В IT и науке в России полно крутых экспертов, которые делают масштабные tech проекты, но редко выходят в публичное пространство.

Мы, Tech Kitchen, делаем так, чтобы это менялось:

🙌 Помогаем экспертам делиться знаниями и получать обратную связь от сообщества

🚀 Создаем точку притяжения для тех, кто любит науку, технологии и хочет прокачивать экспертизу

🧠 Показываем технологии «под другим соусом», чтобы заглянуть на технологическую кухню и удивиться, что даже серьезные вещи могут быть увлекательными!

Подписывайся и залипай на тех, кто двигает tech!

Пятничные мемы

😁 — улыбнуло
😂 — ну, жизненно
👍 — я из параллельной вселенной, где багов нет

350+ минут полезного и концентрированного контента для Data Scientist'ов, ML-разработчиков и инженеров. Записи докладов с конференции HighLoad++ 2024 из секции «Нейронные сети и искусственный интеллект (data science)» ⤵️

Обращаем внимание, что записи доступны только подписчикам сообщества HighLoad++. Подписывайтесь, чтобы иметь доступ к большему количеству полезного контента, который периодически будет дополняться 😉

1️⃣ Современные подходы к мэтчингу товаров с использованием LLM. GPT-4, Llama 3, InternVL2, Qwen2.5, Qwen2-VL. Виталий Кулиев

Практический кейс использования llama для мэтчинга товаров. Эффективное решение без заливания проблемы деньгами, которое вы сможете повторить у себя.

2️⃣ Поиск в видеоконтенте при помощи AI. Александр Соколов

Узнайте, как работает мультимодальный сервис поиска нужных моментов среди большой базы видео.

3️⃣ Ускоряем обучения LLM более, чем на 45%: увеличиваем реальную утилизацию GPU при помощи оптимизации использования памяти, коммуникаций и здравого смысла. Михаил Хрущев

Ускорить свои претрейны в полтора раза, а соседние сценарии Alignment/DPO в 5-10 раз! Как и за счет чего можно достичь такой скорости? Узнайте в этом докладе.

4️⃣ Эффективная модерация изображений: как исправлять нарушения, сохраняя количество и качество контента. Владимир Морозов

Узнайте о том, как обрабатывать большой пул изображений и выявлять в них запрещенный контент с последующим исправлением.

5️⃣ Как мы варим данные Gigachat Pretrain. Иван Басков

Мечтаете о своей LLM? В этом докладе секреты кластеризации, дедупликации и отбора ценных данных для обучения, с акцентом на нюансы кодовых и математическиех материалов.

6️⃣ Ускоряем разметку данных нейронками: пайплайн, метрики и лайфхаки. Дмитрий Антипов

Если вам нужно что-то размечать, то вы наверняка задумаетесь, как прикрутить к этому процессу нейронки, чтобы меньше полагаться на кожаных мешков. В докладе разложенные грабельки от человека, который этот путь прошел.

7️⃣ Как мы сделали рекомендации, отказались от подрядчика и заработали денег. Данила Федюкин

Доклад посвящен решению классической проблемы выбора — заказывать разработку или делать самим. Как анализировать заказанное решение, планировать свое, технологическая основа получившегося ML-решения в продакшне.

8️⃣ Как ускорить любые обучения на GPU. Сергей Скородумов

Как правильно анализировать операции, какие бывают частые ошибки, как их чинить и как создать инфраструктуру, которая поможет делать это все быстрее и без ошибок.

Смотрите сами и делитесь с коллегами 🙌

Что ждет ИИ через 3 года? LLM: local vs API? Какие ресурсы стоит изучать для развития навыков? И зачем вообще нужны конференции?

Ответы на эти и другие вопросы — в новом видео Виталия Кулиева, Data Science Tech Lead в Wildberries&Russ и автора канала про Data Science, ML и IT.

Виталий посетил Ai Conf X в этом году и обсудил с экспертами самые актуальные, важные и в какой-то степени даже провокационные темы.

Смотреть видео

🔥 — иду смотреть
❤️ — сохраню, посмотрю позже
👍 — отправлю коллегам, друзьям

Задачи, баги, решения — и все, что связано с ИИ, вы можете обсуждать в чате нашего комьюнити

Хотим напомнить, что наш чат — это не просто чат конференции AiConf, а сообщество профессионалов, которые каждый день сталкиваются с такими же вызовами, что и вы.

Здесь вы можете делиться своими кейсами, обсуждать последние новинки, задавать вопросы и находить на них ответы. Не бойтесь делиться своими ошибками и решениями и помогайте другим, если знаете, как что-то сделать 🤝

Только вместе мы можем создать мощное пространство для обмена опытом!

В качестве разминки предлагаем вспомнить, какой самый нестандартный или неожиданный проект с ИИ вы реализовали или о каком знаете?👇

🚀 Ищем волонтеров на крупнейшие IT-конференции в Москве!

HighLoad++ — это конференция в России и СНГ, посвященная разработке высоконагруженных систем, архитектуре, инфраструктуре и масштабированию.
TeamLead Conf — единственная профессиональная конференция для тимлидов и руководителей не только из IT.

Если тебе интересно увидеть закулисье одного из самых масштабных IT-событий страны, получить опыт организации конференции и стать частью сильной команды — присоединяйся к волонтерам 💪

🗓 Даты участия: 4–11 ноября (можно выбрать 4 дня или один из дней)
📍 Место проведения: Технопарк «Сколково»

Что тебя ждет:
– доступ к записям выступлений и атмосфера закулисья
– уникальный опыт работы на ведущих конференциях в России
– общение с экспертами и профессионалами из крупнейших IT-компаний
– понятные задачи и поддержка координаторов
– полноценное питание в дни работы
– и, конечно, участие в легендарном afterparty 🎉

Задачи волонтеров: работа в залах, помощь в логистике на площадке, регистрация участников, помощь в зоне выставки.

Участие предполагает присутствие в день до конференции, чтобы познакомиться с командой, подготовиться к работе и пройти инструктаж, и два дня самого события.

📩 Чтобы присоединиться, заполни анкету волонтера — мы свяжемся с тобой после рассмотрения заявки.

Расскажи о наборе друзьям, приходите вместе — давайте создавать легендарную атмосферу 🔥

Статьи про AI и LLM, которые вы могли пропустить

Но мы не дадим вам это сделать, поэтому собрали все в одном месте! Сохраняйте, чтобы прочитать позже, и делитесь с коллегами и друзьями.

1. Видеоаналитика в реальном времени: что делать, если нет GPU

В этой статье об ограничениях, локальных оптимизациях, которые реально работают, и архитектурных изменениях, способных увеличить производительность в 28 раз.

2. Хроники взлома LLM в двух частях (первая, вторая)

Рассказываем, как взламывать большие языковые модели, а также как защищаться от таких атак. Все на практических примерах.

3. Как мы научили ML группировать 50 000 событий в инциденты

Здесь о том, как в МТС Web Services построили автоматизацию, какие архитектурные решения приняли, какие грабли собрали и как достигли точности разметки выше 80%.

4. Из зала на сцену: как, зачем и для чего IT-специалистам становиться докладчиками на профильных конференциях?

Спойлер: от хорошей подготовки выигрывают все. И вы, и участники конференции, и сообщество в целом.

5. От хакатона до автоматизации флотации: путь в промышленный AI

Здесь вы найдете реальные кейсы внедрения машинного обучения на производстве и честный взгляд на сложности индустрии.

Отправляйте друзьям и делитесь в комментариях, какая из этих статей для вас наиболее полезная и интересная👇

💬 Подписаться на AiConf X

🤔 Когда вы ищете билеты на Авиасейлс, вы задумываетесь о том, как сервис оптимизирует выдачу?

Чтобы пользователь видел не только самые дешевые варианты, но и самые удобные?

Для устранения этой проблемы в компании решили внедрить ML-скоринг и ранжировать билеты по вероятности покупки.

На практике задача оказалась гораздо сложнее:
– Разные источники данных у аналитиков и бэкенда
– Training-inference skew
– Провалы в нефункциональных требованиях
– Неожиданный рост latency

В новой статье руководитель команды поиска Авиасейлс Сергей Лавров рассказал, как они прошли путь от первых эвристик до полноценной продакшн-модели и нашли общий язык с аналитиками. А также поделился ошибками, компромиссами и выводами, которые помогут тем, кто собирается внедрять ML в продакшн у себя 👇