Как мы превращаем звонок риэлтора в карточку лида за 15 секунд: ИИ-автолид изнутри
Риэлтор за рулём. Звонит собственник трёшки на Соколе: «Видел ваше объявление, хочу обсудить продажу». Двадцать минут живого разговора — район, перепланировка, срочность, вилка по цене. Разговор кончается, риэлтор едет на показ, к вечеру у него ещё пять звонков. Утром он помнит, что «был кто-то по трёшке», но не помнит ни имени, ни цены, ни телефона. Лид потерян не потому, что плохо отработали, а потому, что между звонком и CRM стоит человек с памятью и руками, которые в этот момент держат руль.Мы сделали так, чтобы между звонком и карточкой лида не стояло ничего, кроме кода. Это инженерный разбор того, как у нас в
Релизы без боли для тимлида: как собрать предсказуемый процесс из очевидных практик
Привет, Хабр! На связи Андрей Кулешов, руководитель разработки SourceCraft Security, в Yandex Infrastrcuture. «Релиз» — слово, от которого у многих тимлидов подскакивает артериальное давление. Ведь за ним часто стоит ночь без сна: кто-то внёс правку в последний момент, тесты упали, а в проде уже ждут обновления. Знакомо?Но это не обязательно должно быть так. Мы в SourceCraft Security перешли от хаотичных релизов к спокойному, предсказуемому процессу. Для этого:взяли лучшие практики из GitHub и GitLab (флоу и пайплайны), собрали в надёжный конвейер: защищённые ветки, обязательные ревью, автоматический CI/CD;
Нужно ли обучать YOLO с нуля? Практические выводы
Для меня машинное обучение - это прежде всего экспериментальная наука. Выигрывает не тот, кто придумал самую сложную архитектуру, а тот, кто быстрее проходит итерации (анализирует кривые потерь, меняет гипотезы и снова запускает обучение).И именно в этой постоянной гонке я всё чаще задаю себе один и тот же вопрос, а нужно ли вообще обучать модель с нуля?Когда я говорю «обучать с нуля», я имею в виду именно пустые веса. Не fine-tuning и не до обучение, а старт с нулевой инициализацией (PyTorch-модель без пред обученных параметров или YOLO с отключёнными pretrained-весами).
BLIMP — Пайплайн синтеза и разметки изображений в Blender
Синтез фотореалистичных сцен, их точных карт глубины и сегментационных масок
Как облегчить работу дизайнера с помощью ИИ и сохранить визуальный стиль
Представьте оркестр без нот и метронома: музыканты играют «как чувствуют», и мелодия каждый раз звучит по-другому. Так же ведёт себя генерация изображений по одному промпту — красиво, но неповторяемо. В работе с брендовым визуалом это ощущается особенно: дизайнерам приходится идти дальше простой текстовой инструкции и вручную подбирать референсы, выравнивать композицию, корректировать цвет, отбирать вариации и собирать их в единый стиль.
Как построить хороший пайплайн разработки ML-модели
Александр РыжковМентор Skillfactory, руководитель команды LightAutoML и 4х Kaggle Grandmaster
Scikit-learn теперь умеет в пайплайны: что изменилось и как работать с библиотекой в 2025 году
Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. Её подключают в прикладных проектах, AutoML-системах и учебных курсах — как базовый инструмент для работы с моделями. Даже если вы давно пишете на PyTorch или CatBoost, в задачах с табличными данными, скорее всего, всё ещё вызываете fit, predict, score — через sklearn.В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.
Гайд по Scikit-learn в 2025: собираем пайплайн, который не сломается
Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. Её подключают в прикладных проектах, AutoML-системах и учебных курсах — как базовый инструмент для работы с моделями. Даже если вы давно пишете на PyTorch или CatBoost, в задачах с табличными данными, скорее всего, всё ещё вызываете fit, predict, score — через sklearn.В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.
CAG и KAG: Улучшенные методы дополнения генерации после RAG
Доброго времени суток, уважаемые хабровчане. Меня зовут Кирилл Кухарев и я являюсь разработчиком в компании Raft. Про RAG в блоге нашей компании написано уже внушительное количество статей. Если кто-то не знаком с этой технологией или только начинает изучать, рекомендую обратить ваше внимание на статью Игоря
