⚙️ ChatGPT все еще не догнать: что происходит на ИИ-рынке к середине 2025 года?

2025 год подходит к экватору, поэтому самое время посмотреть, как поменялись позиции крупнейших компаний-разработчиков. Но для начала предлагаю посмотреть на две иллюстрации. Первая — рейтинг ИИ от ресурса LMArena.

Читать...

⚙️ Что такое @staticmethod и @classmethod в Python, и чем они отличаются?

Декораторы @staticmethod и @classmethod используются для создания методов, которые не требуют экземпляра класса. @staticmethod — это метод, который не зависит от экземпляра или самого класса, а @classmethod получает доступ к самому классу через первый параметр cls.

➡️ Пример:

class MyClass:
    @staticmethod
    def static_method():
        return "Это статический метод"

    @classmethod
    def class_method(cls):
        return f"Это метод класса {cls.__name__}"

# Использование
print(MyClass.static_method())  # Это статический метод
print(MyClass.class_method())   # Это метод класса MyClass

🗣️ В этом примере static_method ничего не знает о классе, в то время как class_method может взаимодействовать с классом, к которому он принадлежит. Используйте их в зависимости от того, нужно ли вам взаимодействие с классом.

🖥 Подробнее тут

⚙️ 3 метода состязательных атак на глубокие нейронные сети: как обмануть ИИ

Состязательные атаки используют уязвимости глубоких нейронных сетей (DNN), внося минимальные изменения во входные данные, чтобы заставить модель ошибаться. Они часто незаметны для человека, но могут полностью изменить результат работы модели.

Читать...

⚙️ Обнаружение аномалий в данных временных рядов с помощью статистического анализа

Рассказываю, почему статичные пороги — не выход, когда дело доходит до пользовательской активности. Покажу, как в таких случаях спасает обнаружение аномалий.

Читать...

👩‍💻 Определение "аномального" элемента в сбалансированных данных

Вам передаётся сбалансированный набор объектов из 3-х различных классов (например, "cat", "dog", "bird").

Каждый объект представлен вектором признаков (list of floats). Один объект — подброшенный и не принадлежит ни одному из трёх известных классов: он отличается распределением.

Ваша задача — реализовать функцию detect_outlier(data: List[List[float]], labels: List[str]) -> int, которая возвращает индекс выброса в списке. Гарантируется, что в labels один лейбл может быть "unknown", а может и вовсе отсутствовать — выброс может быть замаскирован.

Метрика — средняя евклидова дистанция до других представителей того же класса должна быть на порядок выше, чем у нормальных объектов.

Пример данных:

data = [
  [1.1, 0.9], [1.2, 1.0], [0.9, 1.1],     # cat
  [3.0, 3.1], [2.9, 3.0], [3.1, 2.9],     # dog
  [5.0, 5.1], [5.1, 5.0], [8.0, 8.0],     # last — выброс
]

labels = ["cat", "cat", "cat", "dog", "dog", "dog", "bird", "bird", "bird"]

Решение задачи🔽

import numpy as np
from collections import defaultdict

def detect_outlier(data, labels):
data = np.array(data)
grouped = defaultdict(list)

for i, label in enumerate(labels):
grouped[label].append(i)

outlier_idx = -1
max_score = -1

for i, point in enumerate(data):
label = labels[i]
others = [j for j in grouped[label] if j != i]
if not others:
continue

distances = [np.linalg.norm(point - data[j]) for j in others]
avg_dist = np.mean(distances)

if avg_dist > max_score:
max_score = avg_dist
outlier_idx = i

return outlier_idx

# Тест
print(detect_outlier(data, labels)) # ➜ 8

⚙️ 5 техник, применяемых в анализе временных рядов, которые должен знать каждый. Часть 1

В этом руководстве мы будем разбираться, как повысить качество прогнозирования с помощью машинного обучения, используя точные методы разделения данных, перекрестную проверку временных рядов, конструирование признаков и многое другое.

Читать...

⚙️ Пишем персонального AI-ассистента на Python

Делюсь, как собрать простого голосового ассистента: он сам распознаёт речь, общается с LLM и отвечает голосом. Без GUI, но с кучей потенциала. Всё на Python, всё работает.

Читать...

⚙️ RAG на практике: чат-бот для корпоративной вики

Рассказываю, как делали чат-бота для внутренней документации: где споткнулись, что взлетело, и почему не всё решается embedding'ами. Может, вам сэкономит пару бессонных ночей.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Как продакт-менеджеру учить английский: план, сроки, советы

• Иллюзия прогресса: почему мне не удалось дать студентам-айтишникам реальный опыт

• Interview copilots: как кандидаты используют ChatGPT на интервью

• Моя история входа в IT: как я ломал стены своих ограничений

• Как мы разработали систему грейдинга для системных аналитиков

⚙️ Линейная регрессия в ML для самых маленьких

Поясняю линейную регрессию так, чтобы стало понятно, зачем вообще эта прямая на графике и как с её помощью предсказывать результат по набору чисел. Без лишней математики.

Читать...

⚙️ Что такое генераторы в Python и зачем они нужны?

Генераторы — это функции в Python, которые возвращают значения по одному с помощью ключевого слова yield, вместо полного возврата всех значений сразу. Они полезны для работы с большими объемами данных, так как сохраняют память, генерируя значения на лету.

➡️ Пример:

# Генератор для получения первых N чисел Фибоначчи
def fibonacci(n):
    a, b = 0, 1
    for _ in range(n):
        yield a
        a, b = b, a + b

# Используем генератор
for num in fibonacci(5):
    print(num)

# Вывод: 0, 1, 1, 2, 3

🗣️ В этом примере генератор fibonacci вычисляет числа по запросу, вместо сохранения всех значений в памяти. Это делает генераторы особенно удобными для работы с потоками данных или бесконечными последовательностями.

🖥 Подробнее тут

⚙️ Как построить хороший пайплайн разработки ML-модели

Рассказываю, как построить понятный и гибкий ML-процесс: чтобы данные масштабировались, новички вливались, а модель не вела себя как капризный кот.

Читать...

✔️ Рабочий флоу — как велосипед: собирается под себя

Можно взять крутой инструмент, подход или методику, но если она не встраивается в твой ритм — ты всё равно будешь буксовать.

👉 Совет: строй свою систему продуктивности так же, как кастомишь код: под себя. Пробуй, адаптируй, выкидывай. Рабочий флоу — это не универсальный шаблон, а твой личный интерфейс с задачами.

🧠 Распознавание орхоно-енисейских рунических надписей методами машинного обучения

В статье рассказывают о расшифровке орхоно-енисейских рун: древние тексты на камне, трудности интерпретации и идеи автоматизации для точности и скорости анализа.

Читать...

➡️ Как Duolingo юзает машинное обучение для прокачки английского: кратко и по делу

В статье рассказывают, как ИИ сделал Duolingo фабрикой языковых курсов: генерация контента, проверка ответов, адаптация заданий — всё на автомате. Учить стало быстрее.

Читать...

👩‍💻 Адаптивный поиск порога "почти одинаковых" векторов

У вас есть множество эмбеддингов — векторов признаков объектов (например, предложений, изображений, пользователей).

Требуется реализовать функцию find_similar_pairs(vectors, tolerance=0.05), которая возвращает все пары индексов, где косинусная разница между векторами меньше tolerance.

Дополнительные условия:

• Векторы могут быть высокой размерности (до 512)

• Пара (i, j) считается дубликатом (i < j), если их cosine similarity ~ 1.0

• Не используйте внешние ML-библиотеки: только numpy

• Функция должна быть оптимизирована — без грубой проверки каждой пары, если можно

Решение задачи🔽

import numpy as np

def cosine_similarity(a, b):
a, b = np.array(a), np.array(b)
return np.dot(a, b) / (np.linalg.norm(a) * np.linalg.norm(b))

def find_similar_pairs(vectors, tolerance=0.05):
result = []
n = len(vectors)
for i in range(n):
for j in range(i + 1, n):
sim = cosine_similarity(vectors[i], vectors[j])
if 1 - sim <= tolerance:
result.append((i, j))
return result

🔥 Самые интересные статьи за последние дни:

• Смарт-функции в Алисе: как LLM помогает понять, чего хочет пользователь

• Сбер выкладывает GigaChat Lite в открытый доступ

• История YOLO – самой известной архитектуры компьютерного зрения

• Магия простоты: как мы улучшили отображение общественного транспорта на карте

• Обучение и fine-tuning моделей простым языком: зачем, как, где

🧠 Создаем свой RAG: введение в LangGraph

В статье объясняют, что такое RAG и как использовать LangGraph для генерации с дополненной выборкой: основы, примеры и подготовка к созданию собственных RAG-систем.

Читать...