Почему Go такой странный, и ещё 8 холиварных тем про Golang
Привет, Хабр! Это Вадим из команды AvitoTech. Поговорить о программировании любите? Обновления обсудить, про подходы похоливарить, вот это вот все. Мы вот такое очень любим и даже вживую собираемся, чтобы поболтать на дринкапах.Дринкап если что – это такая тусовка на которой не монологичные доклады и формальные дискуссии нужно слушать, а разговаривать есть возможность. О наболевших для сообщества темах пообщаться, про личный опыт поговорить с коллегами, поспорить с ними о насущных проблемах. И все это – под вкусную еду и разнообразные напитки.
Выпустили первый российский тренажёр для ИИ-алгоритмов, делимся им с вами
Команда искусственного интеллекта Авито представила платформу BAT (Benchmark for Auto-bidding Task) — первый российский Open source-тренажёр, позволяющий тестировать и оптимизировать алгоритмы ставок в рекламных аукционах. Исследователи представили платформу на The ACM Web Conference 2025 в Австралии, это одно из главных международных событий в области машинного обучения. Тренажер уже доступен на GitHub.
Специалисты Авито представили первый российский open source тренажёр для ИИ-алгоритмов в рекламных аукционах
Команда искусственного интеллекта «Авито» представила платформу BAT (Benchmark for Auto‑bidding Task). Это первый в России открытый тренажёр для тестирования алгоритмов ставок в рекламных аукционах. Платформу показали на конференции The ACM Web Conference 2025 в Австралии, рассказали информационной службе Хабра в пресс‑службе «Авито».Код выложен на GitHub.
Тиндер для работодателей и соискателей: как мы разработали алгоритм мэтчинга на Авито
Всем привет! Я Владислав Урих, работаю продуктовым аналитиком в Авито, сейчас занимаюсь построением алгоритмов мэтчинга в новом транзакционном продукте — Авито Подработка.Недавно мы полностью пересобрали алгоритмы ранжирования в Авито: добавили поведенческие признаки, отказались от оптимизации на контакты и внедрили персонализированный поиск.
Как мы в Авито предсказываем категории объявлений по описанию
Привет! Меня зовут Руслан Гилязев, я работаю в подразделении DS SWAT в Авито, руковожу командой платформы Item2param. Одна из моих задач — развивать модели, которые предсказывают параметры объявлений. В этой статье расскажу, с помощью каких технологий мы решаем задачу классификации объявлений и почему это важно для бизнеса. Материал будет полезен DS-инженерам любого грейда и backend-инженерам, которые интересуются темой Data Science.
A-Vibe от Авито, токенизация и оценка стоимости
Модель A-Vibe разработанная командой Авито, заняла первое место среди моделей до 10 млрд параметров в независимом русскоязычном бенчмарке MERA, обойдя аналоги от OpenAI, Google и Anthropic.Ключевые достижения A-Vibe:Генерация кода: на 25% лучше, чем Gemini 1.5 Pro с 8 млрд параметров.Ведение диалогов: точность на 32% выше по сравнению с Llama 3.1 (405 млрд параметров).Анализ текста: на 23% точнее, чем Claude 3.5 Haiku.A-Vibe создана на базе Qwen 2.5 7B с заменой стандартного токенизатора на собственный, что ускорило обработку русского языка в 2 раза и улучшило качество генерации текста.
Большая языковая модель «Авито» обогнала OpenAI и Google в бенчмарке MERA
Большая языковая модель A‑Vibe, разработанная «Авито», заняла первое место среди облегчённых моделей (до 10 млрд параметров) в российском бенчмарке MERA. Модель обошла аналоги от OpenAI, Google и Anthropic, рассказали информационной службе Хабра в пресс‑службе «Авито».Команда «Авито» разработала собственные генеративные модели A‑Vibe и A‑Vision, использовав на старте открытую модель. Open source модель плохо работала с русским языком, потому что данные включали 100 языков, а русский занимал 1%. Из‑за этого модель слабо понимала и генерировала тексты на русском.
