Pull to refresh
193
11.4
Тимур @BarakAdama

Инженер, коммуникатор и просто гик

Send message

Станция Дуо Макс. Как мы создавали первую умную колонку Яндекса с экраном

Reading time9 min
Views24K

Недавно на YaC 2023 мы показали нашу новую колонку — Станцию Дуо Макс. Это первая умная колонка Яндекса с сенсорным экраном и флагман в нашей новой категории устройств. Дуо Макс предложит пользователям как уже знакомые возможности других Станций, так и новые способы взаимодействия с Алисой. 

Под катом — не только подробности об устройстве и наше видение назначения экрана, но и несколько историй разработки. Например, вы узнаете, как экран влияет на акустику устройства и к каким неожиданным изменениям привела возможность повернуть его на 90 градусов. Расскажем про видеозвонки в Telegram и нейросетевой фокус. Ну и закончим пост историей о том, как мы приняли участие в отладке процессора.

Читать далее
Total votes 67: ↑61 and ↓6+55
Comments82

Станция Миди и голосовое управление Zigbee-устройствами без интернета. История разработки

Level of difficultyEasy
Reading time7 min
Views28K

Недавно мы представили нашу новую умную колонку — Яндекс Станцию Миди. Она больше, чем Лайт или Мини, поэтому в ней уместились вуфер и два высокочастотных динамика с суммарной мощностью звука 24 Вт. Но при этом она легче и компактнее, чем Станция 2 или Макс. Кроме того, в Миди мы внедрили технологии, которые позволили Алисе научиться новому. В частности, благодаря более современному процессору и бо́льшему объёму оперативной памяти, Алиса в Станции Миди впервые стала понимать и выполнять голосовые команды умного дома локально, без интернета.

Сегодня коротко расскажем, какие задачи пришлось решить команде Алисы и умных устройств, чтобы у пользователей появилась возможность управлять Zigbee-совместимыми устройствами с помощью голоса и не зависеть при этом от удалённого сервера или провайдера.

Что важно: это полезно не только при проблемах со связью. Теперь Zigbee-устройства будут реагировать на команды быстрее даже при наличии хорошего интернета (чуть подробнее — в блоке про замеры скорости в конце поста).

Про локальный умный дом мы впервые заговорили весной этого года. Возможно, вы даже читали на Хабре статью о том, как мы научили наши колонки со встроенным Zigbee-модулем хранить и выполнять сценарии умного дома напрямую, без посредника в виде сервера. Но были ограничения: это работало только для тех сценариев, которые запускались по кнопке или таймеру. Потому что работа с голосовыми командами была доступна только через наше облако. Слишком уж тяжеловесной была это задача для железа. 

Читать далее
Total votes 53: ↑49 and ↓4+45
Comments78

Эволюция перевода видео в Яндекс Браузере: от новых языков до интерактивных субтитров

Reading time3 min
Views16K
В сентябре мы рассказывали Хабру о том, как наша команда помогает преодолевать языковой барьер с помощью перевода видео. Эта функция позволяет автоматически переводить видео так, чтобы зритель сразу слышал русскую речь. Пользователи встретили новую возможность тепло: ролики с переводом смотрят больше 200 тысяч раз в день.

С тех пор мы развиваем перевод видео. Не писали здесь про каждое изменение, потому что скромные по отдельности они не тянут на рассказ. Но сегодня воспользуюсь поводом и расскажу не только про свежую версию, в которую добавили перевод субтитров, но и про предыдущие обновления.



Читать дальше →
Total votes 28: ↑25 and ↓3+22
Comments32

Суперкомпьютеры Яндекса: взгляд изнутри

Reading time12 min
Views33K


Недавно три наших новых GPU-кластера заняли 19, 36 и 40 места в рейтинге суперкомпьютеров Top500. Это лучшие результаты среди всех участвующих в нём суперкомпьютеров России. Но сегодня мы поговорим не о местах в рейтинге, а о том, чем полезно на практике участие в подобных замерах.

Из этого поста вы узнаете про наши первые попытки создать свои кластеры и грабли на этом пути. Расскажем, как устроены суперкомпьютеры для машинного обучения и почему мы в итоге пришли к собственной архитектуре. Важная часть истории будет посвящена разбору проблем замеров производительности, которые, вопреки первым впечатлениям, принесли нам не только места в рейтинге, но и реальную пользу для наших ML-проектов.

Поможет мне в этом Дмитрий Монахов dmtrmonakhov. Он уже известен читателям Хабра по докладу о разработке ядра Linux. Передаю ему слово.
Читать дальше →
Total votes 125: ↑124 and ↓1+123
Comments56

Ботнет Mēris: расследуем крупнейшую DDoS-атаку в истории интернета

Reading time7 min
Views94K
image

На днях в СМИ появилась информация о DDoS-атаке на Яндекс. Это правда, но не вся. Нашим специалистам действительно удалось отразить рекордную атаку более чем в 20 млн RPS — это самая крупная атака из известных за всю историю интернета. Но это лишь одна из множества атак, направленных не только на Яндекс, но и на многие другие компании в мире. Атаки продолжаются уже несколько недель, их масштабы беспрецедентны, а их источник – новый ботнет, о котором пока мало что известно.

Сегодня вместе с коллегами из Qrator Labs мы хотим поделиться текущими результатами совместного расследования деятельности нового ботнета Mēris. Расследование еще продолжается, но мы считаем важным поделиться уже собранной информацией со всей индустрией.

Читать дальше →
Total votes 181: ↑178 and ↓3+175
Comments148

Как Яндекс помогает преодолеть языковой барьер: нейросетевой перевод видео, картинок и текста

Reading time8 min
Views96K


Недавно мы впервые показали прототип переводчика видео в Яндекс.Браузере. Прототип работал с ограниченным числом роликов, но даже в таком виде вызвал интерес у пользователей. Теперь мы переходим к следующему ключевому этапу: в новых версиях Браузера и приложения Яндекс перевод доступен для всех англоязычных роликов на YouTube, Vimeo, Facebook и других популярных платформах.

Сегодня я не только расскажу о том, как устроен новый переводчик видео и какие у нас планы, но и поделюсь предысторией. Потому что считаю, что контекст важен: мы шли к этому шагу более десяти лет. Но если история вам вдруг не интересна, то можете сразу переходить к разделу «Перевод видео», где я описал работу технологии (а точнее, целого комплекса наших технологий) по шагам.

Десятью годами ранее


В 2011 году в Яндексе решалась судьба собственного полноценного браузера. На тот момент браузеров на любой цвет и вкус уже хватало. Но почти все они создавались «где-то там»: без оглядки на рунет и потребности тех пользователей, для которых английский язык и латиница не были родными. Поэтому мы решили создать свой браузер, который бы в числе прочего более полно поддерживал русский язык и наши с вами «региональные» потребности. Уверен, эта фраза звучит непонятно, поэтому ниже вас ждут два моих любимых примера. Они не связаны с переводом, но показательны.

Переведётся всё!
Total votes 106: ↑101 and ↓5+96
Comments177

Как Яндекс применил генеративные нейросети для поиска ответов

Reading time11 min
Views69K


Только что мы представили новую версию поиска Y1. Она включает в себя комплекс технологических изменений. В том числе улучшения в ранжировании за счёт более глубокого применения трансформеров. Подробнее об этом направлении мой коллега Саша Готманов уже рассказывал в нашем блоге. В новой версии модель стала мощнее: количество параметров возросло в 4 раза. Но сегодня мы поговорим о других изменениях.

Когда человек вводит запрос в поисковик, он ищет информацию или способ решения своей задачи. Наша глобальная цель — помогать находить такие ответы, причём сразу в наиболее ёмком виде, чтобы сэкономить людям время. Этот тренд на ускорение решения пользовательских задач особенно заметен в последние годы. К примеру, теперь многие пользователи задают свои вопросы не текстом в поиске, а голосовому помощнику. И тут нам на помощь пришли огромные генеративные нейросети, которые способны перерабатывать, суммаризировать и представлять в ёмком виде тексты на естественном языке. Пожалуй, самой неожиданной особенностью таких сетей стала возможность быстро обучаться на всё новые задачи без необходимости собирать большие датасеты.

Сегодня мы поделимся опытом создания и внедрения технологии YaLM (Yet another Language Model), которая теперь готовит ответы для Поиска и Алисы. В этом мне помогут её создатели — Алексей Петров petrovlesha и Николай Зинов nzinov. Эта история основана на их докладе с Data Fest 2021 и описывает опыт внедрения модели в реальные продукты, поэтому будет полезна и другим специалистам в области NLP. Передаю слово Алексею и Николаю.

Total votes 70: ↑68 and ↓2+66
Comments18

Яндекс отключил расширения с аудиторией в 8 млн пользователей. Объясняем, почему мы пошли на такой шаг

Reading time14 min
Views282K
Сегодня мы приняли решение отключить расширения SaveFrom.net, Frigate Light, Frigate CDN и некоторые другие, установленные у пользователей Яндекс.Браузера. Совокупная аудитория этих инструментов превышает 8 млн человек.

В этом посте мы расскажем о причинах и поделимся с сообществом результатами анализа деятельности расширений. Вы узнаете про тайное воспроизведение видео из онлайн-кинотеатров с целью накрутки просмотров. Увидите фрагмент кода, содержащий механизм для перехвата токенов социальных сетей. Мы покажем, как организована динамическая загрузка и выполнение произвольного кода без обновления расширений.



Читать дальше →
Total votes 369: ↑360 and ↓9+351
Comments508

Яндекс.Станция Макс. Три истории про новое устройство с Алисой

Reading time13 min
Views59K

У нас есть ежегодная традиция: рассказывать читателям Хабра о разработке нового устройства с Алисой. 2020 год, конечно, разрушил многие планы, но эту традицию сохранить удалось. 

Сегодня на YaC 2020 мы показали нашу новую колонку — Яндекс.Станцию Макс. Это не замена Станции или Станции Мини, а новая, старшая модель в семействе умных колонок Яндекса. В ней мы не просто поддержали более требовательные к железу возможности, но и сознательно отказались от некоторых компромиссов. В результате устройство, которое на этапе идеи должно было отличаться от Станции лишь в нескольких элементах, оказалось не похоже на неё примерно во всём, кроме внешнего вида. 

Зачем и как мы этого добились — рассказываю в трёх историях. В качестве бонуса вы узнаете о непростой работе с производством в условиях пандемии.

Читать далее
Total votes 115: ↑110 and ↓5+105
Comments193

От эвристик до машинного обучения: история саджеста в Яндекс.Браузере

Reading time7 min
Views11K


Давненько я ничего не рассказывал о Яндекс.Браузере и Chromium, а ведь интерес к этой теме на Хабре был нешуточный. Пора исправляться. Сегодня хочу поднять тему подсказок, которые мы видим под адресной строкой по мере вводе текста (этот блок ещё называют саджестом). Об этом почти никто не задумывается, но их работа исторически основана на ручных эвристиках и константах. Недавно с помощью коллег из поиска Яндекса нам удалось применить ML-ранжирование к этим подсказкам. Получилось не с первого раза, но результат того стоил.

Для лучшего погружения в контекст начнём с истории. Помните ли вы первый браузер в мире? Тот самый, который создал Тим Бернерс-Ли. Честно говоря, и я не помню, но хорошие люди сделали веб-версию для любопытных. Этот браузер умел отображать текст… и всё. Даже картинки на старте не поддерживал. А ещё там не было адресной строки в привычном для нас месте. Сайты открывались через меню, как документы в офисном редакторе. При этом было важно вводить точный адрес желаемой страницы. Забыли про http:// в начале? Получите Bad request. Никакого дружелюбия к пользователям не требовалось, потому что пользователями выступали учёные и технари.

Но затем интернет пришёл в дома «обычных» пользователей. Интерфейсы стали упрощаться: адресная строка поселилась у всех на виду, а рядом с ней добавили ещё одну — для поисковых запросов. Браузеры научились не только подставлять http://, но и подсказывать людям адреса уже посещённых страниц или введённые ранее запросы.

Затем в Chrome адресную строку объединили с поисковой — так родился омнибокс, который умел переваривать как адреса, так и запросы. Причём саджест тоже стал единый. Браузерам пришлось учиться ранжированию подсказок. Поставить на первое место сайт из истории? Или из закладок? Или сходить в облако и предложить окончание запроса? Или оставить WYT (What You Typed) и отправить в поиск?

Читать дальше →
Total votes 48: ↑41 and ↓7+34
Comments61

Как мы эвакуировали дежурную смену Яндекса

Reading time5 min
Views45K


Когда работа умещается в одном ноутбуке и может выполняться автономно от других людей, то нет проблем перебраться на удалёнку — достаточно остаться утром дома. Но так повезло не всем.

Дежурная смена — это команда специалистов по доступности сервисов (SRE). Она включает в себя дежурных администраторов, разработчиков, менеджеров, а также общую «приборную панель» из 26 ЖК-панелей по 55 дюймов каждая. От работы дежурной смены зависит стабильность сервисов компании и скорость решения проблем.

Сегодня Дмитрий Меликов tal10n, руководитель дежурной смены, расскажет о том, как за считанные дни им удалось перевезти оборудование на дом и наладить новые процессы работы. Передаю ему слово.

Читать дальше →
Total votes 102: ↑98 and ↓4+94
Comments149

Как Яндекс научил искусственный интеллект находить ошибки в новостях

Reading time7 min
Views13K
Мы часто рассказываем о технологиях и библиотеках, которые зародились и сформировались в Яндексе. На самом деле мы ничуть не реже применяем и развиваем сторонние решения.

Сегодня я расскажу сообществу Хабра об одном из таких примеров. Вы узнаете, зачем мы научили нейросеть BERT находить опечатки в заголовках новостей, а не воспользовались готовой моделью, почему нельзя взять и запустить BERT на нескольких видеокартах и как мы использовали ключевую особенность этой технологии — механизм attention.



Читать дальше →
Total votes 44: ↑41 and ↓3+38
Comments11

Яндекс запустил народное голосование за ретроигры. Финалисты Retro Games Battle 2019

Reading time6 min
Views17K
В июле команда Музея Яндекса запустила Retro Games Battle 2019 — конкурс по разработке игр для легендарного ZX Spectrum, ориентированный на любителей ретротехники. 5 декабря завершился приём заявок. 19 новых игр дошло до финала.

Сегодня мы не только напомним о конкурсе и покажем финалистов, но и дадим возможность каждому пользователю запустить игры в веб-эмуляторе или даже скачать. Но самое важное в другом — мы приглашаем вас принять участие в народном голосовании, по итогам которого будет определён обладатель «Приза зрительских симпатий».



Total votes 69: ↑66 and ↓3+63
Comments36

Яндекс.Станция Мини. Большая история маленького устройства

Reading time8 min
Views52K
Только что мы представили наше новое устройство — Яндекс.Станцию Мини. Это компактная умная колонка, которая умеет воспроизводить музыку, управлять умным домом, ставить напоминания — и многое другое. А ещё это первая колонка с Алисой, управлять которой можно жестами.

Сегодня мы расскажем читателям Хабра несколько историй об этапах создания Станции Мини. От калибровки оптики и UX-тестирования до неочевидных особенностей работы с электропитанием. А ещё вы узнаете, что такое терменвокс и как он связан с устройством Яндекса.


Читать дальше →
Total votes 70: ↑64 and ↓6+58
Comments129

Умный дом с Алисой. Яндекс открывает платформу для всех разработчиков

Reading time4 min
Views86K


Мы верим, что в будущем люди будут управлять своим домом с помощью голоса, а не кнопок. Поэтому сегодня Яндекс представляет платформу умного дома, которая позволит зажечь свет, убавить температуру на кондиционере, переключить телевизор на другой канал или даже сварить кофе — с помощью Алисы.

Платформа открыта: подключиться к ней могут как крупные производители умных устройств, так и разработчики, автоматизирующие свои дома. Сегодня мы не будем пересказывать документацию, но расскажем читателям Хабра об архитектуре нашей платформы и подскажем устройства, которые уже её поддерживают.

Читать дальше →
Total votes 76: ↑69 and ↓7+62
Comments268

Яндекс присоединился к защите Linux и IT-индустрии от патентного троллинга

Reading time4 min
Views17K
Мы верим, что жизни миллионов пользователей меняются к лучшему только тогда, когда идея превращается в готовый продукт, а не используется для шантажа и ограничений. Поэтому Яндекс вступил в альянсы Open Invention Network и LOT Network, объединяющие тысячи разработчиков для совместной защиты от злоупотреблений патентным правом.

В этой статье мы расскажем, почему Яндекс патентует свои разработки. Вы узнаете, зачем патентовать технологии с открытым исходным кодом и в чём суть альянсов, в которые мы вступаем. А ещё мы приглашаем всех читателей Хабра в комментарии для обсуждения достоинств и недостатков современной патентной системы.



Читать дальше →
Total votes 42: ↑40 and ↓2+38
Comments80

Встречаем Яндекс.Телефон — теперь официально

Reading time5 min
Views113K


Представляем Яндекс.Телефон — это первый смартфон, который объединяет привычные приложения Яндекса в единую экосистему, в центре которой находится Алиса.

Сегодня мы расскажем читателям Хабра, почему тесная связь с «железом» так важна для любого голосового помощника. Мы объясним, чем определитель номеров Яндекса отличается от простого поиска по каталогу организаций. Вспомним про машинное обучение и сравним клавиатуры. Расскажем о каталоге приложений и ответим на другие вопросы.
Читать дальше →
Total votes 247: ↑219 and ↓28+191
Comments740

Как краудсорсинговая платформа Яндекса помогает обучать беспилотники и оценивать качество сервисов

Reading time6 min
Views6.2K
В работе часто встречаются долгие и однообразные задачи, для решения которых нужно много людей. Например, расшифровать несколько сотен аудиозаписей, разметить тысячи изображений или отфильтровать комментарии, число которых постоянно растет. Для этих целей можно содержать десятки штатных сотрудников. Но всех их нужно найти, отобрать, мотивировать, контролировать, обеспечить развитие и карьерный рост. А если объем работы сократится, их придется переобучать или увольнять.

Во многих случаях, особенно если не требуется специального обучения, такую работу могут взять на себя исполнители Толоки, краудсорсинговой платформы Яндекса. Эта система легко масштабируется: если заданий от одного заказчика станет меньше, толокеры пойдут к другому, если число задач увеличится, будут только рады.

Под катом – примеры того, как Толока помогает Яндексу и другим компаниям развивать свои продукты. Все заголовки кликабельны – ссылки ведут на записи докладов.



Читать дальше →
Total votes 27: ↑26 and ↓1+25
Comments2

Яндекс.Станция. Как мы создавали первое устройство с Алисой

Reading time8 min
Views107K


Несколько минут назад на конференции YaC 2018 мы впервые рассказали о Яндекс.Станции. Это первое мультимедийное устройство с Алисой, которое воспроизводит музыку и фильмы, рассказывает детям сказки, помогает в повседневных делах, а также поддерживает навыки от сторонних разработчиков.

Может показаться, что для создания подобных устройств достаточно взять голосового помощника, добавить к нему простой микрофон из смартфона и спрятать всё это в корпусе недорогой аудиоколонки. На практике перед разработчиками подобных систем стоят серьёзные технологические проблемы, о решении которых в Станции мы и расскажем сегодня читателям Хабра. Вы также узнаете, что именно представляет собой технологическая платформа Yandex.IO, на основе которой и создано устройство.
Читать дальше →
Total votes 184: ↑168 and ↓16+152
Comments598

Как пользователи учат Яндекс предупреждать о телефонном спаме

Reading time4 min
Views63K
С телефонным спамом знакомы все, кто засветил свой номер в интернете, заполнил сомнительную анкету в офлайне или кому просто не повезло попасть в многочисленные базы. Сегодня мы расскажем читателям Хабрахабра о том, как с помощью отзывов пользователей и машинного обучения мы научили приложение Яндекс предупреждать о нежелательных звонках.



Звонки с незнакомых номеров – это всегда тяжелый выбор. Звонит ли это долгожданный курьер или очередной оператор с «уникальным» рекламным предложением? Для решения этой проблемы существуют мобильные приложения, которые работают на базе справочников известных организаций. Отчасти они решают проблему. Но наиболее агрессивные спамеры, сомнительные коллекторы и злоумышленники в такие базы не попадают. Что делать?

Читать дальше →
Total votes 76: ↑74 and ↓2+72
Comments195

Information

Rating
507-th
Location
Россия
Works in
Registered
Activity