Привет! На связи Виталий Минаев, DS Team Lead в Коммерческом департаменте Авито. Я отвечаю за организацию Data Fest со стороны DS-функции.
✍️ Поделюсь эмоциями с прошлого Data Fest. Это первое мероприятие, которое мы организовывали вместе с командой и в принципе мой первый опыт организации мероприятий такого плана.
📅 У нас были насыщенные 2 месяца подготовки. Мы тогда нацелились сразу на 12 докладов от Авито, которые надо было хорошо подготовить. А ещё на офлайн-день, который надо было грамотно организовать, чтобы всем было максимально комфортно.
Во время подготовки мы несколько раз прогнали каждый доклад, в том числе на DS-митапах, где коллеги из разных DS-направлений задавали вопросы, челленджили докладчиков и помогали советами, как сделать презентации лучше.
А в организации нам помогла очень крутая команда наших devrel'ов, которые сделали всё просто на отлично.
🎯 Результаты Data Fest очень порадовали: на офлайн-день пришли примерно 250 человек и по результатам опроса оценили его на 9+ из 10.
Все остались довольны докладами, общением и атмосферой, которую наша команда смогла создать (да и погода не подкачала, был очень кайфовый теплый летний вечер — приятно вспомнить, смотря на фотки).
💪 Надеемся в этом году выступить ещё сильнее (в этот раз в планах почти 20 докладов от Авито) и воссоздать ту самую классную атмосферу офлайн-дня.
👋 Ждём наших гостей в субботу в московском офисе Авито! Трансляцию можно будет смотреть онлайн — поделимся ссылкой в этом канале.
✍️ Поделюсь эмоциями с прошлого Data Fest. Это первое мероприятие, которое мы организовывали вместе с командой и в принципе мой первый опыт организации мероприятий такого плана.
📅 У нас были насыщенные 2 месяца подготовки. Мы тогда нацелились сразу на 12 докладов от Авито, которые надо было хорошо подготовить. А ещё на офлайн-день, который надо было грамотно организовать, чтобы всем было максимально комфортно.
Во время подготовки мы несколько раз прогнали каждый доклад, в том числе на DS-митапах, где коллеги из разных DS-направлений задавали вопросы, челленджили докладчиков и помогали советами, как сделать презентации лучше.
А в организации нам помогла очень крутая команда наших devrel'ов, которые сделали всё просто на отлично.
🎯 Результаты Data Fest очень порадовали: на офлайн-день пришли примерно 250 человек и по результатам опроса оценили его на 9+ из 10.
Все остались довольны докладами, общением и атмосферой, которую наша команда смогла создать (да и погода не подкачала, был очень кайфовый теплый летний вечер — приятно вспомнить, смотря на фотки).
💪 Надеемся в этом году выступить ещё сильнее (в этот раз в планах почти 20 докладов от Авито) и воссоздать ту самую классную атмосферу офлайн-дня.
👋 Ждём наших гостей в субботу в московском офисе Авито! Трансляцию можно будет смотреть онлайн — поделимся ссылкой в этом канале.
🔥27❤5😍4
Подводим итоги Avito ML Cup 2025 и поздравляем победителей!
⚡️Задача «Поиск дублей»
1 место — Krotovuha (0.34777)
2 место — Mr Yellow (0.33701)
3 место — MISIS Neychev Loss (0.32965)
⭐️ Задача «Персональные рекомендации»
1 место — AmazMe (0.22375)
2 место — Vladimir Bazhenov (0.22147)
3 место — test run (0.22132)
▶️ Уже завтра победители выступят у нас на DataFest
Присоединяйтесь к трансляции, чтобы узнать об их решениях и послушать другие выступления:
Трансляция основного трека →
Трансляция соревновательного трека →
⚡️Задача «Поиск дублей»
1 место — Krotovuha (0.34777)
2 место — Mr Yellow (0.33701)
3 место — MISIS Neychev Loss (0.32965)
⭐️ Задача «Персональные рекомендации»
1 место — AmazMe (0.22375)
2 место — Vladimir Bazhenov (0.22147)
3 место — test run (0.22132)
▶️ Уже завтра победители выступят у нас на DataFest
Присоединяйтесь к трансляции, чтобы узнать об их решениях и послушать другие выступления:
Трансляция основного трека →
Трансляция соревновательного трека →
🔥10🎉4👀3
Привет!☄️
Делимся атмосферой дата феста, который проходит сейчас у нас в офисе❤️
Делимся атмосферой дата феста, который проходит сейчас у нас в офисе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12
Друзья, привет! Это Саша Ледовский, DS Team Lead из монетизации.
Буквально за неделю до начала Data Fest прошла другая очень интересная конференция — IML. Я на ней побывал и даже выступил. В посте делюсь инсайтами и мыслями про три доклада, которые показались наиболее полезными.
👉 Общие впечатления от конфы крайне положительные. Во-первых, была хорошая организация: идеальный тайминг, хорошая съёмка, комфортное количество людей.
Во-вторых, у ребят был довольно жёсткий отбор докладов и подготовка спикеров, поэтому выступления были хорошего качества. Лично я раза 3 созванивался с программным комитетом, показывая улучшенную версию доклада.
✍️ Понравился рассказ про ML-платформу в Т-Банке. Там ребята отработали боли таких придирчивых пользователей, как я.
Например, частая боль, что с юпитером в ML-платформах можно работать только через браузер: VSCode не подключишь, по ssh не зайдешь. По словам создателей платформы, У Т-Банка это решено: можно и по ssh зайти, и свой VSCode подключить, и свой образ с окружением собрать в два клика.
Инсайт для менеджеров: соотношение разработчиков платформы к DS примерно 1 к 20. Мне кажется, это выгодный размен за то, что DS не тратит время на инфру.
✍️ Запомнился доклад Я.Маркета про «дискавери» рекомендации — это те, что связаны не с вашими последними кликами, а, скорее с вашими долгосрочными интересами.
Реализация опиралась на несколько фичей, но это была не глобальная переделка системы, а, скорее, адаптация существующих подходов. Например, за счёт доработки у стандартного кандгена-трансформера, в котором сильно расширили контекст и перевели в оффлайн.
✍️ Ну и, конечно, мощным был доклад про рекомендации в HeadHunter — рассказ про эволюцию системы более чем за 10 лет. Сейчас рекомендации вакансий дают HH большую часть откликов.
Интересная особенность, что их рекомендации — это практически поиск. Я не задумывался об этом ранее, но кандидаты там заполняют резюме и это, по сути, поисковой запрос. Поэтому одна из их ключевых архитектур — контентный DSSM, который обучается на близости резюме и вакансии.
На этом всё. Надеюсь, вам было интересно. Следите за нашим каналом — будет ещё много инсайтов.
Буквально за неделю до начала Data Fest прошла другая очень интересная конференция — IML. Я на ней побывал и даже выступил. В посте делюсь инсайтами и мыслями про три доклада, которые показались наиболее полезными.
👉 Общие впечатления от конфы крайне положительные. Во-первых, была хорошая организация: идеальный тайминг, хорошая съёмка, комфортное количество людей.
Во-вторых, у ребят был довольно жёсткий отбор докладов и подготовка спикеров, поэтому выступления были хорошего качества. Лично я раза 3 созванивался с программным комитетом, показывая улучшенную версию доклада.
✍️ Понравился рассказ про ML-платформу в Т-Банке. Там ребята отработали боли таких придирчивых пользователей, как я.
Например, частая боль, что с юпитером в ML-платформах можно работать только через браузер: VSCode не подключишь, по ssh не зайдешь. По словам создателей платформы, У Т-Банка это решено: можно и по ssh зайти, и свой VSCode подключить, и свой образ с окружением собрать в два клика.
Инсайт для менеджеров: соотношение разработчиков платформы к DS примерно 1 к 20. Мне кажется, это выгодный размен за то, что DS не тратит время на инфру.
✍️ Запомнился доклад Я.Маркета про «дискавери» рекомендации — это те, что связаны не с вашими последними кликами, а, скорее с вашими долгосрочными интересами.
Реализация опиралась на несколько фичей, но это была не глобальная переделка системы, а, скорее, адаптация существующих подходов. Например, за счёт доработки у стандартного кандгена-трансформера, в котором сильно расширили контекст и перевели в оффлайн.
✍️ Ну и, конечно, мощным был доклад про рекомендации в HeadHunter — рассказ про эволюцию системы более чем за 10 лет. Сейчас рекомендации вакансий дают HH большую часть откликов.
Интересная особенность, что их рекомендации — это практически поиск. Я не задумывался об этом ранее, но кандидаты там заполняют резюме и это, по сути, поисковой запрос. Поэтому одна из их ключевых архитектур — контентный DSSM, который обучается на близости резюме и вакансии.
На этом всё. Надеюсь, вам было интересно. Следите за нашим каналом — будет ещё много инсайтов.
👍19❤13
Салют! На связи Даня Седашов, Senior DS-инженер из команды Monetization Efficiency.
Сегодня расскажу, как мы принимаем изменения в ранжировании перед запуском A/B-тестов.
Мы в первую очередь заботимся об опыте пользователей, поэтому выдача должна быть релевантной и разнообразной.
Но наши пользователи — это не только покупатели, но и продавцы, и об их опыте мы тоже хотим заботиться.
Здесь встаёт вопрос распределения внимания покупателей, а ещё многие продавцы пользуются услугами продвижения, — это мы тоже должны учесть.
🧠 Получается, что построение выдачи — задача многокритериальной оптимизации. Предположим, мы придумали новую монетизационную механику, которая повышает эффективность продвижения.
Как внедрение такой механики скажется на разнообразии ленты или её релевантности?
🔢 Для оценки эффектов и настройки параметров мы используем офлайн-приёмку. Схема приёмки следующая. Соберём некоторый репрезентативный пул запросов, далее поднимем 2 версии сервиса рекомендаций: один с нашими изменениями, один — без.
Пошлём каждый запрос в обе версии — мы называем это обстрелом — и сравним контрольные и модифицированные выдачи.
🧐 Как сравнивать выдачи? Для каждого объявления мы знаем набор свойств: от какого продавца, из какой категории, какие у него оценки релевантности, кликабельности, ожидаемой выручки и прочего.
По этим свойствам мы можем составить прокси к любой желаемой метрике выдачи и сравнить две версии ранжирования между собой.
✍️ Разберём на примере. При внедрении новой монетизационной механики хотим понять, в какую сторону поменяется релевантность.
Практически каждое изменение мы проверяем на такой приёмке по большому числу метрик. Также мы используем офлайн-приёмку для подбора параметров выдачи, а ещё такой инструмент оказался очень полезен для дебага.
Сегодня расскажу, как мы принимаем изменения в ранжировании перед запуском A/B-тестов.
Вы когда-нибудь задумывались, какую метрику оптимизирует рекомендательная выдача на Авито? 🤔
Мы в первую очередь заботимся об опыте пользователей, поэтому выдача должна быть релевантной и разнообразной.
Но наши пользователи — это не только покупатели, но и продавцы, и об их опыте мы тоже хотим заботиться.
Здесь встаёт вопрос распределения внимания покупателей, а ещё многие продавцы пользуются услугами продвижения, — это мы тоже должны учесть.
🧠 Получается, что построение выдачи — задача многокритериальной оптимизации. Предположим, мы придумали новую монетизационную механику, которая повышает эффективность продвижения.
Как внедрение такой механики скажется на разнообразии ленты или её релевантности?
🔢 Для оценки эффектов и настройки параметров мы используем офлайн-приёмку. Схема приёмки следующая. Соберём некоторый репрезентативный пул запросов, далее поднимем 2 версии сервиса рекомендаций: один с нашими изменениями, один — без.
Пошлём каждый запрос в обе версии — мы называем это обстрелом — и сравним контрольные и модифицированные выдачи.
🧐 Как сравнивать выдачи? Для каждого объявления мы знаем набор свойств: от какого продавца, из какой категории, какие у него оценки релевантности, кликабельности, ожидаемой выручки и прочего.
По этим свойствам мы можем составить прокси к любой желаемой метрике выдачи и сравнить две версии ранжирования между собой.
✍️ Разберём на примере. При внедрении новой монетизационной механики хотим понять, в какую сторону поменяется релевантность.
Для каждой выдачи считаем сумму по релевантностям отранжированных объявлений, взвешенную на видимость их позиций — эдакий DCG.
↓
Вычисляем, на сколько новые выдачи в среднем отклоняются от контрольных по такой метрике. Например, если разница околонулевая — отлично; в районе −10% — плохой сигнал.
Практически каждое изменение мы проверяем на такой приёмке по большому числу метрик. Также мы используем офлайн-приёмку для подбора параметров выдачи, а ещё такой инструмент оказался очень полезен для дебага.
🔥11👍10⚡5❤1
Всем привет! На связи Рыжков Александр, юнит-лид созданного в Авито AI Lab направления R&D в GenAI.
👋 Во-первых, давайте знакомиться. Присоединился я к Авито совсем недавно, перейдя из Sber AI Lab, где:
— Рулил командой AutoML (LightAutoML — наше детище)
— Участвовал с коллегами в соревнованиях на Kaggle (и стал одним из 10 по миру 4х Kaggle Grandmaster)
— Выступал в роли «патологоанатома по данным»: чинил то, что должно было работать, но почему-то отказывалось
🧬 Кто мы и что будем делать? Пока что нас немного, но мы «в тельняшках» — активно растём и развиваемся, чтобы создавать новые ML-технологии с использованием cutting-edge научных результатов в следующих областях:
🧠 Генеративного компьютерного зрения (CV)
🗣 Speech-To-Text и Text-To-Speech (TTS)
🧱 Перехода от 2D-изображений к 3D-моделям
🕵️♂️ Детекции DeepFake на фото и видео
🔬 ...и других исследовательских направлений
🧭 Зачем мы Авито? Наша основная ценность — как можно раньше увидеть возможности для улучшения существующих технологий и создания новых областей, которые будут полезны бизнесу.
Мы делаем не «ресёрч ради ресёрча», а именно прикладные исследования — находим связки между горячими научными областями и внутренними задачами Авито.
Мы также коллаборируем с DS-командами, чтобы все наши PoC проходили A/B-тесты, становились действующими решениями и новыми продуктами, улучшающими клиентский путь.
✍️ Вместо заключения. Мы сейчас активно нанимаем исследователей и ML-инженеров с опытом чтения научных статей.
Поэтому если чувствуете в себе силы джедая анализа данных, будем рады вашим откликам ↓
Смотреть вакансии →
👋 Во-первых, давайте знакомиться. Присоединился я к Авито совсем недавно, перейдя из Sber AI Lab, где:
— Рулил командой AutoML (LightAutoML — наше детище)
— Участвовал с коллегами в соревнованиях на Kaggle (и стал одним из 10 по миру 4х Kaggle Grandmaster)
— Выступал в роли «патологоанатома по данным»: чинил то, что должно было работать, но почему-то отказывалось
А теперь самое интересное: что мы будем делать в своем R&D и зачем мы нужны? Давайте разбираться вместе!
🧬 Кто мы и что будем делать? Пока что нас немного, но мы «в тельняшках» — активно растём и развиваемся, чтобы создавать новые ML-технологии с использованием cutting-edge научных результатов в следующих областях:
🧠 Генеративного компьютерного зрения (CV)
🗣 Speech-To-Text и Text-To-Speech (TTS)
🧱 Перехода от 2D-изображений к 3D-моделям
🕵️♂️ Детекции DeepFake на фото и видео
🔬 ...и других исследовательских направлений
🧭 Зачем мы Авито? Наша основная ценность — как можно раньше увидеть возможности для улучшения существующих технологий и создания новых областей, которые будут полезны бизнесу.
Мы делаем не «ресёрч ради ресёрча», а именно прикладные исследования — находим связки между горячими научными областями и внутренними задачами Авито.
Мы также коллаборируем с DS-командами, чтобы все наши PoC проходили A/B-тесты, становились действующими решениями и новыми продуктами, улучшающими клиентский путь.
✍️ Вместо заключения. Мы сейчас активно нанимаем исследователей и ML-инженеров с опытом чтения научных статей.
Поэтому если чувствуете в себе силы джедая анализа данных, будем рады вашим откликам ↓
Смотреть вакансии →
🔥37👍9❤8👏2
В предыдущем посте (↑) мы познакомились с Сашей, единственным в России 4х Kaggle Grandmaster и руководителем R&D юнита в AI Lab Авито.
А уже в эту среду, 18-го июня в 17:30, можно будет послушать его онлайн-лекцию. Саша расскажет:
🏆 как устроены соревнования на Kaggle
🏆 какие инструменты используют победители
🏆 как эта платформа может помочь в карьере
Зарегистрироваться →
Онлайн-лекция проходит в рамках набора абитуриентов на нашу совместную магистратуру с ВШЭ. У нас, кстати, две магистратуры — одна с МФТИ, другая с ВШЭ, и каждая по-своему классная.
🔹 Магистратура от МФТИ «Прикладное машинное обучение и анализ данных» — это про технику: алгоритмы, архитектуры, инженерия. Тут учатся строить реально мощные ML-системы, которые работают на больших нагрузках.
🔹А вот программа от ВШЭ «Машинное обучение в цифровом продукте» — это про бизнес и продуктовую сторону. Там учат использовать ML для решения задач в реальных проектах: исследовать данные, проверять гипотезы, запускать A/B-тесты и создавать полноценные ML-продукты под рынок.
Скоро расскажем больше о каждой из программ — следите за постами.
Собираетесь заглянуть к Саше на онлайн-лекцию?
👍 — уже регистрируюсь
🤔 — хожу на лекции только к пятикратным грандмастерам
👀 — мне неактуально
А уже в эту среду, 18-го июня в 17:30, можно будет послушать его онлайн-лекцию. Саша расскажет:
🏆 как устроены соревнования на Kaggle
🏆 какие инструменты используют победители
🏆 как эта платформа может помочь в карьере
Зарегистрироваться →
Онлайн-лекция проходит в рамках набора абитуриентов на нашу совместную магистратуру с ВШЭ. У нас, кстати, две магистратуры — одна с МФТИ, другая с ВШЭ, и каждая по-своему классная.
🔹 Магистратура от МФТИ «Прикладное машинное обучение и анализ данных» — это про технику: алгоритмы, архитектуры, инженерия. Тут учатся строить реально мощные ML-системы, которые работают на больших нагрузках.
🔹А вот программа от ВШЭ «Машинное обучение в цифровом продукте» — это про бизнес и продуктовую сторону. Там учат использовать ML для решения задач в реальных проектах: исследовать данные, проверять гипотезы, запускать A/B-тесты и создавать полноценные ML-продукты под рынок.
Скоро расскажем больше о каждой из программ — следите за постами.
Собираетесь заглянуть к Саше на онлайн-лекцию?
👍 — уже регистрируюсь
🤔 — хожу на лекции только к пятикратным грандмастерам
👀 — мне неактуально
👍13❤9🤔3👀1
Привет! Меня зовут Саша Романенко, я руковожу DS-командой Search Quality в Авито.
Основная цель нашей команды — улучшать опыт пользователей, помогая им быстрее найти нужный товар (или работу и даже недвижимость!).
В Авито есть несколько команд, улучшающих работу поиска. Наша занимается сбором финальной поисковой ленты с учётом всех факторов ранжирования: от предсказаний ML-моделей до бизнес-правил и оценок репутационной системы Авито.
Направления работы
При составлении поисковой выдачи наша команда учитывает множество аспектов.
1️⃣ Характеристики объявлений и запроса. Мы настраиваем баланс между байерским качеством и силой продвижения, которое имеет объявление. В последнее время ведём исследования новых методов построения ленты, оптимизирующих целевые метрики Авито. Здесь мы тесно работаем с командой монетизации.
2️⃣ Продуктовые пожелания. Например, выдача должна быть разнообразной, а объявления из других регионов, но с доставкой, вполне могут быть показаны наряду с локальными объявлениями.
3️⃣ Распределение трафика. Важно, чтобы все объявления имели возможность получить просмотры и контакты.
4️⃣ Расположение объявлений на выдаче. Кроме них в результатах поиска видно и другие элементы, например, рекламу и информационные баннеры. Взаимное расположение всех элементов — отдельная большая задача, которой занимается наша команда.
Особенности работы
⚡️ Highload. Поиск Авито — высоконагруженная система. Для каждого запроса нужно подобрать 2–3 тысячи кандидатов, получить данные по ним и отранжировать, и сделать это всё за полсекунды. Наши DS’ы сами пишут код в production сервисы и тесно взаимодействуют с backend инженерами.
🧪 A/B-тестирование. Решения в компании принимают на основе данных, поэтому все поисковые изменения — как продуктовые, так и технические — сопровождаются оценкой через A/B-тесты.
🎨 Развиваем свои инструменты разработки. Поиск — сложная система, и изменения в нём требуют тщательной проверки. Поэтому мы развиваем внутренние инструменты для автоматизации рутины и оценки изменений поиска — как качественной, так и количественной. Инструментами пользуются все команды, развивающие поисковый стек технологий.
Основная цель нашей команды — улучшать опыт пользователей, помогая им быстрее найти нужный товар (или работу и даже недвижимость!).
В Авито есть несколько команд, улучшающих работу поиска. Наша занимается сбором финальной поисковой ленты с учётом всех факторов ранжирования: от предсказаний ML-моделей до бизнес-правил и оценок репутационной системы Авито.
Направления работы
При составлении поисковой выдачи наша команда учитывает множество аспектов.
1️⃣ Характеристики объявлений и запроса. Мы настраиваем баланс между байерским качеством и силой продвижения, которое имеет объявление. В последнее время ведём исследования новых методов построения ленты, оптимизирующих целевые метрики Авито. Здесь мы тесно работаем с командой монетизации.
2️⃣ Продуктовые пожелания. Например, выдача должна быть разнообразной, а объявления из других регионов, но с доставкой, вполне могут быть показаны наряду с локальными объявлениями.
3️⃣ Распределение трафика. Важно, чтобы все объявления имели возможность получить просмотры и контакты.
4️⃣ Расположение объявлений на выдаче. Кроме них в результатах поиска видно и другие элементы, например, рекламу и информационные баннеры. Взаимное расположение всех элементов — отдельная большая задача, которой занимается наша команда.
Особенности работы
⚡️ Highload. Поиск Авито — высоконагруженная система. Для каждого запроса нужно подобрать 2–3 тысячи кандидатов, получить данные по ним и отранжировать, и сделать это всё за полсекунды. Наши DS’ы сами пишут код в production сервисы и тесно взаимодействуют с backend инженерами.
🧪 A/B-тестирование. Решения в компании принимают на основе данных, поэтому все поисковые изменения — как продуктовые, так и технические — сопровождаются оценкой через A/B-тесты.
🎨 Развиваем свои инструменты разработки. Поиск — сложная система, и изменения в нём требуют тщательной проверки. Поэтому мы развиваем внутренние инструменты для автоматизации рутины и оценки изменений поиска — как качественной, так и количественной. Инструментами пользуются все команды, развивающие поисковый стек технологий.
👍16❤6🔥5🤯2
Привет-привет! С вами Катя Солоднёва, DS Researcher (да, в Авито и такие встречаются). Что делают ресёрчеры? Конечно же, пишут статьи.
Так, недавно одну из наших статей приняли на A* конференцию WWW’25. Статья содержит описание первого российского open-source бенчмарка по автобиддингу BAT (Benchmark for Auto-bidding Task) от Avito.
Сейчас расскажу поподробнее, в чём заключалась наша работа.
Представьте: вы разрабатываете крутой алгоритм для автономных машин, а тестируете его на картах Москвы времён Юрия Долгорукого. Примерно так выглядела ситуация с исследованиями автобиддинга до нашей работы.
🤖 Что такое автобиддинг. TL;DR: Продавец хочет больше кликов → даёт деньги платформе → нужно умно распределить денежки по аукционам → profit!
Более развернуто: когда у вас есть бюджет на продвижение, но вы не хотите вручную участвовать в тысячах микро-аукционов каждый день, на помощь приходит автобиддинг.
Алгоритм берёт ваш бюджет и автоматически решает, сколько ставить в каждом конкретном аукционе за место в выдаче.
🤔 Проблема: IPinYou dataset или «10 лет синтетики». Большинство исследований в области автобиддинга используют датасет IPinYou 2014 года. Там всего 9 продавцов (!) и очень мало фичей.
Исследователи от отчаяния начали добавлять туда синтетические фичи, превращая сравнения алгоритмов в что-то среднее между наукой и гаданием на кофейной гуще.
☝️ Наше решение: реальные данные из реального мира. Мы с коллегами-исследователями, Александрой Хирьяновой и Андреем Пудовиковым решили показать миру новый датасет на реальных данных:
👉 9 000+ продавцов вместо жалких 9
👉 Данные агрегированы на основе миллионов аукционов (VCG и FPA)
👉 Разброс по времени, регионам и микрокатегориям
👉 Никаких синтетических данных — только хардкор реальной жизни
По сути, мы дали комьюнити возможность тестировать алгоритмы в условиях, максимально приближенных к боевым. Как переход от игрушечного полигона к настоящему стрельбищу.
🧠 А что ещё? Чтобы показать, что на наших данных что-то вообще работает, мы добавили к датасету 5 алгоритмов к сравнению. Тем самым получили целый бенчмарк! 3 алгоритма основаны на других работах, а 2 взяты на основе алгоритмов Авито, которые реально тестировались в проде.
✍️ Ссылочки:
Статья на Arxiv →
Код на GitHub →
и рубрика «Пресса о нас»: по ссылке найдёте статью в Forbes
В комментариях выложу наш постер с конфы. А в следующий раз расскажу, как сгоняли на конфу (между прочим, в Австралии), не переключайтесь!
Так, недавно одну из наших статей приняли на A* конференцию WWW’25. Статья содержит описание первого российского open-source бенчмарка по автобиддингу BAT (Benchmark for Auto-bidding Task) от Avito.
Сейчас расскажу поподробнее, в чём заключалась наша работа.
Представьте: вы разрабатываете крутой алгоритм для автономных машин, а тестируете его на картах Москвы времён Юрия Долгорукого. Примерно так выглядела ситуация с исследованиями автобиддинга до нашей работы.
🤖 Что такое автобиддинг. TL;DR: Продавец хочет больше кликов → даёт деньги платформе → нужно умно распределить денежки по аукционам → profit!
Более развернуто: когда у вас есть бюджет на продвижение, но вы не хотите вручную участвовать в тысячах микро-аукционов каждый день, на помощь приходит автобиддинг.
Алгоритм берёт ваш бюджет и автоматически решает, сколько ставить в каждом конкретном аукционе за место в выдаче.
🤔 Проблема: IPinYou dataset или «10 лет синтетики». Большинство исследований в области автобиддинга используют датасет IPinYou 2014 года. Там всего 9 продавцов (!) и очень мало фичей.
Исследователи от отчаяния начали добавлять туда синтетические фичи, превращая сравнения алгоритмов в что-то среднее между наукой и гаданием на кофейной гуще.
☝️ Наше решение: реальные данные из реального мира. Мы с коллегами-исследователями, Александрой Хирьяновой и Андреем Пудовиковым решили показать миру новый датасет на реальных данных:
👉 9 000+ продавцов вместо жалких 9
👉 Данные агрегированы на основе миллионов аукционов (VCG и FPA)
👉 Разброс по времени, регионам и микрокатегориям
👉 Никаких синтетических данных — только хардкор реальной жизни
По сути, мы дали комьюнити возможность тестировать алгоритмы в условиях, максимально приближенных к боевым. Как переход от игрушечного полигона к настоящему стрельбищу.
🧠 А что ещё? Чтобы показать, что на наших данных что-то вообще работает, мы добавили к датасету 5 алгоритмов к сравнению. Тем самым получили целый бенчмарк! 3 алгоритма основаны на других работах, а 2 взяты на основе алгоритмов Авито, которые реально тестировались в проде.
✍️ Ссылочки:
Статья на Arxiv →
Код на GitHub →
и рубрика «Пресса о нас»: по ссылке найдёте статью в Forbes
В комментариях выложу наш постер с конфы. А в следующий раз расскажу, как сгоняли на конфу (между прочим, в Австралии), не переключайтесь!
🔥36👏8👍5🎉3❤1
Запись онлайн-лекции по Kaggle
18 июня Саша Рыжков, наш юнит-лид R&D и 4х Kaggle Grandmaster, рассказал, как использовать эту платформу для прокачки навыков и карьерного роста в Data Science.
Смотреть запись →
💡 Про Сашу и AI Lаb Авито писали в недавнем посте.
💡 Это была лекция в рамках набора на нашу совместную магистратуру с ВШЭ.
За новостями для абитуриентов там и на другой нашей магистратуре — в МФТИ — тоже можно следить в телеграме.
Магистратура во ВШЭ →
Магистратура в МФТИ →
18 июня Саша Рыжков, наш юнит-лид R&D и 4х Kaggle Grandmaster, рассказал, как использовать эту платформу для прокачки навыков и карьерного роста в Data Science.
Смотреть запись →
💡 Про Сашу и AI Lаb Авито писали в недавнем посте.
💡 Это была лекция в рамках набора на нашу совместную магистратуру с ВШЭ.
За новостями для абитуриентов там и на другой нашей магистратуре — в МФТИ — тоже можно следить в телеграме.
Магистратура во ВШЭ →
Магистратура в МФТИ →
❤🔥12👀5👍2❤1✍1
Привет-привет! С вами снова Катя Солоднёва, DS Researcher.
В прошлом посте рассказывала про нашу работу, которая прошла на WWW'25. Сейчас расскажу про то, как мы (я и Саша Хирьянова) сгоняли на эту конференцию.
Конференция охватывает всё, что связано с интернетом. Если вкратце, это интересное и насыщенное мероприятие. Изначально кажется, что 25% расписания занимают какие-то каких-то обеды и кофе-брейки, но в эти перерывы можно общаться с другими исследователями, ходить по постер-сессиям или сфоткаться с коалой. Так что особо не продохнуть!
Что мне особенно запомнилось
Довольно редко сталкивалась с докладами или статьями, где фокус не на модели, а на создании качественных датасетов. И я сейчас не про всем известный фича инжениринг или овер/андерсэмплинг в простейшем смысле. Скорее, про умную разметку, продвинутый сэмплинг, автоматизацию создания бенчмарков.
Был целый воркшоп на эту тему, плюс много релевантных статей на постер-сессиях. Вот пара интересных статеек, с авторами которых мне удалось пересечься:
sQuIrRel: как создать тестовый датасет за короткий срок
🤔 Проблема. В Amazon нужно регулярно проверять, насколько хорошо работает система классификации поисковых запросов. Создание качественного тестового датасета вручную — месяцы работы сотен аннотаторов.
✅ Решение. sQuIrRel автоматизирует создание размеченного датасета, используя уже существующие данные компании: поисковые логи, каталог товаров, предобученную BERT-модель релевантности.
На выходе получается датасет формата «беспроводные наушники» — «HEADPHONES», который можно использовать для тестирования промышленных моделей.
🧠 Что здесь такого интересного? Мне понравилось использование LLM, но не втупую (промпт «на тебе название и описание» в дипсик, на выходе получаешь категорию), а по продуманной схеме.
MixRec: элегантное решение проблемы разреженности
🤔 Проблема. Рекомендательные системы страдают от недостатка данных о взаимодействиях пользователей с товарами.
✅ Решение. Создаём искусственные примеры двумя способами:
1. Берём пользователя A и немного «подмешиваем» к нему пользователя B. Получаем пользователя, похожего на А.
2. Берём всех пользователей из батча и создаём «усреднённого». Получаем типичного представителя группы.
🧠 Результаты. До 5% улучшения по Recall@20, до 12% — для самых разреженных групп пользователей.
Пока все гонятся за новыми архитектурами и SOTA на бенчмарках, умные ребята решают проблемы на уровне данных. Автоматизация создания качественных датасетов, умная аугментация, продвинутые методы сэмплинга — всё это может дать не меньший буст, чем очередной трансформер.
Стоит задуматься!
В прошлом посте рассказывала про нашу работу, которая прошла на WWW'25. Сейчас расскажу про то, как мы (я и Саша Хирьянова) сгоняли на эту конференцию.
Конференция охватывает всё, что связано с интернетом. Если вкратце, это интересное и насыщенное мероприятие. Изначально кажется, что 25% расписания занимают какие-то каких-то обеды и кофе-брейки, но в эти перерывы можно общаться с другими исследователями, ходить по постер-сессиям или сфоткаться с коалой. Так что особо не продохнуть!
Что мне особенно запомнилось
Довольно редко сталкивалась с докладами или статьями, где фокус не на модели, а на создании качественных датасетов. И я сейчас не про всем известный фича инжениринг или овер/андерсэмплинг в простейшем смысле. Скорее, про умную разметку, продвинутый сэмплинг, автоматизацию создания бенчмарков.
Был целый воркшоп на эту тему, плюс много релевантных статей на постер-сессиях. Вот пара интересных статеек, с авторами которых мне удалось пересечься:
sQuIrRel: как создать тестовый датасет за короткий срок
🤔 Проблема. В Amazon нужно регулярно проверять, насколько хорошо работает система классификации поисковых запросов. Создание качественного тестового датасета вручную — месяцы работы сотен аннотаторов.
✅ Решение. sQuIrRel автоматизирует создание размеченного датасета, используя уже существующие данные компании: поисковые логи, каталог товаров, предобученную BERT-модель релевантности.
На выходе получается датасет формата «беспроводные наушники» — «HEADPHONES», который можно использовать для тестирования промышленных моделей.
🧠 Что здесь такого интересного? Мне понравилось использование LLM, но не втупую (промпт «на тебе название и описание» в дипсик, на выходе получаешь категорию), а по продуманной схеме.
MixRec: элегантное решение проблемы разреженности
🤔 Проблема. Рекомендательные системы страдают от недостатка данных о взаимодействиях пользователей с товарами.
✅ Решение. Создаём искусственные примеры двумя способами:
1. Берём пользователя A и немного «подмешиваем» к нему пользователя B. Получаем пользователя, похожего на А.
2. Берём всех пользователей из батча и создаём «усреднённого». Получаем типичного представителя группы.
🧠 Результаты. До 5% улучшения по Recall@20, до 12% — для самых разреженных групп пользователей.
Пока все гонятся за новыми архитектурами и SOTA на бенчмарках, умные ребята решают проблемы на уровне данных. Автоматизация создания качественных датасетов, умная аугментация, продвинутые методы сэмплинга — всё это может дать не меньший буст, чем очередной трансформер.
Стоит задуматься!
❤22⚡5👍3✍2
Всем привет! На связи Security Engineer Владимир Аламов.
На прошлой неделе мы с коллегами выступали и общались на Conversations — конференции по генеративному и разговорному AI, — и теперь готовы поделиться самым интересным.
Расскажу об одном докладе и одном обсуждении, которые мне запомнились.
Доклад от red_mad_robot. AI-агенты: реальность vs маркетинг
💡 Главный тезис: 95% компаний, которые говорят про мультиагентные системы и AI-агентов, на самом деле создают обычную автоматизацию бизнес-процессов.
Например, жёстко запрограммированные workflows с несколькими LLM-вызовами или вообще системы с фиксированным набором и последовательностью действий.
🤖 Что должно быть у настоящего агента:
— Автономность: способность самостоятельно принимать решения без жёсткого программирования.
— Самообучение: возможность писать себе новые инструменты и интеграции.
— Адаптивность: доступ к терминалу, возможность модифицировать собственный код.
— Независимость: выполнение задач от имени пользователя без постоянного контроля.
🧠 Пример настоящего агента — Personal Digital Twin, который знает всё о рабочей деятельности человека и может действовать от его имени.
Такой как раз показал директор red_mad_robot: его Digital Twin умеет отвечать за него в чатах и письмах, управлять календарём, мониторить корпоративные системы, проактивно предлагать релевантную информацию.
Обсуждение с коллегами из МТС. Как привлечь сотрудников к тестам внутренних AI-продуктов
💡 Проблема: традиционные методы часто не выявляют всех уязвимостей в системах на основе LLM. Важно применить творческий подход, а для этого нужны люди.
Но с этим сложно. У сотрудников обычно:
— Нет экспертизы в области AI-безопасности.
— Нет мотивации заниматься тестированием внутренних продуктов.
— Нет структурированного подхода к обучению навыкам «этичного взлома» LLM.
🧠 Мы подумали над вариантом обучения вместе с докладчиками из МТС и придумали вот что: внутренний Bug Bounty с геймификацией.
Это программа, которая могла бы обучать сотрудников техникам prompt engineering для выявления уязвимостей в собственных LLM-системах.
Люди в целом склонны искать обходные пути, и это можно использовать на благо корпоративной безопасности. Вместо того чтобы случайно находить уязвимости в рабочих системах, сотрудники могли бы целенаправленно искать их в контролируемой среде.
🧠 Референсная модель — Gandalf.ai — бесплатная образовательная игра от Lakera, где люди должны обманом заставить AI-модель раскрыть секретный пароль.
Скоро коллеги поделятся и другими инсайтами с Conversations — stay tuned
На прошлой неделе мы с коллегами выступали и общались на Conversations — конференции по генеративному и разговорному AI, — и теперь готовы поделиться самым интересным.
Расскажу об одном докладе и одном обсуждении, которые мне запомнились.
Доклад от red_mad_robot. AI-агенты: реальность vs маркетинг
💡 Главный тезис: 95% компаний, которые говорят про мультиагентные системы и AI-агентов, на самом деле создают обычную автоматизацию бизнес-процессов.
Например, жёстко запрограммированные workflows с несколькими LLM-вызовами или вообще системы с фиксированным набором и последовательностью действий.
🤖 Что должно быть у настоящего агента:
— Автономность: способность самостоятельно принимать решения без жёсткого программирования.
— Самообучение: возможность писать себе новые инструменты и интеграции.
— Адаптивность: доступ к терминалу, возможность модифицировать собственный код.
— Независимость: выполнение задач от имени пользователя без постоянного контроля.
🧠 Пример настоящего агента — Personal Digital Twin, который знает всё о рабочей деятельности человека и может действовать от его имени.
Такой как раз показал директор red_mad_robot: его Digital Twin умеет отвечать за него в чатах и письмах, управлять календарём, мониторить корпоративные системы, проактивно предлагать релевантную информацию.
Обсуждение с коллегами из МТС. Как привлечь сотрудников к тестам внутренних AI-продуктов
💡 Проблема: традиционные методы часто не выявляют всех уязвимостей в системах на основе LLM. Важно применить творческий подход, а для этого нужны люди.
Но с этим сложно. У сотрудников обычно:
— Нет экспертизы в области AI-безопасности.
— Нет мотивации заниматься тестированием внутренних продуктов.
— Нет структурированного подхода к обучению навыкам «этичного взлома» LLM.
🧠 Мы подумали над вариантом обучения вместе с докладчиками из МТС и придумали вот что: внутренний Bug Bounty с геймификацией.
Это программа, которая могла бы обучать сотрудников техникам prompt engineering для выявления уязвимостей в собственных LLM-системах.
Люди в целом склонны искать обходные пути, и это можно использовать на благо корпоративной безопасности. Вместо того чтобы случайно находить уязвимости в рабочих системах, сотрудники могли бы целенаправленно искать их в контролируемой среде.
🧠 Референсная модель — Gandalf.ai — бесплатная образовательная игра от Lakera, где люди должны обманом заставить AI-модель раскрыть секретный пароль.
Скоро коллеги поделятся и другими инсайтами с Conversations — stay tuned
❤11🔥6👏3👍1😁1
Всем привет! На связи Олег Королёв, руководитель разработки AI Lab Авито.
Продолжаю рубрику впечатлений с Conversations и хочу рассказать о сессии, на которой участвовал — «RnD на стероидах: автономные агенты с суперпамятью, вызовы vibe coding и новая эра кибербезопасности».
Вот ключевые тезисы:
✈️ Турбулентность в сфере ИИ. За последние 3–4 года скорость изменений в области достигла критической точки: каждую неделю появляется минимум два десятка работ, достойных внимания.
Чтобы следить за трендами, крупные компании создают команды для мониторинга ИИ-новостей, готовят внутренние дайджесты, обучающие мероприятия и платформы для тестирования новых моделей.
🛡 Безопасность и защита данных. Рынок инструментов защиты ИИ-решений находится в зачаточном состоянии.
Вот несколько практических подходов к безопасности:
— Прокси-серверы для контроля запросов к внешним моделям.
— Автоматическое определение персональных данных в промптах.
— Использование локальных моделей для конфиденциальных задач.
— Локализация: компании разворачивают собственные модели с полностью локальным обучением и инференсом, где все данные остаются во внутреннем контуре.
🤖 Кодинг-ассистенты и автоматизация. Ключевые тренды:
Специализация на корпоративном коде. Модели, обученные на кодовой базе компании, значительно эффективнее внешних, потому что понимают специфику стандартов и архитектуры.
Встраивание всего зоопарка генеративных моделей прямо в среду разработки, чтобы разработчик не покидал рабочую среду.
🤖 Агенты и автоматизация бизнес-процессов. Популярные фреймворки: AutoGen, CrewAI, LangChain.
Практические кейсы автоматизации:
— Инцидент-менеджмент.
— Классификация логов.
— Код-ревью.
— Создание unit-тестов.
💡 Вызовы и ограничения. Ложные срабатывания: ассистенты безопасности могут предлагать исправления уязвимостей, которые уже устранены на уровне инфраструктуры.
Увеличение автономности ИИ-систем создает новые риски: неясно, к какой точке устойчивости мы придем в развитии автономных агентов.
Комбинация скриптовых систем с ИИ позволяет контролировать критические процессы, где цена ошибки очень высока. Например, работу с должниками в банке. ИИ может генерировать скрипты, тестировать их и проводить миллионы тестовых диалогов.
Продолжаю рубрику впечатлений с Conversations и хочу рассказать о сессии, на которой участвовал — «RnD на стероидах: автономные агенты с суперпамятью, вызовы vibe coding и новая эра кибербезопасности».
Вот ключевые тезисы:
✈️ Турбулентность в сфере ИИ. За последние 3–4 года скорость изменений в области достигла критической точки: каждую неделю появляется минимум два десятка работ, достойных внимания.
Чтобы следить за трендами, крупные компании создают команды для мониторинга ИИ-новостей, готовят внутренние дайджесты, обучающие мероприятия и платформы для тестирования новых моделей.
🛡 Безопасность и защита данных. Рынок инструментов защиты ИИ-решений находится в зачаточном состоянии.
Вот несколько практических подходов к безопасности:
— Прокси-серверы для контроля запросов к внешним моделям.
— Автоматическое определение персональных данных в промптах.
— Использование локальных моделей для конфиденциальных задач.
— Локализация: компании разворачивают собственные модели с полностью локальным обучением и инференсом, где все данные остаются во внутреннем контуре.
🤖 Кодинг-ассистенты и автоматизация. Ключевые тренды:
Специализация на корпоративном коде. Модели, обученные на кодовой базе компании, значительно эффективнее внешних, потому что понимают специфику стандартов и архитектуры.
Встраивание всего зоопарка генеративных моделей прямо в среду разработки, чтобы разработчик не покидал рабочую среду.
🤖 Агенты и автоматизация бизнес-процессов. Популярные фреймворки: AutoGen, CrewAI, LangChain.
Практические кейсы автоматизации:
— Инцидент-менеджмент.
— Классификация логов.
— Код-ревью.
— Создание unit-тестов.
💡 Вызовы и ограничения. Ложные срабатывания: ассистенты безопасности могут предлагать исправления уязвимостей, которые уже устранены на уровне инфраструктуры.
Увеличение автономности ИИ-систем создает новые риски: неясно, к какой точке устойчивости мы придем в развитии автономных агентов.
Комбинация скриптовых систем с ИИ позволяет контролировать критические процессы, где цена ошибки очень высока. Например, работу с должниками в банке. ИИ может генерировать скрипты, тестировать их и проводить миллионы тестовых диалогов.
🔥8✍6❤🔥2🤔2❤1👍1👀1
Чем живут создатели ИИ
Как раз хотели у вас спросить! И запускаем совместный спецпроект вместе с Хабром.
Расскажите:
❓ Какие вы на работе и в жизни? Чем интересуетесь?
❓ Какой у вас профессиональный путь? А планы?
❓ С какими ИИ вы чаще всего взаимодействуете?
❓ И главное — что думаете об ИИ, который создаёте?
Пройдите наш небольшой опрос и добавьте свои штрихи к портрету современного ML-специалиста. А мы потом поделимся итогами.
Пройти опрос →
Как раз хотели у вас спросить! И запускаем совместный спецпроект вместе с Хабром.
Расскажите:
❓ Какие вы на работе и в жизни? Чем интересуетесь?
❓ Какой у вас профессиональный путь? А планы?
❓ С какими ИИ вы чаще всего взаимодействуете?
❓ И главное — что думаете об ИИ, который создаёте?
Пройдите наш небольшой опрос и добавьте свои штрихи к портрету современного ML-специалиста. А мы потом поделимся итогами.
Пройти опрос →
👍2🔥2❤1❤🔥1
Всем привет! Меня зовут Галя Ширанкова, я руковожу продуктовым портфелем в нашем мессенджере.
Закрываю рубрику наблюдений с Conversations: закину ещё порцию инсайтов и поделюсь интересным кейсом внедрения AI.
🤖 Технические инсайты
1️⃣ Главное качество AI-агента — автономность, всё остальное вторично. Вот ключевые характеристики настоящего агента по версии Just AI:
— Проактивность: агент сам инициирует действия
— Адаптация под профиль пользователя
— Адаптация под эмоциональное состояние пользователя
— Гиперперсонализация с пониманием контекста настроения
2️⃣ Не все функции нужно делать через LLM. Простые задачи, например, таймер, эффективнее просто реализовать на бэкенде.
Вот пример от Яндекса. С помощью LLM Алиса определяет, какую функцию вызвать, и чем больше их становится, тем хуже начинает работать эта LLM.
Сейчас в Яндексе активно решают эту проблему. Основная метрика уже не retention, а количество переспросов, то есть раз, когда Алиса не поняла с первого раза. Метрику удалось снизить на 11%.
📈 Инвестиционные тренды
Парадигма оценки AI-стартапов меняется: из-за высоких затрат на внедрение основное внимание уделяют не unit-экономике, а маржинальному доходу.
А ещё инвесторы требуют анализировать не только текущих конкурентов, но и тех, с кем придётся конкурировать после релизов следующих AI-моделей. Например, после обновления GPT стартап может внезапно начать конкурировать с компаниями в 3 раза успешнее.
✍️ Кейс внедрения: Медси
Проблема: пациенты, которые не раз бывали в клинике, ожидают, что врач про них уже всё знает. Но специалисты не успевают проанализировать карту пациента за 20-30 минут приёма.
Решение для врачей от Медси:
— Автоматическая суммаризация медкарты.
— Выделение диагнозов по профилю конкретного врача из прошлых кейсов и категоризация приёмов по диагнозам для быстрой навигации.
— Визуализация анализов в виде графика с таймлайном: например, динамика билирубина.
— Расчёт рисков по международным медицинским классификациям — это шаг к превентивной медицине, которая в будущем сможет вырастить LTV.
Ещё компания работает над AI-помощником для пациентов, где будет та же аналитика. Это меняет бизнес-модель: приложение из простого инструмента записи превращается в систему формирования медицинских потребностей.
💡 Главный инсайт: AI-решения должны создавать новую выручку, а не просто служить для автоматизации процессов. Компании вроде Медси, которым это удаётся, получают кардинальное преимущество.
Закрываю рубрику наблюдений с Conversations: закину ещё порцию инсайтов и поделюсь интересным кейсом внедрения AI.
🤖 Технические инсайты
1️⃣ Главное качество AI-агента — автономность, всё остальное вторично. Вот ключевые характеристики настоящего агента по версии Just AI:
— Проактивность: агент сам инициирует действия
— Адаптация под профиль пользователя
— Адаптация под эмоциональное состояние пользователя
— Гиперперсонализация с пониманием контекста настроения
2️⃣ Не все функции нужно делать через LLM. Простые задачи, например, таймер, эффективнее просто реализовать на бэкенде.
Вот пример от Яндекса. С помощью LLM Алиса определяет, какую функцию вызвать, и чем больше их становится, тем хуже начинает работать эта LLM.
Сейчас в Яндексе активно решают эту проблему. Основная метрика уже не retention, а количество переспросов, то есть раз, когда Алиса не поняла с первого раза. Метрику удалось снизить на 11%.
📈 Инвестиционные тренды
Парадигма оценки AI-стартапов меняется: из-за высоких затрат на внедрение основное внимание уделяют не unit-экономике, а маржинальному доходу.
А ещё инвесторы требуют анализировать не только текущих конкурентов, но и тех, с кем придётся конкурировать после релизов следующих AI-моделей. Например, после обновления GPT стартап может внезапно начать конкурировать с компаниями в 3 раза успешнее.
✍️ Кейс внедрения: Медси
Проблема: пациенты, которые не раз бывали в клинике, ожидают, что врач про них уже всё знает. Но специалисты не успевают проанализировать карту пациента за 20-30 минут приёма.
Решение для врачей от Медси:
— Автоматическая суммаризация медкарты.
— Выделение диагнозов по профилю конкретного врача из прошлых кейсов и категоризация приёмов по диагнозам для быстрой навигации.
— Визуализация анализов в виде графика с таймлайном: например, динамика билирубина.
— Расчёт рисков по международным медицинским классификациям — это шаг к превентивной медицине, которая в будущем сможет вырастить LTV.
Ещё компания работает над AI-помощником для пациентов, где будет та же аналитика. Это меняет бизнес-модель: приложение из простого инструмента записи превращается в систему формирования медицинских потребностей.
💡 Главный инсайт: AI-решения должны создавать новую выручку, а не просто служить для автоматизации процессов. Компании вроде Медси, которым это удаётся, получают кардинальное преимущество.
🔥13👍3❤1
Приглашаем на паблик-толк
Хотим поговорить с вами о синергии между наукой и бизнесом: при каких условиях она рождается, как устроена и какие возможности даёт для молодых исследователей.
📍 Где и когда
Уже завтра, 17 июля в 19:00 в нашем офисе в Москве на Лесной или на онлайн-трансляции.
✍️ Что обсудим
— Что такое RnD в компании
— Зачем бизнесу фундаментальные исследования
— Какие новые задачи появятся у учёных в эпоху ИИ
— Как выбрать между научной карьерой или развитием в бизнесе
👥 С кем будем обсуждать
На встрече будет Иван Оселедец, генеральный директор Института ИИ AIRI и Андрей Рыбинцев, старший директор по ИИ Авито.
👋 Как попасть
Количество мест в офисе ограничено, и мы в первую очередь зовём тех, кто хочет развиваться в RnD и сможет получить пользу от участия в нашем паблик-толке.
Внимательно заполните анкету, а мы обязательно ответим: либо пригласим в офис, либо пришлём ссылку на онлайн-трансляцию.
Зарегистрироваться →
Хотим поговорить с вами о синергии между наукой и бизнесом: при каких условиях она рождается, как устроена и какие возможности даёт для молодых исследователей.
📍 Где и когда
Уже завтра, 17 июля в 19:00 в нашем офисе в Москве на Лесной или на онлайн-трансляции.
✍️ Что обсудим
— Что такое RnD в компании
— Зачем бизнесу фундаментальные исследования
— Какие новые задачи появятся у учёных в эпоху ИИ
— Как выбрать между научной карьерой или развитием в бизнесе
👥 С кем будем обсуждать
На встрече будет Иван Оселедец, генеральный директор Института ИИ AIRI и Андрей Рыбинцев, старший директор по ИИ Авито.
👋 Как попасть
Количество мест в офисе ограничено, и мы в первую очередь зовём тех, кто хочет развиваться в RnD и сможет получить пользу от участия в нашем паблик-толке.
Внимательно заполните анкету, а мы обязательно ответим: либо пригласим в офис, либо пришлём ссылку на онлайн-трансляцию.
Зарегистрироваться →
❤9👌2👀1
Привет! На связи Костя Веснин из юнита LLM, хочу поделиться впечатлениями с недавней «Летней школы по ИИ» от Института AIRI в Томске.
Я пробыл там всего три дня: посмотреть удалось далеко не всё, но надо было возвращаться к работе.
🎓 Сама школа — классная штука, AIRI каждый раз привлекают туда по 40–50 специалистов из DS для лекций и менторства и более 100 студентов. У всех есть время и поучиться, и поделать проекты, и отдохнуть.
✍️ Я читал лекцию про Visual-Language модели. Часть посвятил разбору архитектурных решений, а затем рассказал про наш опыт обучения и внедрения VLM в Авито.
Немного волновался, но, как оказалось, напрасно: ребята в школе классные, в конце задавали интересные вопросы, а после подходили пообщаться.
⚙️ Многие из студентов работают и в работе сталкиваются с задачами VLM. Обсудили с ними, как использовать OCR для чтения с документов, можно ли обрабатывать через VLM целую презентацию или какое количество кропов выбрать, чтобы ускорить модель и не просесть по качеству.
😎 После лекции посидел с организаторами и ребятами из AIRI в кафе, а вечером сходили в кальянную, было время поспрашивать о школе. Все в восторге от Авито за мороженое, которым мы каждый день угощали.
🎤 На следующий день после моей лекции была постерная сессия, где студенты презентовали свои проекты. Очень хотелось туда попасть, но к сожалению, не получилось.
Знаю, что команда с кейсом Авито в итоге победила. Возможно, об этом мы тоже скоро расскажем в канале.
Я пробыл там всего три дня: посмотреть удалось далеко не всё, но надо было возвращаться к работе.
🎓 Сама школа — классная штука, AIRI каждый раз привлекают туда по 40–50 специалистов из DS для лекций и менторства и более 100 студентов. У всех есть время и поучиться, и поделать проекты, и отдохнуть.
✍️ Я читал лекцию про Visual-Language модели. Часть посвятил разбору архитектурных решений, а затем рассказал про наш опыт обучения и внедрения VLM в Авито.
Немного волновался, но, как оказалось, напрасно: ребята в школе классные, в конце задавали интересные вопросы, а после подходили пообщаться.
⚙️ Многие из студентов работают и в работе сталкиваются с задачами VLM. Обсудили с ними, как использовать OCR для чтения с документов, можно ли обрабатывать через VLM целую презентацию или какое количество кропов выбрать, чтобы ускорить модель и не просесть по качеству.
😎 После лекции посидел с организаторами и ребятами из AIRI в кафе, а вечером сходили в кальянную, было время поспрашивать о школе. Все в восторге от Авито за мороженое, которым мы каждый день угощали.
🎤 На следующий день после моей лекции была постерная сессия, где студенты презентовали свои проекты. Очень хотелось туда попасть, но к сожалению, не получилось.
Знаю, что команда с кейсом Авито в итоге победила. Возможно, об этом мы тоже скоро расскажем в канале.
Кстати, в субботу, 19 июля, буду на Turbo ML Conf
Тоже с выступлением про опыт с VLM в Авито. Расскажу, как мы собирали данные для обучения и адаптировали токенизатор, поделюсь техническими деталями.
Ставьте 😎 , если тоже собираетесь ↓
🔥34❤10😎8👎3💅2🥰1