ml.
Вокруг RecSys ML 1: универсальный план по MLSD и основные проблемы RecSys
Время идет и каждая из областей в МЛ развивается, часто сложно уловить особенности и прорывы в каждом домене. Я предлагаю начать разбирать вглубь RecSys и постепенно отвечать на вопросы: что общего со всеми, а что стало доменным.Вдохновением стал курс от ШАДа 2025 года, буду использовать оттуда множество чудесных картинок.Объявим главные вопросы, на который нужно дать ответ, для решения задачи ML-ем. А также, основные проблемы в рексисе о которых нужно думать заранее.
AI для PHP-разработчиков: практика без Python и data science
Про AI сейчас пишут много, мягко говоря. Причём пишут буквально все, кому не лень. Но если вы PHP-разработчик, то, скорее всего, ощущение примерно такое: тема вроде бы важная, но почти всё – не для вас, а двигаться в эту сторону нужно, ибо... ну, вы и сами понимаете.Большинство материалов сразу уезжают в Python, Jupyter, PyTorch, обучение моделей, математику и датасеты. Даже когда речь идёт не про data science, а про практику – примеры всё равно из другого мира.
Machine Learning в экологии, или где живёт снежный человек
В экологии происходит настоящая ML-революция. Число публикаций с использованием матмоделирования растёт по закону Мура, а наличие ML-моделей и прогнозов становится стандартом в статьях про биологические виды и их будущее.Появились модели, предсказывающие распространение видов в пространстве и во времени - на 100 лет вперёд или на 6000 лет назад. Экологи начали моделировать взаимодействие видов, сообществ - и целых экосистем. Расскажу, почему это произошло, как работают такие модели на практике - и к чему всё это нас приведёт.
Технологии во благо кибербезопасности: тренды в России и мире
Всем салют! Новый год начался, и мы продолжаем рассказывать про кибертренды и делать киберпрогнозы. Поговорим про технологические тренды, меняющие правила игры в сфере ИБ.
GPT-4o: технический разбор модели, которая взрывает людям мозги
В 2025 году я встретила минимум трёх адекватных взрослых людей с образованием, которые после общения с GPT-4o реально ехали крышей. Один — разработчик с 10-летним стажем, начал строить "революционный стартап" за ночь, не спал трое суток, речь скачками. Второй — биоинженер, после двухнедельного марафона с 4o открыл "секрет сознания". Третий — преподаватель, впал в манию величия: "Я нашла способ обучать ИИ эмоциям!". Все трое были нормальными людьми. Что происходит с этой моделью технически? Давайте разберёмся — особенно после того, как выяснилось, что даже инвестор OpenAI пострадал.Известные кейсы: от подростка до инвестора
Нейро сети для самых маленьких. Часть нулевая. Обзорная
Каждый раз, когда вы говорите нейросети «Спасибо», вы запускаете конвейер, в котором перемножаются сотни матриц с миллиардами элементов, и сжигаете электричества столько же, сколько светодиодная лампа за несколько секунд.Это первая статья из небольшого цикла, посвящённого сетям для AI/ML-кластеров и HPC.В этой серии мы коснёмся принципов работы и обучения моделей, параллелизации, технологий DMA и RDMA, сетевых топологий, InfiniBand и RoCE, а ещё пофилософствуем на тему общих и специальных решений.
RepE — как активационная инъекция влияет на энтропию, деградацию и качество ответов LLM?
Современные большие языковые модели достигли впечатляющих результатов в генерации текста, однако они до сих пор остаются жуткой стохастикой. На мой взгляд проблема текущего ИИ заключается не в синтетических обучающих данных или архитектурных ограничениях, а в отсутствии внутренней верификации.
Как ИИ создавал клоны «Сапера»: тест четырех моделей и неожиданные результаты
Источник.Недавно команда специалистов по ИИ провела эксперимент
Как ML помогает сортировать титановую губку
В МАИ прошёл кейс-чемпионат AI Challenge: Engineering. Студенческие команды, в том числе по направлениям подготовки ТОП ИТ, решали прикладные задачи от промышленных партнёров. Один из кейсов был посвящён автоматизации сортировки титановой губки на производственной линии. Оказывается чтобы получить титан, который широко применяется в авиастроении, нужно сперва хорошо прохлорировать титановую руду и, не вдаваясь в технические подробности, получить эту самую титановую губку. Кому интересно, можно кратко посмотреть тут.
Лаборатория Lambda 3.0: Где заканчивается хайп и начинается настоящий ИИ
В 2016 году два студента МАИ — Борис Цейтлин и Андрей Шалкаускас — создали студенческий клуб Lambda с простой идеей: «студент учит студента». В 2018 году под руководством Артемия Мазаева Lambda превратилась в проектную лабораторию, где уже делали реальные проекты — от чат-бота «Элайза» до системы прогнозирования паводков для Сбера.А сегодня, в 2025 году, мы запускаем Lambda 3.0 — исследовательскую лабораторию, полностью сосредоточенную на изучении, создании и защите современных систем искусственного интеллекта.Феномен «второй половины»: Когда хайп заканчивается, а работа начинается
