DATApedia | Data science

​​RAG: Дообучение модели эмбеддингов для повышения точности поиска Сегодня речь пойдёт о следующем этапе: дообучении (fine-tuning) модели эмбеддингов для улучшения качества поиска в RAG-системе. Это позволило нам получить более точные представления документов и пользовательских запросов, что напрямую сказалось на релевантности финальных ответов. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Оценка ценовой эластичности спроса продуктов с помощью байесовского иерархического моделирования В этой статье я хочу познакомить вас с байесовским иерархическим моделированием — гибким подходом, который автоматически объединяет результаты нескольких подмоделей. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Self-RAG: LLM сама выбирает, когда ей нужен контекст Сегодня как никогда актуальны методы улучшения LLM-ассистентов, особенно для бизнес-интеграции. Поделюсь опытом внедрения технологии Self-RAG, её плюсами, минусами и реализацией кастомного модуля на локальной инфраструктуре. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Как ИИ научился думать картинками Современные мультимодальные модели (MLLM) чаще всего полагаются на текстовые объяснения даже там, где визуальное мышление было бы намного эффективнее. До мая 2025 года не было серьезных исследований, которые бы ответили на вопрос: могут ли современные модели решать задачи исключительно с помощью визуальной информации без использования слов? Читать | DATApedia | #DS_AI

​​На START, внимание, марш: как победить галлюцинации и научить LLM точным вычислениям START — опенсорсная LLM для точных вычислений и проверки кода. В START решены две главные проблемы большинства обычных моделей: галлюцинации и ошибки в многоэтапных расчетах. В статье разберемся, зачем и как именно эти проблемы решены. Читать | DATApedia

​​Генерация видео: Обзор интересных подходов | Text-2-video | Part 1 Тут я расскажу про основные подходы в генерации видео, материал будет полезен ML/Computer vision разработчикам, чтобы держать руку на пульсе, и людям интересующимся нейросетями + AI Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Периодическая система машинного обучения Читать | DATApedia

Data Fest 2025 в гостях у VK — офлайн 24 мая 🤩 Открываем конференцию Data Fest 2025 — в офисе VK. Приходите познакомиться с опытом дата-инженеров и исследователей в направлениях LLM, NLP, MLOps и других. Эксперты VK подготовили секцию докладов о RecSys, Reliable ML и карьере тимлида. Афтепати с розыгрышем призов и нетворкингом прилагается. 📍 Встречаемся 24 мая по адресу: Ленинградский проспект, 39, стр. 79, БЦ Skylight, башня А. 🤗 Регистрация уже открыта. Количество мест ограничено, поэтому заполняйте анкету внимательно.

​​OpenAI представила Codex — агента по разработке программного обеспечения внутри ChatGPT. Обзор ИИ-инструмента Сегодня компания запустила предварительную исследовательскую версию Codex в ChatGPT, своего самого способного ИИ-агента для программирования. Он может писать код, исправлять ошибки, запускать тесты и одновременно управлять несколькими задачами по программированию, и все это - в безопасной облачной среде. Давайте разберемся в деталях анонса Codex. Читать | DATApedia

Не то чтобы я сам себя загнал, но вообще сам

​​Путь в AI: от студента до инженера, исследователя или разработчика В этом посте расскажу о своем опыте перехода к полноценной работе и поделюсь видением того, что будет актуальным в сфере AI в ближайшем будущем. Надеюсь, это поможет кому-нибудь правильно спланировать карьеру. Читать | DATApedia | #DS_AI

Устроиться аналитиком в Яндекс за выходные 7–8 июня проводим Weekend Offer Analytics. До 3 июня оставьте заявку на участие, 7 июня пройдите два технические собеседования, а 8 июня познакомьтесь с командами и получите офер. В мероприятии участвует 12 команд: Алиса и Умные устройства, Игры, R&D, Рекламные технологии, Поиск и Суперапп, Безопасность, Коммерческий департамент, Автономный транспорт, Ecom-сценарии Поиска, Качество Поиска, Международный Поиск, Карты. Вы сможете пообщаться с менеджерами и выбрать проект, который покажется самым интересным. Узнать подробности и зарегистрироваться можно здесь.

​​Разворачиваем нейросеть на бесплатном VPS: FastAPI + Hugging Face за 15 минут Эта статья предназначена для разработчиков с базовым знанием Python и Docker. Мы разберём, как развернуть модель с Hugging Face на бесплатном VPS-сервере и создать HTTP-сервис для работы с ней. Я постараюсь объяснить данную тему доступным языком и предоставить практические примеры, чтобы вы могли легко применить полученные знания на практике. Даже если вы не планируете глубоко разбираться в тонкостях — просто следуйте инструкциям, и через 15 минут у вас будет работающий сервис.. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Промпт-инжиниринг на основе здравого смысла: как понимать LLM и получать от них предсказуемый результат Использование ИИ позволяет мне получить около 3х к производительности, при этом повысить качество итогового кода и даже сделать разработку более увлекательной, но почему-то у многих моих коллег пока не получается даже близко воспроизвести такой результат. Поэтому надеюсь, мой опыт действительно мог бы быть кому-нибудь полезен. Читать | DATApedia | #DS_AI

Когда стал сеньором

​​Добро пожаловать в эру опыта: почему обучение с подкреплением изменит мир Исследователи из Google DeepMind опубликовали интересную статью "Welcome to the Era of Experience". В ней авторы утверждают, что мы стоим на пороге новой эры искусственного интеллекта, обещающей достижение беспрецедентного уровня способностей. Новое поколение агентов будет приобретать сверхчеловеческие возможности преимущественно через обучение на собственном опыте. Читать | DATApedia | #DS_AI

​​Будущее трансформеров: от громоздких моделей к персональным обучаемым агентам Современные большие языковые модели (LLM) достигли впечатляющих результатов, но остаются громоздкими и статичными. Они требуют огромных вычислительных ресурсов и не умеют самостоятельно запоминать новый опыт в долгосрочной перспективе. В ближайшие годы нас ожидает переход от этих монолитных систем к персональным интеллектуальным агентам – компактным и адаптивным моделям, способным учиться на ходу. Читать | DATApedia | #DS_AI