Обновить
62
0
Кристина Лавренюк@Christina29

Вдохновляю авторов

Отправить сообщение

Как мы делали Салют ТВ: российскую платформу для умных телевизоров

Время на прочтение8 мин
Охват и читатели22K

В мае 2021 года мы представили Салют ТВ — платформу для телевизоров, разработанную командой SberDevices. Тогда СМИ назвали новинку «убийцей» Android TV. 

Салют ТВ — это адаптированная под телевизоры версия операционной системы StarOS, которая используется в умных устройствах Sber. Благодаря Салют ТВ телевизором можно управлять с помощью голоса, взаимодействовать с виртуальными ассистентами, выходить в интернет и даже заказывать продукты. Такой набор функций украсит любой SmartTV, но особенно полезен для бюджетных моделей. Ведь это поднимает их на качественно иной уровень, не задирая ценник.

С запуска прошёл почти год. Всё это время мы исследовали аудиторию, находили новых партнёров и расширяли линейку телевизоров с нашей платформой внутри. Но с чего всё началось? Почему мы решили делать софт именно для телевизоров? Как выбирали поставщиков? А факапы были? В статье мы расскажем «большую историю с нуля» о том, как создавали Салют ТВ.

Читать далее

Бесплатный Telegram-бот для расшифровки аудио. Рассказываем кратко, как мы его сделали

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели113K

Бот конвертирует голосовые сообщения на русском языке в текстовый формат, также работает с загруженными одноканальными аудиофайлами. Его можно использовать даже в групповых чатах. В основе решения — технологии SmartSpeech от SberDevices.

Читать далее

Как подключить рекламную монетизацию к приложениям для виртуальных ассистентов Салют

Время на прочтение6 мин
Охват и читатели1.2K

Для виртуальных ассистентов Салют можно создавать приложения с красивым интерфейсом и возможностью управлять ими разными способами: голосом, текстовыми сообщениями, касанием, жестами и пультом. Такие приложения называются Canvas App, они доступны пользователям на умных устройствах Sber и в мобильных приложениях Сбербанк Онлайн и Салют. Один из самых простых способов монетизации ваших Canvas App — реклама. Доступны два её вида:

Rewarded video — формат видеорекламы, когда пользователь получает награду за просмотр ролика. Наградой может быть внутриигровая валюта, дополнительные жизни, попытки, опыт и другие ресурсы в смартапе (навыке).

Fullscreen-баннеры — формат полноэкранной рекламы. Её можно демонстрировать между уровнями, экранами и логическими блоками смартапа. 

Наша команда подготовила SDK для подключения и управления показом рекламы в ваших навыках. Давайте пройдём все шаги её подключения.

Читать далее

Генеративные диалоговые модели: как мы разговорили виртуальных ассистентов Салют

Время на прочтение9 мин
Охват и читатели7.4K

Порой люди обращаются к искусственному интеллекту не для того, чтобы заказать еду, найти подходящий фильм или решить какую-то ещё свою задачу, а для того, чтобы просто поболтать. Например, потому что грустно, а рядом нет тех, с кем было бы удобно про это поговорить. И пусть виртуальные помощники пока не заменяют настоящих друзей или близких людей (они и не должны), но всё же они могут поднять настроение, помочь снизить уровень напряжения. Чтобы такое общение было живым и действительно интересным, мы разработали и применяем мощные разговорные модели на русском языке для виртуальных ассистентов Салют в режиме «Собеседник». Так, за Сбера с пользователем общается SBERT (retrieval-модель), за Джой — ruGPT-3 (генеративная модель), а за Афину — обе сразу. Поговорим сегодня о генеративной части.

Передаю слово моему коллеге, руководителю RnD NLP SberDevices Валерию Терновскому.

Читать далее

Как ИИ учится литературному творчеству, или Любовные письма от тостера

Время на прочтение20 мин
Охват и читатели5.3K


Довольно долго считалось, что творчество — это удел людей, а животные и уж тем более машины творить не могут. Но так ли это? Ответ на этот вопрос зависит от определения творчества. Давайте разберёмся, при каком определении машины обретают возможность творить, и как у них обстоят дела с текстовыми произведениями — поэзией и прозой. 

Под творчеством в самом простом случае понимают создание новых изображений, текстов, музыки и других объектов культуры. Но, согласитесь, это слишком широкое определение: согласно ему даже обыкновенный игральный кубик может что-то сотворить! Если сопоставить каждой из его граней ноту, можно получить мелодию. Она, правда, не будет соответствовать требованиям классической гармонии и вряд ли кому-то понравится, а та, которая понравится, будет просто исключением, как в «Теореме о бесконечных обезьянах».
Дальше ещё интереснее

Как машины учатся эмоциональному поведению

Время на прочтение14 мин
Охват и читатели7K
Нередко при взаимодействии с техникой люди проявляют эмоции: мы можем злиться на сломавшийся банкомат или умиляться пронырливости робота-пылесоса. Да, мы общаемся с роботами, но не стоит оценивать это общение как одностороннее: в логику аватаров, которые компании используют для взаимодействия с пользователем, часто бывает встроен навык понимания эмоций, и даже их проявления. Обычно это нужно, чтобы сделать общение приятным для клиента. Как же это всё работает?


Часто сюжеты фильмов и книг о роботах вращаются вокруг темы эмоций. «Добрые» роботы учатся у людей любви и самопожертвованию, а «злые» оказываются повержены из-за неспособности любить, жертвовать собой, предугадывать «иррациональные» поступки людей. Так, робот Вертер из фильма «Гостья из будущего» мучается из-за любви к Полине, а Электроник из одноименных «Приключений» в разные моменты фильма плачет, улыбается и смеётся, и в итоге именно это делает его человеком. 

Смогут ли машины в самом деле испытывать эмоции? Ответить на этот вопрос будет трудно, покуда нам непонятна физиологическая составляющая эмоций. Если смотреть на эмоции широко, даже в поведении примитивных организмов наблюдаются явления, которые можно интерпретировать как эмоции. Например, у некоторых моллюсков в результате обучения формируются условные рефлексы, которые заставляют их избегать определённых стимулов. А что это, как не страх? Но оставим философствования философам, а современным учёным и разработчикам — практические исследования. По данным последних, с уверенностью можно сказать, что машины можно научить распознавать эмоции и их симулировать. 
Читать дальше →

История нейронных сетей в СССР

Время на прочтение14 мин
Охват и читатели44K
Сегодня нейронные сети широко известны благодаря достижениям таких учёных как Джеффри Хинтон, Йошуа Бенджио и Ян ЛеКун. Но далеко не все открытия в области коннекционизма сделаны на Западе. Над нейронными сетями начиная с конца 50-х годов активно работали и в Советском союзе, хотя за исключением специалистов сегодня немногие знают о подробностях этих исследований. Поэтому мы решили напомнить о работе советских учёных, рассказав историю отечественного коннекционизма.

Учёные Галушкин А.И. и Ивахненко А.Г.

1960-е стали золотым веком советской науки. К 1975 году ¼ от всего количества учёных в мире работала в СССР, при этом большое внимание уделялось точным наукам, плоды которых часто имели прикладное значение. Не обходили стороной и кибернетику, в которой видели огромный потенциал. Под влиянием военного и учёного Анатолия Китова она была реабилитирована после недолгой «опалы». Шла работа в области автоматического управления, машинного перевода, сетевых технологий… Сейчас бы мы сказали, что в СССР существовала целая школа искусственного интеллекта!
Читать дальше →

Новые возможности для Python-разработчиков: SmartApp Framework в open source

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели4.1K
Платформа SmartMarket позволяет разработчику с любым уровнем подготовки создавать мультимодальные приложения для виртуальных ассистентов Салют, даже без программирования. Конечно, если хочется сделать что-то красивое и сложное, без кода не обойтись. Чтобы облегчить жизнь разработчикам, мы делимся с ними нашими наработками в open source. На митапе разработчиков SmartMarket, прошедшем в декабре, мы рассказали о новом фреймворке.

Ниже вы найдете текстовую версию доклада и его видеозапись.


Друзья, привет! Меня зовут Кристина, я backend-разработчик SberDevices и тимлид сервиса управления диалогом, который используется для работы виртуальных ассистентов Салют. Расскажу вам сегодня о новом инструменте SmartMarket – SmartApp Framework, который мы выложили в open source.
Читать дальше →

Всё, что вы хотели знать о перцептронах Розенблатта, но боялись спросить

Время на прочтение17 мин
Охват и читатели32K


Вы, наверно, знаете, что перцептрон Розенблатта, изобретённый в середине XX-го века, стал прообразом современных нейронных сетей. Однако многое из того, что известно нам о нём и его создателе, не соответствует действительности. В продолжение серии статей об историческом развитии искусственного интеллекта попробуем разобраться, что является искажением фактов в рассказах об одном из основоположников машинного обучения, и почему он — действительно важная фигура в истории ИИ.
Читать дальше →

О том, как гениальный беспризорник и профессор пили виски и придумывали первую модель искусственного нейрона

Время на прочтение14 мин
Охват и читатели25K

Первая модель искусственного нейрона Мак-Каллока-Питтса

Сейчас один из самых популярных инструментов искусственного интеллекта — это нейронные сети. Само название намекает на то, что речь идёт о некотором аналоге естественных нейронов и синаптических связей в мозгу. Отсюда вытекает распространённое ошибочное предположение, что нейронные сети являются точной копией своего биологического прототипа. Конечно же, это не так, а точнее не совсем так: учёные действительно работают над созданием импульсных нейронных сетей, предназначенных для максимально достоверной симуляции процессов, происходящих в нервной ткани, но обычно искусственный нейронные сети довольно сильно отличаются от своих биологических прародителей. Революция глубокого обучения произошла благодаря моделям, похожим на мозг примерно в той мере, в которой самолёты похожи на птиц. И всё-таки у истоков создания этих моделей стояли попытки учёных три четверти века назад постичь принципы работы нервной системы живых существ.

Один из «дедушек» современных нейросетей — это перцептрон Розенблатта, представленный публике в конце 1950-х, но его появлению предшествовали другие, менее известные попытки описать принципы, по которым могла бы работать «думающая» машина, подобная мозгу. К ним относятся исследования Уолтера Питтса и Уоррена Мак-Каллока. Их модель, увидевшая свет в 1943-м году в статье под названием «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности», была весьма новаторским изобретением. И за ней стоит довольно занятная история. Кто такие были эти товарищи, приложившие руку к созданию модели? Чопорные учёные в очках с роговой оправой или, может, аналог современных хипстеров из thinktank’ов?
Читать дальше →

Можно ли воссоздать полную нейросеть мыши из тонких послойных разрезов мозга?

Время на прочтение13 мин
Охват и читатели25K
image
Источник фото
Карликовая многозубка, самое маленькое млекопитающее по массе. Внутри маленький целостный сложный мозг, который уже принципиально можно картировать

Короткий ответ — можно, но не полную и не очень точную. То есть мы ещё не можем скопировать её сознание, но приблизились к этому как никогда. Проживите ещё лет двадцать — и, возможно, ваш мозг тоже получится забэкапить.

Чтобы приблизиться к оцифровке сознания и такому экзотическому виду бессмертия, стоит сначала разобраться с живыми нейронными сетями. Их реверс-инжиниринг показывает нам, как вообще может быть устроен процесс мышления (вычислений) в хорошо оптимизированных системах.

60 лет назад, 13 сентября 1960 года, учёные собрали первый симпозиум из биологов и инженеров, чтобы они могли разобраться, в чём же разница между сложной машиной и организмом. И есть ли она вообще. Науку назвали бионикой, а целью обозначили применение методов биологических систем к прикладной инженерии и новым технологиям. Биосистемы рассматривались как высокоэффективные прототипы новой техники.

Военный нейроанатом Джек Стил стал одним из людей, заметно повлиявших на дальнейший прогресс в области технологий, в том числе в области ИИ, где развитие получили такие направления, как нейроморфная инженерия и биоинспирированные вычисления. Стил был медиком, разбирался в психиатрии, увлекался архитектурой, умел управлять самолётом и сам чинил свою технику, то есть был вполне неплохим прикладным инженером. Научная работа Стила стала прообразом сценария фильма «Киборг». Так что с некоторой натяжкой можно назвать его прадедушкой Терминатора. А где Терминатор, там и Скайнет, как известно.

Этот пост написан на основе материалов будущей книги нашего коллеги Сергея Маркова «Охота на электроовец: большая книга искусственного интеллекта».
Читать дальше →

Как работают поисковые системы

Время на прочтение28 мин
Охват и читатели92K
Мы разбирали старые письма и наткнулись на статью, которую писал Илья Сегалович iseg для журнала «Мир Internet» в далёком 2002 году. В ней он сравнивает интернет и поисковые системы с чудесами света, размышляет о поисковых технологиях и вспоминает их историю. Несмотря на загруженность по работе, Илья написал статью в рекордные сроки и даже снабдил достаточно подробным словарём терминов, который особенно интересно читать в наши дни. Нам не удалось найти электронную версию журнала со статьей, поэтому сегодня мы публикуем её в нашем блоге, первым автором которого, к слову, был Илья.



Читать дальше →

От адвоката до тестировщика в Яндексе. История моей стажировки

Время на прочтение5 мин
Охват и читатели32K
Привет! Меня зовут Кристина lapkina Кочерина, я тестировщик в Яндекс.Маркете. Еще полгода назад у меня был статус адвоката и большая юридическая практика, вечера я проводила в СИЗО. Но в какой-то момент решила, что пришло время заниматься тем, что приносит удовольствие, а не только деньги. И кардинально сменила профессию.

Сегодня я расскажу читателям Хабра о том, как стала тестировщиком, а также поделюсь некоторыми советами, которые помогут пройти стажировку. И, пожалуй, разрушу стереотип о том, что тестирование — это легкий способ «войти в IT».


Читать дальше →

Как в Яндекс.Практикуме побеждали рассинхрон на фронтенде: акробатический номер с Redux-Saga, postMessage и Jupyter

Время на прочтение12 мин
Охват и читатели7.2K
Меня зовут Артём Несмиянов, я фулстек-разработчик в Яндекс.Практикуме, занимаюсь в основном фронтендом. Мы верим в то, что учиться программированию, дата-аналитике и другим цифровым ремёслам можно и нужно с удовольствием. И начинать учиться, и продолжать. Любой не махнувший на себя рукой разработчик — всегда «продолжающий». Мы тоже. Поэтому рабочие задачи воспринимаем в том числе как формат учёбы. И одна из недавних помогла мне и ребятам лучше понять, в какую сторону развивать наш фронтенд-стек.



Кем и из чего сделан Практикум


Команда разработки у нас предельно компактная. На бэкенде вообще всего два человека, на фронтенде — четыре, считая меня, фулстека. Периодически к нам в усиление присоединяются ребята из Яндекс.Учебника. Работаем мы по Scrum с двухнедельными спринтами.
Читать дальше →

Яндекс опубликовал обзор рынка ИТ-вакансий

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели87K
В феврале 2019 года Яндекс запустил Практикум — сервис для онлайн-обучения будущих разработчиков, аналитиков и других ИТ-специалистов. Чтобы решить, какие курсы делать в первую очередь, наши коллеги изучили рынок вместе с аналитической службой HeadHunter. Мы взяли данные, которые они использовали, — описания более 300 тысяч ИТ-вакансий в городах-миллионерах за 2016–2018 годы — и подготовили обзор рынка в целом.

Как меняется спрос на специалистов разных профилей, какими навыками они должны обладать в первую очередь, в каких областях выше всего доля вакансий для новичков, на какую зарплату они могут рассчитывать — всё это можно узнать из обзора. Тем, кто хочет освоить профессию в сфере ИТ, должно пригодиться.



Читать дальше →

Яндекс вручил молодым ученым и научным руководителям первые премии имени Ильи Сегаловича

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели5.5K
Вчера, 10 апреля, в московском офисе Яндекса наградили первых лауреатов премии имени Ильи Сегаловича, созданной в этом году для поддержки молодых исследователей и научного сообщества России, Беларуси и Казахстана. За три месяца с момента запуска премии пришло 262 заявки от молодых специалистов и научных руководителей, которых могли выдвинуть их студенты и аспиранты. Совет Премии выбрал девять лучших молодых исследователей и четырех научных руководителей. Самому младшему лауреату всего двадцать один год.



Студенты и аспиранты, ставшие лауреатами премии, получат по 350 тысяч рублей и возможность посетить международную конференцию по искусственному интеллекту, персонального ментора и стажировку в отделе исследований Яндекса, руководители выиграли по 700 тысяч рублей.
Читать дальше →

Приглашаем на неделю NLP в Яндекс

Время на прочтение2 мин
Охват и читатели5K
С 26 по 29 марта в Яндексе пройдёт неделя NLP, организованная совместно Школой анализа данных и Yandex.Research. Это четырёхдневный интенсив, рассчитанный на разработчиков и исследователей, хорошо знакомых с Natural Language Processing и глубинным обучением.

Лекторы курса: Mirella Lapata, профессор Школы информатики университета Эдинбурга, и Wilker Aziz, доцент (assistant professor) Института логики, языка и вычислений университета Амстердама. Лекции будут читаться на английском языке в вечернее время.



Читать дальше →

Разработчики остались неизвестны. Лекция Яндекса

Время на прочтение15 мин
Охват и читатели22K
Этот доклад руководителя группы разработки ClickHouse Алексея Миловидова представляет собой обзор мало кому известных СУБД. Некоторые из них устарели, некоторые прекратили свое развитие и заброшены. Алексей обращает внимание на интересные архитектурные решения в перечисленных примерах, разбирается в их судьбе и объясняет, каким требованиям должен отвечать ваш опенсорс-проект.


— Мой доклад будет про базы данных. Позвольте сразу спросить, схема метрополитена какого города изображена на этом слайде? Все линии идут в одну сторону.

Информация

В рейтинге
Не участвует
Откуда
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Дата рождения
Зарегистрирована
Активность