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 —
Неделя в российском AI: от управления «мыслями» нейросетей до победы человека над ИИ
Собрали главные события недели с 21 по 26 июля 2025 года в российском AI-сегменте: технические прорывы, корпоративные внедрения и неожиданные результаты соревнований человека с машиной.TabM от Yandex Research превзошел градиентный бустинг на табличных данныхКоманда Артема Бабенко из Yandex Research представила TabM (Tabular Mixer) — архитектуру, специально разработанную для табличных данных. В отличие от попыток адаптировать трансформеры, исследователи создали решение с нуля.Результаты впечатляют:На 46 benchmark-датасетах TabM показал средний ранг 1.8 против 2.4 у XGBoost
От мозга к мультиагентным системам: как устроены Foundation Agents нового поколения
Аналитический центр red_mad_robot разобрал объёмную научную статью «Advances and Challenges in Foundation Agents» от группы исследователей из передовых международных университетов и технологических компаний. Работа предлагает новый взгляд на текущее состояние и развитие «интеллектуальных агентов», которые могут адаптироваться к множеству задач и контекстов. Рассказываем, какие идеи лежат в основе Foundation Agents, с какими проблемами предстоит столкнуться, и что ждёт нас в будущем.
Стратегия успеха: ключи к развитию карьеры в Data Science
Привет! Меня зовут Анна Ширшова, я уже 14 лет работаю в Data Science. В этом материале вы найдете мой личный чек‑лист по развитию карьеры: как ставить цели, где искать возможности, какие ошибки тормозят рост и как их обходить.
Как мы разработали гибкий пайплайн для прогноза временных рядов любых метрик
Практически каждый ML‑разработчик сталкивался с прогнозированием временных рядов, ведь окружающие нас сущности и метрики зачастую зависят от времени.
Правда ли KAN лучше MLP? Свойство разделения глубины между двумя архитектурами
ВведениеПрошлым летом в свет вышла новая архитектура нейронных сетей под названием Kolmogorov-Arnold Networks (KAN). Основная статья есть в открытом доступе на архиве по следующей ссылке. На момент выхода статьи эта новость произвела фурор в мире машинного обучение, так как KAN показывали существенный прирост в качестве аппроксимации различных сложных функций. На фото ниже видно, что ошибка новых сетей падает значительно быстрее при увеличении числа параметров.
Как автоматизировать обучение ML-моделей и сократить время вывода в прод до двух дней
В прошлой статье мы говорили о подходе к рекомендации сервисов на основании автоматизации расчета склонностей клиентов и единого репозитория предложений. В ней мы углубились в создание репозитория, описание логики категоризации и набора в кампании для коммуникации с клиентами. Сегодня мы подробнее расскажем про наш подход к автоматизации построения и вывода в прод набора моделей.Как мы выбирали модельОдной из задач, которые мы решали — сохранение продаж при уменьшении числа коммуникации. Решили общаться только с теми абонентами, для которых продукт релевантен.
Как мы строим real-time data-пайплайны для анонимных крипто-свапалок: опыт на примере risetocrypto
В мире криптовалют анонимность и безопасность являются ключевыми элементами. Когда речь идет о крипто-свапалках, эффективность обработки данных в реальном времени играет решающую роль для обеспечения высокого качества сервиса. В этой статье расскажем, как мы реализовали масштабируемую архитектуру для обработки данных на платформе risetocrypto с использованием передовых технологий.Какие данные обрабатываются в крипто-свапалке?Основными типами данных, которые мы обрабатываем в нашей крипто-свапалке, являются:Ончейн-транзакции
