OpenAI приобрела стартап по тестированию продуктов Statsig
Компания OpenAI объявила о приобретении стартапа Statsig, занимающегося тестированием продуктов. Его основателя и генерального директора Виджая Раджи назначили на должность технического директора по приложениям.
Искусственный интеллект, который предсказывает рынок: интервью с руководителем Лаборатории ИИ в «Финаме»
Почему крупнейшие финансовые компании вкладывают миллиарды в искусственный интеллект? Может ли ИИ обыграть профессионального трейдера на рынке? И как нейросети уже сегодня пишут код, тестируют его и помогают принимать инвестиционные решения?В этом выпуске мы говорим с Дмитрием Змитровичем — руководителем Лаборатории искусственного интеллекта в «Финаме». Всего несколько месяцев назад он и его команда NLP Core, известная по работе над GigaChat в Сбере, перешли в Финам, чтобы создать одну из лучших в мире ИИ-моделей для финансового сектора.В интервью мы обсудили:
Рост агентства разработки на in-house проектах
Внутренние проекты часто считают альтернативой заказной разработке и желанием воплотить мечту — запустить стартап, который принесет миллионы. Но, на самом деле, in-house инициативы — это, в первую очередь, отличный способ прокачать скиллы команды, которая работает в форматах аутсорсинга и аутстаффинга.
Технологическая гонка: ИИ-противостояние США и Китая
Спустя почти три года после того, как генеративный ИИ ворвался в нашу жизнь, США по-прежнему удерживают лидерство, но Китай дышит в спину. Поддерживаемые государством, китайские компании вроде DeepSeek, Alibaba и Moonshot выпускают LLM-модели, которые по возможностям вплотную приближаются к американским. В ответ на это США не сдают позиций: администрация Трампа представила свой «План действий в области ИИ», направленный на ускорение развития технологий, борьбу с бюрократией и строительство новых ЦОД. Кто выйдет победителем из этой гонки, определит технологическую сверхдержаву XXI века.
VK выложила в открытый доступ датасет для инженеров, развивающих рекомендательные системы
Специалисты AI VK выложили в открытый доступ датасет VK-LSVD (Large Short-Video Dataset). По словам компании VK, с помощью этого датасета инженеры и учёные смогут развивать и совершенствовать рекомендательные алгоритмы для большей персонализации разрабатываемых решений.Выложенный датасет включает 40 млрд обезличенных уникальных взаимодействий 10 млн пользователей с 20 млн коротких видео за январь-июнь 2025, включая агрегированные лайки, дизлайки, пересылку знакомым, продолжительность просмотра и контекст воспроизведения.
Nvidia: сильный квартал, сдержанный гайденс и вопрос о «пузыре ИИ»
Рост выручки на 56%, но самый низкий темп за два года. Почему акции самой дорогой компании мира корректируются, несмотря на превышение ожиданий, и что это говорит о состоянии всего бума ИИ.Превышение, но с оговоркамиNvidia опубликовала отчет за второй финансовый квартал (закончился 27 июля), который оказался сильным, но не смог удовлетворить завышенные ожидания рынка.Выручка: $46.7 млрд (+56% к прошлому году), что немного выше консенсус-прогноза в $46.2 млрд.Прибыль на акцию (EPS): $1.05 против ожиданий $1.01.Прогноз на текущий квартал:
Гайд для лидов: как маленькими шагами прийти к большим переменам
Привет, Хабр! Меня зовут Лера, я технический писатель в Авито, и я обожаю разбирать книги, которые помогают иначе смотреть на привычные вещи — будь то управление командами, формирование привычек или работа с культурой. В этой статье разберем книгу Малкольма Гладвела Tipping Point (в русском переводе её часто называют «Переломный момент»).
Как приручить LLM: подбор инфраструктуры для инференса. Часть 1
Привет, Хабр! Меня зовут Антон, и сейчас я активно занимаюсь вопросами инфраструктуры для ML и AI
Кофе — мой type, музыка — мой out: строим NERвный-пайплайн на продуктовых запросах
Привет, Хабр! На связи команда Ad-Hoc аналитики X5 Tech.В этой статье расскажем, как мы научили поиск извлекать важные сущности из запросов пользователей. Полный разбор реализации NER (Named Entity Recognition) для продуктового ритейла, шаг за шагом: как мы размечали данные, считали метрики на уровне токенов и сущностей — и почему для коротких и длинных запросов потребовались разные архитектурные решения.
