Как среднему и крупному бизнесу выстроить мультимодельные AI-пайплайны через один ключ
Компании среднего и крупного размера уже не спорят, нужны ли языковые модели в операционке. Спорят о другом: с каким вендором заключать договор, какую модель выбрать «на всех» и как объяснить совету директоров, почему за один и тот же контур в этом месяце счёт в три раза больше, чем в прошлом. На практике узкое место чаще не в качестве модели, а в том, что компания пытается решить несколько разных задач одним инструментом и одним контрактом.
LLM не должен читать логи без ограничений: безопасный MCP-шлюз для разбора сбоев
В понедельник утром пайплайн упал. В чате уже есть три версии причины: «сеть», «база опять задумалась» и «давайте просто перезапустим». Ассистент мог бы за минуту собрать список упавших задач, показать зависимые пайплайны и выдать первую гипотезу. Но для этого ему часто отдают доступ к логам, метаданным и иногда — не будем показывать пальцем — к произвольному SQL.Так делать не стоит. Достаточно, что модель прочитает токен в логе, получит инструкцию из текста ошибки или отправит в базу слишком дорогой запрос. У инженера тут должен сработать простой вопрос: «Можно. А зачем?»
Ассистент или агент: я делал одну контент-машину тремя способами
Anatoly Klavdienko, Product / CustDevTL;DR
Почему AutoML не «магия», а способ выжить в промышленном ML
Когда в компании появляется первая ML‑модель, кажется, что самое сложное выбрать алгоритм и добиться хороших метрик. Но настоящий вызов начинается позже: когда моделей становится десятки, затем сотни, а скорость бизнеса начинает требовать обновлений не раз в год, а раз в недели.В Страховом Доме ВСК мы довольно быстро поняли: без стандартизации и автоматизации машинного обучения масштабирование превращается в хаос. Так у нас появился собственный AutoML‑фреймворк как ответ на реальные боли промышленного ML.Когда ML перестает быть «экспериментом»
Конвейеры формирования изображений. Часть 1: Регистрация света и дебайеринг
Приветствую! Я, Егор Ершов, руководитель группы «Цветовая вычислительная фотография» в AIRI и заведующий сектором репродукции и синтеза цвета ИППИ РАН, продолжаю выкладывать статьи по мотивам своих лекций по вычислительной фотографии. Наша глобальная задача, напомню, разобраться, как сделать так, чтобы камера сотового телефона достаточно хорошо смогла уловить цвета, а монитор или принтер — их передать. Прошлые три текста были посвящены общей теории цвета, описанию зрительной системы, а также стандартам и цветовым пространствам (их можно прочесть тут,
Обзор выпусков подкаста о проблемах DevOps
Привет, Хабр! Будущее уже наступило или все, что сейчас происходит в IT — только репетиция перед настоящими изменениями? У каждого на этот счёт своё мнение, но практики DevOps, которые решают реальные задачи на стыке разработки, эксплуатации и бизнеса сталкиваются с этим вопросом ежедневно.
