Даже Larian используют: станут ли AI-инструменты стандартом в разработке игр (и насколько это плохо)
От пустой выдачи к релевантной: как мы оцениваем качество поиска через метрики, LLM и фидбэк пользователей
Привет, Хабр! Это Илья Красавцев и Артем Козак из команды ранжирования и поиска Lamoda Tech. Понять, насколько хорошо работает поиск, не так просто, как кажется. Здесь не поможет одна правильная метрика: поведение пользователей неоднозначно, запросы разнообразны, а контент постоянно меняется. Поэтому приходится копать глубже: анализировать метрики, использовать LLM и даже спрашивать самих пользователей. В этой статье мы расскажем, какие процессы выстроили для непрерывной оценки качества поиска в каталоге, и как с помощью них постоянно улучшаем систему.
Компании начали формировать отдельные бюджеты под генеративный ИИ без замены существующих статей расходов
Опрос руководителей IT-отделов, проведённый RBC Capital, показал, что подавляющее большинство компаний планирует увеличить расходы на генеративный искусственный интеллект в 2026 году. Однако многие не будут делать этого в ущерб существующим статьям расходов.
Anthropic внедрит ИИ для опроса пользователей об опыте работы с искусственным интеллектом
Anthropic начнёт использовать ИИ для интервьюирования пользователей об их опыте работы с искусственным интеллектом. Пилотная исследовательская программа продлится неделю, а каждое интервью будет занимать от 10 до 15 минут.
Нужно ли аналитику данных машинное обучение — и как его освоить
Нужно ли аналитику машинное обучение? Ответ неоднозначный: всё зависит от места работы и планов в профессии.Меня зовут Раф, я аналитик ценообразования в Авито (а раньше в Яндекс Лавке), преподаватель машинного обучения в Центральном университете, выпускник факультета компьютерных наук в НИУ ВШЭ и курса «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. В этой заметке я расскажу, зачем аналитику машинное обучение, когда без него можно обойтись и как его освоить, если этого потребуют задачи.
Оценка прироста производительности труда благодаря использованию ИИ (диалогов с Claude)
Перевод свежей и вызывающей споры статьи об оценке роста производительности разных работ при использовании ИИ
Физики или лирики: чей час настал на рынке труда?
На протяжении десятилетий в массовой культуре укоренилась идея о разделении мозга на два полушария — аналитическое «левое» и творческое «правое». Согласно этому упрощенному взгляду, люди и, соответственно, их профессиональный выбор делятся на два лагеря: логичные «технари» с доминирующим левым полушарием и образные «гуманитарии» с ведущим правым.
