Знаешь, как правильно настраивать поиск в Qdrant?

На старте с Qdrant всё просто: несколько строк кода, коллекция, векторы, поиск. Получил результаты и думаешь: а что тут вообще ещё настраивать?
Вопросы возникают, когда хочется больше, чем поиск, который «как-то» работает.
Как устроен HNSW под капотом и как его настраивать? Как изменить топологию графа, чтобы точки одного тенанта образовывали плотные «острова»? Как это влияет на скорость поиска и память? Что происходит при росте коллекции? Зачем нужны ColBERT и MaxSim и как MUVERA позволяет сохранить точность без потери скорости? Как настроить мультитенантность и не превратить систему в тысячи коллекций?
Мы сделали курс из 12 лекций с теорией и практикой. В каждом разделе есть примеры и готовые паттерны кода, которые можно использовать в своих проектах.
Для подписчиков LOVE. DEATH. TRANSFORMERS промокод LDT2026 даёт скидку 30%.

Самое время записаться на курс Qdrant:от основ до готовой поисковой системы на Stepik.

Typesafe: pnewed 💨
Jev: liberated 🫡

Я обучил MLP поверх qwen 4b и оно работает буквально как та хайповая модель из твитера

https://huggingface.co/AlexWortega/openjev

X репостите в тви пж

Поймали инопланетяне русского, француза и немца, заперли каждого в замкнутую 2 на 2 метра, выдали каждому доступ к Codex, GPT Sol и GPT Astra и сказали:

– Кто за день придумает с этими нейросетями то, что нас удивит, того отпустим, а остальных на опыты отправим!

Через день заходят к французу. Тот сидит посреди комнаты, а Codex пишет код, GPT Sol сочиняет к нему документацию в стихах, а GPT Astra переводит всё это на двенадцать языков, включая инопланетный.

– Что ж, француз, ты нас удивил! Если те двое ничего не придумали, мы тебя отпустим!

Заходят к немцу. У того все три модели работают в идеальном агентном пайплайне: Codex пишет, Sol ревьюит, Astra гоняет тесты, покрытие сто процентов, ни одного упавшего билда. А сам немец при этом отбивает чечётку.

– Ну, немец, удивил! Сейчас посмотрим, что там русский придумал, и отпустим тебя!

Инопланетянин заходит к русскому. Через минуту выходит весь обалдевший:

– Нет, ребята, вы проиграли. У него в кодексе сейчас квен и опус

А ещё оно играет в Майнкрафт

https://z.ai/blog/glm-built-its-inference-infrastructure

two fun facts:
- every model lab doing it
- there is no safety lab who actualy care about RSI evaluation

но если серьезно это очень круто, челы повесили свои же ллмки оптимизировать себя же

го сходим накидаем голосов против единой россии? заебали уже

35б +- так же или лучше

мб стоит учить на данных не 7 летней давности с длинной 256 токенов тогда gpqa и прочее будет хорошо себя чустовать

🌱 Alfa Connectome ML Competition 🌱

Началось новое соревнование по машинному обучению от Wunder Fund.

Задача: Вы будете изучать исторические торговые данные для двух связанных инструментов. Нужно создать модель, которая предсказывает индикаторы движения цены одного из них по информации об ордербуке, сделках и кое-чем еще.
По сути, классическая работа кванта. Вы будете работать с реальными биржевыми данными.

Когда: 11 сентября — 15 ноября

Призовой фонд: $13,600

Победители получат денежные призы, приглашение побеседовать в Wunder Fund, а главное — большое интеллектуальное удовольствие. Сам Wunder Fund с 2014 года занимается высокочастотным трейдингом с дневным оборотом более $10 млрд.

>> Участвовать