Как датасайентисту выжимать максимум пользы из фотографий
Привет! Я Сергей Кляхандлер, техлид в команде LLM Авито. В 2024 году мы разработали и выпустили ML-модель, которая автоматически генерирует описания для объявлений из категории «Одежда и обувь». В этом году автогенерацию усовершенствовали, а подход переиспользовали. Теперь мы можем создавать дополнительные ключевые слова для поиска.О том, как работает наша модель, я рассказываю в тексте ниже. Статья будет полезна DS-инженерам, которые имеют дело с мультимодальными LLM-моделями.
Лето, наука, Томск: о школе «Лето с AIRI» 2025
Привет, Хабр. Меня зовут Анастасия Янке, я учусь на 2 курсе на направлении «Информатика и вычислительная техника» в Высшей Школе Экономики. Недавно я вернулась из Томска, где принимала участие в летней школе AIRI по искусственному интеллекту, которая прошла на базе ТГУ. Накопленные там эмоции и впечатления побудили меня рассказать о том, как это было. Ну, а если после прочтения вам тоже захочется принять участие в школе в следующем году, в конце вас ждёт несколько советов по тому, как увеличить свои шансы попасть туда. Приятного чтения!
Авандок.ИИ Ассистент
Алексей БорщовМенеджер по продуктам искусственного интеллекта, «КОРУС Консалтинг»Крупные компании ежедневно генерируют, обрабатывают и хранят колоссальные объемы информации. По данным исследования IDC
Как повысить эффективность бизнеса с помощью речевой аналитики — 4 кейса
Эксперты BSS и ITFB Group
Как устроены AI агенты: разбираемся на примере ReAct и Reflection
Привет, Хабр! В последнее время AI агенты стали главным трендом. Многие используют готовые шаблоны, такие как create_react_agent из langchain, но не понимают, как они работают под капотом. При этом агенты становятся все сложнее, и придет время, когда нужно будет писать свою реализацию. В этой статье мы разберем:Устройство ReAct агента Устройство Reflection агента Примеры системных prompt запросов Кейсы использования и особенности Что такое AI агентПрежде чем переходить к коду, нужно понять, что можно считать агентом. Существует множество определений, например:
Semantic Error Correction Loop (SECL): самоисправляющиеся LLM-пайплайны с понятием доверия к контексту
В последние годы большие языковые модели кардинально изменили ландшафт искусственного интеллекта, открывая невероятные возможности для автоматизации текстовых задач. Однако, несмотря на впечатляющие успехи, одна из ключевых проблем остаётся нерешённой — модели часто допускают логические ошибки, создают неясные или избыточные формулировки, а также генерируют тексты с низкой степенью доверия к собственным ответам.В своей практике я столкнулся с необходимостью повышения качества генерации без постоянного ручного контроля и затратных этапов дообучения. Это подтолкнуло меня к идее нового подхода —
Как меняется рынок и зачем нужны конференции по Ai
Привет, Хабр! Меня зовут Роман Поборчий, я член программного комитета AiConf Х, которая пройдет 26 сентября 2025 в Москве. Много лет занимался сбором и организацией разметки данных для машинного обучения — и с каждым годом убеждаюсь, что реальность всегда сложнее любых представлений о ней. Поэтому и конференции, на которых можно обсудить практические кейсы, современные подходы и новые вызовы особенно ценны для индустрии.
Переизобретая аналитику будущего: как и почему LLM-агенты меняют анализ продуктов, но все не так просто
Привет! AI-агенты — самая горячая тема года и не просто так: это действительно мощная концепция, которая неизбежно заставляет пересматривать устоявшиеся подходы во многих сферах. Одна из самых интересных областей для агентов — аналитика и BI, и последние полгода я активно занимаюсь в том числе этим.Адаптивные и налету подстраивающиеся под задачу дашборды, естественный язык вместо SQL, автономная работа для генерации и проверки гипотез, — все это очень интересно, но реальность всегда чуточку сложнее.Обо всем этом и поговорим.Давайте разбираться!
