Хотел выбрать булочную по отзывам, а написал анализатор аномалий с embeddings и графами
После переезда я искал булочную на Яндекс Картах и наткнулся на отзыв, начинающийся с фразы «да вот хороший вариант ответа». Из этого вырос ReviewSc…
Последние новости
⚑ Сообщить о проблемеTech news from the best sources
Все темы
- Искусственный интеллект, машинное обучение, нейросети
- Новости сети
- автомобили, мотоциклы, транспортные средства
- вирусы, трояны, уязвимости в ПО, вопросы безопасности
- игры
- мобильные телефоны, смартфоны, сотовая связь, коммуникаторы, КПК
- процессоры
AI-агенты
LLM
Python
ai
ai-агенты
claude
linux
llm
open source
python
ruvds_статьи
Новости
Статьи
автоматизация
ии
ии-агенты
информационная безопасность
искусственный интеллект
машинное обучение
нейросети
программирование
разработка
тестирование
Больше чем WER: RESON — открытый инструмент и датасет для оценки ASR в телефонном канале
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Шевченко, я техлид команды ASR ML (направление ASR/TTS-платформы Audiogram ) в MWS AI. Мы занимаемся совершенство…
Больше чем WER: RESON — открытый инструмент и датасет для оценки ASR в телефонном канале
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Шевченко, я техлид команды ASR ML (направление ASR/TTS-платформы Audiogram ) в MWS AI. Мы занимаемся совершенство…
Что скрывают в себе меры расстояния: от kNN и k‑means до стилометрии
Представим, что kNN отнес новую точку к некоторому ближайшему классу. Все просто и знакомо. Однако привычная схема скрывает интересную нед…
От готовых реплик к контекстной памяти: как эволюционировали AI-чаты
В первой части статьи мы рассказывали об эволюции поисковых систем. Теперь перейдем к технологиям, благодаря которым AI-чаты получили свои нынешние…
Бенчмарк качества англо-русского перевода для ведущих западных и китайских LLM
Сто ловушек в одном рассказе, LLM-судья с ключом ответов и балл, который считает код. Так устроен бенчмарк художественного перевода, который теперь…
Как я строю нейросимвольное извлечение условий из тендерных документов
Рабочее название прототипа: Tender Semantic Engine (TSE) Если фрагмент оказался неправильным ответом на один вопрос, сначала стоит проверить, не явл…
[Перевод] Проверяем Jev на открытых и внутренних данных: классификаторили фильтр?
Jev отвечает только «да/нет» или выбирает один из предложенных вариантов. 16 000 вызовов:сначала сравнение с gpt-5.4-mini и gpt-…
Не только PyTorch. О чём на самом деле новая книга Лоуренса Морони
Название новой книги Лоуренса Морони — « Искусственный интеллект и машинное обучение для программистов в PyTorch » — на первый взгляд кажется доволь…
Диффузионная LLM технически умеет глушить свой контекст. Я попробовал этим воспользоваться
Диффузионная LLM может пересматривать свой контекст — в отличие от ARM. Я попробовал заставить её саму чистить RAG-контекст, положив ретрив графа зн…
Где счетный бейзлайн бьет трансформер: честное сравнение на русских отзывах
Когда нужно классифицировать текст, дефолтный ход в 2026 – взять предобученный трансформер и дообучить. TF-IDF воспринимается как музейный экспонат:…
Полмиллиона словоформ для ингушского языка, у которого не было ни анализатора, ни корпуса
У ингушского глагола «деша» на нашей карточке 98 форм — от инфинитива до уступительного перфекта отрицательного , а всего по словарю их вышло полмил…
Как искать живой спрос в шумных городских Telegram-чатах
Городские Telegram-чаты похожи на непрерывный поток логов без схемы. В одном сообщении человек ищет квартиру, в следующем агент публикует двадцатую…
Почему голосовые ИИ‑агенты перебивают людей: замерил на боевом API и починил правилами русского синтаксиса
Все голосовые платформы решают, что человек договорил, по таймеру тишины. Я замерил, во что это выливается на живой русской…
SayFable: офлайн-библиотека с NLP-разметкой, синтезом на 68 языков и чатом по книге
Привет, Хабр! В прошлых статьях я рассказывал про локальный переводчик с синтезом голоса на кабардинском и про то, как собрать пол…
Что общего у Таро, Viterbi и LLM: как алгоритм выбирает один смысл из многих
Можно ли описать интерпретацию Таро как задачу поиска лучшего смыслового пути? Разбираю учебную вероятностную модель: от локального greedy к точному…
Domain-routed agents vs naive RAG: экономика и риски архитектурного выбора
Классический RAG хорошо ищет отдельные факты, но может пропускать исключения и связи между разными разделами документации. Я проверил альтернативный…
Как я собрал OmniBot: Discord Activity, локальный ruBERT и модерация без чёрного ящика
Когда я начал развивать Discord-сообщество, обычной команды /ban хватило совсем ненадолго. Роли настраивались в одном месте, приветствия — в другом,…
Детектор был прав, разметка врала: как мы искали слепую зону LLM-судей и нашли ошибки в эталоне
Мы собрали training‑free детектор галлюцинаций из шести готовых языковых моделей, получили хорошие метрики и наткнулись на красивую загадк…
Библиография тоже умеет галлюцинировать: что изменилось после защиты диплома
После защиты диплома я доработала систему проверки библиографических источников: добавила OCR, кэширование, offline-режим, классификацию ошибок, вне…
Библиография тоже умеет галлюцинировать: что изменилось после защиты диплома
После защиты диплома я доработала систему проверки библиографических источников: добавила OCR, кэширование, offline-режим, классификацию ошибок, вне…
Почему я перестал слать каждый вопрос в LLM: архитектура предсказуемого конвейера
Очевидный путь для бота поддержки на LLM — слать в модель каждый вопрос вместе с куском базы знаний. На демо работает, в проде разваливается: галлюц…
ContentCombine: как я сделал мультинишевый контент-комбайн и запустил ежедневный SEO-дайджест
Я сделал ContentCombine — мультинишевый контент-комбайн, который собирает материалы из RSS, Telegram, сайтов и других источников, нормализует их, сч…
Как желание быстрее читать чужой код превратилось в войну с недетерминизмом LLM
Началось всё примерно так. Я сидел над своим проектом: пока работал, общался по нему с нейросетками и параллельно искал в&n…
Когда нейросети заменят живых продавцов? Тест 10 LLM на умение продавать для русского рынка
Нам всё чаще заказывают ИИ-ботов для продаж и квалификации. И каждый раз один и тот же вопрос: на каком движке его строить? Бенчмарков «кто умнее» —…
# Морфоанализатор ингушского языка: как мы научили словарь понимать словоформы — и что изменилось за два месяца
В апреле я писал тут про PaydaDosh — открытый словарь и корпус ингушского языка. Та статья была про «вот, собрали всё в одном месте»: 66 тысяч стате…
Обрести свой голос: сложность выбора TTS-архитектуры для ИИ-агента
Продолжение цикла о разработке собственного TTS-сервиса для targetai. В первой - о критериях оценки и методологии бенчмарка. Эта — о том, как мы при…
Сжать четыре токена в один вектор: запускаем автоэнкодер CALM на доменных данных (и на одном CPU)
Взяли автоэнкодер из свежей работы CALM (Continuous Autoregressive Language Models) , который учится упаковывать чанк из K=4 токенов в один не…
Как мы голос для ИИ-ассистента выбирали или критерии оценки TTS-движков
Мы в targetai специализируемся на создании ИИ-ассистентов для клиентского сервиса. И голосовые агенты для нас — один из ключевых сценариев. В какой-…
Одна строка — много объектов: как агрегировать эмбеддинги для ML-моделей
Иногда одна строка датасета соответствует не одному объекту, а целому набору связанных объектов: новостям, комментариям, изображениям или&…