Винни-Пух в 768 измерениях: семантический поиск Codex Pets на YDB
В Codex можно поселить анимированного питомца. Пока агент работает, персонаж бегает, машет рукой, ждёт или печалится после неудачной команды. По его состоянию видно, что происходит с задачей. Сам пакет состоит из pet.json и атласа с кадрами анимации.Самих питомцев я собрал в каталоге Codex Pets. Сейчас в нем 153 одобренных питомца: от красной панды и аксолотля до героев игр и старых мультфильмов. Любого можно посмотреть в браузере, скачать в ZIP или установить одной командой.
SayFable — офлайн-библиотека с NLP-разметкой, синтезом на 68 языков и чатом по книге
Личная библиотека для книг, статей, подкастов и видео: транскрипция, синтез, перевод и смысловой поиск считаются на самом телефоне.Привет, Хабр! В прошлых статьях я рассказывал про локальный переводчик с синтезом голоса на кабардинском и про то, как собрать полный NLP-стек для «финального босса лингвистики» из старых словарей
Промпт, RAG или дообучение: что реально выучит вашу LLM
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье расскажу про эксперимент, который я давно хотел провести честно, а не на слайдах. Ситуация, думаю, знакома многим: вы подняли локальную модель для внутренних задач — и первый же вопрос про ваш домен она уверенно завалила. У нас она придумала несуществующий код ответа
Эволюция поиска вакансий в Авито Работе: ML-оптимизации и инсайты из АБ-тестов
Привет! Меня зовут Вадим Вахрушев, я старший DS-инженер в Авито, занимаюсь задачами поиска. В статье расскажу, как устроено ранжирование в Авито Работе: какие ML-модели помогают создавать выдачу вакансий, и какие инсайты мы вынесли из нескольких показательных АБ-тестов.Думаю, статья будет в первую очередь интересна ML-инженерам, которым важно разобраться, как поисковое ранжирование адаптируется под конкретную бизнес-вертикаль. Если хочется узнать про поиск в Авито в целом, загляните в обзорную статью —
Внешний бенчмарк причинного recall: проверяем память ИИ-ассистента на YDB Яндекса
Коротко, о чём речь, — для тех, кто пришёл по слову «Яндекс» и предыстории не знает. Когда ИИ-ассистент помогает чинить баг, самое ценное — не сочинить ответ с нуля, а
Как я ужал русский эмбеддер до 24 млн параметров — и чуть не испортил его одной цифрой
TL;DR.
- Оставлено в
Не дали ИИ-агенту соврать — его же памятью
На днях наш агент собрался дежурно отчитаться об успехе. Прежде чем нажать «готово», он сверился с собственной памятью — и нашёл там запись из прошлой сессии: эту идею он уже проверял на реальных данных, и она провалилась. Он остановил сам себя, до ложного отчёта.
Персонализация без BigData: как мы ранжируем новости в Telegram с помощью pgvector и пяти сигналов
У меня 23 Telegram-канала. Не потому что я такой организованный — просто постепенно добавлял, пока не понял, что читаю примерно 3% из них, а остальное листаю вниз в поисках чего-то интересного.Проблема известная. Телеграм устроен как хронологическая лента — свежее сверху, и неважно, интересно это тебе или нет. Алгоритмов нет. Персонализации нет. Только время публикации.Я решил это починить. Так появился CleanNews
Запрещаем AI выдумывать методы КОМПАС-3D: 200К пар обучения, модель на 34М и KOMPAS Guard в одном процессе
С чего все началосьKOMPAS Guard - это набор инструментов, который бьет AI-агента по рукам, когда тот пытается выдумать несуществующий код для КОМПАС-3D.В первой версии мы решили главную проблему: заставили агента опираться на факты. Существование методов доказывал граф типов, сигнатуры сверял компилятор C#, а отдельный процесс запускал код в реальном CAD. После этого соврать агент уже физически не мог.Зато всплыла другая беда: разрыв между человеческим языком и документацией. Граф типов знает все про IPart7.DefaultObject
