Продажи

Подготовка датасета для офлайн-оценки рекомендательных моделей: что проверить  перед запуском экспериментов

Обложка: Подготовка датасета для офлайн-оценки рекомендательных моделей: что проверить  перед запуском экспериментов

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Васильев, я тимлид команды «Рекомендательные системы и персонализация» Sber AI Lab — Центра практического искусственного интеллекта Сбера. Мы занимаемся исследованиями в области рекомендаций, разрабатываем новые модели и, конечно, сравниваем свои результаты с результатами коллег и других исследователей. И регулярно сталкиваемся с ситуацией, когда результаты, заявленные в научной статье или полученные от другой команды, не удаётся воспроизвести, хотя ключевые параметры пайплайна полностью совпадают. В этой статье мы с Анной Володкевич, исследователем из нашей команды, расскажем про свой опыт анализа таких расхождений, на основе которого разработали фреймоворк SplitLight.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Я нанял ИИ искать мне работу. Дневник эксперимента, неделя первая
ПродажиHabr AI

Я нанял ИИ искать мне работу. Дневник эксперимента, неделя первая

Я тимлид, который умеет нанимать, но не умеет искать работу. Поэтому я нанял для этого ИИ-агента: он живёт в моём браузере, мониторит вакансии, пишет сопроводительные письма и пинает меня по расписанию. Дневник первой недели эксперимента — что получилось, где агент сел в лужу и почему финальное «отправить» всё равно остаётся за человеком.

Обложка: Вайбкодинг против старой школы: как автоматизировать дизайн и не бояться ИИ
ПродажиHabr AI

Вайбкодинг против старой школы: как автоматизировать дизайн и не бояться ИИ

Недавно ко мне пришел начинающий дизайнер с неожиданным вопросом: стоит ли учить WordPress для создания сайтов с нуля? Поначалу я уходила от темы, предлагая посмотреть на что-то посвежее, типа Tilda или Webflow. Сравнивала с ситуацией в 2014, когда альтернатив собрать сайт без знания кода было немного. Но потом решилась. И сказала то, в чем сама себе боялась признаться: «Есть нешуточная вероятность, что нашей профессии скоро не будет». Почему тогда курсы до сих пор обещают легкий вход в индустрию, удаленную работу из любой точки мира, а лиды бигтехов зарабатывают на консультациях — и к ним идут? А потому что, по моим наблюдениям, индустрия раскололась на два лагеря. Они живут в параллельных вселенных, в одной из которых новички идут за советом к старшим, уверенным в своей незаменимости.

Обложка: Зачем голосовому боту на LLM снова нужен классификатор вроде Jev
ПродажиHabr AI

Зачем голосовому боту на LLM снова нужен классификатор вроде Jev

Голосовой бот на LLM разговаривает приятно, но на реальных звонках регулярно спотыкается. Он может найти свободное окно и так и не записать клиента или перебить человека, который просто задумался посреди фразы. Часть таких решений можно снять с LLM и отдать быстрой модели-классификатору. Самая обсуждаемая из них сейчас Jev от TypeSafe, и у нее уже появились открытые аналоги. Ниже разбираю, как Jev-подобные модели применяют в голосовых ботах другие команды, и сравниваю их кейсы с нашим опытом в Voximplant.