ml.
Воспроизводимый рейтинг: можно ли с помощью краудсорсинга предсказать выбор пользователей LLM?
Всем привет! Сегодня хотим поделиться историей нашего эксперимента, который начался с простого вопроса: а можно ли с помощью краудсорсинга воссоздать рейтинг нейросетей, который мы получаем от тысяч реальных пользователей на нашем сайте LLM Arena? Причём не в жёсткой парадигме «оцени по инструкции», а приближаясь к реальному user preference, когда пользователь выбирает то, что ему субъективно больше нравится.TL/DR: Мы можем за 3 дня воспроизвести пользовательский рейтинг LLM с точностью 90%+;
LLM-агенты против ручного ресерча: кейс Bioptic в биофарме
При разработке новых лекарств важно вовремя оценить конкурентную среду – какие препараты уже существуют или находятся в разработке для той же болезни (индикации). Такой анализ конкурентов обычно входит в due diligence проекта: инвесторы и фармкомпании вручную собирают данные из разных источников о всех потенциальных конкурентах целевого препарата.
Обзор существующих ИИ-инструментов для инженера-конструктора
Дорогие мои рыцари-джедаи
Собрать команду ИИ-агентов: инструменты для дата-сайентистов, разработчиков, тестировщиков и инженеров
Мы запустили собственную платформу полного цикла производства ПО с ИИ‑агентами —
Линейная регрессия в факторных моделях
Привет, Хабр!Когда мы говорим «факторная модель», многие вспоминают Python‑ноутбуки. Но если отмотать плёнку, бóльшая часть индустриальных движков для риска и ценообразования десятилетиями писалась на C++ поверх BLAS/LAPACK. Там же удобно делать устойчивые разложения: QR с переупорядочиванием столбцов, SVD, регуляризацию. Библиотеки вроде Eigen дали нормальный интерфейс к этим штукам, и регрессия перестала быть болью «Ax = b» руками. QR с перестановками колонок вообще стандарт для переобусловленных задач.
Градиентный бустинг для новичков
Центр непрерывного образованияфакультет компьютерных наук НИУ ВШЭ
Как найти своё призвание за два года, а не за десять
Сколько людей вы знаете, которые говорят: — Я работаю уже десять лет, но понимаю, что это вообще не моё. Это происходит постоянно. Человек учится в бакалавриате, устраивается на первую работу, несколько лет работает, понимает, что не нравится, пробует другое место, потом ещё одно… И только к 35-40 годам начинает осознавать, что ему действительно интересно. Проблема в том, что мир меняется слишком быстро, чтобы позволить себе такой долгий процесс поиска. Но что, если можно сжать этот путь до двух лет?
MOEX_AutoML VS ИИ (LLM)
Специализация всё ещё ключевой фактор точности прогноза? Всем привет! Меня зовут Андрей Бугаенко, и в этой статье я расскажу, почему мы в Московской бирже считаем, что AutoML-подход, основанный на интеллектуальном выборе моделей и признаков (на примере MOEX_AutoML), эффективнее современных LLM в задачах численного прогнозирования.
