data.

Как системному аналитику перейти в дата-аналитику: советы из личного опыта

продолжить чтение

Как мы вырастили ML-фреймворк внутри компании: эволюция, ошибки и инсайты

Привет, Хабр! Меня зовут Юля Корышева, я разработчик машинного обучения в команде скоринга в билайне. В этой статье расскажу, как за последние пять лет в нашей команде менялся подход к разработке, валидации и поддержке моделей — с какими вызовами мы столкнулись, как их решали и к каким результатам пришли.

продолжить чтение

Как обмануть LLM: обход защиты при помощи AutoDAN. Часть 2

В прошлой части мы разобрались, что такое состязательные суффиксы и почему они так легко ломают модели. Но этими суффиксами атаки не ограничиваются. Им на смену пришёл AutoDAN — наследник состязательных суффиксов и популярного jailbreak-метода DAN (Do Anything Now). Разберёмся, чем он отличается от GCG-алгоритма, посмотрим на практические примеры атак и обсудим, как защищаться и тестировать модели

продолжить чтение

Как обмануть LLM: обход защиты при помощи состязательных суффиксов. Часть 1

Что будет, если к опасному запросу в LLM приписать специально подобранную строку токенов? Вместо отказа модель может послушно сгенерирует подробный ответ на запрещённую тему — например, как ограбить магазин. Именно так работают состязательные суффиксы: они заставляют LLM игнорировать ограничения и отвечать там, где она должна сказать «опасно».

продолжить чтение

End-to-end вместо трёх костылей: как мы обошли OCR и выиграли по скорости и точности

Привет, чемпионы!

продолжить чтение

Как наш ИИ-аналитик научился думать и советовать, а не просто рисовать отчёты. Вебинар

Все еще месяцами разрабатываете статичные дашборды? Тогда мы идем к вам! А точнее, приглашаем вас на вебинар 16 сентября.Расскажем, как уже сегодня искусственный интеллект берет на себя часть задач аналитиков. Покажем, как можно общаться с данными в режиме реального времени, быстро понимать ситуацию и получать инсайты, а не просто делать drill down / drill through. А также продемонстрируем работу обновленного Easy Report в режиме ИИ-агента (и не только).Дата: 16.09.2025 (вторник)Время: 11 МскРегистрация.В программе:

продолжить чтение

Как внедрить ИИ в бизнес: итоги конференции DUC-Medlex

В эпоху цифровой трансформации искусственный интеллект и data-driven решения становятся ключевыми стратегическими активами компаний по всему миру. First DUC-Medlex Conference on AI & Data, организованная российской IT-компанией DUC Technologies и Medlex Holding Company из Саудовской Аравии, стала площадкой для обсуждения актуальных вопросов внедрения AI, архитектурных и инфраструктурных решений, а также трансформации информационных систем предприятий.

продолжить чтение

Data Internals X 2025: взгляд изнутри на настоящее и будущее data-инженерии

Data Internals X 2025: взгляд изнутри на настоящее и будущее data-инженерииData Internals X 2025 уже совсем скоро! 23 сентября начнётся профессиональное погружение в инженерию данных, системы хранения и обработки данных. Поэтому мы поговорили с членом программного комитета конференции Алексеем Жиряковым, чтобы узнать, что нас ждёт в этом году. Ведь лучший взгляд — это взгляд изнутри. Так лучше раскрывается опыт создания data-инфраструктуры и многочисленные вызовы одной из самых быстроразвивающихся отраслей IT.

продолжить чтение

SRE в инженерии данных: профессия и ее перспективы

Всем привет! Меня зовут Александр Андреев, я SRE дата-инженер. Сегодня я хочу рассказать о необычной, но набирающей обороты роли в области обработки данных - SRE Data Engineer: кто это такой, чем занимается, как им стать, куда развиваться и какие перспективы у этой профессии. ВведениеПредставьте ситуацию: пайплайн данных, который должен готовить критически важные отчеты, внезапно сломался. Есть всего несколько часов (в самом лучшем случае - дней), чтобы понять, что произошло, исправить проблему и убедиться, что данные будут готовы вовремя. А затем нужно автоматизировать процесс так, чтобы эта проблема больше не повторялась.

продолжить чтение

Эра Big Data: новые возможности в принятии решений

Что такое Big Data?Big Data - это огромные объёмы данных, которые невозможно обработать с помощью традиционных методов.Они могут быть структурированными (например, данные из баз данных) или неструктурированными (например, текстовые данные из социальных сетей).Большие данные представляют собой колоссальные массивы информации, генерируемые в процессе повседневной деятельности индивидов и организаций.Эти данные аккумулируются, подвергаются обработке и анализу с применением специализированных технологий и методологий, что позволяет извлекать из них ценные инсайты и прогнозировать будущие тенденции.

продолжить чтение

12
Rambler's Top100