Что не так с оценкой RAG-системи какое решение предлагает динамический бенчмарк DRAGOn
Привет, Хабр! В этот раз предлагаю разбор научной статьи DRAGOn: Designing RAG On Periodically Updated Corpus
От вет-ИИ для коров до имперского глянца: хардкорный MLOps на бесплатных GPU
Введение. Контекст как катализаторВ начале 2026 года ленты новостей принесли тревожные сообщения из Сибири: массовые вспышки опасных заболеваний у КРС (крупного рогатого скота) привели к необходимости вынужденного забоя тысяч голов. Для многих фермеров это означало потерю бизнеса и средств к существованию.Мы задались вопросом: может ли доступный Computer Vision стать первой линией обороны? Инструментом, который позволит фермеру в отдаленном районе провести первичный скрининг (триаж) животного с помощью обычного смартфона и вовремя вызвать ветеринара, не дожидаясь начала эпидемии.Так родился проект AI-Vet-Scanner
RealTime FaceSwap-10k — датасет для задачи детекции real-time дипфейков
Удалённая идентификация по видеосвязи – привычный для бизнеса сценарий: клиент подключается к оператору, подтверждает личность и получает доступ к операциям. Но современные дипфейки уже достаточно убедительны и «проверка на глаз» перестаёт работать: оператору становится сложнее принять решение. А пользователю – пройти проверку, например, его попросят помахать рукой перед лицом, чтобы ошибки в real-time подмене стали заметны.
Собираем качественные датасеты для LLM с помощью Telegram-бота
«Дайте мне качественный датасет, и я переверну Землю!» — возможно, так перефразировал бы свою крылатую фразу Архимед, доведись ему тренировать современные LLM. Хороших наборов данных в открытом доступе не так много, а собрать свой — задача не из простых. О популярных способах сбора данных для датасетов, связанных с этим рисках и о решении, которое мы используем в YADRO, сегодня и поговорим. Меня зовут Антон Шадрин, я работаю в DevOps-команде дивизиона искусственного интеллекта YADRO. В работе с моделями искусственного интеллекта, как и в CI/CD-пайплайне, есть похожий набор шагов.
Перевод датасета для оценки эмпатии на русский язык: подход, проблемы, результаты
Привет. Меня зовут Нафиса Валиева. Я младший разработчик в MWS AI и Пситехлабе, студентка 3го курса ПМ-ПУ СПбГУ. Этот пост — текстовый вариант моего выступления на Дата Фесте. Я расскажу вам, как мы в команде Пситехлаб переводили интересный датасет с английского на русский с помощью больших языковых моделей (далее - БЯМ). Сам подход основан на ранней работе нашего руководителя. Отличие в том, что здесь мы детально анализируем поведение различных БЯМ. Зачем это вообще и что за датасет такой
