Data Engineering. - страница 8

Автопром меняет IT-кадры на AI-специалистов

продолжить чтение

Как создать свой бенчмарк: 6 уроков с туториала NeurIPS

Посмотрела Туториал NeurIPS «The Art of Benchmarking» — панель с авторами SWE-bench, GPQA и ведущими исследователями из Google DeepMind, NYU и Berkeley. Вот мой конспект. Делюсь с вами, так как бенчмарки теперь не только про науку, но и про безопасность, регуляторику и миллиардные решения о деплое.* Тирания метрикОказывается, любая метрика имеет honey spots, которые модель может хакнуть. Проблема в том, что текущая мета-оценка (корреляция Пирсона) эти точки не показывает. А если метрика становится еще и reward'ом при обучении — могут быть проблемы* Про долговечность

продолжить чтение

Агенты, которые играют в игры: как MMORPG обучают ИИ кооперации, предательству и дипломатии

продолжить чтение

До свидания, любимые эмэльщики! Мы сделали стенд по компьютерному зрению, которым может воспользоваться каждый

На стенде ваши модели обучаются буквально на десятках картинок вместо тысяч, и дают не меньше 86% точности, при этом обходят YOLO — без GPU-кластеров и эмэль‑псевдомагии.Джекил и Хайд против священной коровы ML

продолжить чтение

DWH в 2026: четыре зоны вместо Inmon, Kimball и Data Vault 2.0

Когда инженер слышит «нам нужно хранилище данных», задача редко звучит однозначно. Кто‑то задыхается на боевой OLTP‑базе под аналитической нагрузкой. Кто‑то впервые строит BI и не понимает, с какого края подходить. У кого‑то накопились данные из десятка систем‑источников, и существующих средств уже не хватает.У всех «хранилище». А правильный технический ответ зависит от условий задачи.

продолжить чтение

Инженерное знание как код: зачем я связываю MCP, агентов и модель изменений

От чата с агентом к графу изменений: как я перестроил проектирование фичВ какой-то момент мой процесс разработки начал упираться не в код, а в проектирование изменений.Код тоже сопротивляется, конечно. Он вообще не подарок: положишь одно поле не туда — и через неделю у тебя уже маленький архитектурный цирк с пони и грустным API. Но главная сложность оказалась раньше — в моменте, когда изменение ещё только формулируется.Фича звучит просто, пока её не начинают реализовывать.

продолжить чтение

AIRI представил ELMUR — архитектуру памяти для роботов на базе ИИ

продолжить чтение

Эволюция мышления ИИ: от Берлиоза к Воланду и Достоевскому

В настоящее время нейросети в целом ряде областей гуманитарного знания обладают обширным интеллектом, хотя и на уровне персонажа романа «Мастер и Маргарита» Берлиоза. Но буквально через несколько лет способности ИИ могут приблизиться к способу мышления, продемонстрированного другим персонажем романа – Воландом, а затем и реального писателя – Федора Михайловича Достоевского. 

продолжить чтение

Как я пришёл в аналитику, устроился в бигтех и понял, что только на рабочих задачах у меня не получится расти

Всем привет! Меня зовут Сергей Тимакин, мне 22 года. Я учусь в онлайн-магистратуре НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикум на программе «Специалист по работе с данными и ИИ» и работаю аналитиком данных в Озоне. В статье рассказываю, как я стал аналитиком, устроился в Озон, зачем пошел онлайн-магистратуру и как я совмещаю учёбу с работой.

продолжить чтение

Поиск видеоконтента: сравнение Hikvision и СпецЛаб

Не смотря на развитие MML, поиск видеоконтента остался на доИИшном уровне. Найти фильм по содержанию невозможно даже на Ютьюбе. Поисковая проблема поиска видеоконтента сегодня решается не IT-гигантами, а компаниями по производству систем видеонаблюдения. И в будущем, даже когда Гугл сподобиться ввести такой функционал, все равно эта ниша потенциально свободна, т.к. дикое видеонаблюдение имеет серьезные отличия от качественных съемок рилсов и кино.

продолжить чтение

1...67891011...20...25