Архив рубрики ‘ml’

Как мы в CodeScoring модель для поиска секретов готовили

TLDR; За счёт новой модели удалось улучшить качество распознавания истинных секретов с 0.70 до 0.90 PR AUC.

5 ошибок при разработке продукта с LLM под капотом – разбор реальных болей живого проекта

Привет, Хабр! Примерно год назад наша команда загорелась идеей создать продукт, который позволил бы «поговорить с кодом». Мы, как и многие, находились под впечатлением от возможностей LLM. Казалось, что ещё немного – и нейросеть возьмёт на себя всю рутину по анализу легаси, аудиту систем и онбордингу новых разработчиков.

7 дней на AI-продукт: как мы автоматизировали подготовку к международным экзаменам

Представьте, что у вас всего неделя, чтобы сделать AI-продукт, который превращает рутинные учебные планы для международных экзаменов в персональные траектории для каждого ученика. При этом ваш бэкграунд больше в образовании и аналитике, чем в технической разработке. Звучит фантастически? Сейчас, когда интенсив закончился, мне и самому так кажется.

Сравнение LLM по навыку анализа бизнес-процессов

Всё чаще аналитики бизнес-процессов используют LLM для поиска неэффективностей. Звучит логично: большие языковые модели умеют искать паттерны, а Process Mining как раз об этом. Но на практике результаты пляшут так, что становится понятно: не все LLM одинаково полезны для операционной аналитики. Решил разработать методологию тестирования LLM на предмет релевантности использования для задач анализа процессов.Было подготовлено […]

GPT-4o: технический разбор модели, которая взрывает людям мозги

В 2025 году я встретила минимум трёх адекватных взрослых людей с образованием, которые после общения с GPT-4o реально ехали крышей. Один — разработчик с 10-летним стажем, начал строить «революционный стартап» за ночь, не спал трое суток, речь скачками. Второй — биоинженер, после двухнедельного марафона с 4o открыл «секрет сознания». Третий — преподаватель, впал в манию […]

Парадокс инвестиций: Почему $1,000,000 и команда сеньоров убили бы мой стартап

Пару месяцев назад я опубликовал технический лонгрид на 30 тысяч знаков, где описал опыт создания и показал архитектуру своего алго-трейдинг проекта DepthSight. Там были промпты, примеры кода, графы и боль интеграции с биржами. Но в комментариях многие упустили лес за деревьями. Обсуждая нюансы реализации, мы прошли мимо главного открытия, которое я сделал за эти 8 […]

Считаем денежки в ИИ, ML и LLM-проектах до копеечки

Утром деньги, вечером ИИ-проекты. Пока бедолаги из отчета NANDA жалуются, что 95% их ИИ-проектов не оправдывают дорогостоящих ожиданий, мы, как взрослые люди, считаем финансовый эффект от ИИ, ML и LLM в банке без магии — с калькулятором. Меня зовут Михаил Войтко, я работаю в Альфа Банке руководителем по внедрению решений продвинутой аналитики в Дирекции ботов и […]

Cчитаем финансовый эффект от ИИ, ML и LLM в банке без магии — с калькулятором

Утром деньги, вечером ИИ-проекты. Пока бедолаги из отчета NANDA жалуются, что 95% их ИИ-проектов не оправдывают дорогостоящих ожиданий, мы, как взрослые люди, считаем финансовый эффект от ИИ, ML и LLM в банке без магии — с калькулятором. Меня зовут Михаил Войтко, я работаю в Альфа Банке руководителем по внедрению решений продвинутой аналитики в Дирекции ботов и […]

Решаем задачи ML эффективнее: платформа, которая экономит ресурсы, время и нервы

Привет! Я Олег Бугримов, руковожу командой разработки ML-платформы в Авито. В статье расскажу, почему мы решили делать ML-платформу и какие инструменты у нас уже есть. Материал будет полезен ML-инженерам и техлидам, которые хотят сократить время на рутину, обеспечить команду единым набором инструментов, а также повысить качество и скорость разработки ML‑решений.

Мы были между двух огней

Всем привет! Меня зовут Артём Матюшечкин, я менеджер разработки из команды Толк.ИИ в продукте Контур.Толк — это сервис видеоконференцсвязи для общения и работы. Наша команда сделала суммаризацию, обновила и ускорила сегментацию виртуальных фонов, внедрила шумоподавление в продукт. В этой статье поделюсь опытом управления такой командой, которая пыталась одновременно уместить в себе требования бизнеса и технологий.

12