Рубрика «ml»

в 18:19, , рубрики: api, captcha, gesture recognition, humanity, ml, opensource, verification, вэб-разработка, информационная безопасность

Почему мы классифицируем движение руки, а не картинки со светофорами — и как встроить это в форму двумя строками

Картиночные капчи в 2026-м решаются моделями компьютерного зрения за миллисекунды, а каждый ваш клик по «выберите автобусы» бесплатно размечает чужой датасет. Плюс две свежие проблемы: Google в начале 2025 срезал бесплатный лимит reCAPTCHA с 1 000 000 до 10 000 проверок в месяц, а с апреля 2026 ужесточил модель ответственности за данные по GDPR. Из России reCAPTCHA к тому же нестабильна.

Читать полностью »

в 14:38, , рубрики: computer vision, CV, fraud-менеджмент, KYC, liveness detection, ml, знай своего клиента

Привет! Несколько абзацев о том, как понять, что человек, который проходит онлайн‑регистрацию — именно тот, за кого себя выдаёт? Поговорим про лабораторные метрики и реальные показатели.

Читать полностью »

в 8:00, , рубрики: gpu, llm, ml, selectel, внедрение ии, искусственный интеллект, оптимизация, серверы

в 9:53, , рубрики: llm, ml

Почему языковые модели научились предсказывать числовые величины и почему это до сих пор странно, или «Что снится роботам»

Есть кластер задач, который выглядит скучно, но кормит половину мировой экономики. «Сколько будет стоить эта квартира?» «Сколько дней займёт доставка товара получателю?» «Какое количество посетителей будет в магазине в субботу?» «Какой будет расход электричества дата‑центра за неделю?»

Читать полностью »

в 19:49, , рубрики: Ai agents, claude code, codex, coding agent, llm benchmarking, ml

Я долго думал, как мог бы выглядеть идеальный универсальный агент. Такой Jarvis из «Железного человека». И довольно быстро понял: фиг я смогу такого сделать. Зато можно попробовать дать агенту возможность придумать и построить себя самого в автономном цикле эволюции.

Так появился Уроборос: кривой косой агентный луп на чистом Python с доступом к git, правом переписывать свой рантайм, безопасным рестартом на новой версии и откатом к прошлой, если всё сломалось. Я поселил первую версию в Google Colab, чтобы он не убил мне комп самоэволюцией (сервера Google не жалко, у них хорошая изоляция), дал бюджет и автономность, и понеслось.

Читать полностью »

в 12:01, , рубрики: LiteLLM, llm, ml, selectel
Что такое LiteLLM и для чего его едят - 1

Если вы или ваша команда уже используете LLM или планируете интегрировать их в проект, то наверняка у вас возникал вопрос, как лучше и красивее написать такой интерфейс, который мог бы общаться с разными моделями. И на такой вопрос уже есть ответ.

Читать полностью »

в 16:01, , рубрики: infosec, ml, python

Проведение многих последних исследований вредоносного программного обеспечения автоматизируется с использование больших языковых моделей (БЯМ, Large Language Model, LLM). Исследователь загружает декомпилированный псевдокод отдельного модуля вредоноса из IDA Pro / Ghidra и отправляет в БЯМ с просьбой разъяснить код.

У данного подхода есть ряд недостатков:

  • часть IOC (Indicator of Compromise) сливается в общую базу выбранной модели;

  • некоторые открытые модели могут цензурить описание некоторых модулей, из‑за чего исследователь пропустит описание функционала;

  • Читать полностью »

в 11:23, , рубрики: csv, ml, python, Компьютерное зрение, машинное обучение, медицина

Классификация шести патологий на рентгене: обучение только головы поверх RAD‑DINO‑MAIRA-2

С октября 2025 по апрель 2026 я собирал исследовательский прототип: модель принимает рентгеновский снимок грудной клетки и для каждой из шести патологий выдаёт отдельную вероятность.

Это не сегментация (модель не рисует маски органов) и не генерация текстового отчёта. Это многометочная классификацияЧитать полностью »

в 8:00, , рубрики: gpu, minimax m2.7, ml, s3-хранилище, selectel, ИИ
Разворачиваем MiniMax-M2.7 на GPU-инфраструктуре с поддержкой S3 - 1

Использовать нейросети для работы с внутренними данными компании — идея классная, но скармливать их внешним API банально опасно. Никому не хочется, чтобы коммерческая тайна или уязвимости инфраструктуры утекли в сеть.

Читать полностью »

в 8:00, , рубрики: lmdeploy, ml, mlops, Nvidia, selectel, triton-inference-server, vllm
vLLM vs LMDeploy vs Triton: обзор бэкендов для инференса LLM - 1

Лучший способ сжечь бюджет компании на инфраструктуру — запуск LLM в продакшене. Но только если вы не знаете, какой бэкенд использовать и как его настраивать.

Читать полностью »

123...1020...37
Главная   |  Архив новостей  |   Android  |   Google  |   Apple  |   Microsoft  |   Информационная безопасность  |   Веб – разработка
Публикации RSS  |  Комментарии RSS
https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js