Positive Technologies научила нейросеть находить вирусы, «читая» файлы как текст
Компания Positive Technologies разработала нейросеть для обнаружения вредоносного кода. Модель ByteDog основана на архитектуре «трансформер», которую используют LLM (большие языковые модели). В отличие от классических моделей, ByteDog работает не с текстом или изображениями, а анализирует и понимает файлы как они есть — в виде байтов. Это позволяет ей определять вредоносное ПО на 20% точнее, чего раньше не могла достичь ни одна классическая модель машинного обучения. Это первая подобная разработка в информационной безопасности в России и Европе.
Генерация видео с помощью Wan2.2: установка и первые впечатления
Генеративный искусственный интеллект способен создавать не только текст, но и изображения, музыку и видео. Ничего нового. Однако модели для создания видео специфичны: они требуют больше вычислительных ресурсов и более детальной настройки. Спойлер: это решаемая задача.В этой статье разберемся, как запустить Wan2.2 на своем облачном сервере, сколько ей нужно памяти и какие конфиги прописать, чтобы все запустилось с первого раза. Подробности под катом!Что такое Wan2.2
ИИ 2026: Технологии, которые выживут в продакшне
Когда технологии упираются в потолок
Selectel запустил бесплатный курс по работе с ML-моделями
Привет, Хабр! Если вы планируете начать работу с ML-моделями, рекомендуем пройти бесплатный мини-курс Академии Selectel
Как готовить Triton: рецепты вашей собственной Inference-платформы
Привет, Хабр! Меня зовут Антон, я DevOps-инженер в команде Data/ML-продуктов Selectel. Если вам нужно запустить небольшой инференс одной ML-модели, можно взять команду бэкендеров, дать им эту модель, они обернут ее в эндпоинт — и готово. Достаточно короткого скрипта из нескольких строк на Python. Но что если нужно запускать несколько моделей, оптимизировать выполнение, работать с ансамблем моделей, задействовать CPU и GPU одновременно и т. д.? Все эти проблемы решает NVIDIA Triton Inference Server. Правда, он добавляет одну новую: разобраться с ним и его документацией — тот еще квест. В статье посмотрим, насколько сложной задачей может оказаться создание собственного инференса и какие аспекты нужно учитывать. Научимся запускать различные форматы моделей, посмотрим на основные фичи Inference-платформы Selectel, запустим несколько популярных LLM и моделей, а также познакомимся со способами оптимизации конфигурации и проектирования интерфейса для модели.
Как с помощью ML-модели мы помогли исполнителям получать больше заказов на Авито
Привет! Я Айрат Рахматуллин — senior аналитик в команде Seller experience (SX) Авито, мы отвечаем за опыт продавцов площадки. В этой статье рассказываю, как мы создали ML-модель, которая помогает исполнителям услуг повышать ликвидность объявлений, то есть получать больше заказов от клиентов.
