17610
@haarrp - админ Вопросы с собеседований по Machine Learning, Data Science, Deep Learning и Нейроннным сетям @data_analysis_ml - анализ данных @ai_machinelearning_big_data @itchannels_telegram - важное для программиста
FinFIRST - финансовый бенчмарк, который проверяет не только ответ, но и весь путь к нему
Ant Group вместе с инвестиционно-банковской командой CICC и более чем 50 финансовыми специалистами разработала FinFIRST - бенчмарк для оценки AI-агентов на реальных финансовых задачах.
Он проверяет:
- как агент ищет источники
- насколько свежие данные использует
- умеет ли объединять несколько источников
- выбирает ли надёжные доказательства
- правильно ли считает
- насколько легко проверить полученный результат
Задачи охватывают Китай, США, Гонконг и другие рынки:
- 60,2% - на китайском
- 39,8% - на английском
- 61,8% требуют явных вычислений
- 32,5% требуют нескольких источников
- в 75,6% случаев агент сам должен найти и выбрать источники
Для сравнения протестировали 15 конфигураций моделей в одинаковом ReAct-сетапе с Web Search, Visit и Python.
Ling-3.0-flash-Fin набрала 82,45% по source verification, показав один из сильных результатов среди протестированных open-weight моделей.
Уже готовится FinFIRST V2 - с более широким набором задач по финансовому поиску и сложным research-сценариям.
https://huggingface.co/datasets/inclusionAI/FinFIRST
⚡️ Cyber-Prime 1 2.6B - компактная модель специально для кибербезопасности
Появилась Cyber-Prime 1 2.6B - небольшая agentic-модель для задач кибербезопасности, построенная на базе LFM 2.6B от Liquid AI.
Модель обучали на:
- reasoning traces;
- датасетах по кибербезопасности;
- синтетических данных автора.
Дополнительно её прогоняют через цикл recursive self-improvement, поэтому новые чекпоинты планируют выпускать очень быстро.
Сейчас доступна версия на 2.6B параметров, а дальше обещают:
- 4B;
- 7.9B MoE.
Вес модели уже открыт:
https://huggingface.co/Akahsizrr/Cyber-Prime-1-2.6B
⚡️ Qwen представила E-Commerce Bench - новый бенчмарк для проверки AI-агентов на долгосрочном управлении бизнесом.
Агент получает ¥100 000 и должен целый год управлять интернет-магазином:
- искать поставщиков
- торговаться
- выставлять цены
- запускать акции
- контролировать склад
- управлять денежным потоком
Среда построена на реальных данных электронной коммерции.
Внутри:
- 6886 товаров
- 576 поставщиков
- 152 из них мошенники
- комиссии за хранение
- возвраты
- репутация
- ограниченный рабочий день
Оценка идёт сразу по 7 направлениям, поэтому одной модели, которая была бы лучшей во всём, пока нет.
Blog: https://qwen.ai/blog?id=e-commerce-bench
Paper: https://arxiv.org/abs/2608.30730
Project: https://ecbench.github.io
Code: https://github.com/QwenLM/E-CommerceBench
@ai_machinelearning_big_data
#Qwen
Как будут развиваться технологии искусственного интеллекта в ближайшие годы? Какие исследовательские идеи уже превращаются в работающие продукты? С какими задачами сегодня сталкиваются AI-команды?
17 сентября в Москве пройдёт AI R&D DAY — конференция для исследователей, разработчиков, руководителей R&D-команд и специалистов, которые создают и внедряют передовые решения на основе ИИ.
В центре программы — NextGenAI, проект, который исследует новые вызовы и формирует образ будущего ИИ.
Вас ждут 22 доклада в рамках двух треков. Поговорим о:
-новых подходах к созданию и обучению моделей;
-системах, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных;
-развитии голосовых технологий;
-оценке качества AI-решений;
-внедрении технологий в реальные продукты.
Участие бесплатное, места ограничены.
Регистрируйтесь по ссылке https://tglink.io/61b8e8f434cc19?erid=2W5zFGFYJC9
#реклама
О рекламодателе
🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921
🚨 OpenAI прекращает сотрудничество с Cursor после покупки компании SpaceX
OpenAI уведомила SpaceX, что прямой доступ Cursor к её моделям будет отключён 12 ноября 2026 года. Новые модели, включая будущую Astra, Cursor также не получит.
Причина, которую назвала OpenAI, - недоверие к компаниям Илона Маска из-за предыдущих нарушений контрактов и условий использования.
Cursor официально перешёл под контроль SpaceX в августе. При этом в Cursor утверждают, что модели OpenAI сейчас дают лишь около 5% общего трафика платформы.
Конфликт OpenAI и Маска теперь напрямую затронул один из крупнейших AI-инструментов для программистов.
https://openai.com/index/our-decision-on-cursor-following-its-acquisition-by-spacex/
📚 Бесплатная книга по выпуклой оптимизации - 130 страниц
"Convex Optimization: Algorithms and Complexity" - хорошее введение в алгоритмы выпуклой оптимизации и их вычислительную сложность.
Внутри:
* градиентные методы
* ускоренные методы
* субградиентная оптимизация
* проксимальные алгоритмы
* first-order methods
* оценки скорости сходимости
* сложность оптимизационных алгоритмов
Полезно для ML, математики и тех, кто хочет глубже понять, что стоит за обучением моделей.
PDF:
https://arxiv.org/abs/1405.4980
☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️
Yandex Cloud 24 сентября проведёт флагманскую конференцию в Москве — Yandex Scale 2026.
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
В программе четыре продуктовых трека — AI, Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps, — и отдельный углублённый технологический трек DeepTech, который пройдёт только онлайн.
В треке AI откроем программу докладом о том, как развиваются платформы для создания ИИ-агентов и рынок GenAI и что такое Agentic OS. Разберём подходы к глубокой аналитике коммуникаций, которая позволяет быстро перейти к ценным бизнес‑инсайтам. А ещё покажем, каким становится голосовой агент, когда перестаёт просто зачитывать текст и начинает вести настоящий диалог — с новым Realtime API и подключением к телефонии.
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
Отдельно пройдут воркшопы по AI. Покажем, как за час собрать своего кодинг-агента для анализа данных на базе Yandex AI Studio. Научим собирать ИИ-агента без единой строки кода — от идеи до публикации в веб-виджете или популярных мессенджерах. Разберём, как ИИ-агент Нейроаналитик в DataLens считает чарты, анализирует дашборды и подключается к внешним LLM через MCP. И познакомим с аналитикой каналов коммуникации в Yandex SpeechSense — от шаблонов под сценарии до готовых тегов и отчётов.
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
Помимо докладов, будут демозоны, питчинг решений, IT-квест и мерч. В онлайн-студии в это время — розыгрыши призов и секретный гость.
На старте ИИ-проекта для инференса часто используют API ⤵️
Но по мере роста нагрузки, требований к безопасности и затрат возникает потребность в собственной ИИ-инфраструктуре.
На вебинаре 25 августа эксперты Cloud․ru расскажут, когда пора переходить на Bare Metal и как построить инфраструктуру для запуска моделей в продакшене.
В программе:
▶️Когда для инференса достаточно API, а когда переходить на собственную инфраструктуру
▶️Как выбрать GPU-сервер для инференса и обучения моделей
▶️Как обеспечить быструю связь между GPU-серверами с InfiniBand
▶️Как собрать кластер уровня суперкомпьютера
▶️Как обеспечить изоляцию данных и безопасность
▶️Как избежать непредсказуемого роста расходов
Ornith-1.5: новая семья open-source моделей с упором на самообучение
В линейку вошли три версии: 9B Dense, 35B MoE и 397B MoE. Авторы делают ставку не только на масштаб, но и на self-improvement: модель сама предлагает новые задачи, строит под них scaffolding и генерирует rollouts для последующего RL-обучения.
По заявленным результатам, Ornith-1.5 показывает сильные цифры на reasoning, coding и agentic-бенчмарках:
Terminal-Bench 2.1 — 86.1
SWE-Bench Verified — 86
SWE-Bench Pro — 65.1
SWE-Bench Multilingual — 79.6
HLE — 44.6
ClawEval — 81.4
Tool Decathlon — 71.2
Авторы также заявляют уровень, сопоставимый с Claude Opus 4.8 в ряде задач.
Все модели выпущены под MIT License. Есть также FP8, GGUF, MLX и NVFP4-квантизации, поэтому линейку можно использовать как для исследований, так и в коммерческих проектах.
Tech Blog:
http://ornith.ai/ornith_1_5.html
Hugging Face:
http://huggingface.co/collections/ornith-ai/ornith-15
✔️ США пригрозили исключать из Pax Silica страны, работающие с КНР по ИИ
Госдепартамент разослал странам-партнерам документ с требованием свернуть сотрудничество с Китаем в сфере ИИ. Кто откажется - вылетит из Pax Silica, коалиции, созданной ради контроля над поставками полупроводников, ИИ-технологий и критических минералов.
Поводом стали действия Казахстана, крупного поставщика редкоземельных ископаемых. Страна попыталась усидеть на двух стульях, вступив разом в Pax Silica и в аналогичное китайское объединение.
Ограничивая участие союзников в китайских проектах, США рассчитывают отрезать КНР от сырья и технологий, на которых держится развитие ИИ.
reuters.com
✔️ OpenAI арендует кластер на 8 ГВт в Огайо
OpenAI подписала 20-летний договор аренды ИИ-кластера в Огайо. Дата-центр и энергетику для него построит SB Energy, структура SoftBank.
ИТ-нагрузка кампуса составит 8 ГВт, вся площадка потребует около 10 ГВт, из которых 9,2 ГВт дадут газовые электростанции. Строить будут на территории бывшего завода по обогащению урана. Первые стойки должны заработать в 2028 году.
Ускорители поставит только Nvidia. Она же подстраховала проект деньгами: гарантировала SB Energy выплаты за аренду и электричество на 105 млрд долларов, то есть взяла на себя риск, если OpenAI не потянет, и вложила в застройщика еще 1,5 млрд.
openai.com
✔️ Alibaba открыла бету музыкального генератора HappyShrimp
Сервис собирает трек целиком (мелодию, аранжировку и вокал) по тексту песни или описанию жанра. Можно задать инструменты, стиль и динамику.
Жанров пока пять: поп, рок, электроника, джаз и традиционная китайская музыка. Для работы над сервисом Alibaba договорилась с китайским лейблом Taihe Music Group.
На бесплатном тарифе ежедневно начисляется квота генераций. За 5 долларов в месяц дают 150 треков, за 20 долларов - 800 треков и до шести генераций одновременно.
happyshrimp.ai
✔️ Unitree показала тизер гуманоида Superman
По заявлению компании, робот разгоняется до 12,66 м/с (45,5 км/ч). Это выше пиковой скорости, которую показывают спринтеры на стометровке, у рекордсменов она держится около 12,3 м/с.
При длине ног 0,85 метра робот прыгает с места на 2 метра. Всю машину, по словам Unitree, собрали за три месяца.
Проект в очень ранней стадии. Компания обещает дорабатывать и железо, и алгоритмы управления.
UnitreeRobotics в X
✔️ Модели Qwen скачали больше 3 млрд раз за полгода
Открытые модели Alibaba за последние шесть месяцев скачали свыше 3 млрд раз. Крупнейшие американские разработчики открытых моделей за тот же срок вместе не набрали и миллиарда - это данные Hugging Face.
В экосистеме Qwen больше 460 моделей, а сообщество выпустило на их основе свыше 300 тысяч производных версий.
bloomberg.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
🚀 DeepSeek V4 Pro внезапно стал заметно сильнее - без переобучения модели
К DeepSeek V4 Pro 0813 подключили harness под названием J-Space, который снижает ошибки в длинных цепочках reasoning и tool use.
По опубликованным результатам прирост местами очень серьёзный:
* Terminal Bench: 87.9 → 90.1
* NL2Repo: 61.5 → 73.4
* CyberGym: 83.3 → 86.8
* DeepSWE: 62.7 → 72.0
* Toolathlon: 74.1 → 79.5
В ряде agentic/coding тестов такая связка якобы обходит даже Fable 5 и Opus 4.8.
https://github.com/Tiger3807861189/DeepSeek-V4-J-Space-Capability-Realization-Report
🇪🇺 Китайские open-weight модели начинают всё активнее заходить в европейский enterprise.
Siemens уже рассказывала о собственной изолированной LLM-платформе на базе vLLM, куда можно подключать Qwen, DeepSeek, Llama и другие открытые модели без привязки к одному API.
Данные можно оставить внутри собственной инфраструктуры. Если персональные данные не уходят внешнему провайдеру за пределы EEA, не возникает отдельного трансграничного маршрута, к которому применяются требования главы V GDPR.
С американскими API ситуация другая: передача данных через Атлантику по-прежнему опирается на EU-US Data Privacy Framework, который пришёл на смену двум предыдущим соглашениям, отменённым судами. Действующая схема была поддержана судом ЕС в 2025 году, хотя споры вокруг неё продолжаются.
GPU простаивает за те же деньги, что и работает. Облачный провайдер распределяет один кластер между тысячами клиентов, а отдельная компания вынуждена покупать мощности под собственный пик нагрузки.
Поэтому Qwen или DeepSeek в европейском дата-центре могут выиграть по контролю над данными и зависимости от внешних API, но экономика сходится только при достаточно высокой загрузке железа.
Китай остаётся стратегически важным рынком компании, поэтому поддержка китайских моделей в собственном стеке даёт дополнительную технологическую гибкость сразу в двух регионах.
🧮 AI может изменить саму природу математических исследований.
Bloomberg пишет о проблеме, которая уже начинает обсуждаться в академической среде: что будет, если AI начнёт создавать доказательства быстрее, чем люди смогут понять их последствия?
Математика может столкнуться не с нехваткой новых результатов, а с их избытком.
Сегодня академический успех строится вокруг количества публикаций, цитат и новых теорем. Но если машины смогут генерировать тысячи доказательств, ценность может сместиться в другое место.
Главным навыком станет не только найти решение, а понять, какие задачи вообще имеют значение.
Будущая роль математиков может быть больше связана с выбором направлений, проверкой важности результатов, объяснением сложных идей и обучением других.
Возможно, самым редким ресурсом станет не способность доказать теорему, а способность понять, почему она важна.
https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2026-08-13/math-faces-an-ai-spiritual-crisis-it-has-a-lesson-for-the-rest-of-us
🔥 Liquid AI выпустила LFM2.5-VL-3B - маленькую vision-модель, заточенную под локальных агентов
Всего 3B параметров, но модель умеет разбирать экраны и изображения, делать OCR с разметкой страницы, находить объекты по текстовому запросу и использовать tool calls. Внутри LFM2.5-2.6B + SigLIP2 NaFlex vision encoder, контекст 32K.
Самое интересное - скорость. Liquid AI заявляет 228 ток/с на Apple M5 Max и 116 ток/с на Ryzen AI Max+ 395, при этом модель укладывается менее чем в 3,3 ГБ памяти.
Есть готовые версии для Transformers, vLLM, SGLang, GGUF, ONNX и MLX, поэтому её можно использовать как лёгкий локальный vision-слой для OCR, screen understanding и agentic workflows.huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-VL-3B
#AI #Vision #LocalAI #Agents #LiquidAI
🔥 MWS Cloud первой в России развернула модель GLM-5.3 в собственной инфраструктуре.
Она доступна в MWS GPT Model Hub и полностью локализована в России — данные пользователей не покидают страну. При этом стоимость останется на уровне GLM-5.2.
Российские компании могут использовать GLM-5.3 использовать модель для разработки ПО и решения агентских задач в отечественном ИТ-контуре. Например, для анализа и генерации кода, поиска ошибок и работы с репозиториями.
Компания-разработчик Z.аi заявляет, что модель использует ту же архитектуру, что и GLM-5.2. Прирост качества получили благодаря масштабированию посттренинга. По оценкам экспертов, модель GLM-5.3 работает на уровне передовых закрытых моделей, таких как Claude Fable 5 и GPT-5.6 Sol.
Anthropic запустила Claude Fable 5.1.
И почти сразу OrcaReplay вытащил системный промпт Claude Code для новой модели.
В опубликованном файле можно посмотреть, какие инструкции получает Claude Code перед началом работы: как он должен использовать инструменты, обращаться с кодом, соблюдать ограничения и вести себя внутри агентного окружения.
Ссылки:
Fable 5.1 System Prompt:
https://github.com/Continuum-AI-Corp/OrcaReplay/blob/main/prompt/CLAUDECODE/claude-fable-5-1-print-system-prompt.md
OrcaReplay:
https://github.com/Continuum-AI-Corp/OrcaReplay
CLIX — агент CLI, который выполняет команды на вашем компьютере.
В настоящее время в clix используется gpt-4 для LLM.
🔥 Бесплатный ElevenLabs, который можно запускать локально:
VoiceStudio - локальная open-source студия для работы с голосом без подписок и лимитов
В одном приложении собрали:
- клонирование голоса по короткому образцу
- создание голоса по описанию - возраст, акцент, стиль, подача
- автоматический дубляж видео с переводом и разделением спикеров
- импорт EPUB/PDF и сборку многоголосых аудиокниг .m4b
- диктовку с очисткой текста локальной LLM
- удаление фонового звука через Demucs
- разделение говорящих через Pyannote/WhisperX
- MCP-сервер и локальный API
Внутри - 16 TTS-движков, 11 ASR-систем и каталог на 646 языков**. Основные данные и проекты по умолчанию остаются на вашем компьютере. Работает на Windows, Linux и Apple Silicon Mac.
Проект пока в активной beta.
https://github.com/debpalash/VoiceStudio
Тир-лист открытых ИИ- моделей: кто в S, а кто просто для галочки
Разложил актуальные open source модели по тирам. В S попали GLM-5.3, Hy4-preview, Kimi K3, Qwen3.8-Flash и DeepSeek-R1, в A ушли Qwen3.8-27B, GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V3, Gemma 3 и Llama 3.3 70B. Ниже пошли специализированные и маленькие модели вроде Phi-4, Qwen2.5-Coder, TinyLlama и CodeGemma. Нижние строки остались пустыми, и это главный вывод про уровень open-weight прямо сейчас.
10 GitHub-репозиториев, которые сильнее всего залетают прямо сейчас
Собрал свежую подборку проектов, которые заметно растут и активно обсуждаются.
1. OpenAI Codex
Coding agent от OpenAI для терминала и автоматизации разработки.
https://github.com/openai/codex
2. God's Eye View
OSINT и открытые геоданные на интерактивном 3D-глобусе: авиация, спутники и другие источники.
https://github.com/bilawalsidhu/gods-eye-view
3. awesome-gpt-image-2
Большая библиотека промптов, примеров и шаблонов для GPT Image 2.
https://github.com/freestylefly/awesome-gpt-image-2
4. mattpocock/skills
Готовые skills и workflows для coding agents, которые можно переиспользовать вместо огромных промптов.
https://github.com/mattpocock/skills
5. Archify
Строит интерактивную карту архитектуры кодовой базы: sequence, data-flow, lifecycle и связи компонентов.
https://github.com/tt-a1i/archify
6. Tailcat
Инструмент от Tailscale для прямого соединения машин через WireGuard и NAT traversal.
https://github.com/tailscale/tailcat
7. Prime Agent
Self-improving coding agent для длинных автономных задач.
https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-agent
8. Semantica
Graph-native инфраструктура для хранения контекста, связей и происхождения данных в AI-системах.
https://github.com/semantica-agi/semantica
9. Cursor Plugins
Официальный репозиторий плагинов Cursor: orchestration, code review, continual learning и другие agent-функции.
https://github.com/cursor/plugins
10. AnyDoc
Инструмент от Firecrawl для превращения документов в структурированный контент для AI и RAG.
https://github.com/firecrawl/anydoc
Если смотреть на общий тренд недели:
AI-агенты → agent skills → память и контекст → визуализация архитектуры → инструменты для автономной работы с окружением
Сохраняй себе, чтобы не потерять!
🚀 Будущее AI — это не только ум, но и скорость
Одно из самых интересных интервью года — Tibo у Matthew Berman.
Одна мысль особенно цепляет: в ближайшем будущем скорость около 750 токенов в секунду может стать обычным стандартом, а не редким достижением.
И это важно.
Мы всё больше времени проводим, наблюдая, как AI-агенты работают: анализируют, пишут код, запускают задачи.
Каждая секунда ожидания — это потеря времени и денег.
Следующий этап гонки AI — не только кто умнее.
А кто сможет выполнять эту интеллектуальную работу быстрее.
https://x.com/MatthewBerman/status/2091959711423996249
⚡️ SenseNova U1.5-Lite: не «умеет всё», а умеет делать всё вместе
SenseNova выпустила U1.5-Lite - открытую мультимодальную модель на 8B параметров для понимания изображений, генерации и редактирования.
Главная идея здесь не в размере, а в объединении навыков в одной модели.
U1.5-Lite умеет работать со сложными промптами, нативно генерировать 2K/4K, лучше рисовать текст и делать локальные правки без отдельного роутера или переключения между экспертами.
Обучение идёт через специализированных экспертов для:
— text rendering и инфографики
— визуального качества
— image editing
После этого OPD переносит их способности в одну лёгкую unified-модель.
Плюс task-oriented RL усиливает следование инструкциям, качество композиции и точность редактирования.
🛠️GitHub: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1
🤗HF: https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-u15
⚡️ Переписывание Bun на Rust превращается в очень странный AI-эксперимент
Bun 1.4 задерживается уже около трёх месяцев, и автор Tero Piirainen считает, что проблема намного интереснее обычного сорванного релиза.
За последний месяц в репозитории Bun 15,8 тыс. коммитов сделал robobun, ещё 1,6 тыс. — autofix-ci[bot], а Jarred Sumner — около 790. При этом у проекта накопилось больше 5 тыс. открытых PR.
По сути, Bun стал одним из крупнейших экспериментов: можно ли переписать важную продакшен-кодовую базу на Rust силами AI-агентов, когда человек в основном направляет процесс.
Отдельный вопрос, зачем вообще понадобился полный переход с Zig на Rust. Одним из аргументов была memory safety, но в новой кодовой базе всё ещё много unsafe, поэтому выгода выглядит не такой очевидной.
https://tipiirai.com/writing/bun-rust-rewrite-worries
@rust_code
Вырастили целое дерево из агентов 🌳
Мы в Авито разработали единую платформу для процессов. Самые лучшие и популярные становятся агентами. В итоге каждый сотрудник может создать свой процесс или воспользоваться готовым. Классно? Не то слово! Поэтому мы написали статью, как создавали это решение.
О чём узнаете, если прочитаете:
🔸как устроена архитектура платформы,
🔸как процесс становится агентом,
🔸как измерять качество агентов.
Читать статью 🚀
Компании финансового и промышленного секторов уже активно внедряют технологии машинного обучения (МL) 👨🏻💻И правильно, ведь это повышает эффективность бизнес-процессов и позволяет создавать новые цифровые сервисы.
☹️Но высокие операционные риски, большие затраты на вывод моделей в промышленную эксплуатацию (и еще ряд проблем) мешают масштабированию ML-проектов.
😊Эти задачи решает продукт с говорящим названием "Управление жизненным циклом машинного обучения" от Диасофт. Он обеспечивает централизованное управление всеми этапами работы с ML-моделями – от проведения экспериментов и управления версиями до промышленного развертывания, мониторинга и сопровождения моделей. Все это происходит в едином технологическом контуре организации.
Как это возможно? Благодаря внушительной функциональности продукта. Узнать подробнее можно по ссылке!
#реклама
О рекламодателе
17 сентября собираем всех, кто реально делает ИИ, на AI R&D DAY в Москве.
Конференция для R&D-специалистов, AI-архитекторов, продакт-менеджеров и технических лидеров, отвечающих за внедрение технологий следующего поколения.
Особенности программы:
🔹 NextGenAI: из исследований — в продукты
🔹 Голос, текст, изображения, звук — в одной системе
🔹 Как оценивать качество, когда старые метрики устарели
🔹 22 доклада от тех, кто пишет код, а не только статьи
Это не конференция «послушать и забыть». Это точка сборки сообщества, которое формирует, а не комментирует.
📍 Москва / онлайн
💰 Бесплатно
🚨 Места ограничены
👇 Регистрация по ссылке: https://tglink.io/63095d1baa9c31?erid=2W5zFGUGZzq
#реклама
О рекламодателе
⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском
Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию.
Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов.
Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента.
https://github.com/justxor/Harness_ru
🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921
Что скрывается за монетизацией поиска и реков в Авито 👀
Рассчитать ожидаемую выручку сложнее, чем кажется: нельзя просто умножить вероятность на ставку. На практике всё упирается в данные, метрики и бизнес-ограничения.
Если вам интересно, как работает наше ранжирование, приходите на Хабр почитать и оставить комментарии.