ml.
Как мы проектировали Ranvik: AI-сервис с контролем стоимости и продуктовой лентой
Как мы проектировали Ranvik: AI-сервис с контролем стоимости и продуктовой лентой
К2 НейроТех и ФГАУ «ЦИТ» заложили технологический ИИ-фундамент: облачная платформа для промышленного ИИ
ИИ-интегратор полного цикла К2 НейроТех (входит в К2Тех) завершил создание облачной платформы на отечественном программно-аппаратном стеке для разработки и внедрения решений на основе искусственного интеллекта для Федерального государственного автономного учреждения «Цифровые индустриальные технологии» (ФГАУ «ЦИТ»). Подведомственные предприятия получили возможность развертывать ИИ-сервисы для промышленных нагрузок по модели AIaaS (ИИ как услуга) без капитальных вложений в собственную инфраструктуру, сохраняя при этом полный контроль над данными.
Второй день конференции Data Fusion и общие впечатления от мероприятия 2026 в кластере Ломоносов
На второй день конференции больше упора мы сделали на секцию, где рассматривалось железо. Говорили о проблемах в импортозамещении, о вопросах замены Cuda-единиц для вычислений на китайские аналоги.Точнее говоря, о замене речи не идет, так как лидером по результатам внедрения в ВТБ все-равно остается Nvidia. Но вопрос пошел о кратном росте мощностей за счет гибридной структуры серверов, где наравне с железом американского производителя используются китайские GPU фирм Metax, Biren Technology, Moore Threads, LLuvatar CoreX. Это может также гарантировать в некотором понимании независимость от геополитических ограничений.
Прошел первый день конференции по искусственному интеллекту Data Fusion 2026 в кластере Ломоносов. Чего интересного
8 апреля, день первый. Первое, что радует: если заранее не зарегистрировался - на первый день, зацените тавтологию, уже не попадешь. Клево, когда все проходит четко и по плану.В целом мы посещаем уже более 3 конференций DataFusion, были на самой первой в кластере Ломоносов (до этого мероприятие проходило в Сколково). Мероприятие проводится от ВТБ и рассчитано на популярное объяснение новых идей и концепций по искусственному интеллекту и машинному обучению.
От линейного текста к семантическому графу: строим knowledge‑extraction‑пайплайн для учёбы
Меня зовут Аскольд Романов, я руковожу продуктовой командой в Яндекс Образовании. Сегодня я хочу поделиться историей своего проекта
Как я уместил весь MLOps-пайплайн в 10 строк
Почему пользовать MLOps CI/CD компонентом крутоВ последнее время я часто работал с разными ML-проектами в GitLab. В каждом был свой .gitlab-ci.yml
Как распознавать контент, созданный нейросетями (рекомендации для репортеров)
Надоел повсеместный нейрослоп? Мне тоже. Настолько, что даже захотелось поделиться с вами этой статьёй Хенка ван Эса с его рекомендациями журналистам - как можно вычислить картинки, сгенерированные нейросетями. Надеюсь, вам будет также интересно и полезно, как мне и моим друзьям и коллегам. Но меньше слов - больше Хенка ван Эса! В наши дни соотношение полезного сигнала и шума в информационном пространстве приближается к единице. Иными словами, дезинформации почти столько же, сколько реальных фактов — и отличить одно от другого становится
AI для PHP-разработчиков. Часть 5: От массивов к GPU: как PHP-экосистема приходит к настоящему ML
Почему PHP-массивы плохо подходят для математики, как появились Tensor и NDArray, и зачем RubixML в итоге решил пойти в сторону GPU.Это четвёртая часть проекта.Часть 4: Практическое использование TransformersPHPЧасть 3: Практика без Python и data scienceЧасть 2: Собираем простейшую RAG-систему на PHP с Neuron AI за вечерЧасть 1: Как я пытался подружить PHP с NER — драма в 5 актах1. Введение: а можно ли вообще делать ML в PHP?
