Glafira for Apache Kafka: открытый desktop-клиент на Rust, который даёт LLM читать кластер, но не трогать его
Главное окно: дерево подключений слева, вкладка топика с таблицей сообщений и панелью деталей справа
Как за 5 недель построить рекомендательную систему в TravelTech: Kafka и MongoDB вместо Feature Store
Привет! Меня зовут Кристина, я MLOps-инженер в Туту. Занимаюсь тем, что помогаю рекомендательным системам добраться до прода со всеми компромиссами, горящими дедлайнами и новыми идеями. Эта статья — про один из таких запусков.В идеальном ML-мире запуск рекомендаций выглядит примерно так: полгода проектируют хранилище признаков (Feature Store), настраивают, откуда и как берутся данные, гоняют тяжёлые расчёты фичей и моделей, а отдельная команда следит, не деградирует ли модель из‑за изменений в данных.
Шесть недель с agentic AI против фрода в adversarial-системе
Я слишком рано понёс первые результаты в наш продукт. Тогда это выглядело логично: мы прикрутили агентный ИИ к анализу логов и поведения пользователей в regulated продукте с реальными денежными операциями, качество обнаружения пошло вверх, аналитики по фроду стали меньше возвращать инженерам мусорные кейсы.Снаружи это уже выглядело рабочим слоем защиты: аналитики видели меньше мусора, инженеры получали более понятные issues, и продукт наконец увидел практическую пользу вместо очередного демо. Я примерно так и сказал: “смотрите, это уже не игрушка”. Плохая фраза, как оказалось.
От 0 до 10 миллионов ИИ-проверок в месяц: как мы продуктивизировали CV в Пятёрочке за 8 месяцев
Привет, Хабр! Меня зовут Иван Попов, я руковожу командой компьютерного зрения CV Hub в дирекции искусственного интеллекта X5 Tech. А ещё у нас в команде есть Иваныч. Так пользователи «Пятёрочки» ласково называют нашу CV-систему, которая модерирует фотографии в «Клубе тайных покупателей». Когда анкета закрывается за час, в комментариях пишут: «Иваныч сегодня хорошо работает». Имя дали сами пользователи, совпадение с моим именем чистая случайность, опыт Amazon Go не повторяем))
62 бесплатных урока июня: Java, Docker, LLM, SRE, DWH и другие темы для роста в IT
Привет, хабровчане. В июньском дайджесте собрали 62 бесплатных открытых урока по ключевым IT‑направлениям: разработке, архитектуре, инфраструктуре, информационной безопасности, тестированию, ML, аналитике и управлению. В программе — Java 21, Docker, Kubernetes, LLM, Kafka, SRE, DWH, Data Mesh, REST API, Linux, DevOps и другие темы, которые сейчас регулярно всплывают в реальных проектах и технических обсуждениях.
Феномен OpenClaw: почему инженерная обвязка стала важнее нейросети
Мы долго ждали идеальный искусственный интеллект, который сам разберет почту, закроет тикеты и заменит половину отдела. Но реальность оказалась суровее: модели по-прежнему галлюцинируют, автономные агенты при любой возможности норовят выполнить команду на удаление системы, а на смену восторгам от параметров огромных LLM пришла жесткая инженерная дисциплина. Встречайте эпоху stateful-агентов и инфраструктурных костылей. В этом интервью мы поговорили с Chief AI Architect Андреем Носовым
OpenAI: Codex автоматизировал всю дата-платформу – 600 ПБ, 70 000 датасетов и 3500 юзеров
OpenAI официально подтвердила
