Data Science | Machinelearning [ru]

Нейрочип НТЦ «Модуль»: единственный серийный в стране Разбор единственного серийного нейрочипа страны — НТЦ «Модуль», 27 лет в серии. Что он тянет по даташиту и что реально выдаёт в живых внедрениях: больницы, РЖД, шахты, спутники. И отдельно: как эта штука смотрится рядом с Jetson и Ascend 310, кто ещё в России лезет в нейрочипы и почему его кличут «нишевым». Погрузиться в обзор 👉 Telegram | Max

[Перевод] Промпт-инжиниринг: как лучше общаться с ИИ Что тебе ответит генеративная модель — во многом упирается в то, как ты слепил запрос. Промпт-инжиниринг — это не про выискивание «правильных слов» и не про универсальные команды. Задача у него куда приземлённее: донести до модели своё намерение без искажений. Генеративный ИИ ощутимо перекроил сам подход к работе с программами. Модель можно напрячь по-разному: пусть напишет письмо, раскопает инфу, разжуёт сложную тему, накидает идей, выдаст код, соберёт план проекта или злобно разберёт чужое решение по косточкам. И вот тут есть ограничение. Читать далее 👉 Telegram | Max

Тем, кто только лезет в ML Начинаешь щупать машинное обучение и хочешь нормально въехать в математику — ту, что стоит за машинным и глубоким обучением? Тогда глянь эту платформу. По сути, тот же LeetCode, только для ML. И да, это не реклама: автор сам ей пользовался и решил поделиться. 👉 Telegram | Max

NVIDIA тоже подтянулась к тренду: LeetCode-собесы — на выход И весь замес — вокруг трёх тем по оптимизации: — градиентный спуск и глобальные оптимумы; — full batch, мини-батч и SGD; — generalization gap и плоские минимумы. Топовые команды ищут не зубрил, а тех, кто реально въезжает в фундамент. Источник 👉 Telegram | Max

От готовых реплик до памяти о контексте: как AI-чаты дошли до нынешнего уровня В первой части статьи разбирали, как эволюционировали поисковики. Теперь — про технологии, благодаря которым AI-чаты обзавелись всем тем, что умеют сейчас. Классический поисковик занят простым делом: найти уже существующие документы и расставить их по ранжиру. AI-чату такого мало — он должен собрать ответ, оглядываясь и на запрос, и на контекст разговора. В материале описан переход от сценарных ботов, где правила и реплики разработчики прописывали руками, к нынешним системам на языковых моделях. Эти штуки умеют выполнять инструкции, держать многоходовый диалог, подтягивать сведения из прошлых бесед и обращаться к внешним источникам, пока готовят ответ. Читать далее 👉 Telegram | Max

Ищете облачную платформу? Есть Beget ✅ Аптайм 99,98% в дата-центрах Tier III ✅ Техподдержка 24/7 — живые люди, без ботов ✅ Прозрачная оплата без скрытых платежей ✅ Более 200 000 клиентов доверяют Beget Узнать больше #реклама 16+ beget.com О рекламодателе

[Перевод] Jev за 25 строк на Python Про Jev галдят все, кому не лень. Jev там, Jev сям. Твиттер ими скоро лопнет: мол, это следующий прорыв больших языковых моделей и чуть ли не новая парадигма ИИ. Что-то нам в это не верится. Читать далее 👉 Telegram | Max

Что под капотом у рекомендаций Авито на главной Они решают две задачи: 1️⃣ Показывают пользователю максимально релевантные товары. 2️⃣ Разбавляют выдачу объявлениями, которые могут быть интересны. Качественные товары с адекватной ценой часто разбирают в первые часы. Поэтому важно, чтобы они быстро попадали на главную. Недавно мы поменяли архитектуру рекомендаций — и ускорили их в 18 раз. После этого контакты продавцов с покупателями выросли на 1%, а расход памяти упал в три раза. Но получилось всё это не с первого раза: пришлось пройти несколько итераций. Подробности в статье ↖️

🤣 «Смотря какой fabric, смотря какой details» 💥 xCode Journal

Кто сказал, что начинать надо с малого? Тестировать цифровых двойников или настраивать проход по лицу в метро — неплохо для старта карьеры, правда? А еще это отличный способ обнаружить у себя новую ИТ-суперспособность. Т1 — это бигтех для бизнеса и одна из крупнейших аккредитованных ИТ-компаний России. Здесь молодые специалисты получают реальные задачи: можно работать с большими данными, участвовать в разработке решений для ритейла, создавать инструменты для обучения и общения и многое другое. И все это: ✅ онлайн из любой точки страны; ✅ под руководством наставника; ✅ удобно совмещать с учебой. Для старта карьеры ИТ-холдинг выбрали уже более 4 000 студентов из 300+ вузов. ⚡ Присоединяйся и узнай, какая суперспособность в ИТ твоя. Перейти на сайт #реклама 16+ career.t1.ru О рекламодателе

Как мы обучили детектор джейлбрейков для русскоязычных AI-агентов Привет, Хабр! На связи R&D-команда Just AI. Мы копаем NLP и GenAI, чтобы продукты конторы не выпадали из статуса SOTA на рынке. В частности на нас висят guard-модели и бенчмарки для Jay Guard — про них и пойдёт речь. За последние два года исследователи и хакеры придумали кучу способов вытащить данные через AI-ассистентов: где-то утащили данные тенантов Microsoft 365, где-то — содержимое приватных каналов Slack. И никакого эксплойта в привычном понимании не потребовалось. В ход пошло то, чем соц-инженеры полвека доят людей: втереться в доверие, прикинуться начальством, попросить об услуге по мелочи. Просто жертвой теперь оказалась не человек, а модель. В Just AI пилят guardrails для LLM-приложений и агентов, основной продукт — Jay Guard. Это AI-Security-прослойка между приложением и моделью: через неё прогоняются проверки на атаки, контент и персональные данные. В статье разберём текстовые детекторы Jay Guard и данные, на которых они обучаются, почему готовые модели на русскоязычном трафике дали слишком много ложных блокировок, что изменилось после переработки данных и какие ограничения остались. Обучить модель — это только начало. Дальше начинается основное: постоянно держать качество, когда атаки меняются, а трафик — реальный, живой. Читать далее 👉 Telegram | Max

Методология нейрослопа Нейронки прилипли к нам всерьёз и надолго. Снеси завтра OpenAI, Anthropic, Z.ai и всю остальную братию — личный Qwen 3.8 27B всё равно останется на месте. Так что вопрос не в том, выживут ли они, а в том, что с этим добром вообще делать. Как теперь писать софт? Можно скорчить мину и заявить, будто в разработке ничего не поменялось, — но это просто отказ видеть реальность. Можно упереться и работать без нейронок, только новое поколение уже подсело на эту иглу и слезать в ближайшее время явно не собирается. Есть в вузах такой предмет, про который все давно забыли (а те, кто пришёл с ИТ-курсов, его вообще живьём не видели) — «методология разработки программного обеспечения». Хорошее ПО — это всегда про методологию: общие принципы архитектуры, дисциплина в работе, шанс передать наработки соседу, распилить задачу на нескольких человек, честно признать, готово или ещё нет. Без методологии разработка стремительно превращается в цирк без управляющего. Что мы прямо сейчас и наблюдаем. Автор предлагает разобраться, куда методологию можно двигать в мире, где нейросети стали неотъемлемой частью разработки, и как в современную эпоху агентов писать рабочий код. Читать далее 👉 Telegram | Max

Ещё пачка бесплатных LLM API: кто врёт, а кто реально отдаёт токены Халявный доступ к LLM обычно красиво смотрится в описании — и сыпется на первом же запросе. Так что автор не стал верить на слово и прогнал всё живыми запросами. В подборке — шесть сервисов, включая Claude, Gemini, Qwen, MiniMax и не только. Разбирается по делу: что действительно работает, где потолок по лимитам и в каких местах лезут ошибки. Читать далее: Где ещё дают LLM API бесплатно 👉 Telegram | Max

Код клепается в разы быстрее — а проекты как стояли. Куда утекло ускорение? Александр Сахаров, директор по работе с партнерами «Диасофт», говорит: в его зоне ответственности не только заказчики, но и выпуск решений, которые у клиента реально поедут. Где-то с марта 2026 компания разворачивает разработку вокруг ИИ-агентов — решили не ограничиваться подсказками в IDE, а перекроить весь путь: от первого обращения заказчика до запуска живой системы. Ради этого привычный порядок порезали на отдельные шаги и львиную долю отдали агентам. Из этого выросла цепочка, которую называют «конвейером». Об этом автор уже говорил в дискуссии на тг-канале «Департамент разработки», а в статье добивает деталями. Читать далее 👉 Telegram | Max

Модель в курсе, что она не в курсе? Как психология 70-х прокачивает твой prompt engineering На VC.ru разобрали, как Тарик Шихипар, инженер из Anthropic, работает с Claude: перед крупной задачей он раскидывает знание по четырём кучам — то, что мы знаем; то, о чём честно в курсе, что не знаем; то, что вбито настолько крепко, что вслух уже не проговариваем; и то, о чём вообще ни сном ни духом. Последняя категория — самая паскудная: попробуй задай нормальный вопрос про штуку, о которой ты даже не подозреваешь, что про неё стоило спросить. У автора случилось дежавю — схема явно откуда-то из старой психологии. Копнул глубже и улетел в кроличью нору: из prompt engineering в работы 70-х про метакогницию, оттуда в исследования о том, способны ли языковые модели оценивать собственные знания, а затем обратно в Anthropic — уже к introspection и mechanistic interpretability. Совет «сначала разберись, чего ты не знаешь» оказался только верхушкой: в работах Anthropic последних лет сквозит одна и та же тема — как нащупать границы знания системы и разглядеть то, чего мы о ней сами не знаем. Но стартовала вся история не с Claude. Просветиться 👉 Telegram | Max

Гига Писарь: что там за полторы недели после дебютной статьи Автор говорит: с момента выхода первой статьи прошло чуть больше недели. На одобрение он вообще не рассчитывал, да и аккаунта на Хабре у него до того не водилось. Код он никогда не писал, хотя тянуло давно, а тут подъехали новые технологии — и теперь роботы сами строчат. Как он докатился до Писаря, пересказывать не станет: это было в первой статье. Здесь короткий итог: увидел, как GigaAM от Сбера разбирает русскую речь, ошалел и собрал диктовку для себя. По цифрам: кроме той единственной статьи на Хабре, о Писаре он нигде не трепался, просмотры висят под первой статьёй, а установок набежало уже больше четырёх сотен. Плюс его приметили на Хабре и позвали вести блог — он согласился: напрягаться не надо, самому в кайф, а читателям, может, и правда любопытно глянуть, как не-программист пилит приложение, как оно расходится по людям, какие хотелки вылезают и обо какие грабли он спотыкается. После статьи на него вывалились баги, он их чинил, версии полетели одна за другой — и тут же первая засада: поначалу он сделал по-простому, приложение сообщало, что вышла новая версия, и выкидывало человека на страницу GitHub со списком файлов и мутными названиями. Разработчику, даже зелёному, всё очевидно, а обычному человеку привычно ткнуть одну кнопку «Установить», а тут сиди и угадывай, какой файл тянуть. Читать на Хабре 👉 Telegram | Max

Китай в отпуске — DeepSeek дешевеет Прикинуть, во сколько реально встаёт использование DeepSeek, с каждым разом всё мутнее. Токены у него не равнозначные, и цена на них гуляет будь здоров. Часы пик — платишь вдвое больше. Поначалу пиковые окна висели ежедневно: 01:00–04:00 и 06:00–10:00 UTC. Кто хотел сэкономить, тот быстро освоил пересчёт UTC в MSK. Потом выходные целиком стали непиковыми — и «экономисты» зазубрили, когда по UTC наступает суббота и когда заканчивается воскресенье. А сейчас к непиковым дням добавились китайские национальные праздники. Ну что ж, выучим и их — праздник середины осени уже на подходе. Читать далее 👉 Telegram | Max

Писать код стало дёшево. Дорого — придумать, нахрена Лет тридцать-сорок весь IT-менеджмент молился на утилизацию дорогих человеко-часов: чем больше строк выдал разработчик, тем красивее в отчётах выглядела эффективность конторы. Потом приехал ИИ, обнулил цену написания кода — и внезапно выяснилось, что узкое место там и не стояло. Оно в идеях, которые вообще стоит тащить в прод. С ИИ у бизнеса появилась возможность клепать MVP, фичи и рефакторинги не кварталами, а неделями. И тут же обнаружилось: львиная доля этих MVP — хрен кому нужна. Отсюда и вопрос: «А точно ли горлышко было в разработке?» Логика простая: если MVP штампуются быстро, но спроса не находят, то косяк в самом MVP, а не в том, как быстро ты это клепаешь. Читать далее 👉 Telegram | Max

[Перевод] ИИ-дилемма: разгоняем рост — или закладываем выживание человечества? Разбираем статью экономиста Чарльза Джонса, где с этикой всё не так однозначно Выкладываем полный перевод статьи The AI Dilemma: Growth versus Existential Risk — вышла в 2024-м, написал её Чарльз Джонс (Charles I. Jones). Вопрос там поставлен так, что просто не отмахнёшься: готовы ли мы обменять ускоренный экономический рост и (возможное) продление жизни — то, что сулит тотальное внедрение ИИ и рост самого ИИ до (предполагаемого) суперинтеллекта — на риск, при котором человечество как вид тупо исчезнет? В статье разворачивают математическую модель: там есть параметры ускорения экономики, прибавки к продолжительности жизни и вероятности, что сверхсильный ИИ нас всех закопает. А неоднозначной с точки зрения этики статью делают вот чем: в ней утверждается, что некий уровень риска для человечества существует и его в теории можно посчитать, — и этот уровень «допускается принять» в обмен на ускоренный рост и подросшую среднюю продолжительность жизни. Плюс к тексту и формулам идут комментарии — где-то чтобы формулы и самые мутные куски стали понятнее, а где-то с критикой: там, где допущения и выводы модели явно просят другого взгляда (см. финальный комментарий). Читать далее 👉 Telegram | Max

⁣Промты, AI- сервисы, IT- решения и всё, что реально облегчает работу ⠀ Сохрани себе эту ПОДБОРКУ, если не хочешь тратить часы на поиск нормальных каналов про ИИ и технологии. ⠀ Мы собрали в одной ПАПКЕ каналы, которые помогают лучше работать и находить свежие идеи. ▪️ Стратегия, AI и организационный дизайн ▪️Цена внедрения | Михаил Омельченко ▪️ Ebout Data Science | Дима Савелко ⠀ ▪️ BestPromptAI ⠀ ▪️Все про 1С:УНФ и не только (Айтон) ▪️ ИИ что дальше ⠀ ▪️ Корпоративный ИИ — рынок корпоративного ИИ глазами системного интегратора: новости, кейсы и аналитика через призму реального опыта. ⠀ 🎁бонусный канал с промтами, которые помогут развить блог за 30 дней → автоматизировать 80% процессов → сегментировать аудиторию глубже, чем «женщины 30+» → упаковать продукт ⠀ 👉 ЗАБРАТЬ ПОДБОРКУ ⠀ ❗️Пост удалю через 3 дня, поэтому лучше забрать подборку сейчас. Чтобы попасть в подборку, пиши сюда @anna_gldkv