Почему умирают торговые роботы: дрейф рынка, переобучение и охота на альфу
Рано или поздно, в жизни каждого алготрейдера, особенно начинающего, случается типичная ситуация: стратегии/модели/алгоритмы, которые на бэктесте пока…
Testing & QA
⚑ Report a ProblemLatest Testing & QA news from Tech News
All topics
agents
ai
api
architecture
automation
aws
backend
beginners
career
claude
cybersecurity
database
devchallenge
devops
javascript
llm
machinelearning
mcp
opensource
performance
productivity
programming
python
security
showdev
softwareengineering
testing
tutorial
typescript
webdev
TAPe+ML: детекция, классификация и теперь и сегментация SOTA‑уровня в 0.1M параметров
Мы собрали модель, которая одновременно решает детекцию, классификацию и сегментацию, и при этом остается радикально легче и экономичнее по ресурсам, …
Как научить ИИ понимать графики: разбираем новый набор данных ChartNet от MIT
Привет, Хабр! Меня зовут Павел, я ML-инженер и исследователь в области ИИ. Недавно наткнулся на исследование, посвященное проблеме понимания графиков …
Доспех для призрака: как программист сделал тело для ChatGPT и чуть было не поверил в его одушевленность
Это разбор ролика на канале Art of the Problem. Поздно вечером автор проекта собирался выключить свет в комнате — и остановился, потому что робот изда…
Аудио-токенизатор KVAE-Audio от Сбера
Привет, Хабр. Мы уже показывали токенизаторы для изображений и видео, рассказывали про обновление видеомоделей KVAE-2.0, а теперь закрываем третью мод…
Поговорим о градиентном бустинге
Градиентный бустинг часто воспринимают как «ещё один алгоритм из sklearn», но за ним стоит простая и сильная идея: модель не пытае…
Первый промт-инженер компьютерных душ: как Алан Тьюринг предлагал воспитывать ИИ
Многие из нас регулярно доказывают сайтам, что они люди: выбирают светофоры на картинках, отмечают велосипеды, передвигают паззлы или расшифровывают и…
«Взрыв поверхности» или «вертикальный срез»: какой подход выбрать при построении MLOps-платформы?
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Кулаков, я занимаюсь развитием MLOps-платформы в Uzum Fintech. Недавно у нас в команде разгорелся спор о том, как прав…
Оффлайн Агент IDEA: как AI-агент Cline Работает с Intellig IDEA полностью оффлайн
Представьте : вы даёте задачу, а интеллект внутри IDE сам всё делает. Без интернета, без копилки токенов. Видит весь проект а не конкретный файл. …
Линейка для чисел: как я собрал каталог из 83 форматов с плавающей точкой — и почему он всё время «не сходится»
Любой, кто дебажил несовпадение точности между двумя реализациями нейросети, знает это чувство: один и тот же matmul на двух устройствах даёт разный р…
Книга: «Анализ данных с LLM. Текст, таблицы, изображения и аудио»
Привет, Хаброжители! Большие языковые модели (LLM) позволяют оптимизировать и ускорить решение практически любой задачи в области анализа данных. Осво…
MCP vs CLI + Skill: что выгоднее для ИИ‑агента при работе с внутренними API
Когда работаешь с ИИ‑агентом каждый день, важно не только качество постановки задачи, но и эффективность расходования ресурсов. Контекс…
П維чему нейро考ети дел思ют так
Если вы хоть раз тестировали локальную модель (да и нелокальную тоже) и замечали, как она посреди нормального текста вдруг выдает иероглиф, то заголов…
Жесты вместо горячих клавиш: подключаем ИИ к веб-камере
Наткнулся на старую веб-камеру, которая валялась без дела. Дешевый вариант с посредственным качеством. С такой камерой не стать звездой онлифанс. Но в…
[Перевод] Тест Лавлейс: переосмысление
Почему один из самых требовательных тестов ИИ уже, похоже, пройден Тест Лавлейс предложили в 2001 году, чтобы закрыть слабые места более известного те…
За кулисами нейросетей: полный цикл тренировки языкового ИИ
Ты уже пользуешься языковыми моделями — спрашиваешь, генерируешь, отлаживаешь код. Но откуда берётся сама способность отвечать? Не «где хранятся данны…
Pipeline в машинном обучении: как создавать сложные модели без боли и утечек данных
В ML‑проектах проблемы часто начинаются не с выбора алгоритма, а с предобработки: один трансформер забыли применить к те…
Как шахматный подход помог разобраться с фотолентой Яндекс Диска
Когда вы загружаете фотографии на Яндекс Диск, они не просто лежат в облаке: ML‑модели анализируют снимки, группируют их в альбомы…
Почему WER недостаточно: Семантическая декомпозиция ошибок ASR
В продуктах, построенных поверх моделей распознавания речи (Automatic Speech Recognition models, ASR), качество распознавания речи напрямую влияет на …
От диплома до продакшена: … Часть 7: Инфра, MLOps и уроки масштабирования
3.3. Что я сделал бы иначе Закладывал бы MLOps с первого дня , а не «сначала модель, потом инфраструктура». Параллельно — дешевле. Автоматизировал бы …
Более 50 лет назад выдвинули гипотезу о Языке Мышления. Мы досконально разобрались с ней – и вам советуем. Это лучше ИИ
Сегодня в технологической среде принято говорить об искусственном интеллекте так, будто он естественно продолжает и вскоре заменит человеческое мышлен…
Как мы контролируем сборку печатных плат: опыт внедрения ML-модели на производстве
Привет, Хабр! Это команда SmartFab YADRO . Мы решаем задачи на собственном производстве полного цикла Фаб Дубна, включающем цеха по производству много…
Как мы проектировали multi-agent feedback для обучения рисованию
Написал инженерный разбор про multi-agent feedback для обучения рисованию. Что происходит, когда рисунок оценивает не один AI-критик, а «совет»: три L…
Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 1
Сколько статей на хабре про машинное обучение? Обозначим их количество за и напишем ‑ю. Это попытка собрать цельное понимание: пройти путь о…
Гири, штрихкоды, роботы и AI: проверьте свои знания эволюции ретейла
Когда-то ретейл держался на продавцах, а вершиной технологий в магазине был кассовый аппарат. Сегодня всё изменилось: покупатели сами берут товар с по…
Как мы контролируем сборку печатных плат: опыт внедрения ML-модели на производстве
Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Горбунов, я ведущий инженер в AI-дивизионе в YADRO, работаю в команде SmartFab. Мы решаем задачи на собственном произ…
Открытые уроки OTUS 18–28 мая: ИИ, Go, Kubernetes, ML, QA, архитектура и безопасность
Kubernetes, Go, LLM, нагрузочное тестирование, observability, AI‑агенты, CTE, API Gateway и безопасность — в мае у OTUS много открытых …
Агенты, которые играют в игры: как MMORPG обучают ИИ кооперации, предательству и дипломатии
Недавно прогремела громкая новость: Google DeepMind будет тестировать ИИ-модели в EVE Online — одной из самых сложных MMO с живой экономикой, корпорац…
Могут ли LLM находить flaky‑тесты по одному только коду теста? Разбор одного исследования
Flaky‑тесты сложно ловить даже привычными инженерными методами: они ломают CI, подрывают доверие к автотестам и часто воспроизводятся только тогд…
Использование машинного обучения в работе с SolidWorks (2 часть): тестирование и практическое применение
В прошлой статье я поделился своими наработками в области работы ИИ с CAD-программами (в моём и нашем случае, SolidWorks). В этот раз поделюсь п…