Пользовательские образы: что меняется, когда команда перестает настраивать окружение с нуля

Всем привет, на связи ML-команда компании "Платформа Третье Мнение". Мы занимаемся искусственным интеллектом в медицине. Большая часть продуктов компании построена вокруг задач компьютерного зрения в области лучевой диагностики. Данные, с которыми мы работаем, — рентгенографии, флюорографии, КТ различных частей тела, а также маммографии. Медицинские организации отправляют исследования, а в ответ получают результаты обработки с различными находками: локализованными областями патологии, измерениями, оценкой вероятности патологии и другими данными. Подробнее о специфике этой работы расскажем в другой раз. А сегодня поговорим о Ray и о том, зачем он вообще понадобился в нашей архитектуре.

Привет, Хабр! В прошлой части дайджеста я собирал научные работы про LLM, агентную разработку и безопасность, а теперь перейду к изображениям, речи и роботам. Всего в этом дайджесте 17 исследований о CV, речи, роботах и других системах, объединяющих различные виды данных. В одних исследованиях ученые тестировали настоящие манипуляторы и дроны, в других ограничивались симуляцией. В каждом разборе мы уточняем, как именно проходили испытания, поскольку хорошие результаты тестов — еще не гарантия, что робот так же классно справится с задачей в реальных условиях. Для самых показательных работ мы добавили иллюстрации из оригинальных публикаций.

За последние месяцы я протестировал кучу локальных LLM, которые может потянуть моя техника и пришёл к выводу, который для многих уже очевиден: для задач на кодинг альтернатив моделям Qwen особо нет. Поэтому я решил удалить с диска все лишние модели, чтобы оставить только "рабочих лошадок". В этот момент мне на глаза попалось видео c tier-list, в котором я узнал много знакомых моделей. И всё заверте...