яндекс Pro. И чего вы думаете - опять "Въезд бесплатный для всех арендаторов" Добавляю Правила въезда: - Въезд на территорию платный для всех - Никаких исключений для арендаторов - Нет пропусков или свободного доступа - Оплата: разово или абонементом

https://habr.com/ru/articles/955426/

#искусственный_интеллект #агенты #модели #яндекс #юмор #дипсик

Web Agent: автономная ИИ-экосистема от Alibaba — новый этап развития веб-агентов

Индустрия искусственного интеллекта продолжает удивлять инновационными решениями, и появление Web Agent от лаборатории Alibaba NLP's Tawni Lab представляет собой значительный шаг вперед в области автономных систем. Данная экосистема демонстрирует качественно новый подход к созданию ИИ-агентов, способных самостоятельно навигировать, анализировать и действовать в веб-пространстве.

https://habr.com/ru/articles/933716/

#ml #искуственный_интеллект #модели #alibaba_qwen

SLAVA — бенчмарк социально‑политического ландшафта и ценностного анализа

Большой обзор: от идеи и структуры — до неожиданных выводов и практических сценариев применения SLAVA — это открытый русскоязычный бенчмарк, разработанный экспертами РАНХиГС и ИСП РАН для проверки, как большие языковые модели справляются с фактологическими и ценностно нагруженными вопросами по истории, обществознанию, географии и политологии. В корпусе — 14 199 заданий пяти форматов и трёх уровней провокационности. Уже протестировано более 40 моделей: от GPT‑4o и Claude‑3.5 до GigaChat и Llama‑3 8B. Это открытый русскоязычный бенчмарк, созданный для проверки, как большие языковые модели справляются с фактологическими и ценностно нагруженными вопросами из истории, географии, обществознания и политологии. Мы расскажем:

https://habr.com/ru/articles/918890/

#llm #nlp #модели #бенчмарк #ии

Эксперты назвали 10 лучших больших кроссоверов и внедорожников
https://www.unian.net/economics/auto/kakoy-krossover-kupit-nazvany-luchshie-novye-avtomobili-13003623.html
#unian #авто #автомобили #лучшиеавто #лучшиеавтомобили #лучшиекроссоверы #лучшиевнедорожники #кроссоверы #внедорожники #модели #лучшиемодели

Эксперты назвали 10 бензиновых автомобилей с самым низким расходом топлива
https://www.unian.net/economics/auto/kakie-avtomobili-samye-ekonomichnye-po-rashodu-benzina-nazvany-10-avto-s-probegom-12989043.html
#unian #авто #автомобили #модели #лучшиеавто #лучшиеавтомобили #подержанныеавто #подержанныеавтомобили #автоспробегом #автомобилиспробегом #бензин #топливо #расходтоплива #экономныеавто #экономныеавтомобили #расходбензина

Помогут сберечь деньги: названы 10 бензиновых автомобилей с самым низким расходом топлива
https://www.unian.net/economics/auto/kakie-avtomobili-samye-ekonomichnye-po-rashodu-benzina-nazvany-10-avto-s-probegom-12989043.html
#unian #авто #автомобили #модели #лучшиеавто #лучшиеавтомобили #подержанныеавто #подержанныеавтомобили #автоспробегом #автомобилиспробегом #бензин #топливо #расходтоплива #экономныеавто #экономныеавтомобили #расходбензина

Disrupt по делу: как внедрять AI-продукты без розовых очков — опыт продакшена

Как не утонуть в инновациях: от стабильного AI-продакшена до смелых прорывов. Ещё недавно первая ML-модель в продакшене казалась большим достижением. А сегодня на команду обрушиваются десятки новых фреймворков, множество кейсов, например, использования LLM, и кто-то предлагает немедленно строить мультиагентную систему. Что делать – продолжать оттачивать текущее или броситься в очередной Disrupt ? Привет, Хабр! Меня зовут Никита Безлепкин. В этой статье разберёмся, как комбинировать между собой проверенную методологию систематизаци AI проектов CRISP-DM и управленческую методологию Run–Change–Disrup t, которые помогают не потеряться в технологиях и принять верное решение по их применению. На практических примерах разберем, как отличить стабильный путь от туманного стартап-подхода – без «розовых очков» и с пользой для дела. Я уже более восьми лет занимаюсь AI-продакшеном. В 2023–2024 годах моя команда совместно с бизнесом внедрила в продакшен свыше 20 кейсов с LLM-моделями (всего у нас более 50 проектов с суммарным МАУ > 60 млн). Прошёл полный цикл создания AI-решений — от идеи и архитектуры до запуска и масштабирования, интегрируя ai-модели в бизнес-процессы разных компаний. Рассказал об этом на эфире для комьюнити Skillbox IT Experts. А в этой статье делюсь опытом и основными мыслями из доклада.

https://habr.com/ru/articles/899710/

#ии #модели #нейросети #LLM #ai #продакшен #дизрапт #disrupt #crispdm #управление

«Ошибка на миллиард» в ИИ: боремся с галлюцинациями в LLM по аналогии с NullPointerException

Привет! Меня зовут Денис Березуцкий, я старший инженер по разработке ПО искусственного интеллекта в YADRO. В ML-команде мы разрабатываем системы, которые облегчают работу нашим заказчикам с помощью текстовых генеративных нейросетей: реализуем RAG, создаем чат-ботов, агентные системы и другие решения. Как и многие в индустрии, мы сталкиваемся с проблемами галлюцинаций LLM, которые портят ответы виртуальным ассистентам и способны подорвать доверие к ним. В статье я расскажу об одном не совсем стандартном методе, перенесенном из «классического» программирования, который мы применяем для борьбы с галлюцинациями и улучшения поисковой выдачи.

https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/890826/

#ии #deepseek #saiga #llm #lora #галлюцинации #модели #нейросети