RU

Компьютерное зрение on-premise выше SOTA, весом 4мб и на одном ядре CPU: как «Ночной глаз» превратился во всевидящее око

Работа над локальной версией для «Ночного глаза» стала одним из этапов оптимизации TAPe+ML под процессорное ядро. Первоначальная поставка для проект…

tapemlкомпьютерное зрениеcomputer visionискусственный интеллектaiyolo
Habr
RU

Метрика стала хуже на 20%, и вот почему так правильно

В скрипте обучения лежал список из 39 парковок, которые надо исключить: у них замороженный ряд, и модель учится на них предсказывать константу. Сего…

метрикибэктествременные-рядыgrumlкачество-данныхпарковки
Habr
RU

ASR для языка, которого Whisper почти не знает: LoRA за полтора часа — и почему полдела сделал декодер

В первой статье серии я рассказывал про речевые технологии для крымскотатарского в целом и обещал отдельно разобрать распознавание. Разбираю. Итогов…

искусственный интеллектaimlttsasrlanguageslanguage models
Habr
RU

Почему MVP и тесты гипотез — это плохо: адаптация lean startup под бигтехи

В любой компании нужно решать, над чем и как работать. Одна из широко распространённых методологий для принятия таких решений в&…

искусственный интеллектуправление проектамиmlaillmпродажи
Хабр — Управление
RU

Открываем AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base — новую языковую модель Яндекса, обученную с нуля

Сегодня мы открываем веса нашей новой модели AliceAI‑Foundation-80B‑A3B‑Base под лицензией Apache 2.0. Модель прошла полный цикл обучения в Яндексе…

опенсорс яндексаmlaiopensoursealice aiнейросетибенчмарки
Habr
RU

Открываем претрейн Alice AI Search: как устроена модель быстрых ответов Алисы на Поиске

Быстрый ответ Алисы AI — это самый массовый генеративный продукт Яндекса и первое соприкосновение с Алисой для пользователей Поиска.&…

яндексaimlalice aiпоискиибыстрые ответыопенсорс яндекса
Habr
RU

Как выбрать OCR в 2026-м: тестируем девять моделей на трех движках инференса на рукописном русском

Вам нужен OCR. В техобзорах рекомендуют Tesseract, на Хабре все пишут про VLM, идете на Hugging Face — там PaddleOCR-VL, DeepSeek-OCR, Dots.OCR, Qwe…

OCRvlmmws aiраспознавание изображенийраспознавание текстабенчмаркиискусственный интеллектmlинференс ллмдвижки
Habr
RU

Как выбрать OCR в 2026-м: тестируем девять моделей на трех движках инференса на рукописном русском

Вам нужен OCR. В техобзорах рекомендуют Tesseract, на Хабре все пишут про VLM, идете на Hugging Face — там PaddleOCR-VL, DeepSeek-OCR, Dots.OCR, Qwe…

OCRvlmmws aiраспознавание изображенийраспознавание текстабенчмаркиискусственный интеллектmlинференс ллмдвижки
Habr
RU

Разворачиваем MiniMax-M2.7 на GPU-инфраструктуре с поддержкой S3

Использовать нейросети для работы с внутренними данными компании — идея классная, но скармливать их внешним API банально опасно. Никому не хочется,…

mlselectelit-компанииit-инфраструктураs3-хранилищеminimax m2.7gpuии
Habr
RU

Как мы не обожглись на быстрых ML-экспериментах: опыт с 10% аудитории, холиварами с аналитиками и «лампой для лишая»

Каждый новый A/B-тест у нас занимал 3–4 недели. За это время ML-команда успевала придумать ещё несколько гипотез, аналитики — устать, а продакты — н…

вкусвиллрекомендательные системырекомендацииmlproduct managementab-тестированиеметрикиэкспериментыгипотезыab-testing
Habr
RU

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 альбо…

разметка данныхмашинное обучениеmlобучение моделейразметка фотографийалгоритмы
Habr
RU

Разбираемся в ML без воды: от базы до Attention. Часть 7: SVM и SGD

В шестой части мы разобрали логистическую регрессию и увидели, как линейная модель может разделять классы с помощью вероятностного подхода. В этой ч…

svmклассификацияkernel tricksgdстохастический градиентный спускhinge lossdata scienceml
Habr
RU

Как тестируют кодинг-агентов в 2026 — и почему вашему продакшну нужен свой бенчмарк

Ни для кого не секрет, что эра «спросить что-то у GPT» постепенно уходит в прошлое. На смену генеративному AI приходит Agentic AI, который не просто…

mlaibenchmarkai-агентыai-agentswe-benchswe-bench verifiedOSWorldGAIAterminal-bench
Habr
RU

От фич и каскадов к генеративной модели: как мы переосмыслили рекомендации с помощью ARGUS

Классические рекомендательные системы в крупных компаниях — это десятки микросервисов, каскадная фильтрация и тысячи ручных признаков. Так…

рекомендацииmachine-learningaimlрекомендательные системыrecsysargusалгоритмыsoftmax
Habr
RU

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 про…

система контроляaimlмашинное обучение
Habr
RU

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…

solidworkspythonpytorchмашинное обучениеmlapi