Это первая статья из серии «Строим корпоративную GenAI-платформу: от концепции до ROI». В этой серии я расскажу, как компаниям подойти к внедрению генеративного ИИ (GenAI) системно, чтобы получить пользу и избежать подводных камней.
Кому будет полезно. В первую очередь ИТ-архитекторам, инженерам по ИИ и руководителям в технологиях. Я разберу путь от первых концепций до измеримых результатов (ROI) и постараюсь дать практические рекомендации на каждом этапе.
О серии статей.Читать полностью »
Сегодня я хочу рассказать о своем проекте QTune. Это open-source приложение с графическим интерфейсом, которое превращает сложный и требовательный процесс файнтюнинга в понятный и управляемый процесс, доступный каждому. Это не просто набор скриптов, а полноценная студия, охватывающая весь цикл: от создания датасета до запуска готовой модели локально.
Главная идея QTune - предоставить полный контроль над процессом в рамках единого, интуитивно понятного интерфейса. Весь процесс разбит на логические этапы, представленные в виде вкладок в приложении.
Выпуск чугуна из доменной печи. Один из процессов, вокруг которого будем вести диалог.
С точки зрения ИТ доменная печь — это огромный «чёрный ящик». Вы кладёте сырьё и топливо, получая на выходе чугун и шлак. Измерить внутри все можноЧитать полностью »
Привет!
Меня зовут Роман, я NLP-инженер в Сбере. Занимаюсь мультиагентными системами и работаю с LLM в проде. Сегодня расскажу про одну из самых интересных статей июня по версии Huggingface Daily Papers — Reflect, Retry, Reward: Self-Improving LLMs via Reinforcement Learning.
Авторы предлагают простой, но мощный метод: если первая попытка модели провалилась, она должна написать краткую саморефлексию, а затем сделать повторную попытку. Если она успешна — награду получают только токены саморефлексии.
Рассказываем, как искусственный интеллект помогает нам оперативнее помогать пользователям и предсказывает, чего им не хватает в общении с нашей службой поддержки.
Каждый раз, когда человечество создаёт очередной инструмент на машинном обучении, оно сперва любуется пользой от его работы, а потом пугается своего отражения внутри. С большими языковыми моделями история повторилась с ускорением. От восторга перед ответами ChatGPT до шока от таблиц, где жизнь человека глубоко неравноценна, прошло меньше двух лет.
Звучит странно, но языковые модели предвзяты. У них есть политические взгляды, любимые расы и даже люди, которыми они не прочь пожертвовать. Но обо всём по порядку.
Собрали главные события недели с 21 по 26 июля 2025 года в российском AI-сегменте: технические прорывы, корпоративные внедрения и неожиданные результаты соревнований человека с машиной.
Команда Артема Бабенко из Yandex Research представила TabM (Tabular Mixer) — архитектуру, специально разработанную для табличных данных. В отличие от попыток адаптировать трансформеры, исследователи создали решение с нуля.
Результаты впечатляют:
На 46 benchmark-датасетах TabM показал средний ранг 1.8 против 2.4 у XGBoost
