Тенденции в изменении механик восприятия информации в интернете
Меняется маршрут к информацииВ разговорах об изменениях в интернете обычно на первом плане оказываются форматы: текст и видео, длинные и короткие публикации, поисковая выдача и нейросетевые сервисы. Для анализа пользовательского поведения этого недостаточно. За последние годы заметно изменился сам путь к информации: кто предлагает следующий материал, где пользователь впервые получает объяснение темы и в какой момент видит исходный источник.
Открываем претрейн Alice AI Search: как устроена модель быстрых ответов Алисы на Поиске
Быстрый ответ Алисы AI — это самый массовый генеративный продукт Яндекса и первое соприкосновение с Алисой для пользователей Поиска.
Яндекс назначил новых технических директоров: что ждёт Алису AI, Поиск и Умные устройства
Техническим директором Алисы AI стала Екатерина Серажим, ранее занимавшая ту же должность в Поиске. На её место пришёл Андрей Тертышников, отвечавший за развитие поисковой инфраструктуры. Техническим директором Умных устройств назначили Александра Яковлева, который последние пять лет работал над продуктами с Алисой.Под катом — о новых приоритетах Алисы AI, Поиска и Умных устройств. Среди них — единая рассуждающая модель и инфраструктура для ИИ‑агентов, сочетание генеративных ответов с классической выдачей, применение LLM в разработке Поиска и переход голосовых технологий на новую генеративную модель.
Найти человека по голосу среди 134 тысяч записей
Имея на руках всего три оставшихся слота для отправки, наша команда вошла в последние часы дататона.Всю предыдущую неделю мы наращивали ансамбль, который встал на отметке 0.6605. Каждая новая модель приносила от силы одну-две тысячных прироста и требовала лишних полутора часов инференса. Восьмая архитектура не имела смысла.Поэтому мы прекратили возиться с моделями и переключились на то, как из уже посчитанных векторов строится индекс соседей. Рассчитывали попасть куда-то в диапазон 0.67–0.69. Получили 0.7042 и десятое место среди 93 участников.
Агентный RAG, бенчмарк TRuST и при чём здесь Нафаня?
Всем привет! Меня зовут Николай.Сначала отвечу на вопрос из заголовка. Нафаня - это агентный RAG-помощник по нормативно-технической документации, связанной со строительством и ценообразованием (методики Минстроя, ГОСТы, СНиПы, СП и профильные законы).Эта статья о том, как устроен Нафаня, как прошла его проверка на сложном бенчмарке и как архитектура менялась шаг за шагом, чтобы преодолеть потолок метрик.Железо, ограничения и почему архитектура именно такаяВ моём распоряжении домашняя рабочая станция с двумя RTX 4070 по 16 ГБ и одной RTX 5060 на 16 ГБ
MCP без облака
Про MCP (Model Context Protocol) сейчас не писал разве что самый ленивый. Обычно его используют, чтобы собрать агента: дать модели доступ к почте, календарю, паре внешних API — чтобы она бронировала встречи или присылала мемчик каждое утро. А вот про то, что возможности MCP шире и применять его можно не только привычным способом, написано мало.
Как оценить стоимость ручного поиска документов в компании на 200 человек
В корпоративных системах обычно хорошо считают то, что приходит отдельным счётом: лицензии, серверы, внедрение, поддержку, подрядчиков. Эти расходы видно в бюджете, у них есть владелец, договор и понятная строка в финансовой модели.Но есть другой тип расходов — менее заметный. Он не приходит отдельным счётом, но каждый день съедает рабочее время сотрудников. Речь о ручном поиске документов, старых версий файлов, договоров, регламентов, презентаций, отчётов и решений, которые уже когда-то были созданы внутри компании.
