Как я автоматизировал деплой аналитической платформы для спортивных данных на базе нестабильного API
Первые сутки сервис падал каждый час, но сейчас система выдерживает пиковые запросы без даунтайма.Исходная задачаМне нужно было автоматизировать процесс сбора спортивных данных (NFL, NBA, UFC) с dingerodds для дальнейшего анализа и обучения моделей. Источник выбран из-за:доступного REST API (пример запроса ниже)свежих коэффициентов и статистикиналичия исторических данныхGET /api/v1/events/upcoming?market=moneyline&sport=baseball Authorization: Bearer <token> Но оказалось, что API отваливается под минимальной нагрузкой и плохо обрабатывает батчи (особенно GET /events/history).Проблемы
Intel: процессоры Nova Lake помогут догнать AMD, SMT вернётся в серверные ЦП, архитектура Xe GPU станет основной
Intel подтвердила
Intel модернизирует корпус чипа для ИИ. 10 000 квадратных миллиметров кремния в одном корпусе
Intel представляет новые технологии упаковки чипов для мощных ИИ-систем
Минцифры испытает ИИ на себе
Минцифры опубликовало проект постановления Правительства «О проведении эксперимента по использованию генеративного искусственного интеллекта в государственном управлении», которым объявило о мужественном решении испытать оный на себе и других добровольцах.Злые языки болтают, что поставщиком, которому предлагается безвозмездно и добровольно создать, установить и поддерживать экспериментальный «Скайнет», станет «Сбербанк» с его GigaChat, но мы не верим злым языкам, а верим в открытый отбор на основе предложений поставщиков, как и предусмотрено проектом НПА.
Какие профессии реально может заменить ИИ
Авторская колонка Михаила Шумовского, редактора журнала «Конверт». Текст написан специально для авторской рассылки «Честно».Последние 2 года я активно изучаю нейросети. Пытаюсь упростить и автоматизировать свои рабочие процессы, работать руками меньше, а зарабатывать — больше.Я даже завёл свой канал про нейронки, где постоянно общаюсь с крутыми и интересными ребятами. И один из самых частых вопросов, который прилетает в комменты —
Новосибирское Минцифры запустило ИИ-помощника для чиновников
Министерство цифрового развития Новосибирской области сообщило
DRAGON: динамический бенчмарк для оценки RAG-систем на русском языке
С появлением больших языковых моделей (LLM) стало казаться, что они умеют всё: от генерации кода до написания статей в научные журналы. Но, как только дело доходит до фактов, особенно актуальных и узкоспециализированных, начинаются проблемы. LLM — это не поисковики и не базы данных, знания у них статичны: что было в обучающей выборке, то модель и «знает» (да и то не всегда твёрдо). Постоянно дообучать её на актуальных данных — уже вызов. Тут на сцену выходят RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation).
