AI & ML

Федеративное обучение в условиях дефицита памяти на Edge-устройствах. Часть 2

Как обучить ML-модели на Edge-устройствах с памятью <256 МБ? Привет, Хабр! Я — Александр Лошкарев, инженер-программист, и это вторая часть материал…

Методы обнаружения контуров в изображении: пространственные фильтры

Большинство современных CV-алгоритмов невозможно представить без выделения границ объектов. В этой статье разбираем, как работают пространственные фил…

Как выбрать вуз, чтобы стать специалистом, а не безработным

Совсем скоро все школьные чаты будут обсуждать ужасы ЕГЭ, высокие проходные баллы и мизерное количество бюджетных мест в университеты. Но представьте,…

Как мы обучили Next Edit Suggestions модель

Next Edit Suggestions (NES) это режим автодополнения, который предсказывает следующее редактирование программиста: что он изменит, где и как. Модель с…

Hooks в LLM-агентах: детерминизм, инъекция контекста и контроль над жизненным циклом

Хуки — это детерминированный код, который выполняется в строго заданных точках жизненного цикла LLM-агента: до и после tool call, на старте сессии, пе…

Правильная агентская архитектура в 2026 г. Часть 1. Долговременное состояние (durable state): ход, шаг, событие

Практическое пособие по устройству production-ready агента. Часть 1. Долговременное состояние (durable state): ход, шаг, событие Читать далее

Поиск решений управляемый данными. Направления развития

Это заключительная статья серии. Экспертная система, состоящая из информационных блоков и словаря, реализованная на принципах технологии поиска решени…

Поиск решений управляемый данными. Клиент-серверная архитектура и WEB

Поиск решений управляемый данными предполагает постоянное взаимодействие с пользователем. База знаний должна позволять одновременно обслуживать нескол…

Как я пришёл в аналитику, устроился в бигтех и понял, что только на рабочих задачах у меня не получится расти

Всем привет! Меня зовут Сергей Тимакин, мне 22 года. Я учусь в онлайн-магистратуре НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикум на программе «Специалист…

Поиск решений управляемый данными. Тестирование и документирование

В предыдущих статьях были рассмотрены вопросы представления предметных знаний простыми и понятными для прикладных специалистов формами информационных …

Model Context Protocol (MCP): как ИИ-агенты «разговаривают» с внешним миром

Если вы читали или смотрели видео про MCP, то наверняка сталкивались с таким комментарием: «Спасибо, ещё одна статья, из которой я ничего не понял». А…

Как мы оценивали OCR на русских документах — и почему все, что «распозналось», можно читать без смеха

Каждый день через системы «Честного знака» проходят тысячи страниц: контракты, акты, техдокументация, анкеты. Всё это нужно не просто перевести в текс…

OpenAI Privacy Filter: красивая архитектура в суровых условиях русского бенчмарка

22 апреля 2026 года OpenAI выпустила OpenAI Privacy Filter — открытую модель для поиска и маскирования PII в тексте. На бумаге это выглядит замечатель…

Эволюция данных: генетический алгоритм в задаче классификации текстов

Привет! Меня зовут Женя Андриевская. Я — NLP-инженер в лаборатории R&D red_mad_robot. Сегодня расскажу, как мы призвали на помощь эволюцию, чтобы …

AutoML для NLU без ручной настройки: делимся библиотекой OpenAutoNLU

Большинство существующих AutoML-библиотек либо не поддерживают обучение моделей для понимания естественного языка (Natural Language Understanding, или…

AutoML для NLU без ручной настройки: делимся библиотекой OpenAutoNLU

Большинство существующих AutoML-библиотек либо не поддерживают обучение моделей для понимания естественного языка (Natural Language Understanding, или…

Доступность товара в «Магните»: от эвристик до CUSUM и GEE-тестов

Привет, Хабр! Меня зовут Ян Пиле, руковожу в MAGNIT TECH направлением развития алгоритмов доступности товаров. Задача моей команды: сделать так, чтобы…

Karpathy Shift в ML-ресерче: как агентная инженерия меняет эксперименты и зачем это России

В марте–апреле 2026 разговор об AI-агентах резко перестал быть разговором только о новых интерфейсах и демо. На уровне инструментов произошел синхронн…

Как развернуть Qwen в облаке так, чтобы модель не была доступна из интернета

Разворачивать LLM на своих мощностях часто приходится не из-за любви к self-hosted решениям, а ради контроля над данными и предсказуемого инференса. И…

ML IPS в Ideco NGFW: бессигнатурная защита от атак нулевого дня

В 2020-ом году отправившись на рекомендованную всем «удаленку» мы в Айдеко перекроили весь роадмап продукта и быстро выпустили Ideco UTM VPN Edition –…

Next Best Action: от задолженности к прибыли через персонализацию коммуникаций

Привет, Хабр! На связи — Ольга Кравченко, техдиректор по разработке моделей Газпромбанк.Тех. Сегодня я поделюсь кейсом, как наша команда создала инстр…

AI-суперапп – главный тренд 2026 по версии Forbes. Что мы видим из GPTunneL с позиции 2 млн пользователей

В декабре 2025-го я рассказал на Хабре, как GPTunneL вырос до 1,5 млн пользователей. С тех пор нас стало 2 млн. Подумал – пора рассказать, что мы дела…

От правил корреляции к когнитивному ассистенту: что меняется в архитектуре SOC с приходом ИИ

Почему правил корреляции больше недостаточно? Долгое время ядром любого центра мониторинга и реагирования на киберугрозы (далее по тексту – SOC) остав…

GoCloud 2026: ИИ-агенты, четыре трека и как я стал ведущим конференции

Всем привет! Это Рома Путилов — вообще-то я в прошлом инженер, а сейчас руковожу направлением продвижения решений в Cloud.ru. Но 9 апреля что-то пошло…

Как мы за год собрали с нуля крупнейшую F&R-платформу для сети масштаба «Магнита»

 33 000 магазинов, 46 РЦ сети «Магнит», 17 млрд прогнозов на 90 дней, 8 ПБ данных и ни одного готового решения, которое можно было бы просто взят…

Reimplementing the Space Protocol Stack from Scratch

Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков

Привет, Хабр!  Меня зовут Андрей Кузнецов, я ML-директор в Positive Technologies. Недавно я решил разобраться, какие бенчмарки измеряют способнос…

Как ПСБ внедряет ИИ внутри и снаружи: от чат-ботов и RAG до мультиагентных систем

Внутри банка мы обучаем сотрудников промт-инжинирингу и работе с нейросетями. Студенты в одной группе стали спрашивать: «А зачем мы всё это изучаем? В…

Как мы проектировали Ranvik: AI-сервис с контролем стоимости и продуктовой лентой

Разбираем архитектуру Ranvik — AI‑сервиса, который объединяет разные модели в единый продуктовый слой. Как мы решали проблемы хранения, статусов, тяжё…

Динамическое ценообразование в E-grocery. Раскладываем по полочкам

В онлайн-ритейле акции и скидки запускаются постоянно. Однако на практике часто оказывается, что увеличение скидки почти не влияет на продажи, хотя за…