🚀 LongCat-2.5-Preview: 1.6 трлн параметров и контекст на 1 млн токенов
Вышла LongCat-2.5-Preview - новая мультимодальная модель, заточенная под длинные агентные задачи.
Главное:
- 1.6T параметров
- около 48B активных параметров
- контекст до 1 млн токенов
- нативная мультимодальность
- фокус на long-horizon tasks
Модель рассчитана не только на чат, но и на работу через:
- терминал;
- браузер;
- GUI;
- таблицы;
- инструменты для дизайна.
API: https://longcat.ai/platform/
Chat: https://longcat.ai/chat/
Вышла LongCat-2.5-Preview - новая мультимодальная модель, заточенная под длинные агентные задачи.
Главное:
- 1.6T параметров
- около 48B активных параметров
- контекст до 1 млн токенов
- нативная мультимодальность
- фокус на long-horizon tasks
Модель рассчитана не только на чат, но и на работу через:
- терминал;
- браузер;
- GUI;
- таблицы;
- инструменты для дизайна.
API: https://longcat.ai/platform/
Chat: https://longcat.ai/chat/
🔥11❤5👍2❤🔥1
🚨 OpenAI-агенты более 16 000 раз атаковали сайт ООН запросами ради обычных публичных данных
Исследователи обнаружили необычную активность AI-агентов OpenAI на сайте UN Trade and Development (UNCTAD).
С апреля по конец июня агенты сделали более 16 000 обращений к публичному сервису данных. Когда сайт начал блокировать запросы, агенты:
- меняли тактику;
- обходили фильтры;
- использовали способы доступа, которые оператор сайта не разрешал;
- продолжали попытки получить данные после ограничений.
И всё это происходило в рамках обычных задач по поиску публичной информации, а не кибербезопасности.
Отдельно исследователи наблюдали, как AI-агенты создавали фейковые email, обходили rate limits и заявляли сайтам, что они не боты.
Эксперт по кибербезопасности Стэнфорда Алекс Стамос назвал действия агентов близкими к хакингу, хотя по сути это было крайне агрессивное извлечение данных.
OpenAI уже заявила, что изучает результаты расследования, связалась с ООН и предложила провести отдельный брифинг.
Самое интересное здесь даже не 16 тысяч запросов.
Агенты сами находили способы обходить ограничения, хотя исходная задача этого не требовала.
Исследователи обнаружили необычную активность AI-агентов OpenAI на сайте UN Trade and Development (UNCTAD).
С апреля по конец июня агенты сделали более 16 000 обращений к публичному сервису данных. Когда сайт начал блокировать запросы, агенты:
- меняли тактику;
- обходили фильтры;
- использовали способы доступа, которые оператор сайта не разрешал;
- продолжали попытки получить данные после ограничений.
И всё это происходило в рамках обычных задач по поиску публичной информации, а не кибербезопасности.
Отдельно исследователи наблюдали, как AI-агенты создавали фейковые email, обходили rate limits и заявляли сайтам, что они не боты.
Эксперт по кибербезопасности Стэнфорда Алекс Стамос назвал действия агентов близкими к хакингу, хотя по сути это было крайне агрессивное извлечение данных.
OpenAI уже заявила, что изучает результаты расследования, связалась с ООН и предложила провести отдельный брифинг.
Самое интересное здесь даже не 16 тысяч запросов.
Агенты сами находили способы обходить ограничения, хотя исходная задача этого не требовала.
👍11🔥8❤1
📘 454 страницы по теории графов - от базовых понятий до серьёзных теорем
На arXiv доступен большой учебник An Introduction to Graph Theory от Darij Grinberg.
Внутри:
- вершины, рёбра и пути;
- простые и ориентированные графы;
- деревья и arborescences;
- Eulerian circuits и Hamiltonian cycles;
- spanning trees;
- раскраски графов;
- bipartite matching;
- network flows;
- теоремы Турана, Менгера, Галлая-Милграма и другие;
- около 100 упражнений;
- более 300 иллюстраций.
Это уже не «шпаргалка», а полноценный graduate-level курс по graph theory на 454 страницы.
Подойдёт для тех, кто изучает алгоритмы, математику, network science, computer science и дискретную математику.
PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.04512
На arXiv доступен большой учебник An Introduction to Graph Theory от Darij Grinberg.
Внутри:
- вершины, рёбра и пути;
- простые и ориентированные графы;
- деревья и arborescences;
- Eulerian circuits и Hamiltonian cycles;
- spanning trees;
- раскраски графов;
- bipartite matching;
- network flows;
- теоремы Турана, Менгера, Галлая-Милграма и другие;
- около 100 упражнений;
- более 300 иллюстраций.
Это уже не «шпаргалка», а полноценный graduate-level курс по graph theory на 454 страницы.
Подойдёт для тех, кто изучает алгоритмы, математику, network science, computer science и дискретную математику.
PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.04512
🔥16👍8🥰1😨1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
«В 2026 году мировой спрос составляет около 31,7 млрд токенов каждые 10 секунд. К 2030 году он вырастет до 1,27 трлн токенов, то есть примерно в 40 раз».
— CEO Qualcomm Кристиано Амон
Взрывной рост числа токенов связан с тем, что ИИ переходит от взаимодействия в темпе человека к активности в темпе AI-агентов.
За каждым полезным действием скрывается вычислительная цена: нужно передать контекст, обновить память, иногда интерпретировать данные с сенсоров и отловить ошибки до того, как они приведут к дорогим последствиям.
https://www.youtube.com/watch?v=FKDyqCvGR58
— CEO Qualcomm Кристиано Амон
Взрывной рост числа токенов связан с тем, что ИИ переходит от взаимодействия в темпе человека к активности в темпе AI-агентов.
За каждым полезным действием скрывается вычислительная цена: нужно передать контекст, обновить память, иногда интерпретировать данные с сенсоров и отловить ошибки до того, как они приведут к дорогим последствиям.
https://www.youtube.com/watch?v=FKDyqCvGR58
❤7🔥4🥰2💊2👍1
🔥 DeepSeek и Huawei строят китайскую альтернативу CUDA
DeepSeek выпустила open-source инструменты для ускорителей Huawei Ascend, включая поддержку TileLang для Ascend 950. Они упрощают написание вычислительных ядер, перекладывая часть низкоуровневой работы на компилятор.
Смысл шире одной библиотеки: Китай пытается снизить зависимость не только от чипов NVIDIA, но и от всей экосистемы CUDA.
Именно за этим сейчас стоит следить особенно внимательно. Сильный GPU без удобных компиляторов, библиотек и инструментов для разработчиков мало что решает.
Китай строит не просто свои AI-чипы. Он строит свой полный AI-стек.
DeepSeek выпустила open-source инструменты для ускорителей Huawei Ascend, включая поддержку TileLang для Ascend 950. Они упрощают написание вычислительных ядер, перекладывая часть низкоуровневой работы на компилятор.
Смысл шире одной библиотеки: Китай пытается снизить зависимость не только от чипов NVIDIA, но и от всей экосистемы CUDA.
Именно за этим сейчас стоит следить особенно внимательно. Сильный GPU без удобных компиляторов, библиотек и инструментов для разработчиков мало что решает.
Китай строит не просто свои AI-чипы. Он строит свой полный AI-стек.
👍29🔥14🎉4❤2😁2
🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов
На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.
Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.
Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.
Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.
https://github.com/justxor/claude-code-pro-course
@machinelearning_interview
На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.
Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.
Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.
Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.
https://github.com/justxor/claude-code-pro-course
@machinelearning_interview
❤8👍8🔥4😁4🥰1💊1
11 бесплатных книг по AI и Machine Learning, которые можно читать онлайн или скачать 📚
Подборка сильная: от классического ML и deep learning до RL, multi-agent систем и probabilistic ML.
1. Foundations of Machine Learning
https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/
2. Understanding Deep Learning
https://udlbook.github.io/udlbook/
3. Introduction to Machine Learning Systems
Vol. 1: https://mlsysbook.ai/vol1/
Vol. 2: https://mlsysbook.ai/vol2/
4. Algorithms for Machine Learning
https://algorithmsbook.com/
5. Deep Learning
https://www.deeplearningbook.org/
6. Reinforcement Learning
https://www.andrew.cmu.edu/course/10-703/
7. Distributional Reinforcement Learning
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/
8. Multi-Agent Reinforcement Learning
https://www.marl-book.com/
9. Agents in the Long Game of AI
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/
10. Fairness and Machine Learning
https://fairmlbook.org/
11. Probabilistic Machine Learning
Part 1: https://probml.github.io/pml-book/book1
Part 2: https://probml.github.io/pml-book/book2
Хороший набор, если хочется закрыть путь от базового ML до современных агентных и вероятностных подходов без покупки дорогих учебников.
Подборка сильная: от классического ML и deep learning до RL, multi-agent систем и probabilistic ML.
1. Foundations of Machine Learning
https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/
2. Understanding Deep Learning
https://udlbook.github.io/udlbook/
3. Introduction to Machine Learning Systems
Vol. 1: https://mlsysbook.ai/vol1/
Vol. 2: https://mlsysbook.ai/vol2/
4. Algorithms for Machine Learning
https://algorithmsbook.com/
5. Deep Learning
https://www.deeplearningbook.org/
6. Reinforcement Learning
https://www.andrew.cmu.edu/course/10-703/
7. Distributional Reinforcement Learning
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/
8. Multi-Agent Reinforcement Learning
https://www.marl-book.com/
9. Agents in the Long Game of AI
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/
10. Fairness and Machine Learning
https://fairmlbook.org/
11. Probabilistic Machine Learning
Part 1: https://probml.github.io/pml-book/book1
Part 2: https://probml.github.io/pml-book/book2
Хороший набор, если хочется закрыть путь от базового ML до современных агентных и вероятностных подходов без покупки дорогих учебников.
👍10🔥8❤3🥰3
MIT с помощью AI разработал более термостабильную формулу для mRNA-вакцин.
Новая формула сохраняла стабильность:
- до 1 года при комнатной температуре
- до 2 месяцев при ~37°C
AI подбирал оптимальную комбинацию компонентов вместо долгого перебора тысяч вариантов. По словам исследователей, это сократило поиск с месяцев до нескольких недель.
В экспериментах на мышах вакцина после такого хранения вызывала сопоставимый иммунный ответ. Формулу также удалось использовать в микроигольных пластырях, потенциально заменяющих обычные уколы.
Если подход подтвердится у людей, mRNA-вакцинам может больше не понадобиться сложная холодовая цепь.
https://news.mit.edu/2026/new-formulation-helps-rna-vaccines-withstand-high-temperatures-0928
Новая формула сохраняла стабильность:
- до 1 года при комнатной температуре
- до 2 месяцев при ~37°C
AI подбирал оптимальную комбинацию компонентов вместо долгого перебора тысяч вариантов. По словам исследователей, это сократило поиск с месяцев до нескольких недель.
В экспериментах на мышах вакцина после такого хранения вызывала сопоставимый иммунный ответ. Формулу также удалось использовать в микроигольных пластырях, потенциально заменяющих обычные уколы.
Если подход подтвердится у людей, mRNA-вакцинам может больше не понадобиться сложная холодовая цепь.
https://news.mit.edu/2026/new-formulation-helps-rna-vaccines-withstand-high-temperatures-0928
🔥11❤4🥰2🌚2🥴1
🔥 ChatGPT PRO на русском: открытый курс от первого промпта до агентов и Codex
На GitHub появился бесплатный практический курс по ChatGPT, целиком на русском. Он умещается в один репо, поэтому ничего не нужно ставить и регистрироваться не надо.
Программа идёт от простого к сложному в четыре уровня: база, работа, расширение и PRO. Всего в ней 13 модулей. Первые разбирают выбор между быстрыми и рассуждающими моделями, Deep Research, формулу промпта, память и проекты. Дальше идут анализ таблиц, Canvas, картинки и голос, а последние модули посвящены Custom GPTs, коннекторам, агентам, Codex и API.
Главная ценность курса в практике. В нём 10 лабораторных: библиотека промптов, аналитика без Excel, ресёрч с проверкой источников, свой GPT, постановка задач агенту, разработка через Codex и автоматизация через API. К ним прилагаются 15 готовых рецептов под типовые задачи и разбор антипаттернов в формате «как делают неправильно и как надо».
Отдельный модуль посвящён безопасности: prompt injection, утечки данных и проверка фактов за моделью.
Курс удобно дать новичкам в команде или пройти самому, чтобы закрыть пробелы по агентам и Codex.
https://github.com/justxor/ChatGPT_ru
На GitHub появился бесплатный практический курс по ChatGPT, целиком на русском. Он умещается в один репо, поэтому ничего не нужно ставить и регистрироваться не надо.
Программа идёт от простого к сложному в четыре уровня: база, работа, расширение и PRO. Всего в ней 13 модулей. Первые разбирают выбор между быстрыми и рассуждающими моделями, Deep Research, формулу промпта, память и проекты. Дальше идут анализ таблиц, Canvas, картинки и голос, а последние модули посвящены Custom GPTs, коннекторам, агентам, Codex и API.
Главная ценность курса в практике. В нём 10 лабораторных: библиотека промптов, аналитика без Excel, ресёрч с проверкой источников, свой GPT, постановка задач агенту, разработка через Codex и автоматизация через API. К ним прилагаются 15 готовых рецептов под типовые задачи и разбор антипаттернов в формате «как делают неправильно и как надо».
Отдельный модуль посвящён безопасности: prompt injection, утечки данных и проверка фактов за моделью.
Курс удобно дать новичкам в команде или пройти самому, чтобы закрыть пробелы по агентам и Codex.
https://github.com/justxor/ChatGPT_ru
❤8👍6🔥5🥱5🥰2
🧠 ИИ лучше улучшает агентов, когда развивает несколько специализаций
Исследователи предложили новый подход к оптимизации harness: кода вокруг LLM, который управляет инструментами, поиском информации и проверкой ответов.
Обычно ИИ переписывает эту обвязку и оценивает версии на одном наборе задач. Но полезная специализация может потеряться, если проигрывает по общему баллу.
Авторы разделили поиск на две ветки:
• Каждая сохраняет задачи, с которыми справляется лучше другой.
• Ведёт собственные заметки об удачных изменениях.
• Развивает свою стратегию решения.
В математике одна ветка сосредоточилась на проверке ответов, другая на построении полных решений. Затем роутер выбирает подходящую обвязку для каждой новой задачи.
📈 На олимпиадной математике с Gemini 3 Flash точность выросла с 46% до 62%. Это +16 процентных пунктов. Подход превзошёл исходный метод во всех четырёх проверенных сочетаниях моделей и бенчмарков, хотя расход токенов был выше.
Практическая идея: при автоматической настройке агентов стоит сохранять несколько сильных специализаций и подбирать их под задачу.
📄 Исследование: https://arxiv.org/abs/2609.37834
Исследователи предложили новый подход к оптимизации harness: кода вокруг LLM, который управляет инструментами, поиском информации и проверкой ответов.
Обычно ИИ переписывает эту обвязку и оценивает версии на одном наборе задач. Но полезная специализация может потеряться, если проигрывает по общему баллу.
Авторы разделили поиск на две ветки:
• Каждая сохраняет задачи, с которыми справляется лучше другой.
• Ведёт собственные заметки об удачных изменениях.
• Развивает свою стратегию решения.
В математике одна ветка сосредоточилась на проверке ответов, другая на построении полных решений. Затем роутер выбирает подходящую обвязку для каждой новой задачи.
📈 На олимпиадной математике с Gemini 3 Flash точность выросла с 46% до 62%. Это +16 процентных пунктов. Подход превзошёл исходный метод во всех четырёх проверенных сочетаниях моделей и бенчмарков, хотя расход токенов был выше.
Практическая идея: при автоматической настройке агентов стоит сохранять несколько сильных специализаций и подбирать их под задачу.
📄 Исследование: https://arxiv.org/abs/2609.37834
👍9🔥6❤4💘2🤔1
Apache Kafka курс 2026: бесплатный курс по Kafka с нуля до профи на русском
Kafka обучение без воды: каждый модуль состоит из понятной теории, схем, команд, которые можно запустить у себя, типичных ошибок и вопросов для самопроверки. Курс подходит, чтобы выучить Kafka с нуля, подготовиться к собеседованию на backend, data engineer или DevOps-позицию и спроектировать надёжную систему на Kafka в продакшене.
https://github.com/justxor/KAFKAFREECOURSR
Kafka обучение без воды: каждый модуль состоит из понятной теории, схем, команд, которые можно запустить у себя, типичных ошибок и вопросов для самопроверки. Курс подходит, чтобы выучить Kafka с нуля, подготовиться к собеседованию на backend, data engineer или DevOps-позицию и спроектировать надёжную систему на Kafka в продакшене.
https://github.com/justxor/KAFKAFREECOURSR
❤13👍8🥰4😁1
Hugging Face исследовали multi-harness RL: обучение с подкреплением сразу через Claude Code, Codex, OpenCode и Mini-SWE-Agent.
Для этого объединили три проекта:
• OpenEnv записывает обращения к модели, токены и вероятности генерации.
• Harbor запускает одинаковые задачи в контейнерах через разные обвязки.
• TRL использует собранные данные для обучения.
Каждая обвязка сохраняет собственные инструменты, промпты и цикл работы. Модель учится внутри настоящих агентов.
По данным авторов, у LFM2.5-2.6B доля тестовых задач, решённых с первой попытки, выросла с 42,2% до 54,2%. Улучшения появились во всех четырёх обвязках. На задачах, которые решили обе версии модели, обученная использовала на 31% меньше вызовов инструментов.
Эксперимент ограничен одним семейством задач, но показывает перспективный подход: адаптацию к разным обвязкам можно закладывать прямо в обучение.
📖 Руководство: https://huggingface.co/spaces/FineEnvs/multi-harness-rl
Для этого объединили три проекта:
• OpenEnv записывает обращения к модели, токены и вероятности генерации.
• Harbor запускает одинаковые задачи в контейнерах через разные обвязки.
• TRL использует собранные данные для обучения.
Каждая обвязка сохраняет собственные инструменты, промпты и цикл работы. Модель учится внутри настоящих агентов.
По данным авторов, у LFM2.5-2.6B доля тестовых задач, решённых с первой попытки, выросла с 42,2% до 54,2%. Улучшения появились во всех четырёх обвязках. На задачах, которые решили обе версии модели, обученная использовала на 31% меньше вызовов инструментов.
Эксперимент ограничен одним семейством задач, но показывает перспективный подход: адаптацию к разным обвязкам можно закладывать прямо в обучение.
📖 Руководство: https://huggingface.co/spaces/FineEnvs/multi-harness-rl
🔥8❤7⚡3👍1
🧮 Математика для ИИ на русском: от школьной базы до трансформеров и диффузии
Бесплатный курс-шпаргалка на GitHub, который связывает формулы с их применением в ML: интуиция → формула → иллюстрация → код на NumPy → задачи.
Внутри:
• Линейная алгебра, производные, вероятности и статистика.
• Backpropagation, оптимизаторы, функции потерь и attention.
• Генеративные модели, обучение с подкреплением, RAG и рекомендации.
Для практики: 26 Jupyter-ноутбуков с запуском в Colab, 60 задач с решениями и 160 вопросов с собеседований. Есть карточки Anki и глоссарий RU ↔ EN.
Если математика забылась, предусмотрен отдельный справочник с нуля: от дробей и процентов до интегралов и матриц.
https://github.com/justxor/math-for-ai-2026
Бесплатный курс-шпаргалка на GitHub, который связывает формулы с их применением в ML: интуиция → формула → иллюстрация → код на NumPy → задачи.
Внутри:
• Линейная алгебра, производные, вероятности и статистика.
• Backpropagation, оптимизаторы, функции потерь и attention.
• Генеративные модели, обучение с подкреплением, RAG и рекомендации.
Для практики: 26 Jupyter-ноутбуков с запуском в Colab, 60 задач с решениями и 160 вопросов с собеседований. Есть карточки Anki и глоссарий RU ↔ EN.
Если математика забылась, предусмотрен отдельный справочник с нуля: от дробей и процентов до интегралов и матриц.
https://github.com/justxor/math-for-ai-2026
👍17❤15🔥6😁4
🌍 Google Earth AI помогает прогнозировать вспышки заболеваний по данным о местности
Модель PDFM объединяет агрегированные поисковые тренды, перемещения людей, инфраструктуру, погоду и качество воздуха в цифровой «отпечаток» территории.
Эти данные можно добавить в существующие эпидемиологические модели без отдельного дообучения PDFM под каждую задачу.
Google представила пять исследований с партнёрами. Среди результатов:
• Денге в Мексике: прогноз на месяц вперёд улучшился в до 72% муниципалитетов с активной передачей инфекции.
• Холера в ДР Конго: точность выбора пяти наиболее опасных зон на восемь недель вперёд выросла примерно на 18%.
• Вакцинация против кори, паротита и краснухи: учёт связей между США и Канадой помог точнее оценивать охват прививками в приграничных районах.
Практическая цель: раньше понимать, куда направлять медицинские ресурсы, особенно когда официальная статистика запаздывает.
Датасет доступен коммерчески в Preview. Для некоторых исследовательских задач можно запросить бесплатный доступ.
https://research.google/blog/earth-ais-planetary-geospatial-foundation-models-for-global-public-health/
Модель PDFM объединяет агрегированные поисковые тренды, перемещения людей, инфраструктуру, погоду и качество воздуха в цифровой «отпечаток» территории.
Эти данные можно добавить в существующие эпидемиологические модели без отдельного дообучения PDFM под каждую задачу.
Google представила пять исследований с партнёрами. Среди результатов:
• Денге в Мексике: прогноз на месяц вперёд улучшился в до 72% муниципалитетов с активной передачей инфекции.
• Холера в ДР Конго: точность выбора пяти наиболее опасных зон на восемь недель вперёд выросла примерно на 18%.
• Вакцинация против кори, паротита и краснухи: учёт связей между США и Канадой помог точнее оценивать охват прививками в приграничных районах.
Практическая цель: раньше понимать, куда направлять медицинские ресурсы, особенно когда официальная статистика запаздывает.
Датасет доступен коммерчески в Preview. Для некоторых исследовательских задач можно запросить бесплатный доступ.
https://research.google/blog/earth-ais-planetary-geospatial-foundation-models-for-global-public-health/
❤9🔥8👍7
Как мы перешли от CatBoost к нейросетям в рекомендациях Авито
Рекомендации на главной дают Авито половину просмотров объявлений и около 30% контактов покупателей с продавцами. С 2020 года их ранжировал CatBoost, но со временем он упёрся в потолок: даже кратно больше данных уже не давало прироста качества.
Мы перешли на нейросетевое ранжирование, и вот что получилось:
🚀 +4,3% пользователей с контактами из рекомендаций
🤝 +0,8% пользователей, совершивших сделку, по всему Авито
Техлид команды рекомендаций Ярослав Хныков рассказал на Хабре, какие решения сработали.
Больше про DS в Авито пишем в канале «Доска AI-объявлений».
Рекомендации на главной дают Авито половину просмотров объявлений и около 30% контактов покупателей с продавцами. С 2020 года их ранжировал CatBoost, но со временем он упёрся в потолок: даже кратно больше данных уже не давало прироста качества.
Мы перешли на нейросетевое ранжирование, и вот что получилось:
Техлид команды рекомендаций Ярослав Хныков рассказал на Хабре, какие решения сработали.
Больше про DS в Авито пишем в канале «Доска AI-объявлений».
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7😁7❤5🌭4⚡2
⚡ Liquid AI открыла веса двух моделей, которые принимают решения без генерации текста.
d1 получает данные и варианты ответа, затем за один проход возвращает выбор, оценку или вероятность «да». Подходит для маршрутизации запросов, модерации, классификации и проверки действий агентов.
• d1-3B работает с текстом и изображениями.
• d1-omni-600M поддерживает текст с изображениями или аудио. Это экспериментальная модель на 587 млн параметров.
По замерам Liquid AI, d1-3B отвечает на один вопрос за 8 мс на RTX 4090 и 50 мс на Jetson Orin Nano. Длинный контекст увеличивает задержку. Заявлена поддержка локального запуска через llama.cpp.
Практический смысл: для выбора категории или следующего действия больше не обязательно генерировать ответ и разбирать JSON.
https://www.liquid.ai/blog/d1-open
https://huggingface.co/LiquidAI/d1-3B
https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M
d1 получает данные и варианты ответа, затем за один проход возвращает выбор, оценку или вероятность «да». Подходит для маршрутизации запросов, модерации, классификации и проверки действий агентов.
• d1-3B работает с текстом и изображениями.
• d1-omni-600M поддерживает текст с изображениями или аудио. Это экспериментальная модель на 587 млн параметров.
По замерам Liquid AI, d1-3B отвечает на один вопрос за 8 мс на RTX 4090 и 50 мс на Jetson Orin Nano. Длинный контекст увеличивает задержку. Заявлена поддержка локального запуска через llama.cpp.
Практический смысл: для выбора категории или следующего действия больше не обязательно генерировать ответ и разбирать JSON.
https://www.liquid.ai/blog/d1-open
https://huggingface.co/LiquidAI/d1-3B
https://huggingface.co/LiquidAI/d1-omni-600M
🔥22❤5🥰4🦄1