От MVP на Whisper до собственной ASR: как мы построили платформу субтитров для RUTUBE
Автоматическое создание субтитров для пользовательского контента может выглядеть довольно простой задачей: берем готовую ASR‑модель, распознаем аудио из видео и сохраняем результат.Именно таким и был наш первый MVP в RUTUBE — сервис на базе Whisper, который позволил быстро проверить гипотезу и запустить субтитры в production. Но очень быстро стало понятно, что между «распознать речь» и «сделать субтитры для всего контента» лежит огромный пласт работы.
Plumb Messenger, или все-таки Titanium? Как я подсматривал у больших дядь и создавал бекэнд для самописного мессенджера
В прошлой статье я притащил на Хабр Plumb — свой самописный мессенджер, цифровой бункер, гаражную игрушку и личный способ не зависеть от чужой кнопки «сегодня мы вас немножко ограничим».Я тогда честно сказал: это не убийца Telegram, не pitch deck для инвестора и не стартап с парнишей в худи, который произносит слово «экосистема» так важно, будто сейчас вызовет дождь.Это моя штука.Мой велосипед.Мой бункер.Мой маленький Франкенштейн, который сначала лежал на столе, потом резко подпрыгнул, потом сел, посмотрел на меня и как будто сказал: «Ну что, папаша, теперь у нас real-time».
Как мы автоматизировали модерацию карточек товаров с помощью Computer Vision в Wildberries
Привет! Я Дмитрий Колесников, Team Lead DS-команды «Платформа модерации» в Wildberries & Russ. В этой статье по мотивам моего доклада на HighLoad расскажу, как у нас получилось превратить сотни Computer Vision моделей в единый масштабируемый пайплайн, который ежедневно обрабатывает 15 млн карточек товаров (50+ млн изображений и 500K видео).Что еще будет в статье?Computer Vision‑архитектура системы модерации Wildberries: как мы унифицировали модели через TensorRT и DALI, перешли к шаблонной архитектуре «общий бэкбон - легкие головы» и построили ансамбль в Triton, чтобы снизить нагрузку и ускорить деплой.
ITFB Group вошла в топ-5 лидеров рынка заказной разработки ПО по версии CNews
Компания ITFB Group укрепила свои позиции на одном из самых конкурентных сегментов ИТ-рынка, заняв 5 место в обновленном
Архитектура высоконагруженных RAG-систем: 10 стратегий оптимизации чанкинга и интеграция с Weaviate, Qwen – Llama -Gemma
Привет, Хабр! Это Андрей Носов, AI-архитектор в компании Raft, проектирую и внедряю высоконагруженные RAG-системы на предприятиях. Сегодня я расскажу о вызовах, которые мы преодолеваем каждый день, создавая такие системы, и сделаю акцент на чанкинге.
Практическое исследование: вайбкодим HFT движок с Gemini 2.5 Pro
Нейронное КДПВ. Как хотелось бы видеть процесс, но не срослось
Осваиваем ML WAF: от текстовых правил к машинному обучению
Всем привет, меня зовут Семён. Я пишу на С++ и работаю в группе Антиробота. Антиробот — это сервис, который на уровне L7 защищает нас от парсеров и DDoS-атак. Разрабатывать его начали более 10 лет назад — сначала он предназначался только для защиты Поиска, затем был внутренним инструментом, который в онлайн‑режиме анализирует запросы к сервисам Яндекса. Постепенно Антиробот вырос в настоящий highload. Сейчас это часть облачного сервиса Smart Web Security (SWS).
HighLoad++: чего ждать от главной конференции IT-индустрии этой осени?
Когда мы начинаем работать с нагруженными системами, на передний план выходят задачи, как эту систему отмасштабировать — систем в стазисе не бывают. Они либо растут, либо умирают. Мы исходим из того, что системы растут по объёму задач, количеству запросов и другим критериям, по которым мы работаем с highload.В «Сколково» в Москве 6-7 ноября пройдёт крупнейшая IT-конференция HighLoad++
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
