Какой у вас уровень русского языка? У нашей LLM A-vibe — C3 🔥

Откуда она взялась, как обучалась и адаптировалась — рассказала Анастасия Рысьмятова в статье. Если кратко, ищите по ссылке:
📎 способы и данные для адаптации токенизатора;
📎 пошаговый пайплайн (а также причины, почему стандартный план нам не подошёл);
📎 метрики качества и бенчмарки скорости.

#ml

Как попытка определить и формализовать договорённость в чате превратилась в отдельную ML-модель и главную продуктовую метрику Авито? 🚀

Пройти весь путь от идеи до внедрения можно с Ильёй Петряшиным, старшим дата-сайентистом в команде горизонтальных ML-технологий, и Артёмом Трофименко, старшим аналитиком по коммуникациям.

Разбираемся в статье, как они научились считать договорённости!

#ml

💻 Как сделать так, чтобы пользователь «залип» в рекомендациях на главной странице?

Начните с обучения нейросетевой модели интересов пользователя — так поступила команда Ярослава Хныкова. По результатам первых A/B-тестов:

🗂 +1% пользователей, совершивших контакт;
🗂 – 2,5% скрытий рекомендаций с причиной «несоответствие категории».

Подробнее о проекте по ссылке! Статья будет полезна тем, кто работает с рекомендательными системами и хочет их улучшить разнообразие и релевантность.

#ml

Какие 4 условия обеспечивают успешный запуск рискованных инициатив?

1️⃣ Стратегия, основанная на ставках (и умение выбирать ставки)
2️⃣ Подтверждение базовой гипотезы
3️⃣ Трекшен-модель.
4️⃣ Понятный процесс митигации и согласованный план рисков

Почему именно такие условиях? Что не так с мелкими инициативами? Как работать с рисками? На все вопросы ответила в статье Галя Ширанкова, ex-продуктовый юнит-лид Авито.

Читаем по ссылке и внедряем в работу!

#ml #tl

Поздравляем — вы только что сыграли в демо-версию игры, которую создал Амир Утеуов на Flutter 👀

А вот чтобы узнать, как она выглядит, создавалась, дорабатывалась и оказалась на стенде на CodeFest 2025, читайте в статье: первая часть — про создание самой игры, а вторая — про её подготовку к конфе 🚀

#ml

Доверили code review LLM и… Ничего не сломалось 🤓

Делали это в первую очередь для того, чтобы:
1️⃣ Сократить время на разработку новых фичей;
2️⃣ Снизить объём влияния человека;
3️⃣ Унифицировать процесс ревью и поддержать высокое качество кода.

А вот как это было реализовано и сработало ли — читаем в статье DS-инженера в команде LLM Марка Каширского 📚

#ds #ml

Не будем вас спрашивать, используете ли вы ИИ 👀

#ai #ml #tl #backend #frontend #qa