Вышла российская ОС «МСВСфера» 10.1 на базе Linux со встроенным локальным ИИ-ассистентом «Василиса»
В середине декабря 2025 года состоялся
Поговорим об основах машинного обучения
Различные направления машинного обучения сейчас используются практически везде и порой сложно понять какое направление какие задачи решает. Сегодня мы попробуем разобраться в ключевых особенностях машинного обучения, рассмотрим из каких основных направлений состоит ML и как они используются. Основная цель этой статьи помочь начинающим специалистам разобраться с тем, что из себя представляет машинное обучение.Цель машинного обучения
Mozilla подтверждает: ИИ придёт в Firefox, но останется в опции выбора для пользователей
Mozilla назначила нового генерального директора компании, который прямо заявил о
Google выпустили Gemini 3 Flash — frontier-интеллект со скоростью Flash и ценой ниже рынка
Gemini 3 Flash — новая модель в линейке Gemini 3, которая сочетает Pro-уровень reasoning с минимальной задержкой и агрессивной оптимизацией по стоимости.
Топ вопросов с NLP собеседований: трансформеры и внимание до малейших деталей
Знание механизма внимания и трансформеров - база любых собеседований на все грейды в NLP!Статья не рассчитана на изучение тем с нуля, если вы еще не слышали ничего про attention, то лучше обратиться к полноценным лекциям.Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по NLP, чтобы закрыть пробелы и вспомнить необходимую базу.Содержание:Архитектура трансформераМеханизм вниманияПозиционные эмбеддингиТокенизацияТрансформерные архитектуры (BERT, GPT и тд)Полезные материалы
От пустой выдачи к релевантной: как мы оцениваем качество поиска через метрики, LLM и фидбэк пользователей
Привет, Хабр! Это Илья Красавцев и Артем Козак из команды ранжирования и поиска Lamoda Tech. Понять, насколько хорошо работает поиск, не так просто, как кажется. Здесь не поможет одна правильная метрика: поведение пользователей неоднозначно, запросы разнообразны, а контент постоянно меняется. Поэтому приходится копать глубже: анализировать метрики, использовать LLM и даже спрашивать самих пользователей. В этой статье мы расскажем, какие процессы выстроили для непрерывной оценки качества поиска в каталоге, и как с помощью них постоянно улучшаем систему.
