Я написал эту статью для себя, но подумал, что она будет полезна и начинающим айтишникам, и тем, кому необходимо освежить знания или быстро вспомнить основные вещи, не открывая полное руководство.

Ещё раз подчеркну, статья задумывалась как базовая памятка и помощь для начинающих, а никак не исчерпывающая документация. Многое я опускаю ввиду избыточности или неактульности, по крайней мере в моей работе.

В период моей жизни, когда я работал в Санкт-Петербурге, пришла мне интереснейшая задача — создать и интегрировать в один проект функционал карт. По ограничениям бизнес требований, карта должна работать в условиях отсутствия интернета, при этом удовлетворять требования визуального отображения и построения маршрутов. Значит не было возможности использовать готовый API Яндекса или Google, так что пришлось реализовывать механизмы самому.

В этой статье я не буду давать какой то инструкции по реализации такого проекта, а скорее в общем опишу как работаю карты, которым мы постоянно пользуемся.

Привет, Хабр! Я Артем Киреев, ИТ‑инженер в СберТехе. Мы с командой занимаемся развитием продукта из состава Platform V Synapse — децентрализованной платформы для задач интеграции. Мы стремимся поддерживать актуальность стека, на котором разрабатываем наши продукты, и регулярно отслеживаем все изменения. Обратившись к таблице поддерживаемых версий на официальном сайте Spring, мы обнаружили, что версии Spring Boot ниже 3.0 больше не поддерживаются. Поэтому мы решили, что нужно перевести проект на последнюю из существующих версий. На момент написания статьи это Spring Boot 3.2.

В ходе миграции я столкнулся с рядом проблем, решение которых не всегда было очевидным. Цель этой статьи — помочь читателям быстрее и проще решить ошибки, с которыми столкнулся я сам.

В этой статье пойдет речь про I2P — некоммерческую сингулярность сетевой приватности и анонимности, где никто кроме вас не знает куда и кто передает вашу информацию. Сеть I2P (расшифровывается как «Invisible Internet Project», Проект невидимого интернета) — это оверлейная децентрализованная одноранговая сеть. Оверлейная — значит работает поверх других сетей, например, обычного интернета; децентрализованная — распределенная, не имеющая единой точки отказа: упадет один узел, полсети, или во всей сети останется 3 пользователя — I2P все равно будет функционировать. I2P является одноранговой сетью, так как все участники имеют равные права и возможности: каждый пользователь скрытой сети строит свои туннели через других участников и сам является потенциальным звеном в цепочке другого пользователя. При этом естественная сетевая активность никак не компрометирует абонента перед домашним провайдером или участниками скрытой сети.

Салют, Хабр! Ранее мы в SberDevices анонсировали предобученную на русском языке модель GigaAM (Giga Acoustic Model) и её дообученные состояния под распознавание речи (GigaAM-CTC) и определение эмоций (GigaAM-Emo). Сегодня же делимся с сообществом весами моделей и примерами использования.

Приглашаем под кат погрузиться в self-supervised learning для звучащей речи и оценить возможности предобученных моделей!

Приветствую тебя, Хабр! Сегодня мы попробуем разобраться, как написать интеграционный\сервисный\авто тест для Spring Boot приложения, которое взаимодействует с внешним миром исключительно с помощью Kafka.

Несмотря на то, что я считаю себя криптографом, меня не особенно привлекает слово "крипто". Не думаю, что я уже староват, но я гораздо чаще кликаю на мемы в духе "Интернет всё помнит" о том, как "крипто" раньше означало "криптография", чем на последние новости об NFT.

Но учитывая всё то внимание, которое в последнее время уделяется тому, что сейчас называют web3, я решил более тщательно изучить всё происходящее в этой сфере, чтобы точно ничего не упустить...

Сегодня мы запустили новый сервис Нейро — новый способ поиска ответов на вопросы. Пользователь может задать Нейро любой вопрос, а тот сам подберёт подходящие материалы в Поиске, проанализирует их и соберёт найденную информацию в одном ответе, подкрепив его ссылками на источники. Нейро объединил опыт Яндекса в создании поисковых технологий и больших языковых моделей. 

Меня зовут Андрей Сюткин, и я отвечаю за ML-трек в Нейро. В этой статье покажу, как выглядит архитектура Нейро и как формируются ответы на технологическом уровне. Ну и, конечно же, поговорим о нейросетях, в том числе о YandexGPT 3, без обучения которых новый сервис просто не увидел бы свет.

Сегодня через API стала доступна новая модель YandexGPT 3 Lite. Одним из ключевых этапов её обучения, как и в случае с другими недавними моделями, стал этап выравнивания (Alignment), включающий в том числе стадию обучения с подкреплением (RL). Пожалуй, без этого этапа мы бы не смогли добиться такого роста в качестве, который был необходим для запуска новых возможностей и сервисов (например, Нейро). Поэтому эту статью мы полностью посвятим особенностям выравнивания моделей. 

На тему Alignment и RL было написано уже немало статей. Кажется, любой ML-инженер уже, так или иначе, сталкивался или читал о них. Поэтому мы хоть и напомним базовую информацию, но всё же сфокусируемся на тех деталях реализации, которые не на слуху. 

На первый взгляд, выбор правильного Java-рантайма для вашего проекта на Spring Boot может показаться тривиальным. В конце концов, все популярные рантаймы основываются на коде OpenJDK и предлагают одинаковые программные интерфейсы (от англ. Application Programming Interface).

Но не все рантаймы реализованы одинаково. В этой статье мы обсудим различные показатели, которые могут повлиять на ваше решение выбрать определенный дистрибутив Java для Spring Boot приложения.

Оригинал статьи написан на английском языке Aleksey Stukalov, который является Team Lead’ом проекта IntelliJ IDEA в компании JetBrains, и Catherine Edelveis, работающей Developer Advocate в компании BellSoft, в соавторстве.

Вы знаете, что меня действительно выбивает из колеи забавит? Даже люди, которые давно работают в IT, путают аутентификацию и авторизацию. На пару проектах я столкнулся с тем, что некоторые ребята, которые работают в индустрии годами, не видят разницы между этими двумя понятиями. И это не просто “я офигеваю” озадачивает – это может быть опасно для безопасности систем, так как из за ложного определения мысли производят совсем не однозначные выводы.

Кто-то гадает по звёздам и кофе, кто-то — по фото, а нам в ВТБ пришлось обучить модель предсказания по телефонным звонкам. А заодно пройтись по граблям обработки текстов и звука, выяснить, какие фичи можно извлечь из аудио, как привлечь ML и прикрутить к нему нейросеть, — и сделать всё на основе opensource. 

Меня зовут Алексей Климачев, и я data scientist ВТБ. В прошлом году банк доверил мне провести исследование аудиоданных для целей collection. Если вам интересно, чем может быть полезна правильно обученная модель, анализирующая звонки и прогнозирующая их исход, что использовать для её обучения, с какими сложностями можно столкнуться в процессе и как их обойти, заглядывайте в статью.

Привет, Хабр! Мы представляем команду GigaCode. В декабре 2023 года наш продукт стал доступен широкой аудитории. До этого GigaCode использовался только внутри компании, и нас часто спрашивали о том, как GigaCode выглядит на фоне других ИИ-ассистентов, как вы сравниваете себя с остальными? Отвечая на эти вопросы, мы начали с простой задачи, которая оказалась не такой уж и простой и вылилась в увлекательное исследование со всем тем, что мы так любим: множеством измерений, математической статистикой и, конечно же, новыми горизонтами. Интересно? Добро пожаловать под кат.

Библиотека Transformers предоставляет доступ к огромному кол-ву современных предобученных моделей глубокого обучения. В основном основаных на архитектуре трансформеров. Модели решают весьма разнообразный спектр задач: NLP, CV, Audio, Multimodal, Reinforcement Learning, Time Series.

В этой статье пройдемся по основным ее возможностям и попробуем их на практике.

В статье рассматривается проблема возрастающего количества приложений для аутентификации в том или ином сервиса. В виду того, что каждый сервис старается завести своё эксклюзивное для него приложение-аутентификатор, пользователю приходится устанавливать такой "ключ" просто потому, что другого способа нет, пусть даже у юзера и есть подходящее приложение, поддерживающее TOTP. В статье изложение проблематика, причины такого явления, его недальновидные плюсы и более актуальные минусы, опубликован компромиссный вариант решения проблемы с учетом технической подкованности аудитории сервиса Хабр.