Как мы ускоряли диффузионный декодер TTS
В пайплайне перевода видео в Яндекс Браузере скорость работы в синтезе речи долго оставалась узким местом: одно видео — это сотни фраз, каждая генерируется отдельно, и любая сэкономленная миллисекунда становится заметной в масштабах сервиса.
Оптический компьютер из телефона и зеркала: считаем нейросеть светом
Теги: optical computing, LLM, photonics, DIY, machine learning, hardwareЯ занимаюсь исследованиями в области нейросетей, часть результатов опубликована:Frozen Core Decomposition (FCD): An Architectural Approach to Continual Learning Without Catastrophic Forgetting (2025) — zenodo.org/records/18006952DTG-MA: Hard Guardrails Against Catastrophic Forgetting Through Attention Masking and Task Graphs (2025) — zenodo.org/records/18088857Плюс два патента по прикладному ML: (1) скоростное определение типа задачи прямо по промту — без запуска инференса, и (2) компиляция нейросети под заданные задачи с ростом точности.
Вышла флагманская open-source модель GLM 5.2. Уже доступна в KodaCode
Компания Z.ai представила GLM 5.2 — новую флагманскую модель семейства GLM, ориентированную на long-horizon задачи: системную разработку, большие кодовые базы, сложный дебаг, оптимизацию производительности и длительные агентные сценарии.
Линейная регрессия на стероидах: Double Machine Learning для устранения смещений в данных
Любой аналитик знает, что самым надёжным способом проверки гипотез являются рандомизированные контролируемые эксперименты (RCT), или, как их называют в народе —
Пока все смотрят на LLM: почему классический ML годами зарабатывает сотни миллионов?
В ленте сплошные языковые модели и агенты, а инвесторы спорят про окупаемость GenAI. Тем временем «скучный» классический ML: градиентный бустинг, аплифт модели, recsys, поведенческая биометрика, до сих пор тихо приносит реальную выручку. Я Senior Data Scientist, работаю в финтехе, а также являюсь спикером по карьере и аналитике/ML в ИТМО и ВШЭ. В статье решил разобрать на реальных примерах зрелых компаний, которые уже доказали окупаемость, и одной из новой волны, что классика все еще жива и нужно знать истоки ML.Почему стоит об этом говорить
Я залез в исходники Claude Code. Фичи, которых нет в документации
Комментарий от эксперта Александра Шустанова
Inside AI Meetup — как это было? Делимся записями докладов, фото и атмосферой
Привет! 20 мая прошел Inside AI Meetup от Wildberries & Russ — про практические кейсы внедрения ИИ: векторный поиск и модерация с 200+ моделями, AIOps для ML/GenAI-сервисов, RAG без галлюцинаций, запуск LLM-продуктов, генерация текстов из видео, поиск и рекомендации. В программе были кейсы от опыт Wildberries & Russ, MWS, Avito, VK, M2, МФТИ, Сбера, red_mad_robot и Альфа-Банка, а еще новые знакомства и полезный нетворкинг. В статье вы найдете видеозаписи с ивента и фото.Доклад «О применении AI в Wildberries & Russ» — Павел Раваев, CDO Wildberries & Russ
Кейс. Zero Bug Policy: как мы снизили бэклог багов в 4 раза за месяц
Баги — неизбежная часть разработки. В этой статье расскажу наш опыт: как мы внедрили Zero Bug Policy в MetaMap (B2B fintech, ~200 человек в IT, распределённая команда, скоринг благонадежности заёмщиков через ML) и за месяц сократили бэклог с 77 до 18 багов. А главное — как это изменило культуру и отношения с клиентами.Проблема: баги по принципу «кто громче»
