Отгадай слово дня: от ручного поиска к автоматизации

На прошлой неделе наткнулся на забавную игру в слова – contexto.me, смысл прост: нужно отгадать секретное слово. При этом после каждой попытки видно, насколько близко по смыслу ваше слово было к ответу. Поиграв пару дней, захотелось написать такую игру самому, а также автоматизировать процесс решения, про что и данная статья. Читать далее

#игры #embeddings #python #javascript #ai | @habr_ai

Голос клиента на автомате: разбираем, как анализировать звонки с помощью речевой аналитики и LLM

Привет, Хабр! Это Катя Саяпина, менеджер продукта МТС Exolve.

Самую честную обратную связь бизнес получает не из опросов, а из живых разговоров — когда клиент сам звонит и рассказывает, что его раздражает, что не работает или чего не хватает. Мы хотим извлекать эту ценность автоматически.

Сегодня покажу, как собрать простую систему фонового анализа звонков. Она забирает расшифровки разговоров через API МТС Exolve, отправляет их в GigaChat для обработки, а результаты сохраняет в базу SQLite. Читать далее

#api #llm #гигачат #python #обратная_связь #поддержка_клиентов #анализ_звонков #распознавание_речи #нейросети #виртуальная_атс | @habr_ai

QTune — open-source решение для быстрого файн-тюнинга моделей

Сегодня я хочу рассказать о своем проекте QTune. Это open-source приложение с графическим интерфейсом, которое превращает сложный и требовательный процесс файнтюнинга в понятный и управляемый процесс, доступный каждому. Это не просто набор скриптов, а полноценная студия, охватывающая весь цикл: от создания датасета до запуска готовой модели локально. Читать далее

#ии #машинное_обучение #ml #ai #finetuning #python #qlora #lora | @habr_ai

ChatGPT против моего скрипта для очистки системы: кто кого?

Привет, Хабр! Какое-то время назад, в процессе изучения bash-скриптов, старался углубляться в тему и искал себе больше практики посредством решения любых, даже мельчайших задач. Одной из таких был скрипт, удаляющий временные файлы, старые дампы, папки node_modules от давно забытых проектов. Нашёл его на днях совершенно случайно. Протестил его на виртуалке, скрипт рабочий, но ужасно костыльный и неприятный визуально.

Какая у меня появилась идея? Проверить, сможет ли ChatGPT сделать то же (и насколько качественно), что и я, но грамотнее и "элегантнее". Результат получился весьма поучительным: ИИ отлично справился с архитектурой, но очень пытался угробить систему парой строчек. Далее расскажу, как это было. Читать далее

#python #bash #chatgpt #скрипт #очистка #логирование | @habr_ai

Shap-графики: как наглядно объяснить заказчику логику работы модели

Всем привет. Я Андрей Бояренков, лидер кластера бизнес-моделей стрима "Разработка моделей КИБ и СМБ" банка ВТБ.

В этой статье расскажу о том, какие на мой взгляд типы графиков необходимо построить, чтобы наиболее оптимальным образом показать заказчику логику работы фичей в моделях. Читать далее

#shap #machine_learning #catboost #data_science #python #моделирование | @habr_ai

LARM: как мультимодальные LLM меняют рекомендации для live-стриминга

Рекомендательные системы уже давно стали привычной частью нашей жизни — от Netflix до YouTube и TikTok. Но есть один особый формат контента, где классические подходы начинают буксовать — живые трансляции (live-streaming).

Почему? В отличие от фильмов или статей, у стрима нет статичного описания или заранее известного контента. Всё меняется прямо на глазах — темы обсуждений, настроение аудитории, активность зрителей. Это делает задачу рекомендаций гораздо более динамичной и сложной.

Недавно вышла статья “LLM-Alignment Live-Streaming Recommendation” (arXiv: 2504.05217), где авторы предлагают новую архитектуру LARM (LLM-Alignment for Live-Streaming Recommendation). Давайте разберёмся, что это такое и зачем нужно. Читать далее

#python #машинное_обучение #рекомендательные_систему #ai #llm #recsys | @habr_ai

Градиентный бустинг для новичков

В этой статье я рассмотрю общий принцип работы градиентного бустинга. Этот алгоритм считается достаточно продвинутым и эффективным, однако если рассмотреть его работу по шагам — можно увидеть, что он работает очень просто.

Сначала мы рассмотрим на простейшем примере принцип его работы, а потом посмотрим, как реализовать его с помощью Python. Читать далее

#ml #градиентный_бустинг #python | @habr_ai

Линейная регрессия в факторных моделях

Привет, Хабр!

Когда мы говорим «факторная модель», многие вспоминают Python-ноутбуки. Но если отмотать плёнку, бóльшая часть индустриальных движков для риска и ценообразования десятилетиями писалась на C++ поверх BLAS/LAPACK. Там же удобно делать устойчивые разложения: QR с переупорядочиванием столбцов, SVD, регуляризацию. Библиотеки вроде Eigen дали нормальный интерфейс к этим штукам, и регрессия перестала быть болью «Ax = b» руками. QR с перестановками колонок вообще стандарт для переобусловленных задач.

Сама идея факторной модели пришла не из тетрадки с pandas, а из арбитражной теории ценообразования Россa и последующей эмпирики Fama-French. В терминах работы это выглядит как линейная регрессия доходностей на набор общих факторов. Дальше есть два пути проверки: тайм-серия для бета-нагрузок и кросс-секция для премий за риск. Это конвейер, а не разовая регрессия. Читать далее

#python #ml #fin_ml #факторная_модель #линейная_регрессия #fama_french #carhart #тайм_серийная_регрессия | @habr_ai

CLI-инструмент для фундаментального анализа акций с поддержкой LLM

Всем привет!

Я сделал CLI-инструмент для быстрой "фундаменталки" по акциям с добавочной аналитикой из 10-K через LLM. Он тянет данные из Yahoo Finance, дочитывает 10-K (edgartools + LLM), корректирует EV по fair-value, только страховщиков оценивает по "флоуту", делает SOTP по операционным сегментам и на базе квартилей выдаёт сигналы "КУПИ/ПРОДАЙ/НЕОПРЕДЕЛЁННО" - по метрикам, по группе и общий. Использует метрики: Forward P/E, P/FCF, EV/EBITDA.

Пример запуска: Читать далее

#финтех #искусственный_интеллект #python #фондовыйрынок #акции #llm | @habr_ai

Новый релиз публичного детектора голоса Silero VAD v6

На Хабре уже было аж 3 статьи про развитие нашего публичного детектора голоса Silero VAD (последняя тут). А вот что стало лучше в этот раз: Хочу узнать!

#silero #voice_activity_detection #детектор_голоса #pytorch #onnx #python #голосовое_управление #голосовой_помощник #open_source #pypi | @habr_ai

Athenix — мониторинг котировок с глубоким анализом объёмов и прогнозами от ИИ

Проект Athenix — это уникальная система мониторинга котировок с глубоким анализом объёмов торгов и прогнозами на основе искусственного интеллекта. Если вы интересуетесь финансовыми рынками, трейдингом и современными технологиями, эта статья для вас.

Созданная на Python, платформа Athenix сочетает мощь вычислений, анализ временных рядов и нейросетевые модели для прогнозирования динамики цен на бирже MOEX и потенциалом подключения к другим биржам. В статье вы узнаете, как автор с опытом работы на биржах и в программировании реализовал систему, которая собирает данные, анализирует их с помощью инновационных алгоритмов и визуализирует результаты в удобном для анализа виде.

Проект предлагает практичный подход к сложностям анализа рынка — концентрируется на главном, снимая с трейдера необходимость обрабатывать сотни показателей вручную. Будут подробно рассмотрены методы обработки объёмных данных, шумоподавление с вейвлет-преобразованиями, бинарное прогнозирование и использование LSTM-нейросетей.

Эта статья будет полезна тем, кто хочет понять, как современные технологии и алгоритмы могут помочь в эффективной среднесрочной и долгосрочной торговле. Погрузитесь в мир финансового анализа будущего с Athenix! Читать далее

#python #машинное_обучение #нейросети #финтех #финтех_стартапы #анализ_данных #moex #временные_ряды #прогнозирование #объемный_анализ | @habr_ai

Парсинг Телеграм каналов, групп и чатов с обработкой в LLM

Всем привет! Вероятно, у каждого бывало: открываешь Телеграм-чат, а там тысячи новых сообщений за день. И где-то внутри этой «солянки» важный ответ на твой вопрос или обсуждение нужной темы. Или вам нужно отслеживать определённые сообщения для бизнес-целей.

Можно, конечно, потратить кучу времени на ручной поиск, но намного интереснее научить юзербота самостоятельно парсить историю чата и составлять из неё удобную базу для поиска по смыслу. Читать далее

#парсинг_telegram #парсинг_чатов_telegram #python_парсинг_telegram #парсинг_телеграм #парсинг_бот #парсинг_каналов #парсинг_тг #парсинг_чатов #парсинг_групп #бот_парсинга_телеграм | @habr_ai

Честно про вайб-кодинг с нуля для гуманитария

Статья для гуманитариев, решивших освоить вайб-кодинг с нуля. Автор, юрист без опыта программирования, делится 6-месячным опытом работы с Python, Excel и LLM. Рассказывает о трудностях, лайфхаках и результатах, предостерегая от иллюзий и вдохновляя на старт в IT. Читать далее

#вайб_кодинг #программирование_для_начинающих #гуманитарии_в_ит #python #excel #llm #автоматизация #нейросети | @habr_ai

Мой личный экзамен: как я разработал MVP LLM-агента на Google ADK

В этой статье я делюсь личным опытом разработки MVP LLM-агента на базе Google ADK в образовательных сценариях. Рассказываю, как строил архитектуру от монолитного агента до модульной системы, с какими вызовами столкнулся (память, токены, оркестрация) и какие инженерные лайфхаки помогли справиться. Но главное — делюсь философией: почему работа с LLM похожа на экзамен, как меняется роль CTO и чему учат такие проекты. В финале — 10 уроков, которые я вынес из этого «AI-экзамена». Читать далее

#mvp #artificial_intelligence #google_adk #google #python #llm_агент #agent #llm | @habr_ai

[Перевод] С чего начать изучение ИИ: лучшие языки программирования в 2025 году

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, какие языки программирования для ИИ стоит учить в 2025 году. TL;DR: Python остаётся стартовой точкой, C++ берёт на себя критические по производительности задачи, JavaScript и TypeScript открывают путь к ИИ прямо в браузере, Java удерживает корпоративный сектор, а Go обеспечивает лёгкость продакшн-развёртывания. Читать далее

#python #c_ #javascript #typescript #java #julia #r #go #llm #экосистема | @habr_ai

Система генерации ответов на истории тикетов поддержки (часть 1)

Привет, Хабр!

Меня зовут Анатолий, занимаюсь диалоговыми системами, автоматизацией бизнес-процессов, применением Искусственного Интеллекта в бизнесе.

Кейсовая задача - создать ассистента оператора службы поддержки, используя существующую историю тикетов. Читать далее

#искусственный_интеллект #python #программирование #искусственные_нейронные_сети #обработка_естественного_языка #поддержка_клиентов #поддержка_пользователей #natural_language_processing #большие_языковые_модели #автоматизация_бизнеса | @habr_ai

Что такое детерминизм и как с ним бороться?

Привет, Хабр!

Много лет можно наблюдать один и тот же ритуал: человек берёт фиксированный seed, торжественно записывает его в три места, запускает обучение и искренне ожидает, что всё будет повторяться до бита. А потом accuracy скачет на третьем знаке, лосс уплывает и приходит вопрос: «Почему не детерминируется?» А потому что детерминизм в ML это не один флажок. Это сумма десятка мелких факторов, от выбора алгоритма в cuDNN до порядка файлов в каталоге. Читать далее

#python #ml #детерминизм_в_ml #повторяемость_экспериментов #reproducibility #pytorch_deterministic_mode #cudnn_детерминизм #random_seed #фиксированный_seed #pythonhashseed | @habr_ai

Град на холме и Китеж-град как философия языков программирования

В преддверии Дня программиста, легкое чтиво, от Deepseek.

Что можно считать градом на холме или Китеж-градом в плане языка программирования? Читать далее

#deepseek #python #haskell #рефал #философия | @habr_ai

[Перевод] Неудачные эксперименты с Vibe Coding на Python

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи Элa Свейгарта о неудачных экспериментах с vibe coding. Все говорят, что ИИ уже умеет писать приложения, но стоит чуть отклониться от привычных сценариев — и всё идёт наперекосяк. Картофельная Африка вместо карты, пинбол, превращающийся в пинг-понг, и счёты с отрицательными числами — автор собрал коллекцию своих провалов с vibe coding. Читать далее

#vibe_coding #llm #генеративный_ии #python #эксперименты #ошибки_ии #ограничения_ai | @habr_ai

Автоматизируем подготовку промтов для GPT: Python-функция для детального описания DataFrame

Привет, меня зовут Виталий. Автор телеграмм канала "Детектив данных" про смену профессии и мой вкат в "аналитику" после 30 лет. И да, я уже наверное года полтора использую помощь нейросети при написании кода на Питоне.

Следствие установило, что для получения качественного ответа часто приходится потратить довольно много времени на описание таблицы, где какой тип данных, примеры, формат, количество nan значений, диапазон дат и прочие нюансы.

Будто при допросе вместо описания преступника, следователь внимательно изучает все родинки у допрашиваемого лица. И у адвоката.

В качестве жертвы у нас рабочее время, которое можно потратить на описание задачи.

В какой то момент я подумал, а почему бы не сделать универсальную функцию которая будет собирать эту информацию за меня, и сразу писать какой нибудь универсальный промт, потому что, до кучи мне и его лень писать.

В общем вашему вниманию предлагаю эту функцию. Всё что нужно, это вставить код в ячейку, и в следующей команде указать ваш датафрейм. Принт выведет вам готовый промт с описанием вашей таблицы, расскажет тип данных каждого столбца, покажет примеры значений, диапазоны и количество пропусков, а заодно проверит датафрейм на дубликаты. Смотрим функцию, сохраняем

#питон #python #анализ_данных #автоматизация #эффективность #промпт_инжиниринг #пандас #датафреймы #улики | @habr_ai