ml.
Архитектура MRC для создания AI-ML-сетей любого масштаба: обзор технологии
Привет, меня зовут Борис Хасанов, я сетевой архитектор в MWS Cloud Platform. Решил поделиться с вами обзором новой технологии MRC* для создания сетей для AI/ML-кластеров, так называемых backend networks. Технология интересная и перспективная — там есть магия SRv6 :)На мой взгляд, информация будет полезна сетевым инженерам и архитекторам, которые интересуются этим вопросом. Я проанализировал MRC и сделал подробное техническое описание в этой статье.
30 июня завершится прием заявок на грант для AI-проектов
Привет, Хабр! Время почти на исходе. Успейте заполнить форму
Много нас, а он один: распределение GPU между ML-инженерами с помощью Dev Cluster
За последние десять лет в мире машинного обучения произошёл взрывной рост. Если в 2012 году мощную модель можно было обучить на нескольких GPU, то сегодня бигтехам нужны тысячи. Вместе с железом выросла и головная боль: как дать всем ML-инженерам доступ к дефицитному ресурсу так, чтобы это не превращалось в постоянные просьбы из разряда «пожалуйста, почистите диск!!!».Расскажу про Dev Cluster — инструмент, который создали в команде ML Platform (Yandex Infrastructure) для гибкого распределения GPU между ML-разработчиками. GPU сложно шерить
В топ рейтинга ИИ попала модель правительства Рио-де-Жанейро на основе Qwen
На рынке LLM неожиданная смена лидеров. Бразильская IT-компания IplanRIO, принадлежащая правительству Рио-де-Жанейро, представила open-source новинку Rio 3.5 Open 397B.
Обзор GPU-облаков в России для обычного пользователя в 2026
Сейчас я учусь на 2 курсе магистратуры МИФИ по ML ( это моё второе высшее образование, по 1 специальности я психолог и TechHR с опытом 17+ лет), и пишу диплом о GENAI аватарах, в рамках диплома я создала прототип коммуникативной системы для HR и кандидатов на основе GENAI аватаров и LLM (подготовка для кандидатов к интервью, первичная оценка кандидатов + доп.сервисы - аналитика по ML-вакансиям в Real-Time). Мой диплом - это полноценный прототип системы с бэкэндом и UI.
Антивирус бессилен: только ИИ видит аномалии в промышленных сетях
По мере того как ландшафт промышленной кибербезопасности осваивает технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML), меняются и подходы к обнаружению аномалий в средах операционных технологий (OT) и промышленных систем управления (ICS / АСУ ТП). Внедрение этих инноваций не только повышает безопасность, но и улучшает прозрачность на протяжении всего жизненного цикла систем.
Сигнатуры устарели: почему будущее кибербезопасности АСУ ТП — за поведенческой аналитикой
По мере того как ландшафт промышленной кибербезопасности осваивает технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML), меняются и подходы к обнаружению аномалий в средах операционных технологий (OT) и промышленных систем управления (ICS / АСУ ТП). Внедрение этих инноваций не только повышает безопасность, но и улучшает прозрачность на протяжении всего жизненного цикла систем.
Алгоритмы векторного поиска: IVF и HNSW
О чем эта статья?В данной статье я хочу пройтись по двум самым популярным алгоритмам векторного поиска, используемым на практике. Попробуем понять, почему точный поиск не работает в высоких размерностях и почему мы в итоге приходим к приближенному поиску.Заодно мы затронем тему метрик, чтобы понять, как вообще сравнивают эмбеддинги. Рассмотрим вспомогательный и очень простой алгоритм k-means из классического ML’а, лежащий в основе IVF.И наконец, подробно разберем два самых главных алгоритма IVF и HNSW с примерами их реализации на Python’е.Curse of DimensionalityВведение
