Goldman Sachs: у ИИ уже закончились данные для обучения
Искусственный интеллект исчерпал доступные для обучения данные, рассказал директор по данным и руководитель отдела разработки данных Goldman Sachs Нима Рафаэль. По его словам, этот дефицит уже может оказывать влияние на то, как создаются новые системы ИИ.
Собрали для вас 10 докладов про ML и LLM с Data Fest Day 2025
Всем привет! Собрали для вас лучшие доклады со дня Авито на Data Fest в этом году: там мы рассказали обо всём, что касается ML и не только. Кликайте на интересующие темы в оглавлении и читайте описания к видео. Ссылки на все выступления можно найти внутри разделов:Линейка LLM-моделей Авито«A-vibe: как мы сделали LLM для Авито» «A-vision — мультимодальная модель Авито» Продукты на основе LLM«Как LLM автоматизирует работу в Авито»«Генерация описания год спустя. Что нам удалось понять за год»
Kandinsky Image научился генерировать изображения с надписями на русском
Мир никогда не станет прежним! Теперь можно генерировать котов с добавлением смешных надписей на русском, а разве не ради этого мы создавали искусственный интеллект?
Неужели нам правда нужно знать, как всё работает под капотом?
Привет! На связи снова я — Иван Башарин, Руководитель лаборатории ИИ, VESNA.В прошлом тексте я обмолвился о том, что стараюсь выполнять задачи руками даже тогда, когда легко могу это сделать через ИИ. И решил развить эту тему и написать еще один текст. А именно найти ответ на вопрос: почему нам хочется во всем разобраться самостоятельно. Будь то химическая реакция или сложный низкоуровневый язык.Но раз я специалист по ИИ и по написанию кода, а не по мозгу, буду говорить только о своих гипотезах и ощущениях. А еще иногда подкреплять их мнением моих знакомых.
Сущности в SEO: как Google понимает ваш контент (и почему Keywords — это уже не всё)
Помню, как полгода назад ко мне обратился клиент с интернет-магазином спортивного питания. Контент идеальный — вхождения ключевых слов расставлены по всем правилам классического SEO, LSI-фразы присутствуют, тексты уникальные. Но позиции стояли мертво. Конкуренты с более слабыми текстами занимали топ-3.В чём дело?Открываю анализатор сущностей — и вижу картину. Google просто не понимал, о чём
Опрос К2Тех: 68% компаний не видят целостную картину бизнеса из-за «зоопарка» ИТ-систем
Компания К2Тех представила результаты опроса, проведенного среди участников конференции «Tech2b: путь реалиста». Исследование посвящено основным факторам, сдерживающим эффективную автоматизацию бизнеса. В нем приняли участие более 300 руководителей и ИТ-специалистов средних и крупных компаний из различных отраслей российской экономики. Ключевая проблема текущей автоматизации бизнес-процессов – 68% компаний не могут получить целостную картину данных из-за «зоопарка» решений, что приводит к задержкам в принятии управленческих и стратегических решений. Среди других проблем респонденты выделили:
Структурированные данные в 2025: от rich snippets до ответов LLM — что реально работает
Полное руководство по Schema.org с кейсами, источниками и чек-листом внедренияКогда Google перестал быть просто поисковикомПомните, как выглядел поиск пять лет назад? Десять синих ссылок. Всё просто.Сегодня другая реальность. Открываете Google — и видите AI Overview с готовым ответом. Спрашиваете ChatGPT о ресторанах поблизости — получаете структурированный список с рейтингами, адресами, временем работы. Ищете рецепт в Perplexity — система уже разложила ингредиенты, показала калорийность, добавила пошаговую инструкцию.Откуда AI знает всё это?
Технологический скепсис: как отличить настоящие научные открытия от хайпа в IT
Каждый год мы слышим о «революциях» в IT: то квантовый компьютер «сломает» криптографию, то новый фреймворк «убьёт» всех конкурентов, то искусственный интеллект уже «почти человек». Но где проходит граница между настоящим научным прорывом и маркетинговым шумом? В статье попробуем разобраться, как развивать здоровый скепсис, не впадая в цинизм, и чем нам, инженерам, он может помочь в работе.
