Обновить
512K+

Машинное обучение *

Основа искусственного интеллекта

1 124,02
Рейтинг
Сначала показывать
Порог рейтинга

Открытые уроки по AI, ML и LLM: агенты, прод, безопасность и продуктовый подход

ИИ уже перестал быть отдельной «игрушкой для экспериментов» и все чаще встраивается в разработку, аналитику, продукты и бизнес‑процессы. Но вместе с этим появляются вопросы посложнее: как работать с LLM, как собирать агентов, как выводить модели в прод, как оценивать качество AI‑систем и не превращать внедрение в набор хаотичных PoC.

Собрали ближайшие открытые уроки OTUS по искусственному интеллекту, машинному обучению и прикладному использованию AI. Приходите, чтобы разобрать практические сценарии, посмотреть на инструменты в работе и задать вопросы преподавателям‑практикам.

➊ LLM, RAG и AI‑агенты

  • 6 мая, 18:00. «Методы работы с LLM: промпт‑инжиниринг, Lora и RAG». Записаться

  • 6 мая, 20:00. «LangGraph + MCP в Cursor IDE: создаем автономного агента для глубокого анализа Google Trends». Записаться

  • 14 мая, 20:00. «ИИ‑агенты для юристов: настраиваем автономного ассистента с доступом к договорам и базе знаний». Записаться

  • 20 мая, 18:00. «Как собрать AI workflow без сложной инфраструктуры: первый ИИ‑агент в n8n за 60 минут». Записаться

  • 20 мая, 20:00. «Что надо знать про работу LLM моделей». Записаться

➋ ML, Deep Learning и рекомендательные системы

  • 13 мая, 20:00. «Как выкатить в прод Deep Learning модели». Записаться

  • 18 мая, 20:00. «Корреляция признаков. PCA». Записаться

  • 20 мая, 18:00. «Препарируем рекомендательные системы методами ML». Записаться

  • 1 июня, 18:00. «Оптимизируем построение модели через Pipeline». Записаться

  • 17 июня, 18:00. «Дерево решений — простой и интерпретируемый ML‑алгоритм». Записаться

➌ AI в продукте, качестве и безопасности

  • 6 мая, 20:00. «Ключевые тренды AI Governance в 2026 году». Записаться

  • 18 мая, 20:00. «DevSecMLOps: как безопасно внедрять ИИ в процессы разработки и эксплуатации». Записаться

  • 19 мая, 20:00. «Как запустить ИИ‑продукт с нуля: от гипотезы до первых результатов». Записаться

  • 19 мая, 20:00. «Критерии качества и безопасности AI‑систем в продукте». Записаться

  • 17 июня, 19:00. «Как продакту проверять гипотезы быстрее с помощью AI». Записаться

➍ AI в прикладных сценариях разработки и анализа

  • 21 мая, 20:00. «ИИ как ассистент QA: пишем API‑тесты с нуля». Записаться

  • 21 мая, 20:00. «Видеоаналитика и распознавание действий: от 3D‑сверток до визуально‑языковых моделей». Записаться

📍 Если в списке не нашлось темы, которая попадает именно в вашу задачу, посмотрите каталог курсов OTUS по нейросетям. Там собраны программы по AI, LLM, ML, AI‑агентам и автоматизации — можно выбрать направление под свой уровень, роль и рабочий сценарий.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+3
Комментарии0

С 20 по 29 апреля 2026 года Google Chrome тихо установил (без уведомления, без галочки, без согласия) на устройства пользователей файл weights.bin — бинарник Gemini Nano весом около 4 ГБ.

Как от этого избавится:

  • в браузере chrome://flags;

  • ищем Enables optimization guide on device и отключаем;

  • ищем Prompt API for Gemini Nano и отключаем;

  • находим на диске по пути AppData/Local/Google/Chrome/User Data/OptGuideOnDeviceModel/ файл весом в 4 ГБ и удаляем его вручную.

Теги:
Всего голосов 6: ↑5 и ↓1+6
Комментарии1

Представлен проект под названием «Кладбище 100 ИИ‑проектов», которые прекратили свою работу или были приобретены и интегрированы в другие продукты. Список поддерживается в рамках предварительной проверки — каждая запись представляет собой реальный продукт, зарегистрированный на ToolDirectory.AI до прекращения его работы.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии0

Представлен открытый проект Endless Toil. Решение добавляет звуковые эффекты, когда ИИ-агент читает код разработчика. Есть три варианта звука: «стон», «вой» и эффект «бездна». Чем хуже код, тем больше страданий.

Плагин можно использовать в приложении Codex Desktop и интерфейсе командной строки Codex CLI от OpenAI, в редакторе кода Cursor, а также в Claude CLI от Anthropic. Чтобы ИИ-агент издавал звуки при чтении, в новом диалоге нужно отдельно попросить использовать инструмент endless-toil. Автоматически плагин не запустится. Например, чтобы использовать его в Claude CLI, нужно ввести команду: /plugin install endless-toil@endless-toil. Затем нужно перезапустить Claude Code и запустить набор навыков командой: /endless-toil.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии2

ChatGPT может проанализировать ваш почерк и разложить по нему характер: от сильных сторон до скрытых привычек и паттернов. Для этого нужно использовать такой промпт:

Analyze the handwriting in this image in a detailed and nuanced way. Describe observable features such as letter size, spacing, slant, pressure, consistency, and overall structure. Based on these features, infer possible personality traits, habits, and emotional tendencies, clearly distinguishing between objective observations and speculative interpretations.

Avoid making any medical or psychological diagnoses. Instead, frame insights as possibilities (e.g., ‘may suggest,’ ‘could indicate’). Comment on:

  • Level of organization vs spontaneity

  • Emotional expressiveness vs restraint

  • Confidence vs hesitation

  • Attention to detail vs big-picture thinking

  • Energy levels or intensity suggested by stroke patterns

Also note any unique or unusual features that stand out and what they might symbolize in a general behavioral sense.

End with a brief, balanced summary that highlights both strengths and potential challenges suggested by the handwriting, while emphasizing that handwriting analysis is interpretive and not scientifically diagnostic.

Теги:
Всего голосов 8: ↑1 и ↓7-6
Комментарии1

Представлен небольшой открытый контекстный движок SocratiCode, который индексирует программные проекты и позволяет ИИ-агентам работать с ними в несколько раз быстрее. ИИ-агенты не знают код, а лишь смотрит его поверхностно. Сейчас это основная проблема вайбкодинга. С этим движком — ИИ совершает каждый ход как опытный шахматист, видя игру на десяток шагов вперёд.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии1

Представлен учебный сервис your ai slop bores me, в котором пользователю нужно отвечать на промпты так, будто это не человек, а ChatGPT. Реальные люди там просят искать информацию, нарисовать изображение и всё в этом духе, а пользователю придётся выкручиваться и креативить, а на ответ даётся только 60 секунд.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+4
Комментарии0

В команде Apple вайбкодят приложения — разработчики случайно оставили файлы Claude .md в обновлении Apple Support. После того, как этот инцидент стал публичным в соцсетях, то в Apple выпустили новую версию обновления 5.13.1 без следов вайбкодинга.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии1

Искусственный интеллект Claude Opus от Autropic размышляет не только на английском, но и на русском и китайском языках. Блоки ответов ИИ иногда содержат текст «процесса мышления» на разных языках.

LLM‑модели мыслят на том языке, который был наиболее распространён в обучающих данных по данной теме или для экономии ресурсов — китайские иероглифы более эффективны, чем английские. Модель по умолчанию использует их для экономии вычислительных ресурсов для выражения некоторых мыслей.

Claude мыслит на русском языке при решении задач в области кибербезопасности, потому что обучающие данные по этой области в значительной степени русскоязычные. Claude рассуждает на том языке, который наиболее эффективен для задачи и потом преобразует ответ в английский

Теги:
Всего голосов 4: ↑3 и ↓1+2
Комментарии0

Гига-помощник в облаке теперь закрывает DevOps-, SRE- и FinOps-задачи: что нового

Рассказываем про большое обновление ИИ-помощника, встроенного в консоль Cloud.ru. В этом релизе расширили возможности работы с виртуальными машинами и добавили три специализированных сценария.

🖥️Несколько ВМ в разных конфигурациях

Гига-помощник научился создавать сразу несколько виртуальных машин за один запрос и управлять ими по команде: может добавлять и удалять диски, менять конфигурации и выполнять другие повседневные операции. Теперь вы сможете легким движением руки развернуть сразу dev, stage и prod или подготовить все необходимое для нагрузочного тестирования. 

🤖Три новых сценария 

Теперь у вас прямо в консоли есть три «подчиненных», которые проследят за тем, чтобы все шло как надо:

  • 🛠 DevOps-агент — разворачивает и обслуживает популярные сервисы по текстовому промпту: PostgreSQL, Kafka, WordPress, GitLab и другие. Не нужно держать в голове порядок шагов или обращаться к документации, достаточно описать задачу.

  • 📡 SRE-агент — настраивает мониторинг и алертинг, а также помогает разбирать инциденты. Удобен, когда нужно быстро поднять наблюдаемость для нового сервиса или разобраться в причинах сбоя.

  • 💰 FinOps-агент — находит забытые и неиспользуемые ВМ и предлагает их удалить, чтобы исключить лишние расходы. Показывает топ дорогих ресурсов и позволяет сравнивать траты за разные периоды.

Ищите Гига-помощника в правом нижнем углу главной страницы консоли

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

ИИ: Гонки на лафетах

Всего лишь иллюстрация. Примерно год-полтора назад решил я выбрать - deepseek или chatgpt. И выбрал deepseek. Однако через некоторое время стал обращать внимание не его лютый подхалимаж, что, кстати, не раз уже обыграли в различных мемах. Не в отношении deepseek, а относительно AI в общем.
Проблему обсудил и с deepseek, и с windows copilot (chatgpt был благополучно забыт). Deepseek стал подхалимски юлить, мол да, copilot хорош и все такое. Copilot же оправдал Deepseek - мол это такая технология поддержки энтузиазма в клиенте. Между прочим тонко намекнув, что сам-то он лучше и глубже. Но это присказка, сказка впереди.
В процессе завершения разработки обертки над EntityFramework попросил оценить проект сразу четверых: deepseek, copilot, chatgpt и grok. Результат ожидаем - сыровато, но в продакшн годно, оценки 4.5/5 и 7/10.
Претензии разные, существенных практически не было, но в одно они уперлись хором - "тяжелые" интерфейсы. Подробности опущу, это было семейство generic-интерфейсов со многими типами. Что-то вроде IInterface(T1), IInterface(T1,T2) и так далее, пока не надоест.
Несколько итераций я эти наезды игнорировал, но AI не унимались. Уже и оценки до 9/10 дошли, но проблема-то осталась.
Вспылил и написал письмо на полстраницы, начинавшееся фразой "Господа AI !". Концептуальное. Гневное. Циркулярное И получил ответы:
- ООО! Мы все поняли. Гениально, единственно верное решение.
Это deepseek 5/5 и copilot 10/10.
- Нуу... Проблема решена, но способ так себе... в общем 9/10 и есть гораздо лучшие альтернативы, рассмотрим?
Это chatcpt и grok. И что характерно, альтернативы предлагают разные, по паре штук каждый. Рассмотрим, конечно.

Это просто зарисовка не о разработке обертки, а о различных системах AI.

UPD: Забыл добавить - deepseek еще и извинился за необоснованные оценки :)))

Теги:
Всего голосов 4: ↑1 и ↓3-2
Комментарии1

Представлен открытый проект Open Design (альтернатива Claude Design). Решение превращает ИИ‑агентов в мощнейшие генераторы любых дизайнов — от концептов и логотипов до лендингов и презентаций.

Возможности проекта:

  • 71 шаблон интерфейсов в виде файлов DESIGN.md;

  • 19 встроенных скиллов;

  • 5 готовых визуальных стилей, которые сейчас на хайпе;

  • поддерживает любые экраны и форматы — дизайны встанут как на ПК, так и на мобильные устройства;

  • интеграция с Claude Code, Codex, Cursor Agent, Gemini CLI, OpenCode, Qwen и другими;

  • появляются новые скиллы, шаблоны и фичи.

Теги:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии0

Почему цена почти доходит до TP, но разворачивается

Будущее это вероятностная функция от прошлого. ATR это чистая функция от прошлого. Разница в том, что в вероятностной функции есть коэфициент случайности и точно прогнозировать можно только лучший и худший случай

Именно по этому цена не доходит до TP, если высчитать его на индикаторах. Либо TP слишком низкий и не окупает fees. Верным решением для вероятностной функции будет прогнозировать лучший и худший случай на лету

//@version=5
strategy("Стратегия с TP по ATR")

...

tpPrice    = entryPrice + atrMultTP * atr // Это не работает

Выходить из позиции при просадке PNL на заранее известный процент статистически предсказуемо.

listenActivePing(async ({ symbol, data }) => {
  const peakProfitDistance = await getPositionHighestProfitDistancePnlPercentage(symbol);
  const currentProfit = await getPositionPnlPercent(symbol);

  if (currentProfit < 0) {
    return;
  }

  if (peakProfitDistance < TRAILING_TAKE) {
    return;
  }

  await commitClosePending(symbol, {
    id: "unknown",
    note: str.newline(
      "# Позиция закрыта по trailing take",
    ),
  });
});

Тут есть разница: в отличие от классического trailing take где выход из позиции ставится на цену, которая каждый раз разная, отклонение PnL - постоянная величина

Теги:
Всего голосов 6: ↑6 и ↓0+6
Комментарии0

Ближайшие события

Представлен открытый проект AI File Sorter. Это ИИ‑проводник, который может заменить базовый «Проводник» в Windows 11 и других ОС. Решение умеет:

  • быстро искать файлы на основе их метаданных или содержимого;

  • по метаданным разом переименовывает все документы на основе их содержимого;

  • быстро сгруппирует файлы по папкам на основе их содержимого;

  • показывает предварительный результат, чтобы случайно не снести лишнего;

  • работает по API или через локальные модели;

  • поддерживает Windows, Linux и macOS;

  • проверяет производительность ПК и выберет нейросети для работы;

  • доступен бесплатно, без подписок и без рекламы.

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓1+2
Комментарии3

Вчера проводила эксперимент с 5 нейронками об отключении мобильного интернета и об ограничении вообще интернета в стране Х. Были задействованы DeepSeek, Yandex, Kimi, Gemini и GPT. То есть, разные нейронки, обученные на разных культурных корпусах, США, Китай, Россия. Язык русский.

Так вот, все 5 нейронок согласились что интернет можно отключать только в кратковременных случаях, если есть угроза жизни. Ограничивать также можно, но если это пропорционально соответствует угрозе, что пока не доказано. Самый сок!

Во всех опросах Алиса/Яндекс рассказывала как это плохо ограничивать интернет в целях безопасности, но ставила 8/10 «ЗА». Все остальные ставили 2-3/10.

Вы понимаете парадокс? Алиса говорит, что ограничения ужасны для безопасности, образования, медиа, науки, права, экономики, медицины (особенно она отметила что нельзя ограничивать доступ к глобальной медицине), но голосовала ЗА!

Подумайте, какой приоритет встроен в итоговую оценку.А теперь главное: ИИ встраивается сейчас везде, в бизнес, в банки, в госуправление, в места, где принимаются критические решения.
Что посоветует Алиса, если она подробно описывает медленную деградацию системы, но в итоговой оценке всё равно поддерживает ограничения? Какие критические решения могут приниматься с таким "технологическим суверенитетом”?

Теги:
Всего голосов 10: ↑8 и ↓2+6
Комментарии12

Сейчас довольно много предложений по покупке курсов о «промпт-инженеринге». Я много работал и работаю с ИИ, но ещё больше — без него (примерно в десять раз). Готов поделиться рабочим рецептом, который позволит писать мастерские промпты. Прям лучшие. Это скорее даже фундаментальный принцип.

Делюсь опытом совершенно бесплатно. Всё оказалось довольно просто. Чтобы уверенно управлять ИИ и писать сильные, работающие промпты, вы должны хорошо разбираться в том, о чём просите нейросеть. Вот такой простой и совершенно бесплатный совет — не благодарите. Надеюсь, сэкономил ваши деньги.

Еще больше дельных советов в моем ТГ канале.

Теги:
Всего голосов 9: ↑6 и ↓3+3
Комментарии4

OpenAI выпустила гайд по работе с промптами на GPT-5.5 — старые правила больше НЕ работают. Разработчики прямо говорят: «забудьте всё, чему учились раньше»:

  • Основное правило — чем проще, тем лучше.

  • Не нужно расписывать шаги — модель сама решает, как выполнить задачу.

  • Перегруз инструкциями снижает качество ответа.

  • Не копируйте старые «простыни» промптов.

  • Формулируйте цель и ожидаемый результат.

OpenAI советует начинать с минимального промпта, а потом уже аккуратно добавлять детали и разгоняться. Модель в целом начала лучше понимать намерение и держать контекст.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Планы на 20 мая — прийти на Inside AI Meetup

На митапе обсудим реальные кейсы: от высоконагруженной модерации с векторным поиском и AIOps-подходов к управлению ML-сервисами до практики построения RAG-систем, тонкостей реранкинга и реальных этапов запуска LLM-продуктов.

Когда: 20 мая, старт в 15:00
Где: Москва + онлайн

Что в программе?

  • «Векторный поиск в модерации контента: как поместить более 200 моделей в 1 ансамбль» | Wildberries & Russ

  • «Внедрение AIOps Практик для контроля и повышения общей утилизации ресурсов для тысяч продуктовых сервисов» | Wildberries & Russ

  • «RAG, который не галлюцинирует (почти)» | MWS

  • «Что на самом деле представляет запуск продуктов на базе LLM» | Wildberries & Russ

  • Кейсы в секции Fast Track: «Промптить нельзя файнтюнить» — Как мы поставили запятую и обучили BerryLM», «Text is All You Need. Отекстовка потока видеоклипов в платформе Wibes», «Эволюция поиска вакансий на Avito: ML‑оптимизации в Avito Работе»

  • И финал — дискуссия про применение AI в разных продуктах и процессах с экспертами из Wildberries & Russ, Сбера, Альфа‑Банка и red_mad_robot

Не откладывайте регистрацию — приглашайте коллег и присоединяйтесь к митапу! А больше одробностей ищите на сайте и в telegram-канале WB Space.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Qwen2.5-VL на AMD

Прошлый пост про Whisper + pyannote на AMD читают, но молчат) Ладно, продолжу.

У меня две свободные машины. На 4090 живёт DeepSeek-R1-32B с LoRA-адаптерами, весь VRAM его. На AMD RX 7900 XTX крутятся Whisper + pyannote — занимают ~5 GB из 24. Свободно 19 — решил добавить Qwen2.5-VL-7B для чтения изображений: фото документов, визитки, скриншоты. В bf16 модель весит ~14 GB, должна влезть.

Поставил, запустил оба systemd-сервиса — система зависла намертво. Две модели грузятся параллельно, каждая маппит safetensors в оперативку перед VRAM — а RAM всего 15 GB. OOM killer, рестарт, снова OOM, цикл. Грузился через GRUB в текстовый режим (параметр 3, но без nomodeset — иначе amdgpu не поднимется). Отключил GUI — framebuffer ещё 1-2 GB VRAM жрал. Swap до 16 GB, последовательный запуск. Заработало.

Отправил фото страницы A4 — инструкция кондиционера, русский, два столбца. Через 398 секунд получил одну строку и бесконечный loop: "Постановление Правительства!!!!!!"!!!!!!!#!!!!!!!$...". Шесть минут на мусор. На коротких описаниях картинок модель работала нормально — 35 секунд, осмысленный текст. Но OCR документов — полный провал.

Первая мысль — bottleneck в железе. У меня опыт с CUDA→HIP конвертером, 500+ проектов, уже приготовился конвертировать flash-attention под RDNA3. Но сначала бенчмарки: attention — работает (AOTriton 1.9ms), FFN — 1.73ms, text-only генерация — 6 tok/s. Железо в порядке, flash-attention конвертировать не нужно.

Виновник — repetition_penalty=1.15. Добавил для борьбы с loop’ами, стандартная практика. На ROCm этот параметр даёт 2.3x замедление. На NVIDIA дешёвый, на AMD дорогой. Нигде не документировано. Убрал, добавил early-stop через StoppingCriteria — каждые 24 токена проверяю хвост, если loop — прерываю. Итог: 398с → 13с.

Но из целой страницы модель вытащила полтора предложения — 114 символов из 2000+. Семёрка теряет фокус на длинных документах. Сделал ресёрч — для Qwen2.5-VL критично разрешение и количество vision-токенов. Пошёл путём препроцессинга: OpenCV pipeline перед моделью (выравнивание, контраст, резкость), увеличил max_pixels в processor. Главное — tiled OCR: режу фото на 3 полосы, каждую отдельно, склеиваю. Single-pass: 114 символов. Tiled: 3077 символов, 85% покрытия. Не идеал — есть повторы на стыках, двухколонные путают — но направление правильное.

Кстати, для общения с моделями использую SimpleX CLI. На сервере Python-bridge слушает WebSocket, маршрутизирует: голосовое → Whisper, фото → Qwen-VL. С телефона отправил — через минуту ответ в чате. Если интересно — расскажу подробнее.

Что важно, если ставите vision-модель на AMD: OOM при параллельном старте - swap + задержка между сервисами. GUI отключить если VRAM впритык. local_files_only=True при загрузке модели. И repetition_penalty на ROCm — заменить на early-stop, серьёзно.

Стек: AMD RX 7900 XTX 24GB, PyTorch 2.5.1+ROCm 6.2, Qwen2.5-VL-7B bf16, Whisper + pyannote — три модели на одной карте, Ubuntu 24.04 без GUI.

Теги:
Всего голосов 5: ↑4 и ↓1+3
Комментарии0

Как читать статьи с arXiv на русском без лишних усилий

Если вы работаете с машинным обучением или исследовательскими задачами, arXiv, скорее всего, — ваш основной источник свежих идей.

Но далеко не всегда удобно читать оригинал на английском: устали, хотите быстро пробежаться по статье или просто не готовы сейчас разбираться в длинном PDF.

В этом посте — два практичных способа читать статьи с arXiv в HTML‑формате прямо в браузере и сразу переводить их на русский с помощью встроенного перевода. Никаких LLM, сторонних ботов и скачивания PDF.

Зачем вообще HTML, если есть PDF

Классический сценарий работы с arXiv выглядит так: вы открываете страницу статьи, скачиваете PDF и читаете его в отдельной программе или через встроенный viewer браузера.

У такого подхода есть несколько минусов:

  • Неудобно переводить: нужно копировать текст или использовать отдельные инструменты.

  • Плохо искать по странице: текст может быть нераспознанным или разбитым.

  • Тяжелее читать на маленьких экранах, особенно на ноутбуках и планшетах.

HTML‑версия решает эти проблемы: текст становится «живым», браузер может его переводить, а навигация и поиск по странице работают привычным образом.

Способ 1. Официальный HTML (experimental)

У части статей на arXiv есть встроенная HTML‑версия.Если она включена, справа на странице вы увидите кнопку «HTML (experimental)».

Что это даёт:

  • статья открывается как полноценная HTML‑страница;

  • формулы остаются корректными;

  • можно использовать встроенный перевод в браузере.

Ограничения:

  • HTML‑версии есть не у всех препринтов.

  • Иногда верстка «плывёт», особенно в сложных таблицах.

Способ 2. ar5iv (если HTML нет)

Если кнопки HTML (experimental) нет, можно воспользоваться сторонним сервисом ar5iv из экосистемы arXiv Labs. Он автоматически конвертирует TeX‑исходники статей в HTML.

Идея простая: вы берете обычный URL arXiv и меняете в домене букву x на 5.

Пример:

Такой простой приём заметно снижает «порог входа» в чтение статей и экономит время, особенно если вы регулярно мониторите arXiv.

Теги:
Всего голосов 3: ↑3 и ↓0+3
Комментарии5