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…
AI & ML
⚑ Report a ProblemLatest AI & ML news from Tech News
All topics
AI
News
Tech
agents
ai
api
architecture
automation
backend
beginners
career
claude
database
devchallenge
devops
javascript
llm
machinelearning
mcp
opensource
productivity
programming
python
react
security
showdev
testing
tutorial
typescript
webdev
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&…