ml.
Векторный поиск в модерации контента. Как поместить 200+ моделей в один ансамбль?
Привет, я Лев Нечаев. Когда-то я работал на заполярной атомной станции, а теперь руковожу командой «Автоматическая модерация методами ИИ» в RWB. В этой статье расскажу, как мы (успешно) применяем детекторы на основе векторного поиска в модерации контента на маркетплейсе.Начнём с предпосылок, первых моделей и сбора данных. Вместе пройдём путь от обучения до оценки качества детекторов в работе на реальных потоках данных.Будни команды автоматической модерации
Как детектировать ДТП и допинг у лошадей: опыт с компьютерным зрением
Виктор ПрусаковВедущий разработчик
Экс-директор OpenAI отдала в паблик модель на 975B
Бум вокруг думающих ИИ-моделей продолжается. Команда Thinking Machines Lab представила свою первую и сразу флагманскую мультимодальную модель с открытыми весами — Inkling.
Качество образования в бакалавриате Центрального университета
ПредисловиеПривет! Меня зовут Денис. Летом 2026 года я перехожу на третий курс бакалавриата ЦУ. Я один из тех, кто на протяжении всего обучения брал больше всего курсов и закрывал их, стараясь получить максимальные оценки, поэтому считаю, что могу дать по ним объективный фидбэк. После первого курса я уже писал подобную статью про ЦУ, но она получилась слишком общей, поэтому здесь я сконцентрируюсь на качестве преподавания.
Neural Networks for Beginners. Part Zero. Overview
Every time you say “Thank you” to a neural network, you trigger a pipeline that multiplies hundreds of matrices with billions of elements, burning as much electricity as an LED lamp in a few seconds.This is the first article in a small series dedicated to networks for AI/ML clusters and HPC.In this series, we will touch upon the principles of how models work and are trained, parallelization, DMA and RDMA technologies, network topologies, InfiniBand and RoCE, and we’ll also philosophize on the topic of general and special solutions.Specifically in this article, we will figure out what a neural network is, how it works, how it is trained, and most importantly, why it needs hundreds of expensive GPU cards and some kind of special network.The refrain of today’s story is: there is no magic in neural networks—it’s just a multitude of simple operations on numbers performed on computers with special chips. There is no magic in how they work, nor in the infrastructure on which they run.Let’s dive in!Table of Contents
Новый курс Практикума PRO для продакт-менеджеров — по запуску AI-ML-продуктов
Запустили курс «Запуск AI/ML-продуктов и управление ими» для тех, кто хочет освоить эту роль. Освоите полный цикл создания продуктов с ИИ — от работы с данными до подсчета ROI. Программу писал Никита Радченко — старший AI/ML-продуктовый менеджер с опытом работы в Сбере, Т-Банке и Procter & Gamble. Кому подойдетЭто курс для опытных специалистов — нужен продуктовый бэкграунд, пусть даже небольшой: продакт-менеджеры прокачают работу с моделями, руководители проектов интегрируют ИИ в стратегию,
Как оптимизировать инференс LLM: кеширование, время ответа и GPU-ресурсы
Вы запустили LLM-инференс в продакшене.
Как на самом деле работают LLM
В статье подробно рассматриваются принципы работы больших языковых моделей (large language model, LLM). Поскольку в основе большинства современных LLM лежит архитектура трансформера (transformer), ее понимание дает представление о ключевых механизмах, обеспечивающих работу таких моделей.В этой статье мы разберем ключевые принципы работы современных LLM, построенных на архитектуре трансформера. Я постараюсь объяснить основные идеи без погружения в сложную математику. Конечно, для глубокого понимания темы математическая база важна, но для первого знакомства этого материала должно быть достаточно.
