NEW BOT Телеграм, страница

Data Science

🧠 От скалярного произведения к бустингу: RecSys кейс из Яндекс Лавки

Классный кейс для всех, кто пилит рекомендательные системы для реальных операционных задач. Команда Лавки рассказала, как они решали задачу мэтчинга курьеров и слотов рабочих смен.

Что внутри интересного для DS/ML-специалиста:

🔹 Бейзлайн: как стартовали с простого решения на векторах и скалярном произведении.
🔹 Feature Engineering: какие фичи собирают для ML-модели.
🔹 Выбор метрики: детальное объяснение, почему в их задаче Recall оказался важнее Precision.
🔹 Таргет: как теперь движутся от прокси-метрики «принял слот» к более честному таргету «вышел на слот».

Отличный разбор полного цикла — от эвристик до подготовки данных для полноценной ML-модели.

👉 Прочитать статью можно здесь

4.27K views15:01

Data Science

GaussGym: An open-source real-to-sim framework for learning locomotion from pixels

Project: https://escontrela.me/gauss_gym/
Paper: https://arxiv.org/abs/2510.15352
Data: https://huggingface.co/collections/escontra/gauss-gym-datasets
Code: https://github.com/escontra/gauss_gym

@datascienceiot

4.46K views16:03

Data Science

🤖 От классифайда к собственному ИИ-ассистенту: кейс Авито

Технологическая платформа Авито регистрирует новый товарный знак для собственного ИИ-ассистента — «Ави», узнал Коммерсант. Его уже тестируют в разных категориях, чтобы в 2026 году запустить универсальное решение, которое будет работать во всех вертикалях.

Что внутри интересного:
🔹 «Ави» работает на базе большой языковой модели;
🔹 отвечает в формате живого диалога: уточняет цель покупки, важные параметры, рекомендует подходящие предложения и даже объясняет отличия между лотами.

«Коммерсант» пишет, что запуск подобных ИИ-решений крупными компаниями уже стал трендом на рынке. ИИ повышает отдачу и лояльность пользователей, позволяет собирать дополнительный контекст из общения с ассистентом и увеличивает вовлеченность в продукт, что положительно сказывается на продажах.

По оценкам экспертов, Авито уже мог вложить в разработку ИИ-ассистента около 500 млн руб. В уже озвученных планах компании были и еще более масштабные вложения: инвестировать 12 млрд в развитие генеративного ИИ и заработать более 21 млрд на технологии к 2028 году.

В открытом доступе уже есть две собственные ИИ-модели Авито — текстовая A-Vibe и мультимодальная A-Vision. Причем качество разработок подтверждают пользователи: A-Vibe всего за неделю набрала более 1400 скачиваний и вошла в топ трендовых моделей на платформе Hugging Face.

📚 Читать

@datascienceiot

5.81K views13:49

Data Science

The Smol Training Playbook:
The Secrets to Building World-Class LLMs

📚 Read

@datascienceiot

14.4K views17:13

Data Science

Machine Learning Systems
Principles and Practices of Engineering Artificially Intelligent Systems

📚 Read

@datascienceiot

4.71K views15:00

Data Science

Запущен первый российский продуктовый бенчмарк RAG-решений: открыт прием заявок

Кейс, который важен всем, кто делает или внедряет корпоративные ИИ-решения: в России появился инструмент, позволяющий объективно сравнивать RAG-сервисы по реальным бизнес-задачам — RRNCB (Russian RAG Normative-Corporate Benchmark)

Что интересного внутри для AI/ML-команд:

🔹 Полный пайплайн: бенчмарк проверяет не только LLM, а все решение целиком — от извлечения документов до генерации ответа.

🔹 Реальные данные: тесты строятся на корпоративных сценариях — ГОСТы, договоры, регламенты.

🔹 Прозрачная методология: независимая оценка с участием экспертов и внешних LLM.

🔹 Прозрачная польза для всех участников: компании получают независимое подтверждение качества продукта и шанс попасть в первый рейтинг российских RAG-решений, а клиенты — рейтинг с понятными критериями.

К участию приглашены все российские компании, разрабатывающие и продающие собственные ИИ-продукты бизнесу. В рамках бенчмарка ожидается испытание популярных RAG решений: Сбер (GigaChat), Яндекс (Нейроэксперт), МТС (Cotype), Softline (Преферентум), Авито, Точка Банк, Just AI и других лидеров рынка.

🗓 Прием заявок на сайте RRNCB — до 21 ноября,
результаты — 12 декабря.

👉 Читать

3.7K views12:11

Data Science

Introduction to Agents

📚 Read

@datascienceiot

3.27K views14:01

Data Science

✅

🧐

🎁

😌

👹

😋

😡

🙊

😍

🤷‍♂️

👹

AI-агенты перестали быть экспериментом — они становятся основой продуктовых решений. Вопрос лишь в том, умеете ли вы создавать своих?

С 20 ноября будет Yandex AI Studio Series — серия практических вебинаров для тех, кто хочет пройти путь от идеи до production-ready AI-агента за 7 дней.

💡

Что будет на интенсиве:
🟠 4 онлайн-трансляции с сессией вопросов и ответов.
🟠Предзаписанный воркшоп для самостоятельной практики.
🟠Квиз и приятные сюрпризы.
🟠Нетворкинг в продуктовом комьюнити.
🟠Офлайн-встреча в офисе Яндекса в Москве.
Все решения будем деплоить на базе Yandex AI Studio — платформы от Яндекса для разработки AI-агентов.

Участие в мероприятии бесплатное.

Если вы AI/ML-инженер или разработчик и хотите углубиться в инженеринг агентов и мультиагентных систем — присоединяйтесь.

Регистрация

@datascienceiot

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

4.12K viewsedited 16:01

Data Science

Fighting the New York Times’ invasion of user privacy

📚 Read

@datascienceiot

4.14K views18:04

Data Science

Understanding neural networks through sparse circuits

📚 Read

@datascienceiot

3.77K views10:04

Data Science