Локализовать нельзя ошибиться. Как работает локализация в автономном транспорте и почему это — самая сложная задача. 1-2
Представьте, что вы находитесь за рулем автомобиля. Даже находясь на пустой дороге, в отсутствии других участников дорожного движения, вам необходимо постоянно "подруливать", чтобы удержаться в полосе, притормаживать или останавливаться перед перекрестками и, наконец, поворачивать, останавливаться и парковаться. А теперь представьте, что все тоже самое вам необходимо делать с закрытыми глазами — примерно также "ощущает" себя автономный автомобиль без системы локализации.Всем привет! На связи вновь команда разработки ЭвоКарго, а именно — команда локализации и картирования. Ранее
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
Gemini-3.5-flash догнал GPT-5.5 на 97-S и в 2.5× дешевле. Но главное — китайцы выигрывают по цене и качеству
Главная новость месяца — китайцы перестали быть «дешёвой альтернативой» и стали реальным конкурентом США по соотношению цена/качество. По чистому качеству американцы пока впереди, но по соотношению цена/качество (которое учитывает оба фактора) лидируют китайские модели. Это сдвиг рынка, а не «ещё один релиз».Gemini-3.5-flash догнал OpenAI — 97/S, тот же балл, что у GPT-5.5, при этом в 2.5 раза дешевле ($0.09 против $0.23 за вызов). Google впервые на нашем тесте берёт ту же вершину, что OpenAI на длинном русском контенте.DeepSeek V4 Flash
Как команда становится AI Native: методология из 4 этапов
Подписки купили, тренинг провели, через два месяца все вернулись в Excel. Знакомо? Делюсь методологией, через которую мы прошли в Alpina Digital и которую повторили у 40+ корпоративных клиентов.Жемал Хамидун, Head of AI Alpina Digital, CPO AlpinaGPT
В каталоге готовых моделей Selectel появились модели для распознавания речи
Мы расширили наш Foundation Models Catalog
Google представила Coralboard — одноплатник для разработки Edge AI и встраиваемых приложений на базе нейросетей
Google в партнёрстве с Synaptics представила Coralboard — одноплатник для разработки приложений, которые работают локально на устройствах (Edge AI). Устройство ориентировано на быстрое прототипирование AI-сценариев машинного зрения, обработки звука, мультимодальных интерфейсов и запуска компактных генеративных моделей.
Знания без практики — мертвы | Разница между «декларативной» и «процедурной» памятью у LLM
Дисклеймер: Я думаю, что любой человек понимает и чувствует на кончиках пальцев разницу между «заучить» и «набить руку». Каждый это проживал много раз, каждый знает, как это происходит и почему именно так и никак иначе прививаются «навыки и экспертиза». В этой статье я попытаюсь:1) поднять вопрос о том, почему текущие подходы к обучению LLM заставляют модель «заучивать ответ»2) объясню со своей точки зрения, где и в каком виде я вижу разницу между «декларативной» и «процедурной» памятью у LLM3)
Поднимаем Llama 3 в облаке: Ollama и Open WebUI
Локально запустить LLM сегодня можно за десять минут — например, с помощью LM Studio. Но как только модели нужно дать доступ команде, подключить RAG или встроить ее в сервис — такого подхода зачастую недостаточно.
