yandexforml

Запускаем грантовую программу для тех кто планирует внедрить AI в свой продукт Компании смогут получить до 1 млн рублей на разработку своих AI приложений и агентов в Yandex AI Studio Партнёрам команда Yandex Cloud поможет с дистрибуцией стратегией запуска и технической поддержкой Программа подойдёт стартапам и командам которые активно внедряют или хотят встроить модели в сервисы Главное условие вы разрабатываете цифровые продукты для внешнего рынка Грант можно потратить на сервисы из Yandex AI Studio на платформе есть более 30 генеративных моделей и инструменты для AI разработки Заполняйте форму и проходите интервью Подробности программы и Q A Подписывайтесь Yandex4ML YandexML

Вышел YaC 2025 Искусственный интеллект больше не живёт в презентациях и экспериментах В Яндексе с ним каждый день работают десятки команд а тысячи сотрудников используют AI чтобы быстрее решать задачи которые ещё недавно нужно было выполнять вручную Весь год мы создавали обучали внедряли тестировали Но сейчас ненадолго остановимся чтобы оглянуться назад и оценить проделанный труд Мы хотим показать вам YaC одно из главных событий Яндекса Здесь мы объединяем результаты работы за прошедший год В этот раз YaC полностью посвящён теме искусственного интеллекта его применению и новым возможностям для наших пользователей Смотрите фильм о том как Яндекс создаёт и внедряет нейросети на сайте Что внутри Новый шаг развития Алисы AI Показываем как работают AI агент Найти дешевле и новый режим Исследовать А ещё знакомим с технологией AI оживления изображений и платформой Промптхаб где пользователи делятся своими запросами и учат друг друга их писать AI в экосистеме Яндекса AI агенты Такси Еды Лавки и Доставки помогают решать повседневные задачи в городе например быстро собрать продуктовую корзину для борща или оформить доставку Агент Маркета через чат ищет товары по запросу и консультирует по ним А в Браузере можно задать Алисе AI вопросы по контенту открытой страницы или видео AI для профессионалов Алиса Про помогает за секунды находить нужное в документации почте или базе знаний А нейроюрист консультирует специалистов и мгновенно обрабатывает массивы законодательной базы и нормативных актов Новые категории AI гаджетов Показываем как связываем железо с искусственным интеллектом умные наушники с Алисой AI диктофон который анализирует записи и IP камеру с VLM моделью для умного дома AI в физическом мире Демонстрируем четвёртое поколение наших роботов доставщиков и рассказываем о строительстве собственного завода по их производству А ещё заглядываем под капот автономных грузовиков Объясняем почему они ближе к самолётам чем к машинам AI в медицине Рассказываем о нейросети которая анализирует МРТ новорождённых Она автоматизирует анализ ускоряет диагностику а ещё помогает выявлять неврологические заболевания чтобы вовремя назначить терапию или реабилитацию Смотреть фильм Подписывайтесь Yandex4ML YandexML

Как мы создавали новое семейство генеративных моделей Яндекса Недавно мы запустили Алису AI чат с нашим ассистентом превратился в инструмент для решения широкого круга задач с помощью нейросетей разной модальности В основе новое поколение генеративных моделей Alice AI В новое семейство генеративных моделей Яндекса вошли базовая текстовая Alice AI LLM и специализированная Alice AI LLM Search мультимодальная Alice AI VLM и картиночная Alice AI ART Мы перестроили пайплайн их обучения так чтобы сократить число этапов и сфокусироваться на качестве решения задач которые на практике востребованы у пользователей наших сервисов В большом техрепорте рассказываем обо всех новых моделях Alice AI LLM делимся опытом полного цикла обучения нашей LLM и объясняем как удалось совместить архитектуру MoE и метод Online RL с многокомпонентными наградами Кстати кроме чата с Алисой новая модель уже доступна и для разработки собственных AI решений на платформе Yandex AI Studio Alice AI LLM Search рассказываем про походы в Поиск с последующей фильтрацией ранжированием источников и про то как готовим ответы с использованием документов разной модальности веб документы картинки видео гео Alice AI VLM показываем как повысили качество чтения текста с изображений в том числе рукописного и описания визуальной информации А ещё рассказываем про специализированный VLM решатель для задач которые требуют глубокой визуально математической экспертизы Alice AI ART объясняем как добавили двухступенчатую архитектуру генерации и недостающие категории запросов для балансировки под реальные пользовательские запросы Читайте подробный разбор на Хабре Подписывайтесь Yandex4ML YandexML

AI агенты в маркетплейсах опыт команды Яндекс Маркета В начале ноября ребята из службы Поиска и диалоговых сценариев Яндекс Маркета выкатили обновлённого AI агента В карточках выше показываем как он устроен а ниже делимся инсайтами которые наши инженеры получили во время разработки Передаём слово Олегу Найдину руководителю команды Проводите хакатоны и привлекайте больше промпт инженеров Как только вы допилите реализацию базовых вызовов API и промптов начинайте активно искать и привлекать промпт инженеров для экспериментов Их работа крайне важна для прототипирования так вы сможете быстро переработать продуктовое ТЗ в инструмент который будет устойчиво давать качественные ответы Будьте осторожнее с промптами Для масштабирования LLM решений очень важно формулировать задачи отталкиваясь от интегральной базовой технологии а не от каждого нового среза в отрыве от предыдущих Когда модель больше не может следовать базовым инструкциям это значит что пора остановиться Если продолжать усложнять инструкции возможна ситуация когда промпт перегрузят минорными правками и нейросеть перестанет его понимать Создавайте замеры качества Итерируйте базовое качество и UX как можно чаще Собирайте большие корзины запросов которые репрезентативны ожидаемому потоку обращений к AI агенту И продумывайте подробные метрики качества иначе двигаться в быстрых итерациях будет очень сложно Бывают полезны как поточечные метрики качества например бинарная допустимость или недопустимость ответа по ряду продуктовых критериев так и side by side сравнения ответов Когда у вас появятся измерения которым вы доверяете начинайте часто итерировать качество ответа агентов и выбирайте лучшие подходы Это поможет вам быстрее приступить к непосредственному внедрению в продакшен Вкладывайтесь в инфраструктуру Скорость и надёжность очень важные продуктовые метрики Пользователи не хотят долго ждать Сразу добавьте поддержку постепенной генерации ответа чтобы пользователь видел его по чанкам Иначе придётся переделывать весь проект на ходу А это долго дорого и больно поверьте нашему опыту Мы советуем использовать квантизацию весов и спекулятивный декодинг для ускорения генерации ответов Используйте мультиагентные фреймворки Они помогают быстро итерироваться и тестировать разные пайплайны обработки запросов так вы быстрее поймёте как должен и может выглядеть конечный продукт Плюсы и минусы разных решений ищите в карточках выше Кстати советую присмотреться к Yandex AI Studio Специализируйте модели под домен если это возможно Поддерживайте баланс между AI монолитом и AI микросервисами Дообучайте модели под конкретную задачу В зависимости от возможностей можно использовать prompt tuning LoRA или полноценную связку SFT RLHF Это обеспечит больший контроль и качество результата а ещё позволит использовать меньшие модели Так вы сможете сэкономить вычислительные ресурсы и увеличить скорость генерации Есть и альтернативная точка зрения Некоторые исследователи считают что по закону Мура вычисления заметно подешевеют в ближайшем будущем И поэтому можно увеличивать размеры моделей растя качество их ответов не сильно переживая о стоимости GPU и скорости работы Эта позиция не лишена смысла но мне кажется что мир ещё не совсем готов к этому На мой вкус если можно дообучить модель под конкретную задачу то лучше так и сделать Подписывайтесь Yandex4ML YandexML

Учим нейросети русскому языку открываем быстрый найм в команды R D и ускоряем написание автотестов Об этом и не только в новом ML дайджесте Спецпроект Наши любимые петы в самом разгаре Продолжаем рассказывать про ламповые пет проекты яндексоидов А если вы тоже разрабатываете что то для души и хотите показать это аудитории наших каналов поделитесь вашим петом в этой форме K2 18 конвертер образовательных графов Этот пет анализирует учебный контент чтобы определить последовательность тем связи между ними и оценить их сложность Так получается готовая основа для адаптивных сценариев обучения Куда сходить 11 декабря ML Global Recap в Москве и онлайн На конференции обсудим ключевые тренды в RecSys технологиях распознавания речи компьютерном зрении и NLP А ещё мы расскажем о шести международных ML конференциях этого года Что случилось Приглашаем ML специалистов в команды R D Запускаем Weekend Offer в котором достаточно пройти две технические секции вместо трёх А сам офер можно получить за 2 дня Активно ищем инфраструктурных и DL инженеров с опытом в доменных областях NLP CV ASR TTS В Yandex B2B Tech открыли доступ к Alice AI Это самое мощное семейство нейросетей Яндекса Теперь компании смогут использовать эти модели для своих задач и создавать на их основе собственные AI приложения Команда Яндекса вошла в топ 3 в четвертьфинале ICPC Наши ребята участвовали в чемпионате мира по программированию когда были ещё студентами И в этом году решили вспомнить былое и поучаствовать снова Теперь команду ждёт полуфинал в Санкт Петербурге Что почитать Зачем обучать нейросети правилам русского языка Исследователи Яндекса и Института ИИ МГУ создали открытый датасет LORuGEC с трудными случаями грамматики и пунктуации а также метод обучения Retrieval Augmented Полную статью со всеми подробностями читайте здесь Как мы внедряем LLM в QA Рассказываем каких результатов мы достигли от генерации тест кейсов до построения централизованной экосистемы И показываем какие компромиссы и организационные решения понадобились чтобы всё это заработало Что посмотреть Записи с big tech night Мы опубликовали доклады и выступления с главного IT ивента года где обсудили много интересного от подкапотных решений в мультиагентных системах до теории систем и AI рефакторинга Смотрите на сайте ютубе и в VK Видео Подписывайтесь Yandex4ML YandexML

Yandex Cup увидимся в Стамбуле Хотите посмотреть на Босфор прогуляться по узким улочкам Стамбула и погладить котиков Тогда оставляйте заявку на Yandex Cup до 5 ноября Финал пройдёт в декабре организаторы запланировали не только соревнование но и культурную программу экскурсии прогулки по городу и закаты над проливом О соревновании Yandex Cup это соревнование для разработчиков с призовым фондом 12 миллионов рублей Участники выбирают одно из шести направлений Бэкенд Алгоритм Мобильная разработка Фронтенд Аналитика или Машинное обучение Машинное обучение международное направление чемпионата где участники решают задачи основанные на вызовах индустрии и будущих трендах AI технологий от генерации изображений для автономных систем до борьбы с галлюцинациями языковых моделей В рамках тематики финала ML инженер сравнивается с ткачом который переплетает данные в единый узор создавая работающую модель Как попасть в финал В направлении ML квалификация уже стартовала решать можно до 5 ноября Финал Пройдёт 5 7 декабря в тематике Codecraft Участники будут решать задачи вдохновлённые турецким крафтом от каллиграфии до ювелирного дела Регистрируйтесь и встретимся в Стамбуле Подписывайтесь Yandex4ML YandexML

Как пересобрали Yandex AI Studio Ребята из команды ML сервисов Yandex Cloud рассказали с какими вызовами приходится сталкиваться при разработке AI агентов баги в опенсорс инструментах хостинг гигантских моделей вечная гонка стандартов и критические задержки при голосовом взаимодействии Все эти проблемы пришлось решать чтобы выкатить обновлённую AI Studio Что новенького Создали единую Model Gallery Это витрина разных моделей где можно их дообучить протестировать и подобрать подходящую конфигурацию При необходимости модели предварительно квантизируются а у пользователя есть организационная и инфраструктурная поддержка для оптимизации деплоя Перешли к полной поддержке Responses API Существующие опенсорсные решения подходят для совсем небольших и локальных сценариев использования а для продакшена уже малопригодны Поэтому команда реализовала MCP Tool Calling в Responses API а также поддержала стейты авторизацию и долгоживущие сессии Минимизировали задержки для голосовых агентов Заменили неоптимизированную связку ASR Responses API TTS которая создавала длинные паузы на Realtime API что позволило уложиться в целевую метрику 1 c и сделать голосовое общение естественным Какие проблемы возникли в процессе разработки новых фич и как их преодолели подробности ищите в большой хардовой статье на Хабре Подписывайтесь Yandex4ML YandexML

Покажите класс в крупном IT соревновании Мы открыли регистрацию на восьмой Yandex Cup Это международный чемпионат по программированию с финалом в Стамбуле Призовой фонд в этом году составляет 12 миллионов рублей Участникам доступны шесть направлений среди которых Машинное обучение и Алгоритм посвящённый спортивному программированию Кстати в обоих направлениях можно решать задачи на русском и английском языках поэтому принять участие могут программисты со всего мира А ещё в них могут попробовать свои силы юниоры 14 18 лет из России Yandex Cup 2025 состоит из трёх этапов 20 29 октября пройдёт пробный тур где участники смогут познакомиться с платформой и форматом задач прошлых лет 2 ноября состоится квалификация лучшие участники каждого направления пройдут в финал Отборочный тур по машинному обучению пройдёт в другие даты с 15 октября по 5 ноября Финал и церемония награждения Yandex Cup 2025 состоятся 5 7 декабря в Стамбуле Узнать подробности и подать заявку на участие можно на сайте чемпионата до 29 октября Ждём ваших заявок и надеемся увидеть вас среди победителей Подписывайтесь Yandex4ML YandexML

Yandex Neuro Scale 2025 уже сегодня Подключайтесь к онлайн трансляции на которой спикеры из IT индустрии поделятся технологической и бизнес экспертизой анонсами и практическими рекомендациями Вас ждут доклады по трекам Infrastructure эволюция от дата центров и Bare Metal до новых платформ AI интеграций и умных инструментов управления Расширенные сценарии использования сервисов и практики повышения отказоустойчивости DevOps автоматизация инженерных процессов и развитие культуры платформа SourceCraft новые возможности в Kubernetes Observability и Serverless в DevOps Data платформа данных Yandex Cloud масштаб архитектура крупные внедрения развитие ключевых сервисов и вклад в опенсорс AI Studio в каком направлении развивается платформа AI Studio какие компоненты в неё входят как на их основе создавать собственные AI сервисы и какие обновления представят команды AI in action готовые AI сервисы Яндекса их применение на практике и реальная польза для бизнеса Security актуальные подходы к облачной информационной безопасности неизбежное применение AI новые инструменты в составе CNAPP платформы опыт миграции на наши решения и сравнение текстовых правил и машинного обучения Cases руководители проектов IT директора и технические эксперты расскажут истории о реализованных проектах в разных отраслях где облачные технологии помогли решить стратегические задачи и достичь значимых бизнес результатов Полная программа конференции есть на сайте Кстати ориентироваться по ней вы можете с помощью нашего нейровиджета Смотреть трансляцию Подписывайтесь Yandex4ML YandexML

Нейросеть Яндекса которая помогает врачам Мозг новорождённых развивается очень быстро Поэтому для диагностики болезней важно заметить проблемы как можно раньше Например чтобы выявить риск ДЦП младенцу может потребоваться МРТ обследование в котором нужно проинтерпретировать минимум 22 снимка срезов мозга и на каждом визуально отличить серое вещество от белого При сложном динамическом наблюдении врачам иногда приходится анализировать тысячи кадров на это может уходить до 72 часов Поэтому специалисты Центра технологий для общества Yandex Cloud ШАДа Яндекса и СПбГПМУ решили разработать для этих целей нейросеть В этом помогли технологии компьютерного зрения и разметки изображений На первый взгляд можно было переиспользовать существующие в опенсорсе датасеты и модели Но для решения задачи в наборах данных не хватало разметки слоя маски на котором уже определено как серое и белое вещество локализуется на снимке Поэтому нам пришлось начинать сначала и обрабатывать сырые данные самостоятельно Подробнее о том как это было читайте в статье на Хабре Ребятам удалось сократить время обработки снимков с трёх дней до нескольких минут и повысить пропускную способность врачей Кстати позднее нейросеть перейдёт в открытый доступ чтобы её могли использовать в медицинских проектах по всему миру Подписывайтесь Yandex4ML YandexML