Данные без противоречий: синтетика с известным ответом
Цикл “Данные без противоречий” - про TDCV2, открытый конструктор тестовых данных, который я пишу сам. Работает он так: вы описываете конфигом, какой файл вам нужен, а конструктор порождает его целиком - от двух строк до сотен тысяч. Нужно это, когда надо наполнить базу, проверить отчёт или показать демо, а настоящие данные брать нельзя. От генераторов случайных значений он отличается одним: следит, чтобы данные не противоречили сами себе - про это весь цикл.○ Часть 1 - Связи между полями ○ Часть 2 - Свободный формат вывода ○ Часть 3 -
NER для юристов, у которых нет A100: как мы догнали Ministral 14B моделью почти в 10 раз меньше
Юристы не могут отправлять материалы дел во внешние API, а держать A100 ради одного лишь разбора документов дорого. Мы обучили Qwen2.5-1.5B извлекать сущности из судебных документов на уровне Ministral 3 14B: макро-F1 0.70 против 0.71 на 145 реальных документах. На A5000 она работает в 2.2 раза быстрее, чем Ministral на A100. Рассказываем, почему балансировка классов синтетикой не сработала и что сработало вместо неё.Всем привет! Меня зовут Даниил Шеремет, я AI-инженер в Agentic Lab. В компании делаем Агату — ИИ-ассистента и рабочую среду для юристов.
Убрать оригинальную речь из старого закадрового перевода
Суть идеи в том, что я хотел получить очищенный русский перевод для фильмов, в которых изначально под озвучкой был слышен английский оригинал. При этом сохранить музыку, звуки и сам голос переводчика.Это мой давний закидон. Два голоса одновременно мне сильно мешают погрузиться в кино. Понимаю, что большинство людей это вообще не беспокоит, но я, к сожалению, не из них.
Месяцы против дней: анатомия неверного подхода в компьютерном зрении
Embodied AI как хобби. ЧАСТЬ 1Как игровой робот учился видеть доску: подход, который поддавался, детектив с Captum, вечно деревянная доска — и почему самое дорогое знание в прикладном ML не гуглится.Мы с приятелем делаем игрового робота-компаньона для настольных игр. Сейчас он умеет понимать позицию на игровой доске (гомоку, оно же «пять в ряд»), обдумывать ход (самописный аналог AlphaZero) и понимать базовые фразы для сопровождения игры — моделью, которая вместе с эмбеддингами весит меньше 80 мегабайт.
Вышла новая модель? Не смотри на бенчмарки, смотри на поисковик за её спиной
В этой статье я рассмотрю несколько тенденций в ИИ‑индустрии, которые не сильно освещаются в СМИ и не вызывают интереса у обычных читателей, но имеют огромный практический смысл. Мы с вами вместе проанализируем статистику за последние годы и разберём эти тенденции.Центр тяжести в ИИ‑гонке смещается от гонки самих LLM в сторону развития поисковых инструментов и сопутствующей инфраструктуры. Актуальность ответа LLM критически зависима не столько от данных, полученных при обучении, сколько от качества внешнего поиска и обработки найденной информации.
Кто такие синтетические покупатели и почему они меняют e-commerce
Электронная коммерция (e-commerce) долго училась понимать покупателя через данные: что человек искал, на какие карточки нажимал, где бросал корзину, как реагировал на скидки и какие товары покупал вместе. Эта аналитика стала основой онлайн-торговли, но у нее есть ограничение — она почти всегда объясняет то, что уже произошло.
