Исследователи Яндекса опубликовали научную статью с подробным описанием нейросетевой технологии, которая позволяет распознавать голосовые команды даже на фоне шума. Статью приняли на крупнейшую международную конференцию по речевым технологиям Interspeech 2025, которая пройдёт в этом году в Нидерландах. На конференции будут представлены также работы Microsoft, Google DeepMind, Google AR и других технологических компаний и научных центров.

Технология, описанная в научной работе, применяется в умных колонках и ТВ Станциях Яндекса и давно доказала свою эффективность на практике. С её помощью устройства с Алисой распознают команды даже при наличии посторонних шумов: музыки, льющейся воды, вечеринки или стройки за окном. Например, пользователю не нужно выключать пылесос или перекрикивать песню, чтобы быть услышанным.

26 августа в Петербурге пройдёт встреча Data Dojo — сообщества для тех, кто не просто интересуется машинным обучением, а хочет разбираться глубже, практиковаться чаще и общаться больше.

Название выбрано не случайно: додзё в японской культуре — это пространство, где мастер и ученик ежедневно совершенствуют мастерство и дух. В нашем случае это тренировки data‑самураев: вместо меча — ML‑модель, а решение задач — путь.

И поэтому мы созываем мастеров своего дела.

2 августа приглашаем всех разработчиков, которые развивают свой бэкенд на C++ и неравнодушны к эффективности и низкоуровневым деталям, на C++ Zero Cost Conf.

Конференция пройдёт сразу в трёх городах:

— Москва — офлайн и онлайн

— Белград — офлайн и онлайн

— Санкт‑Петербург — только офлайн, зато с дополнительными активностями

Практикующие инженеры из ведущих компаний расскажут, как они решают реальные задачи и добиваются «нулевой стоимости абстракции» — в докладах будет много практики и метрик. В программе — шесть ключевых выступлений, воркшоп по инструменту Perforator, интерактивный Case Lab и даже код‑гольф на C++.

Лаборатория исследований искусственного интеллекта Yandex Research представила новую нейросетевую архитектуру для работы с табличными данными — TabM. Она позволяет быстро обрабатывать большие массивы данных и строить высокоточные прогнозы, что особенно актуально для сфер бизнеса, исследований и медицины. Модель поможет оптимизировать поставки, прогнозировать энергопотребление, классифицировать пациентов по риску заболеваний и решать многие другие задачи.

TabM (Tabular DL model that makes Multiple predictions) — это эффективная реализация ансамбля моделей, когда каждая модель проводит свой анализ, после чего прогноз усредняется. Архитектура TabM позволяет добиться оптимального соотношения точности прогноза и необходимых вычислительных мощностей.

26 июля приглашаем продакт‑менеджеров и продуктовых дизайнеров на Product: Fest — неформальный фестиваль о том, как делаются продукты и как мы все иногда устаём их делать.

Этот день — шанс нажать на паузу, вдохнуть свежий воздух без багфиксов и доработок, честно обсудить наболевшее (от коммуникации с разработчиками до работы с AI) и зарядиться кейсами громких запусков от CPO, арт‑директоров и коллег по цеху. А ещё — потанцевать, поиграть в боулинг и порейвить с утренним кофе.

В Яндексе мы любим сложные инженерные вызовы — те, в которых не хватает готовых решений, где нужно проявить изобретательность, глубоко разобраться в архитектуре и сделать выбор в условиях компромиссов. Такие задачи мы решаем каждый день, работая над сервисами, которыми пользуются миллионы человек.

Поэтому мы запустили Яндекс 2718 — не контест, не хакатон, а открытый архитектурный батл. Приглашаем всех, кому интересна серьёзная бэкенд‑разработка, и предлагаем необычный формат:

Даём старт новому сезону наших традиционных Летних школ. Это возможность для начинающих специалистов получить новые знания, опыт совместной работы и практику под руководством лучших экспертов Яндекса. Более 50% выпускников становятся стажерами или штатными сотрудниками компании.

19 апреля в Москве пройдет Яндекс Dev Day&Night — масштабная конференция о разработке сервисов для мобильных и бэкенд‑разработчиков, продактов и аналитиков. Программу конференции формируют технические эксперты Яндекса. В этом году сфокусируемся на инфраструктуре и продуктовой разработке и посмотрим на сервисы с точек зрения разработчиков и продактов.

Хорошая новость для тех, кто хотел бы попасть в Яндекс: в этом году мы готовы нанять 2800 стажёров — это на 20% больше, чем в прошлом году. Основные направления остаются прежними: фронтенд, бэкенд, мобильная разработка, аналитика, машинное обучение. Но есть и важное нововведение: в этом году появятся стажировки для нетехнических специальностей.

Более 25 тысяч разработчиков, аналитиков данных, специалистов по машинному обучению и ИИ стали выпускниками наших образовательных программ в 2024 году. Они обучались на совместных программах с российскими университетами, в Школе анализа данных, на IT‑направлениях Практикума, в Яндекс Лицее, Сезонных школах, а также проходили стажировку в компании.

Вышел новый YaC. Это большой рассказ про сервисы и технологии Яндекса, про то, как они создаются и какие возможности открывают. Посмотрев YaC 2024, можно узнать, что внутри у сервиса Нейро, на что способна роботизированная рука, как искусственный интеллект может облегчить труд разработчикам — и не только им — и реально ли обеспечить каждого школьника страны личным репетитором.

В YaC 2024 шесть серий. Все они — про жизнь, но про разные её стороны: дом, работу, отдых, покупки, поездки. Отдельные серии посвящены тому, что составляет суть Яндекса: технологиям — в первую очередь нейросетевым моделям, которые используются в Поиске, Нейро, Рекламе, автономном транспорте и не только — и людям, которые их создают.

Как и всегда, в YaC мы делимся новостями. Под катом расскажем самые главные.

Только что на конференции Yet another Conference on Education мы анонсировали новые образовательные продукты на основе языковой модели YandexGPT. Продукты помогут изучать контент, готовиться к занятиям, тестам и экзаменам, а также выполнять рутинные задачи.

В этом году мы в шестой раз вручили научную премию в области машинного обучения Yandex ML Prize. Совет премии выбрал 14 лауреатов, представивших наиболее перспективные и значимые работы в области генеративных моделей, обработки естественного языка, компьютерного зрения, информационного поиска, распознавания и синтеза речи, когнитивной робототехники.

23 октября Яндекс организует (не)конференцию, посвящённую открытому коду и всему, что его окружает. На этот раз — в Санкт‑Петербурге.

Мы в Яндексе любим, ценим и уважаем опенсорс‑культуру — и стараемся делать всё возможное для её развития в России и мире. Поэтому и появился Yandex Open Source Jam — конференция, на которой мы обсуждаем аспекты разработки и использования продуктов с открытым кодом.

На конференции поговорим об опенсорсе и людях, которые его делают. В программе: анонсы продуктов с открытым кодом, экспозона, дискуссии, афтерпати и, конечно же, доклады.

10 октября в Москве во второй раз пройдет PeerLab от экспертов Яндекс Go. Специалисты разберут кейсы, которые предложат участники: поговорят о DI-архитектуре, легаси и скорости сборки, сравнят KMP и Flutter, объяснят, чем отличаются техлиды от фичалидов, и поделятся советами о тестировании.

Сегодня мы объявляем о начале регистрации на седьмой международный чемпионат по программированию Yandex Cup. В этом году соревнование разделено на три стрима: для начинающих и опытных взрослых программистов, программистов‑юниоров от 14 до 18 лет и сотрудников Яндекса, которые отдельно сразятся за звание чемпиона компании. Призовой фонд турнира увеличился с 8,5 до 12,5 млн рублей.

Участникам доступны шесть направлений: аналитика, фронтенд‑ и бэкенд‑разработка, мобильная разработка, машинное обучение и «Алгоритм», посвящённый спортивному программированию. В «Алгоритме» используются два языка, русский и английский, поэтому принять участие в состязании смогут программисты со всего мира. Юниорам доступно два направления на русском языке — аналитика и «Алгоритм».

Yandex Cup 2024 состоит из трёх этапов. С 14 по 20 октября пройдёт онлайн‑квалификация, а 2 ноября — онлайн‑полуфинал. Финал, а также церемония награждения состоятся со 2 по 6 декабря в Ташкенте. На этапе квалификации участники смогут попробовать свои силы сразу в нескольких направлениях, а к полуфиналу выбрать самое подходящее.

Важным отличием Yandex Cup 2024 от соревнований прошлых лет станет Gold‑финал, в котором победители стримов, включая юниоров и сотрудников Яндекса, будут соревноваться за звание абсолютного чемпиона каждого направления.

Подать заявку на участие можно на сайте чемпионата до 20 октября включительно. Победители получат денежные призы. Участники, показавшие лучшие результаты в каждом направлении, смогут пройти собеседование в Яндекс по упрощённой схеме.

Команда Яндекс Погоды открыла бесплатный API для интеграции погодных данных в системы умного дома. С помощью API пользователи смогут создавать сценарии, которые учитывают погоду на улице — например, чтобы в холодные вечера включался тёплый пол, а в дождливое утро — яркий свет.

Мы продолжаем развивать образовательные форматы, чтобы восполнить дефицит высококвалифицированных кадров в области искусственного интеллекта. Поэтому сегодня команда Яндекс Образования и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ открывают набор на участие в олимпиаде Artificial intelligence and data analysis olympiad (AIDAO).

Это первая совместная олимпиада по искусственному интеллекту ИТ‑компании и университета для студентов разных стран. Участники попробуют свои силы в решении сложных задач из науки и индустрии и познакомятся с экспертами из Яндекса и Вышки, а победители получат денежные призы.

На сайте конференции Practical ML Conf мы опубликовали первый список докладов. Среди тем этого года — сложности разработки мультимодальных нейросетей, технологии синтеза выразительной речи, обучение больших языковых моделей работе с кодом.

В конференции примут участие ведущие ML‑инженеры Яндекса, «Т‑Банка», Сбера, Х5, HH.ru и других компаний. Докладчики выступят в шести секциях, отражающих актуальные тренды в машинном обучении: компьютерное зрение, обработка естественного языка, генерация речи, рекомендательные системы, внедрение и инференс нейросетей, а также сбор и анализ данных.

Яндекс обучил нейросеть на базе YandexGPT самостоятельно проверять сгенерированные тексты на наличие галлюцинаций. Благодаря новому подходу удалось в шесть раз сократить количество неточностей в созданных нейросетью кратких описаниях мест и достопримечательностей в Картах. Кроме того, переход на обновлённую модель позволил использовать меньше вычислительных мощностей и удешевить её работу.