Сегодня поговорим о теме, которая вызывает живой интерес у многих разработчиков и энтузиастов ИИ — интеграции больших языковых моделей вроде DeepSeek или ChatGPT с собственной базой знаний.

В этой статье я подробно расскажу, как работают векторные базы данных, зачем они нужны и какую роль играют в построении эффективной связки между вашей внутренней информацией и мощью современных LLM. Если вы хотите научиться «обучать» ИИ на своих данных — добро пожаловать!

Недавно мы выложили в открытый доступ pretrain-версию модели YandexGPT 5 Lite, обученную нами с помощью технологий Яндекса и без применения каких-либо сторонних моделей. За прошедший месяц в сообществе её скачали более 15 тысяч раз, на её основе создали больше десятка квантизованных моделей и даже дообучили instruct-версии. 

Тем не менее мы видим большой интерес к instruct-версии Яндекса, поэтому сегодня выкладываем её в открытый доступ. В том числе — в совместимом с llama.cpp формате, о чём нас просили на Хабре. Кроме того, мы обновили лицензионное соглашение для обеих моделей так, чтобы применять её стало возможно в ещё большем числе проектов, в том числе во многих коммерческих проектах. 

Для тех, кто хотел бы попробовать новую модель онлайн, она также доступна для выбора в Чате с Алисой и через API в Yandex Cloud.

Привет Хабр ! Это моя первая статья на тему процедурной генерации. Здесь я рассмотрю конкретную задачу по генерации, её решение и опишу ключевые использованные принципы. Пишу эту статью для того, чтобы поделиться идеями и опытом, которых мне не хватало, когда я взялся за дело две недели назад. Я не буду делать полный разбор проекта, а лишь опишу и визуализирую принцип.

Автоматический сбор данных (парсинг, или web scraping) стал неотъемлемой практикой для разработчиков, аналитиков и автоматизаторов. С его помощью получают массовую информацию с сайтов – от цен конкурентов и отзывов до контента соцсетей​. Для этого разработано множество “парсеров” – библиотек, фреймворков и облачных сервисов, которые позволяют извлекать веб-данные программно. Одни решения требуются для быстрого парсинга статичных страниц, другие – для обхода сложной JavaScript-навигации, третьи – для получения данных через API. 

В этой статье я рассмотрю топ инструментов для парсинга – как открытых (Open Source) библиотек, так и коммерческих SaaS/API-сервисов – и сравню их по ключевым метрикам.

Привет, меня зовут Таня и я backend-разработчик в ИдаПроджект. 

Сегодня хочу рассказать о полнотекстовом поиске — как это все работает в django, а как в postgres, и откуда вообще взялось. 

Современные компании ежедневно сталкиваются с разной текстовой информацией. Эффективный поиск не только ускоряет доступ к нужным данным, но и повышает продуктивность, снижает затраты и открывает новые возможности для анализа и принятия решений. 

Новичкам важно понять, как полнотекстовый поиск облегчает обработку данных и извлечение информации. Для тех, кто уже знаком с Django и PostgreSQL, статья станет экскурсом в полнотекстовый поиск, а заодно поможет интегрировать его в проекты. 

Ну что, погнали! Разберем, как эта технология развивалась, и какие ее ключевые элементы (триграммы и tsvector) делают возможным быстрый и точный доступ к информации.

Привет, Хабр! Это Сергей, я пишу для команды спецпроектов МТС Диджитал. Мне нравится, когда старые технологии могут хоть как-нибудь взаимодействовать с новыми. Помните фильм «Морской бой» 2012 года? Там инопланетяне смогли вывести из строя все современные суда, но в итоге проиграли сражение линкору «Миссури» — музейному экспонату. Каждый раз, когда мне удается заставить какую-нибудь раритетную железку действовать в современных условиях, возникает то самое чувство, как при просмотре этого фильма.

Я проверил, насколько реально через MS-DOS получить доступ к нейронным сетям вроде нашумевшего DeepSeek и будет ли это работать. О результатах эксперимента и расскажу в этом посте.

Исследуем свёрточные нейронные сети (CNN): полный гид
От основ нейронных сетей до кода: узнайте, как CNN обрабатывают изображения. Включает:

Основы: нейроны, слои, обучение.

Компоненты CNN: свёртка, пулинг, полносвязные слои.

Архитектуры: LeNet, AlexNet, VGG, GoogleNet, ResNet.

Практический пример на TensorFlow.

Сравнение с Vision Transformers. Идеально для новичков и экспертов

Меня зовут Николай Карпачёв, я руковожу группой базового качества перевода в Яндексе. Недавно мы впервые разработали модель документного перевода на основе YandexGPT и, используя различные оптимизации, уже применяем её в Поиске, Умной камере, а также в нейропереводчике Яндекс Браузера. Кроме того, мы протестировали новую модель на независимом международном бенчмарке DiBiMT, где заняли первое место по качеству англо-русского перевода.

Приветствую! Эта статья является продолжением (2 частью) статьи Обвиваем YouTube змеем, или как смотреть и скачивать видео с YouTube без VPN на чистом Python-е. Часть 1 Если честно, я был приятно удивлен популярностью первой части: 115К просмотров за неделю и 137 голосов, которые принесли мне 21 место в рейтинге Хабра. Учитывая, что эта статья была из песочницы (отдельное спасибо @Ilha за приглашение), для меня это большой результат. Поэтому всем, кто поставил стрелочку вверх – авторское спасибо!)

В этой статье я покажу, как можно скачивать с YouTube каналы и плейлисты. Если кто-то не читал первую часть, настоятельно рекомендую это сделать. По крайней мере, если по мере чтения у вас возникнут какие-то вопросы, скорее всего там есть на них ответы. Напомню, что у нас уже есть средство, которое решает "проблему с устаревшим и изношенным оборудованием Google Global Cache" (к сожалению, оно не у всех работает, учтите), а также мы разобрались с тем, как скачивать с YouTube видео и аудио в любом качестве. Итак, начнём!

UPDATE: По решению Роскомнадзора в марте 2025 г. первая часть статьи была заблокирована на территории России. pdf-версию статьи вы можете скачать здесь

Современный мир пресыщен различной информацией, и в наше непростое время её важно уметь не только находить и сохранять. Многие наверняка заметили, что в на YouTube, кроме мусора, котиков и прочих бесполезных вещей (которые мы иногда не прочь посмотреть) есть масса полезного материала по самым различным темам. И иногда этот материал неплохо было бы сохранить себе на будущее, чтобы не зависеть от переменчивых настроений в мире.

В этой статье я хочу рассказать, как можно скачивать видео, аудио (1 часть статьи), плейлисты и целые каналы с YouTube (2 часть статьи) без использования VPN и на чистом Python-е. Сразу оговорка: VPN нам не понадобится, но мы сделаем собственное средство, которое будет решать "проблему с устаревшим и изношенным оборудованием Google Global Cache" (вы поняли, о чём я). Я думаю это средство будет особенно актуально сегодня, когда у многих россиян YouTube почти или совсем не работает.

На связи группа фундаментальных исследований MTS AI. В этой статье мы расскажем про дроп трех маленьких моделей Cotype-Nano, Cotype-Nano-4bit и Cotype-Nano-CPU. Расскажем, как нам удалось достичь 1 места на RuGeneralArena  в своей весовой категории.

Декабрь 2023 года стал значимой датой в истории развития CSS-свойства mask: все современные браузеры в своих последних версиях обеспечили его полную поддержку, теперь без использования своих вендорных префиксов. А это означает, что данное свойство прочно и надолго вошло в жизнь каждого фронтенд-разработчика. Осталось лишь фронтенд-разработчикам принять его в свою жизнь и перестать его бояться!

В статье я кратко напомню основные теоретические идеи свойства и подробно расскажу о реальных примерах использования на основании опыта разработки Taiga UI.

В прошлой статье я говорил о том, что поиск себя и попытки найти дело своей жизни часто проваливаются. А сейчас поговорим о том, почему даже если вам очень нравится, то чем вы занимаетесь (да еще и получается к тому же), шансов на успех меньше, чем хотелось бы.

В этой статье я подробно расскажу как оформить сервер и поднять свой VPN на протоколе VLESS с XTLS-Reality, который выделяется на общем плане тем, что трафик шифруется и маскируется под подключение к популярным сайтам (доменам), тем самым станет тёмной лошадкой для ТСПУ.

В данной статье мы затронем установку Home Assistant с некоторыми аддонами как на поддерживаемые, так и на не поддерживаемые официально системы (32 бит).

Home Assistant - это бесплатная и открытая система управления домашними устройствами, которая позволяет интегрировать различные устройства и сервисы для автоматизации и управления жизнью в доме.

Преимущества Home Assistant перед системами умных домов других производителей (Xiaomi,Tuya, и др.) заключается в возможности использовать устройства разных производителей с разными типами подключения (WiFi, MQTT, Zigbee, Bluetooth) без привязки к экосистеме определенного производителя.

Хабр, привет! Я снова пришёл к вам со статьёй, где показываю мои любимые техники вёрстки. Моя цель — поделиться опытом с вами. Я использую не только трюки известных экспертов, есть лично мои придумки. Но пожалуйста, относитесь к этому контенту, как просто к альтернативному мнению. Мои техники не являются единственными правильными решениями.

Сегодня мы рассмотрим:

• почему декоративные элементы, сделанные с помощью чистого CSS могут не отобразиться в режиме повышенной контрастности Windows;
• чем можно заменить объявления свойства height со значением auto для изображений;
• какой есть нюанс при установке максимальной ширины у группы элементов;
• плавную прокрутку без неприятных ситуаций для пользователя;
• чего не хватает при использовании фоновых изображений.

Давайте посмотрим, что я вам подготовил.

Я много пишу про OpenWrt и часто получаю вопросы о том, какой взять роутер под эту ОС. В прошлом году я уже делал обзор роутеров, лучше всего подходящих под OpenWrt. Тогда выбор был не очень большой, но сейчас всё изменилось в лучшую сторону. Поэтому я сделал новый актуальный разбор для тех, кто не знает, какой роутер выбрать.

Роутер, как и любой другой девайс, нужно покупать под запрос. Например, линуксоиды привыкли покупать ноутбуки именно под Linux, а не первый попавшийся. Также и тут: если нужен OpenWrt, то роутер тоже надо выбирать с умом, а не надеяться на то, что кастомная прошивка сделает конфетку из роутера за 700 р.

В 2023 и 2024 появились интересные роутеры, которые уже поддерживаются проектом OpenWrt. Эти роутеры сделаны на базе ARM-процессоров. Такие роутеры появились у нескольких компаний, и дальше их количество будет только увеличиваться.

13 мая 2024 года, OpenAI официально представила новую модель Omni. 

Преимущества модели в том, что она умеет работать со всем контентом (текстом, звуком и изображениями) и знает 50 языков.

И сегодня мы интегрируем эту модель в небольшого бота на Python.