Модели, гипотезы и планирование: хроники ML-инженера на крупнейшем хакатоне
Привет! Меня зовут Елена, я занимаюсь ресерчем и обучением моделей машинного обучения в компании NtechLab.В прошлом году мне захотелось поучаствовать в крупнейшем российском хакатоне “Лидеры Цифровой трансформации”. И, собрав команду, неожиданно, мы заняли призовое место. О том, как мы сформировали команду, как проходил хакатон, о наших эмоциях и настрое вы можете прочитать в первой части статьи . Я же хочу более детально рассказать о технической стороне решения.
ByteDance представила BitDance с 14 миллиардами параметров
Новая open-source модель для генерации картинок от ByteDance с 14 миллиардами параметров. По производительности BitDance обогнала всех, включая Z-Image-Turbo, Z-Image, Seedream 3.0, GPT Image, Flux и там еще много других, почти обогнала Qwen-Image.
Кто крадёт вашу энергию-Десять к одному
Кот Малевича— У меня прокрастинация! — сообщает мне новый клиент.— Как вы её ощущаете?— Хочу начать ходить в зал — никак не могу начать, всё время откладываю.Или:— У меня слабая сила воли!— Почему вы так думаете?
Из «песочницы» в Production: как мы масштабировали RAG-систему для эксперта по охране труда
Привет, Habr! Наша команда LLM-разработки подготовила статью о реальном практическом опыте тюнинга и тонкой настройке RAG-системы в области охраны труда. Каждый, кто начинал работать с LLM, проходил через этот «медовый месяц»: вы берете LangChain, загружаете с десяток PDF-файлов в ChromaDB, пишете простенький промпт — и происходит магия. Бот отвечает, эксперты в восторге, MVP готов за выходные.
FreeAIr: доступ к локальной или корпоративной LLM из Visual Studio 2022-2026
FreeAIr - это расширение (vsix) для Visual Studio 2022/2026, которое позволяет использовать локальную или корпоративную LLM внутри Visual Studio для помощи программисту. Это не Copilot, а независимая разработка авторов из РФ. Как и любая другая разработка энтузиастов, FreeAIr, конечно, не сравнится с Copilot по функциям и глубине интеграции, но это намного лучше, чем ничего. Кроме того, FreeAIr никуда не отправляет ни телеметрию, ни Ваш код, ничего, и поэтому может использоваться в компаниях, где использование сторонних LLM запрещено политикой конфиденциальности.
С помощью камер Ring американские потребители создали сеть для слежки
Во время Суперкубка в США компания Ring рекламировала функцию «Search Party», которая позволяет пользователю разместить фотографию пропавшей собаки в приложении, после чего уличные камеры компании по всему району запускают сканирование с помощью искусственного интеллекта для поиска совпадений. В 404 Media утверждают, что компания, принадлежащая Amazon, продемонстрировала работу масштабной сети видеонаблюдения потребителей, которая действует в стране уже не один год.
ООП в Python за 1 статью: от «Hello World» до архитектуры
Вы уже освоили переменные, циклы и функции. Ваши скрипты бодро парсят сайты и перекладывают файлы. Но однажды проект начинает расти.Вместо одного файла — десять. Переменные «путешествуют» по коду непредсказуемым образом, а попытка исправить один баг рождает два новых. Вы смотрите на редактор и понимаете: это не архитектура, это тарелка со спагетти.Именно в этот момент на сцену выходит ООП.Многие новички боятся этой аббревиатуры, представляя скучные университетские лекции и сложные диаграммы. Из-за страха они продолжают писать код «в столбик», лишая себя мощных инструментов разработки.
Вузы США столкнулись с оттоком студентов с факультетов компьютерных наук на ИИ-направления
Впервые со времен краха доткомов количество студентов, обучающихся информатике в США, сократилось. В масштабах всей системы в 2025 году оно упало на 6% после снижения на 3% в 2024-м.
LLM вместо «прочитаем потом»: анализ постмортемов и паттерны инцидентов
Ваши инциденты содержат основу для самых стратегических улучшений инфраструктуры — если вы умеете правильно их «слушать».TL;DR: Мы подключили LLM как ассистента для SRE и прогнали через него тысячи постмортемов, чтобы вытащить из архива повторяемые причины и сценарии отказов. Конвейер автоматически находит паттерны инцидентов — в нашем случае в основном вокруг хранилищ данных: Postgres, AWS DynamoDB, AWS ElastiCache, AWS S3 и Elasticsearch. Это заметно ускоряет разбор, подсвечивает скрытые точки напряжения и помогает формировать список приоритетных инвестиций в надёжность.
