Yandex for Developers
الذهاب إلى القناة على Telegram
Канал Яндекса о технологиях и людях, которые их создают. События: https://events.yandex.ru/ Каналы Яндекса по стекам разработки: https://t.me/addlist/Hrq31w2p1vUyOGZi ________________________________________________ Номер заявления в РКН: 4962241172
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Yandex for Developers
تُعد قناة Yandex for Developers (@yandex4developers) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 28 521 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 618 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 22 778 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 28 521 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -94، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: موثّقة (مؤكدة رسمياً من تيليجرام)
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 12.46%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.38% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 552 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 534 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 15.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل yandex, опенсорс, llm, браузер, infrastructure.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Канал Яндекса о технологиях и людях, которые их создают.
События: https://events.yandex.ru/
Каналы Яндекса по стекам разработки: https://t.me/addlist/Hrq31w2p1vUyOGZi
________________________________________________
Номер заявления в РКН: 4962241...”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 26 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
28 521
المشتركون
-324 ساعات
-147 أيام
-9430 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أغسطس '26
أغسطس '26
+142
في 4 قنوات
يوليو '26
+265
في 6 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+176
في 3 قنوات
Get PRO
مايو '26
+334
في 4 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+260
في 3 قنوات
Get PRO
مارس '26
+396
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+378
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '26
+409
في 11 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+254
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+387
في 3 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+487
في 5 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+492
في 10 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+389
في 5 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+154
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+12 834
في 13 قنوات
Get PRO
مايو '25
+368
في 8 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+339
في 8 قنوات
Get PRO
مارس '25
+28 550
في 22 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+1 689
في 4 قنوات
Get PRO
يناير '25
+206
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+358
في 4 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+370
في 5 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+369
في 5 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+12 037
في 10 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+674
في 6 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+2 558
في 6 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+2 079
في 5 قنوات
Get PRO
مايو '24
+887
في 5 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+768
في 9 قنوات
Get PRO
مارس '24
+618
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+1 541
في 11 قنوات
Get PRO
يناير '24
+263
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+3 037
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '230
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '230
في 3 قنوات
Get PRO
سبتمبر '230
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '230
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '230
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '230
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '230
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+61
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+75
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+58
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+55
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+77
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+72
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+48
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+46
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+79
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+57
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+101
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+570
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+110
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+39
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+42
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+48
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+434
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+222
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+433
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+1 079
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+1 219
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+1 743
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+98
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+147
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+84
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+133
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+206
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+70
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+7 237
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 26 أغسطس | +7 | |||
| 25 أغسطس | +7 | |||
| 24 أغسطس | +5 | |||
| 23 أغسطس | +3 | |||
| 22 أغسطس | +4 | |||
| 21 أغسطس | +2 | |||
| 20 أغسطس | +12 | |||
| 19 أغسطس | +2 | |||
| 18 أغسطس | +12 | |||
| 17 أغسطس | +3 | |||
| 16 أغسطس | +1 | |||
| 15 أغسطس | +4 | |||
| 14 أغسطس | +5 | |||
| 13 أغسطس | +6 | |||
| 12 أغسطس | +4 | |||
| 11 أغسطس | +13 | |||
| 10 أغسطس | +18 | |||
| 09 أغسطس | 0 | |||
| 08 أغسطس | +3 | |||
| 07 أغسطس | +5 | |||
| 06 أغسطس | +5 | |||
| 05 أغسطس | +5 | |||
| 04 أغسطس | +9 | |||
| 03 أغسطس | +5 | |||
| 02 أغسطس | 0 | |||
| 01 أغسطس | +2 |
منشورات القناة
+5🔥 Новости программы deep tech night
На конференции deep tech night вас ждут два формата:
• Hard — технические доклады о сложных и масштабных задачах. Формат подойдёт тем, кто хочет вдумчиво разобраться в технической стороне темы.
• Experiment — лайтнинги и интерактивные кейсы об экспериментах с AI-агентами, новых подходах и продуктовых находках. Этот формат для всех, кому интересно пробовать новое и следить за трендами.
👳♂️ В карточках рассказываем о новых спикерах и их темах. Смотрите полную программу и регистрируйтесь на deep tech night, которая пройдёт 5 сентября. Присоединиться к конференции онлайн можно по предварительной регистрации.
⏩️ Зарегистрироваться
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers
| 2 | 📕 Генерируем и редактируем картинки в одной модели, используем AI в аналитике и смотрим доклады с главных ивентов Яндекса за первую половину 2026-го. Об этом и не только — в новом дайджесте Yandex for Developers
🚕 Куда сходить
🔴 12–13 сентября — Weekend Offer ML. Это формат быстрого найма для ML-специалистов. Приглашаем за выходные пройти все этапы собеседований, познакомиться с командами и затем получить офер, если всё пройдёт хорошо
🔴 3 октября — «Я про бэкенд» в Москве и онлайн. На конференции разберём хардовые кейсы из разработки и челленджи на серверной стороне AI: хранение и стриминг данных, работу на стыке с железом и другие вызовы на бэкенде
🌎 Что случилось
🔴 Yet Another BugBounty Meetup 2026 прошёл, а впечатления остались. 17 июля мы встретились сообществом багхантеров: в постмит-посте собрали ключевые инсайты и оставили ссылку на фотографии. Ищите себя, если вы тоже принимали участие 📸
📖 Что почитать
🔴 Alice AI ART 2.0: генерируем и редактируем. Рассказываем, как мы объединили генерацию по тексту и редактирование по картинке в одной модели, что пришлось изменить в архитектуре и как наше решение смотрится на фоне аналогов
🔴 «Мне всегда больше всех надо»: как расти в условиях неопределённости. Евгений Ширанков, руководитель платформенных сервисов в Яндекс 360, поделился историей своего карьерного пути и рассказал о запуске Биллинга и техрадара
🔴 Чем полезен AI для бизнеса и аналитики. Показываем, как можно облегчить себе жизнь с помощью ассистентов: ускорять A/B-тесты, автоматизировать логирование, описывать таблицы и многое другое
📺 Что посмотреть
🔴 Доклады с ивентов за первое полугодие 2026-го. Собрали прикладные и хардовые кейсы в одной подборке: как оптимизировать нейросети под слабое железо, строить observability для AI-агентов, выдерживать сотни гигабит входящего трафика и многое другое
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 4 078 |
| 3 |  🔎 Как мы объединили фичи картиночной Алисы
На связи команда генеративных моделей в компьютерном зрении Поисковых сервисов и ИИ. Вместе с коллегами мы делаем мультимодального ассистента «Алиса AI». У модели Alice AI ART, которая отвечает за визуальную генерацию, есть два базовых сценария:
🔴 Text-to-Image (T2I) — генерация фото по текстовому описанию
🔴 Image-to-Image (I2I) — редактирование по картинке с инструкцией
Всё это время эти сценарии жили как два разных стека: свои базовые модели, данные, метрики и своя отдельная боль в разработке и поддержке. Поэтому мы решили объединить их в одну модель, которая одинаково хорошо умеет и в T2I, и в I2I.
🅰️ Как мы проводили обучение
➕ I2I-задача редактирования требует от модели понимания референса: входное изображение всегда содержит конкретный объект, который нужно сохранить, трансформировать или дополнить.
➕ T2I-задача сильно прокачивает релевантность. Промпты для генерации с нуля, как правило, детальнее editing-инструкций: они описывают всё, что должно быть на изображении.
Ключевая особенность обучения uni-модели — общий для обеих задач претрейн. T2I- и I2I-данные перемешаны, чтобы визуальный и текстовый прайоры были едиными.
🅰️ Как мы провели показательный эксперимент
Взяли набор концептов, которые отсутствовали в наших данных для редактирования, но которые ранее собирались для T2I. Затем смешали данные и провели совместное обучение, а после проверили, что станет с I2I.
Результат оказался такой, на какой мы и надеялись: концепты, выученные из T2I, становятся доступны в редактировании по инструкции. Специфические запросы начинают работать без необходимости повторять работу по сбору узких срезов данных.
📖 А в статье на Хабре мы рассказали:
🔴 На каких метриках мы измеряем качество моделей
🔴 Что изменилось в самой модели
🔴 Что планируем реализовать в будущем
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 2 526 |
| 4 | 📺 Оптимизируем нейросети под слабое железо, строим observability для AI-агентов и выдерживаем сотни гигабит входящего трафика. Всё это — в подборке записей докладов за первые шесть месяцев 2026 года
🔴 Выжимаем из железа максимум — Я.Железо. Как инженеры перешли от инференса на чистом C к TFLite, батчингу и квантизованным моделям, чтобы одновременно запускать на умной колонке несколько нейросетей и укладываться в жёсткие ограничения по CPU и RAM. Смотрите этот и другие доклады с Я.Железо на ютубе и в VK Видео
🔴 Как узнать, когда агент сломался — infra.conf’26. Разбираем, что такое observability для агентов, какие у неё есть особенности, зачем нужны evaluations и какие инструменты помогают контролировать работу агентов в проде. Смотрите доклад на ютубе или на сайте
🔴 Учим PostgreSQL хранить оргструктуру на 500 тысяч пользователей — Backend Talks. Рассказываем про эволюцию балансировки загрузок в Яндекс Диске: от наивного Round-Robin до разработки собственного алгоритма. Этот и другие доклады с Backend Talks смотрите на ютубе и в VK Видео
🔴 Интерфейсы, ассистенты и локальный AI в браузере — «Я 💛 Фронтенд». Рассказываем, как запускать модели прямо на устройстве пользователя, создавать по-настоящему адаптивные интерфейсы, применять веб-компоненты и внедрять новую дизайн-систему без вреда для команды. Собрали всё это в плейлистах на ютубе и в VK Видео
🔴 AI, архитектура и производительность — Yandex Mobile Runtime. Доклады на конференции разделили на две части: в треке AI (ютуб, VK Видео) поговорили об агентной разработке и внедрении нейросетевых фич в приложения, а в Not so AI (ютуб, VK Видео) разобрали архитектуру, производительность, нативную и кросс-платформенную разработку
🔴 Внедряем AI в разработку — AI Dev Day. Обсудили, как измерять эффективность AI-инструментов и масштабировать их на всю компанию. В программе — мультиагентные системы, внутренние продукты и рабочие решения. Смотрите доклады на ютубе и в VK Видео
🔴 Практический ML и рекомендательные системы — Data Fest. Рассказали про прикладное машинное обучение: от AgentOps в проде до генерации видео в реальном времени. А ещё разобрали, как устроен Грифон — гибридная генеративно-ранжирующая модель в рекомендациях Яндекс Музыки. Смотрите плейлисты по трекам на ютубе: Practical ML, ODS в Москве и ODS в Сербии
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 2 802 |
| 5 | 📕 Обсудили безопасность LLM, конфликты в переговорах и границы вайбкодинга — всё это в новом дайджесте Yandex for Developers
🚙 Куда сходить
🔴 5 сентября — deep tech night. Обсудим переход к генеративным моделям в RecSys, Physical AI, инфраструктуру RL-обучения, облако в эпоху AI, современную архитектуру NPU и другие темы
🔴 9 сентября — Data Dojo. Приглашаем тех, кто уже владеет основами ML и хочет двигаться дальше. Будем общаться с единомышленниками и разбирать реальные кейсы от экспертов Яндекса
🔴 12–18 сентября — Week Offer Security. Это формат быстрого найма для ИБ-специалистов. Приглашаем за одну неделю пройти все этапы собеседований, познакомиться с командами и получить офер, если всё пройдёт хорошо
🔴 19 сентября — Practical ML Conf. В программе хардовые доклады, дискуссии и активности. Вот только часть тем: экономически эффективный инференс LLM, Agentic Vision, query-based-модель в автономном транспорте и end-to-end генеративная модель рекомендаций в Музыке
🔴 26 сентября — Data Driven 2026. Нашей флагманской конференции для аналитиков исполнилось 10 лет. В этот раз сделаем акцент на AI-first-аналитике и будущем профессии в эпоху искусственного интеллекта
🌎 Что случилось
🔴 Начался новый сезон тренировок по алгоритмам. Рассказывайте знакомым джунам, которые хотят попрактиковаться в формате технических собеседований или подтянуть теорию по алгоритмам
📖 Что почитать
🔴 Как мониторить Java-приложения. В статье советы о том, какие метрики стоит взять за основу, как выбирать полезные алерты и что такое правило 80/20
🔴 Мультимодальное ранжирование в Яндекс Картинках. Рассказали про архитектуру, которая позволяет модели одновременно смотреть на изображение и читать текст
🔴 Что на самом деле умеет AI в разработке, а что ещё нет. Паша Сухóв, ведущий разработчик в Яндекс Доставке, поделился своим опытом использования кодовых ассистентов, агентов и MCP
🔴 Как злоумышленники из безопасной LLM за пару часов делают модель без цензуры. Причём не «уговаривают» модель через промпт, а хирургически убирают из неё сам механизм отказа
📺 Что посмотреть
🔴 Как превратить конфликт в пользу для продукта. Игорь Рубанов, руководитель аналитики в Яндекс Go, рассказал, когда в переговорах нужно искать союзника, а когда лучше эскалировать проблему. Послушать можно на ютубе, в VK Видео или в Яндекс Музыке
🔴 Доклады с Back to Back. 1 августа бэкендеры посмотрели 25 выступлений в трёх городах. Мы сложили их в удобные плейлисты: C++ Zero Cost в Москве и C++ Zero Cost в Белграде, Architecture&Performance в Москве и Architecture&Performance в Ереване
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 5 094 |
| 6 |  🤖 Что на самом деле умеют AI-ассистенты в разработке
Вокруг AI в разработке всё ещё ходит довольно много мифов. Кто-то боится, что нейросети вот-вот заменят программистов, а другие уже представляют, как навайбкодят стартап за пару вечеров. Реальный опыт оказывается куда сложнее.
На связи Паша Сухов, ведущий разработчик в Яндекс Доставке. Сегодня я поделюсь своим опытом: как я пытался использовать кодовых ассистентов, агентов и MCP, что понял в процессе и где AI может помочь вам.
🅰️ Рутина правда ускорялась
Однажды я писал код для скрипта. Написал шесть строк, добавил в контекст нужные файлы и сказал: «Вынеси параметры, сделай --help, напиши доку». Мои шесть строк превратились в полтораста — с проверкой аргументов, созданием папок, логами каждого шага, справкой, примерами запуска и прочими вещами, которые я терпеть не могу делать сам.
Кроме того, здорово помогало автодополнение: не по принципу «допиши вот эту строчку», а «смотри, вот ещё полфункции». Агент со временем понимает, что и как вы пишете, и начинает предлагать более точные варианты: оптимизирует структуру, проводит рефакторинг, находит и вставляет нужную лямбду.
🅰️ Но на сложных задачах вся магия рассеивалась
Стоило мне взяться за что-то объёмное и нестандартное — например, собрать демку с геокартами или написать что-то на игровом движке Bevy, — начинался цирк. Агент путал версии API и после каждой правки бодро уверял, что теперь-то всё точно исправил, хотя на деле ломал ещё сильнее.
Похожая история была и при работе с готовым кодом. Просишь перенести функцию из одного файла в другой — получаешь раздутый код с недописанными кусками. Иногда агент и вовсе попадал в цикл: поочерёдно откатывал и вносил одну и ту же неработающую правку.
🅰️ Модели стали лучше, но с нюансами
Со временем они действительно стали писать код качественнее, особенно на локальных, быстрых и относительно изолированных задачах. Но вместе с тем они стали хитрее прятать баги. Цель моделей — написать не код, который работает, а код, который выглядит правдоподобно.
Но всё же думать «А правильно ли это?» в среднем и продуктивнее, и приятнее, чем бесконечно думать «А как это вообще написать?», чтобы к моменту готового текста на проверку не осталось сил.
🅰️ AI помогает быстрее погрузиться в контекст
По работе мне регулярно приходится копаться в чужих проектах. Я постоянно сталкиваюсь с проблемой: с какого файла вообще начинать читать? Тут и пригождается нейросеть: я даю ей задачу такой, какая она есть. Главное тут — не её результат, а размышления: она найдёт нужную часть системы, я пойму, куда смотреть, и код станет читать проще.
🅰️ LLM нужно использовать правильно
Нейросети не сняли с человека ответственность, не отменили необходимость думать и не научились стабильно писать серьёзные системы без присмотра. Зато они забрали то, что разработчики любят меньше всего: рутину, бойлерплейт, механические правки, поиск по чужому коду, черновую документацию, однотипные задачи и страх чистого листа.
⏩️ А полную статью читайте по ссылке. В ней я рассказал про эволюцию ассистентов и про то, как изменилась производительность разработчиков благодаря LLM.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 046 |
| 7 |  +5🔥 Делимся первыми спикерами на deep tech night
В карточках рассказываем, кто и на какие темы будет выступать на конференции 5 сентября. А чтобы получить доступ к эфиру, задать вопросы экспертам в прямом эфире и первыми посмотреть запись после события, зарегистрируйтесь на сайте.
⏩️ Подробности о докладах и форма регистрации
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 409 |
| 8 | 📕 Разбираемся, как устроен прайсинг Яндекс Go, рассказываем про графовую foundation-модель, которая взяла Best Paper Award на воркшопе ICML, и изучаем опыт инженеров Яндекса в новом дайджесте Yandex for Developers
🚕 Куда сходить
🔴 22 августа — Welcome Times для аналитиков в Москве. На встрече вы познакомитесь с ребятами из команд Яндекс Поиска и Независимого Ecom, узнаете больше об их проектах и пройдёте диагностику навыков. Кстати, результаты диагностики действуют два года и могут заменить один из этапов собеседования в Яндекс.
🌎 Что случилось
🔴 ИИ в Яндексе: главное за июль. Рассказали, как ИИ помогает забронировать столик в ресторане, приглядывать за домашними животными и найти репетитора для школьника.
🔴 ICML: итоги и победы Яндекса. Команда Yandex Research представила графовую foundation-модель GraphPFN, а работа получила Best Paper Award на тематическом воркшопе.
🔴 Новости Yandex Cloud за июль. Международная сертификация ISO/IEC 42001 для Alice AI, новые сертификаты ГОСТ и лидерские позиции на рынке IaaS по надёжности и технологичности.
📖 Что почитать
🔴 Как мы вынесли алгоритм ценообразования из кода Яндекс Go. Объяснили, почему не взяли готовый скриптовый язык, что такое цепочка преобразований цены и зачем нам понадобился формальный верификатор.
🔴 Как подготовиться к собеседованию. Старший аналитик-разработчик Сослан Табуев собрал пять советов, которые помогут чувствовать себя увереннее на интервью и лучше понять ожидания собеседующего.
🔴 Главные итоги ICRA 2026. Команда автономного транспорта Яндекса поделилась ключевыми темами ICRA — одной из крупнейших конференций по робототехнике. Среди них — Reinforcement Learning, генерация редких edge-кейсов и другие направления, которые сегодня определяют развитие робототехники.
🔴 Как мы проапгрейдили робота-доставщика. Руководитель службы системной разработки в Автономном транспорте и роботах рассказал, почему модель R4 пришлось основательно пересобрать и как это помогло сделать роботов умнее, дешевле и проще в масштабировании.
🔴 Как выжать из железа максимум: эволюция инференса в Алисе. Виктор Хаймоненко рассказывает, как команда прошла путь от инференса на чистом C и пайплайна на корутинах до современных движков и квантизованных моделей.
📺 Что посмотреть
🔴 1×1 с Димой Александровым на ютубе и в VK Видео. Что Дима понял о яндексоидах за годы работы в компании, как устроена внутренняя ротация, каково управлять большой командой и почему автомобили стали для него больше чем хобби.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 5 743 |
| 9 |  🥹 Как выжать из железа максимум: эволюция инференса в Алисе
Привет, меня зовут Витя Хаймоненко, я разработчик в команде голосовой активации Алисы. Сегодня я расскажу, как мы прошли путь от инференса на чистом C корутинами до современных движков и квантизованных моделей — и какой инженерный опыт из этого вынесли.
🅰️ Железо фиксировано, а модели растут
На колонке одновременно крутится несколько нейросетей:
🔴 Активационные модели, которые реагируют на слова «Алиса» или «Яндекс»
🔴 Командные споттеры — модели, которые поддерживают набор популярных команд, например, для управления музыкой или умным домом
🔴 Интонационные споттеры, которые делают общение с ассистентом более естественным и понимают, когда вы обращаетесь к колонке без слова «Алиса»
Все они работают в реальном времени и должны укладываться в жёсткие лимиты по latency, CPU и RAM. Докинуть ресурсы на устройство нельзя, поэтому единственный путь — оптимизация инференса.
🅰️ Как ситуация обстояла раньше
В 2014 году не было ни готовых инференс-фреймворков, ни повсеместной поддержки C++ на чипах. Мы писали на чистом C, а пайплайн описывали корутинами. Композиция получалась гибкой, но за это мы расплачивались накладными расходами на переключение контекстов и динамическими аллокациями памяти на каждом шаге.
Уже тогда появились оптимизации, которые живут до сих пор. Во-первых, батчинг: вместо обработки одного фрейма звука за раз мы ждём, пока накопится батч из нескольких фреймов, и обрабатываем их разом. Это позволяет эффективно использовать SIMD-инструкции процессора и даёт серьёзный выигрыш по скорости, жертвуя лишь примерно полусотней миллисекунд latency.
Во-вторых, стриминг: мы не пересчитываем целиком всё «окно» заново, а только обновляем его с приходом новых фреймов. Для матричных умножений использовали одну из реализаций BLAS, которая отлично утилизирует кеш процессора.
🅰️ Переезд на C++ и библиотеки инференса
С появлением нормальной поддержки C++ на чипах мы стали переписывать рантайм. На смену корутинам пришла наша внутренняя библиотека YNMT, изначально сделанная для моделей перевода. Она представляет модель как статический вычислительный граф, из-за чего отпала необходимость в корутинах. А потом, когда YNMT стала уступать по скорости опенсорсному TFLite, мы переехали на него. Он поддерживает встроенные оптимизации под разные архитектуры чипов.
🅰️ Два захода в квантизацию
Первый подход был простым и безопасным: мы сжимали веса модели с FP32 до INT8, но перед вычислением разжимали их обратно. Затем научились квантовать и активации. Теперь мы на лету сжимаем вход до INT8, перемножаем матрицы в INT16 и деквантизуем выход. Выигрываем и по памяти, и по скорости за счёт более быстрых целочисленных SIMD-инструкций.
🅰️ Ещё одна инфраструктурная оптимизация — мультиспоттер
Раньше каждая модель тащила за собой свои буфера и предобработку звука, что вело к дублированию вычислений. Теперь общая часть вынесена в отдельную сущность, и все модели пользуются ею совместно.
🅰️ Главные уроки
Не стоит бояться использовать опенсорс-решения и адаптировать их под своё железо. Мы взяли стандартную реализацию свёртки в TFLite, переработали её под конкретный чип и получили огромный прирост производительности. К тому же у опенсорсных подходов есть неплохой плюс: зачастую они поддерживаются широким сообществом.
Сейчас мы в процессе миграции на TFLite, готовимся использовать встроенную квантизацию вместо ручной и продолжаем пилить кастомные операции. Всё это позволяет делать колонки умнее и при этом сохранять доступность для пользователей.
⏩️ А больше технических деталей можно узнать в полной записи доклада с Я.Железо. Смотрите на ютубе и в VK Видео.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 387 |
| 10 |  +8☺️ Как мы проапгрейдили робота-доставщика
Привет, меня зовут Сергей Гутынин, я руководитель службы системной разработки в Автономном транспорте и роботах. У всякого бизнеса есть требование: масштабироваться. Производство роботов-доставщиков не стало исключением. Мы хотели сделать их умнее, дешевле и автономнее, а саму сборку поставить на поток.
Но когда мы подошли к этой задаче, оказалось, что маленькими изменениями не отделаться — робота пришлось основательно пересобрать.
👳♂️ Читайте в карточках, какие изменения мы внесли в дизайн модели R4 и каких результатов нам удалось достичь
⏩️ А полный доклад о новой версии робота-доставщика смотрите на ютубе и в VK Видео. В нём я рассказываю:
🔴 С чего начинается проектирование рободоставщика
🔴 Как мы добавили в новую версию сценарий мультидоставки
🔴 К каким выводам мы пришли в процессе сборки R4
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 4 197 |
| 11 | 📕 Автоматизируем базу знаний с AI, строим новое облако для умных устройств Яндекса и запускаем платформу плагинов в Трекере. Об этом и не только — в новом дайджесте Yandex for Developers
🚕 Куда сходить
🔴 13 августа — ML Global Recap’H1 2026 в Москве и онлайн. Поговорим о главных инсайтах про AI и ML с мировых конференций за последние полгода. Обсудим тренды в ризонинге, челленджи в RL-инфраструктуре и многое другое
🔴 14, 21, 28 августа — «Лайнап Y&&Y»: три вечера в Яндексе. Проведём ярмарку вакансий, понетворкаемся сообществом Y&&Y и отметим выпускной Летних школ и кампуса ML-академии. Регистрируйтесь, знакомьтесь с коллегами и зовите друзей, которые тоже хотят вкатиться в IT
🔴 24 сентября — Yandex Scale в Москве и онлайн. Это флагманская технологическая конференция Yandex Cloud. В программе четыре тематических трека: AI, Hybrid Infrastructure & DevOps, Data и Security (а ещё направление DeepTech для тех, кто подключится онлайн)
🌎 Что случилось
🔴 Яндекс запускает программу 75/75/75. К концу 2026 года не менее 75% разработчиков будут использовать AI для написания кода, на уровне компании AI будет участвовать в подготовке не менее 75% изменений, а в каждом из них — генерировать не менее 75% кода
📖 Что почитать
🔴 Как мы описали 15 000 таблиц за полгода вместо 500 за год. Для этого собрали скрипт на Python, который с помощью API Датакаталога, LLM-моделей, баз данных YT и Memgraph собирает описания из разных источников и автоматизирует документацию
🔴 Новое облако для умных устройств Яндекса. Внутри: комиссионинг без хаба, один канал вместо зоопарка соединений, однопоточная модель исполнения и дисциплина переподключений на плохой сети
🔴 Как мы построили платформу плагинов в Трекере. Рассказали, почему мы на это решились, как гарантировали безопасность кода через iframe и настроили весь инструментарий с низким порогом входа и DevExp
🔴 Разбираем залежи ссылок в базе знаний и строим LLM Wiki. Толя Панов, CTO Яндекс Карт, рассказал, как научить AI-агента вести базу знаний, чтобы суммаризацией, систематизацией и построением связей занималась машина
🔴 Старый сервис в новой реальности. Разобрали, как изменился mirror.yandex.ru под капотом: почему мы перешли с rsync на rclone, как мы превратили серверы в LXD-гипервизоры и где нам помогли нейросети
📺 Что посмотреть
🔴 Как аналитики драйвят бизнес. В новом выпуске «Доверительного интервала» обсудили аналитику эффективности и партнёрскую аналитику: чем различаются подходы и как они влияют на P&L компании. Смотрите на ютубе и в VK Видео, слушайте в Яндекс Музыке
🔴 Доклады с Product : Fest. Спикеры разобрали, как AI изменил продуктовую работу внутри Яндекса, что делает SuperApp по-настоящему супер и многое другое. Смотрите плейлисты с записями на ютубе и в VK Видео
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 5 925 |
| 12 |  📕 Я перепоручил ведение базы знаний AI-агенту — расскажу как
Привет, это Толя Панов, CTO Яндекс Карт. Я довольно давно веду базу знаний в Obsidian и, как любой уважающий себя «хомяк», накопил запас необработанных материалов. Это репосты и ссылки из любимых каналов в телеграме, ссылки в to-do-листе и рекомендации книг, которые некогда разобрать.
💡 Основная идея проста: перепоручить ведение базы знаний AI-агенту. Чтобы суммаризацией, систематизацией и построением связей занималась машина. В результате получится та самая LLM Wiki с источниками.
➕ Как выглядит структура базы знаний?
🔴 Папка inbox со всеми исходными материалами. Телеграм-бот копирует сюда посты, web clipper — тексты статей, а PDF с white papers я кладу руками
🔴 Папка AI workspace для самой Wiki. Только в ней агенту разрешено делать изменения. Такое ограничение даёт спокойствие, что остальная часть базы будет не тронута массовыми правками и галлюцинациями
Потом я создал три новых навыка AI-агента. И выложил их на GitHub:
🔴 compile — обрабатывает заметки из inbox по моим правилам ведения базы и обновляет AI Wiki
🔴 vault-health-check — быстрая проверка. Чинит сломанные ссылки, заметки без ссылок, устаревшие заметки, незакоммиченные изменения. Полезно запускать после ручных правок
🔴 deep-audit — глубокий аудит заметок: структура, связи, валидность утверждений и ссылок на источники
➕ Как с этим работать?
Я прошу агента искать ответы в первую очередь в базе. И при необходимости собирать ответ в новую заметку. Например, спрашиваю: «Какие есть лучшие практики использования AI при разработке ПО?» Получаю суммаризацию статей и собранные вместе мысли из evergreen notes. Такой конспект можно быстро прочитать и провалиться глубже по ссылкам. Если информации в базе не хватило, прошу собрать дополнительные материалы и ссылки из моих источников. Сохраняю, компилирую, уточняю. И так по кругу 🙂
➕ Что получилось в результате?
🔴 Я обработал весь накопившийся за годы текстовый бэклог, свыше 250 источников
🔴 Разобрался в темах, до которых не доходили руки: geospatial AI, тренды по AI в разработке, паттерны агентных систем
🔴 База стала не просто архивом ссылок, а рабочим инструментом. Теперь не нужно вспоминать, где именно видел нужную мысль. Достаточно задать вопрос агенту и провалиться в источники
В итоге мне зашло. Я наконец-то разгрёб старые запасы ссылок, оставленных на потом, и создал процесс, в котором база знаний не просто копится, а сама помогает думать. Промпты, формат заметок и audit-сценарии я ещё дорабатываю. Но направление выглядит очень перспективным.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 340 |
| 13 |  ⚡️ Успейте зарегистрироваться на Back to Back
Уже в эту субботу, 1 августа, состоится Back to Back — новая бэкенд-конференция Яндекса. Она пройдёт сразу в трёх городах — Москве, Белграде и Ереване. Присоединиться можно как офлайн, так и онлайн.
Немного о программе:
📍 Москва
Савва Лебедев из Positive Technologies расскажет, как команда добавляла поддержку LuaJIT в eBPF-профилировщик Perforator. Даниил Подольский из YADRO разберёт аутентификации в гетерогенных системах, а Антон Пионтковский из Yandex Cloud объяснит, что делать, когда данные отсортированы не так, как ожидает запрос.
📍 Белград
Душан Йованович из Inceptive разберёт возможности статической рефлексии в C++26, а Александр Зайцев, зависимый от PGO эксперт, поделится опытом использования Profile-Guided Optimization и расскажет, как получить от неё реальный прирост производительности.
📍 Ереван
Брюс Момджиан, один из самых известных евангелистов PostgreSQL в мире, выступит с докладом про WAL. А Монс Андерсон из Exness расскажет о современных подходах к генерации распределённых идентификаторов для масштабных систем.
⏩️ Выбирайте площадку и регистрируйтесь. Вас ждут доклады про бэкенд, производительность, распределённые системы и современный C++.
💓 До встречи на Back to Back!
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 4 149 |
| 14 | 📕 Создаём AI-агента прямо в браузере, добавляем в умную колонку новые команды и знакомимся с работой ML-специалистов в Yandex Cloud. Об этом и не только — в новом дайджесте Yandex for Developers
🚕 Куда сходить
🔴 25 июля — Product : Fest. Главный фестиваль Яндекса для продактов уже сегодня! Подключайтесь онлайн: разберём реальные кейсы, сверим подходы, обменяемся опытом и обсудим, как AI меняет нашу работу. Смотрите на сайте, ютубе и в VK Видео
🔴 28 июля — мастерская «Диапазон». Это образовательная программа Яндекса для тимлидов, которые хотят масштабировать влияние через репутацию как управляемую систему, расширить взаимодействие внутри компаний и команд
🌎 Что случилось
🔴 Обсудили, как создать AI-агента прямо в браузере. Андрей Мелихов, ведущий фронтенд-разработчик из Yandex Cloud, рассказал, как он создал и развивает браузерный AI-агент в DataLens. Смотрите запись на ютубе, а главные тезисы мы разобрали в карточках
🔴 Нейросеть кратно ускоряет анализ воды из Байкала. Система экологического мониторинга работает на мощностях Yandex Cloud, обрабатывает пробы с помощью CV и значительно экономит время учёных. А подробнее о том, как устроена модель, рассказали здесь
📖 Что почитать
🔴 Добавить в умную колонку новые команды и ничего не сломать. Для этого мы провели целое исследование и использовали модель Parameter-Efficient Fine-Tuning. А статью со всеми деталями ресёрча даже приняли на конфу Interspeech 2026
🔴 Знакомимся с работой ML-специалистов в Yandex Cloud. Рассказали, как рождаются модели в сервисе, как мы подготавливаем данные для обучения, выбираем лучшие варианты и готовим итоговые решения к проду
🔴 Как AI меняет багбаунти-программы. Возможно, багхантерам придётся оставлять депозиты для отчётов: поток сгенерированных репортов сильно нагружает инженеров, а сырые агенты всё чаще ломают прод сервисов
📺 Что посмотреть
🔴 Внедряем AI в инженерные команды. Артур Василов, руководитель мобильной разработки в Яндекс Браузере, рассказал, как выстроить этот процесс, организовать среду для экспериментов и измерять успех. Смотрите на ютубе и в VK Видео
🔴 Доклады с Я.Субботника по JVM-языкам. Обсудили Java Time Puzzlers, параллельность на корутинах в бэкенде Spring и GraphQL-Java, трассирующие Qubership Profiler и ускорение фреймворков с build-time. Смотрите на ютубе и в VK Видео
🔴 Настоящее и будущее RecSys. Даня Бурлаков, руководитель группы рекомендательных продуктов в Яндексе, рассказывает, как индустрия RecSys изменилась за последние годы и что ждёт её в будущем
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 614 |
| 15 |  +8⚡️ Разработка для разработки: проект Amptrace
Всем привет, на связи Александр Батин и Олег Артамонов, технические руководители проектов в Алисе AI и Умных устройствах.
Порой в ходе разработки у нас возникает проблема: нам нужны измерительные приборы, которых нет на рынке. Готовые решения часто не подходят под специфику задач или слишком дорогие.
👳♂️ Что делать? Правильно: создавать их самостоятельно. Об одном таком устройстве мы и расскажем сегодня. Читайте в карточках про Amptrace — плату, которая помогает измерять энергопотребление.
⏩️ А полный доклад с Я.Железо смотрите на ютубе или в VK Видео. В нём рассказали про модульную платформу «Мичурин» в Яндекс Станциях и другие внутренние разработки, которые упрощают нам работу.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 4 346 |
| 16 |  +5📎 От сырых данных до готового решения: как устроена работа ML-специалистов в Yandex Cloud
На связи Василий Ершов, руководитель ML-команды Yandex Cloud. Мы работаем с сотнями терабайт данных для машинного обучения и развиваем платформу с 30+ генеративными моделями и 40+ тыс. клиентов.
В нашей команде у всех своя роль. ML-разработчики обучают модели, инженеры Data Science готовят метрики и анализируют данные, DevOps налаживают процессы и инфраструктуру. А потом бэкендеры превращают технологии в готовый сервис.
👳♂️ Читайте в карточках, как рождаются наши модели и какой путь они проходят, прежде чем оказаться в проде.
⏩️ А в статье по ссылке мы рассказываем, каким стеком технологий нужно владеть, чтобы попасть к нам в команду.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 993 |
| 17 | 📕 Грифон в рекомендациях Яндекс Музыки, тысяча яблок в дата-центрах и трансформеры в автономном транспорте. Всё это и многое другое — в новом дайджесте от Yandex for Developers
🚕 Куда сходить
🔴 21 июля — Yandex AI Studio Series Summer Edition онлайн и офлайн. Событие для разработчиков, ML-инженеров и тех, кто работает с AI-инструментами или только начинает. Вас ждут архитектурные доклады и практические форматы про создание агентов и приложений на платформе Yandex AI Studio
🔴 1 августа — конференция Back to Back. Приглашаем на событие бэкенд-инженеров, архитекторов, SRE и техлидов, чтобы обсудить практические кейсы и реальные продакшен-проблемы: latency, bottlenecks, отказоустойчивость, масштабирование и инфраструктуру. Встречаемся в Москве, Белграде, Ереване и онлайн
🔴 5 сентября — deep tech night. Масштабная онлайн-конференция Яндекса для всех, кто работает в IT-индустрии и проектирует сложные системы. Здесь мы поговорим о технологических вызовах, с которыми IT-индустрия сталкивается в эпоху AI: от изменений в разработке до новых требований к инфраструктуре
🌎 Что случилось
🔴 Young&&Yandex приглашает на стажировки по четырём направлениям: фронтенд, бэкенд, DevOps и мобильная разработка. Рассказывайте друзьям и знакомым, которые хотят начать карьеру в IT и получить опыт в Яндексе ✨
🔴 ШАД запускает интенсив AI Agents Security Week. С 27 по 31 июля вместе с экспертами Яндекса разберём, как защищать персональные и корпоративные данные, безопасно выдавать агентам доступ к инструментам и инфраструктуре, предотвращать утечки информации и устранять уязвимости
🔴 Яндекс подтвердил безопасность генеративных моделей семейства Alice AI. Получили впервые международный сертификат ответственной разработки ISO/IEC 42001 — стандарт, который подтверждает прозрачность и надёжность подходов к созданию и внедрению AI
📖 Что почитать
🔴 Как мигрировать Flutter-приложение с CocoaPods на SPM. В гайде собрали готовые скрипты, а также разобрали граф и резолв зависимостей, перевод плагинов и поиск ошибок
🔴 Семплирующее профилирование колонок с Алисой в проде. Рассказываем, как мы построили и используем инструмент для анализа потребления памяти в проде на нашем флоте Linux-колонок
🔴 Опенсорсим YaGS Plugin: инструмент для работы с 3DGS внутри Unreal Engine. Объясняем, как риг из 15 камер заменяет установку за сотни тысяч долларов и почему для беспилотного автомобиля фотореализм обязан рождаться из данных, а не из 3D-редактора
🔴 Тысяча «яблок» для песочниц в дата-центрах. Рассказываем, как мы адаптировали обычные Apple Mac mini для установки в серверные стойки под внутренние песочницы (и что пришлось сделать, чтобы яблоки не испеклись 🍎)
🔴 Умеют ли трансформеры водить машину? Разбираем, как устроен Motion Planning — «мозг» автономного автомобиля. Он интерпретирует информацию, учится вести себя на дороге и предсказывает опасности
📺 Что посмотреть
🔴 Почему светофоры в квадратах уже не спасут. В новом выпуске подкаста Podlodka рассказываем, как эволюционировала капча, зачем боты атакуют сервисы и что делать, когда система считает обычного пользователя подозрительным
🔴 Краткая история развития систем деплоя в Яндексе. Вместе с Андреем Мичуриным, руководителем службы разработки систем деплоя в Яндексе, обсудили, как мы пришли к написанию собственной системы, какие плюсы получили и чем этот опыт может пригодиться
🔴 Грифон — гибридная генеративно-ранжирующая модель в рекомендациях Яндекс Музыки. Рассказываем, как мы заставили его взлететь, какие эксперименты проводили и каких результатов добились
🔴 BI в эпоху AI. В новом выпуске «Доверительного интервала» обсудили, как AI меняет визуализацию данных, зачем в командах нужен «BI-губернатор» и почему стоит разрабатывать собственные BI-системы. Смотрите и слушайте на ютубе, в VK Видео и Яндекс Музыке.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 5 462 |
| 18 |  🚀 Погружаемся в технологии на deep tech night
5 сентября пройдёт deep tech night — масштабная онлайн-конференция Яндекса о технологических вызовах, с которыми IT-индустрия сталкивается в эпоху AI: от изменений в разработке до новых требований к архитектуре и инфраструктуре.
Это событие для бэкендеров, фронтендеров, тимлидов, аналитиков, продактов и всех, кто работает в IT-индустрии, внедряет AI в процессы, проектирует сложные системы и ищет новые решения.
📕 В программе доклады экспертов из Яндекса и международных IT-компаний:
🔴 Мо Гавдат, Former Chief Business Officer Google X
🔴 Алексей Гусаков, CTO Поисковых сервисов и ИИ
🔴 Сергей Мельник, руководитель сервиса Автономного транспорта и роботов
И другие спикеры (некоторые из них пока что секретные — расскажем о них в ближайшее время 🤫).
⏩️ Зарегистрироваться
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 215 |
| 19 |  +8🚙 Умеют ли трансформеры водить машину
На связи Максим Спорышев, руководитель службы поведения и предсказания движения в Автономном транспорте. Я отвечаю за Motion Planning — часть системы, которая решает, как будет двигаться автономный автомобиль в следующие секунды. Фактически это мозг, который воспринимает разные сигналы извне и превращает их в действия.
👳♂️ В карточках я рассказал, что Motion Planner принимает на вход, как он интерпретирует информацию и как учится вести себя на дороге.
⏩️ А в статье на Хабре читайте, какие метрики мы использовали, чтобы оценивать качество предсказаний, как выглядела трансформерная архитектура и почему хорошие модели в Open Loop ведут себя плохо в Closed Loop.
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 3 609 |
| 20 | 📕 Разрабатываем CTF-игру, внедряем мультиплатформу без большого рефакторинга и защищаем нейросети до того, как их взломают. Об этом и не только — в новом дайджесте Yandex for Developers
🚕 Куда сходить
🔴 1–17 июля — CodeRun Summer Challenge. На платформе CodeRun вас ждут 15 задач на 11 языках программирования. Чем быстрее и эффективнее код вы напишете, тем больше баллов вы получите. Задачи сложные, так что и мидлам будет где подумать
🔴 17 июля — Yet Another BugBounty Meetup в Москве. На митапе для багхантеров поделимся итогами программы «Охота за ошибками» за год и обсудим, как найти XSS в фиче, которую уже сотню раз проверили, а также расскажем, как раскрутить RCE в одном из крупнейших сервисов
🔴 25 июля — Product : Fest в Москве. Главный фестиваль Яндекса для продактов: разберём реальные кейсы, сверим подходы, обменяемся опытом и обсудим, как AI меняет нашу работу. А во внутреннем дворе вас ждут игры, кофе-рейв и другие фановые активности 🏓
🔴 13 августа — ML Global Recap’H1 2026 в Москве и онлайн. На встрече обсудим итоги ICML и других конференций по машинному обучению и AI за последние полгода: поговорим про тренды в ризонинге, челленджи в RL-инфраструктуре и многое другое
🌎 Что случилось
🔴 Welcome Times для аналитиков в Москве. Ребята из разных команд Яндекса зовут в гости, чтобы рассказать про специфику работы, ответить на вопросы и провести диагностику навыков. Кстати, её результаты действуют два года и могут заменить этап собеса в Яндекс
🔴 Проект из ШАДа попал в Spotlight на ICML 2026 — крупнейшей международной конференции по AI и ML. Из 23 918 поданных работ статус Spotlight получили всего 2,2% статей с самыми высокими оценками программного комитета
📖 Что почитать
🔴 Как мы делаем игру Capture the Flag для фронтендеров. Рассказываем про наше традиционное соревнование на захват флагов: как мы придумываем задания, улучшаем игровой движок и продумываем сюжет
🔴 Мультиплатформа без большого рефакторинга и остановки продуктовой разработки. Показываем, как мы внедряли Compose Multiplatform в Я.Team, как выглядит интерфейс и как устроен процесс передачи общего кода
📺 Что посмотреть
🔴 «Нестандартная модель» с Владимиром Платоновым, руководителем отдела ML-разработки Алисы в Яндексе. В подкасте обсудили, что такое память в машинном обучении и как придумать интересный продукт в ML-разработке. Смотрите на сайте N + 1 и ютубе
🔴 Защитить нейросеть до того, как её взломают. Поговорили о том, как мы ресёрчим новые уязвимости в LLM и почему безопасность модели нужно закладывать ещё до претрейна. Смотрите первый выпуск подкаста Security Explainer на ютубе и в VK Видео
Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers | 5 966 |
