Современные подходы к матчингу товаров с использованием LLM. Опыт в e-commerce
Привет, Хабр! Меня зовут Виталий Кулиев и я Data Science Tech Lead из Wildberries & Russ. На конференции HighLoad++ 2024 поделился опытом своей команды в решении задачи матчинга товаров с помощью больших языковых (LLM) и визуально-языковых (VLM) моделей. Дисклеймер: в этой статье показан один из вариантов матчинга товаров, который был реализован в конце 2024 года. С того момента матчинг с помощью LLM улучшался и изменялся, о чем мы расскажем в других статьях. Мы также используем более классические алгоритмы матчинга с использованием машинного обучения.Разбираемся, что такое матчинг
Китайская ИИ-революция и развитие BI: чему нам стоит поучиться
Привет, Хабр! На связи Business Intelligence GlowByte. Три года назад мы в GlowByte провели первую конференцию
Почему Apache Spark становится ядром аналитических платформ в России: тренды, особенности и прогнозы для бизнеса
Эксперты компании «Криптонит» проанализировали главные тренды использования Apache Spark в бизнесе, выделили особенности его применения в России и спрогнозировали дальнейшее развитие на основе выявленных тенденций.Растущая востребованность Spark объясняется не только открытым исходным кодом и гибкостью, но и лёгкостью интеграции с современными технологиями — от машинного обучения до облачных платформ.
Язык Julia: что это и почему он популярен в научных вычислениях
Согласно индексу TIOBE, Julia входит в топ-50 самых актуальных языков программирования в 2025 году и занимает в рейтинге 34-ю строчку.Julia получил признание благодаря универсальности, скорости, понятному синтаксису и множеству других достоинств, о которых мы расскажем в статье. Этот идеальный вариант для научных вычислений в любых отраслях — от анализа огромных массивов данных до расчетов прочности архитектурных объектов.
Sequoia AI Ascent 2025: агентная экономика, стохастическое мышление и эпоха ИИ-изобилия
На днях венчурный гигант Sequoia Capital провёл в Сан-Франциско свою ежегодную конференцию AI Ascent 2025, собрав десятки топовых исследователей, фаундеров и инвесторов со всего AI-мира.В отличие от конференций, где обсуждают фреймворки, пайплайны и RAG'и, здесь разговор шёл о будущем, философии и грядущей агентной экономике, которую, по мнению Sequoia, мы вот-вот увидим. По их прогнозам, рынок AI-агентов может оказаться больше облака... в 10 раз.Среди спикеров - настоящие титаны индустрии: Сэм Альтман (OpenAI), Дженсен Хуанг (Nvidia), Джефф Дин (Google), Брет Тейлор (Sierra), Майк Кригер (Anthropic) и другие.
Бесплатный мини-курс по машинному обучению
Введение в машинное обучениеМы подготовили мини-курс «Введение в машинное обучение»За 3-5 часов погружения вы узнаете, что такое ML и как он трансформирует целые индустрии. Курс реализован в формате Телеграм-бота, что позволяет учиться в любое время.
Конференция по ИИ в аналитике пройдет в Санкт-Петербурге
Планируем массированное обсуждение практических аспектов применения ИИ в BI в атмосфере Белых Ночей. 28 мая Visiology и Conteq проведут в Санкт-Петербурге конференцию "Data & BI Bridge: мост в будущее бизнес-аналитики!"
Представлена ИИ-модель, вдохновлённая нейронными колебаниями в мозге человека
Исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) разработали новую модель искусственного интеллекта, вдохновлённую нейронными колебаниями в мозге. Цель работы — усовершенствовать процессы обработки длинных последовательностей данных алгоритмами машинного обучения.
Будущее трансформеров: от громоздких моделей к персональным обучаемым агентам
Современные большие языковые модели (LLM) достигли впечатляющих результатов, но остаются громоздкими и статичными. Они требуют огромных вычислительных ресурсов и не умеют самостоятельно запоминать новый опыт в долгосрочной перспективе. В ближайшие годы нас ожидает переход от этих монолитных систем к персональным интеллектуальным агентам – компактным и адаптивным моделям, способным учиться на ходу. Ниже мы рассмотрим ключевые направления развития архитектур LLM, которые открывают путь к таким агентам: долговременная память на основе «mem-векторов», модульные трансформеры,
