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
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
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.
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
🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.
Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javanoscript: t.me/javanoscriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://news.1rj.ru/str/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://news.1rj.ru/str/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://news.1rj.ru/str/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://news.1rj.ru/str/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://news.1rj.ru/str/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Сохрани себе, чтобы не потерять!
Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javanoscript: t.me/javanoscriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://news.1rj.ru/str/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://news.1rj.ru/str/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://news.1rj.ru/str/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://news.1rj.ru/str/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://news.1rj.ru/str/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Сохрани себе, чтобы не потерять!
RobustMerge: Parameter-Efficient Model Merging for MLLMs with Direction Robustness
📚 Read
@datascienceiot
📚 Read
@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Shanghai AI Lab натренировал семейство моделей P1 для решения сложнейших физических задач. Флагманская модель P1-235B-A22B добилась исторического результата, став первой открытой моделью, которая решила задачи Международной олимпиады по физике 2025 года на уровень золотой медали.
P1 сравнялась на физическом бенче HiPhO по количеству медалей с Gemini-2.5-Pro и обошла GPT-5. Основой успеха стала мультиагентная система PhysicsMinions, которая итеративно проверяет и улучшает решения, анализируя их логику и физическую состоятельность.
Весь проект P1, включая сами модели и бенчмарки, опубликован в открытом доступе.
prime-rl.github.io
Техногигант планирует в 1000 раз нарастить свои вычислительные мощности для ИИ в течение следующих 4-5 лет. По словам топ-менеджеров, Google уже вынуждена удваивать серверные емкости для ИИ каждые полгода, чтобы справляться с растущей нагрузкой.
Руководство Google считает, что риск недоинвестирования в инфраструктуру сейчас выше, чем риск перерасхода средств. План расширения опирается на три элемента: более тесную интеграцию аппаратного и программного обеспечения, повышение эффективности моделей и использование кастомных чипов.
cnbc.com
Сервис расширили функцией генерации слайдов на основе загруженных источников. Инструмент подойдет для быстрого структурирования информации и создания черновиков презентаций или визуально улучшения уже существующих материалов.
Слайды доступны для скачивания в формате PDF, экспорт в Google Slides и PowerPoint уже находится в разработке. За работу новой функции отвечает Nano Bana Pro.
Лимиты на использование зависят от типа аккаунта пользователя.
NotebookLM в сети Х
WorldGen — система генерации полностью интерактивных 3D-мирой на основе простых текстовых запросов. Технология использует процедурную логику и диффузионные модели для создания детализированных и стилистически выдержанных локаций размером до 50x50 метров.
Итоговые сцены WorldGen, согласно демо-роликам, не просто статичны, а готовы к навигации и взаимодействию. Созданные миры совместимы с игровыми движками Unity и Unreal и не требуют дополнительных конвертаций или сложной настройки рендеринга.
Проект находится на стадии исследования и пока недоступен для широкого использования.
roadtovr.com
Игровая студия анонсировала экспериментальный проект Teammates, который меняет взаимодействие с неигровыми персонажами. Технология на базе генеративного ИИ позволяет NPC понимать естественную речь и действовать как участники процесса, а не просто скриптовые боты.
В рамках прототипа, созданного на основе шутера от первого лица, игроку помогают два ИИ-напарника и голосовой ассистент Джаспар. Они способны реагировать на голосовые команды: подсвечивать цели, предоставлять информацию о сюжете, изменять игровые настройки или ставить игру на паузу. Система анализирует контекст и действия игрока, обеспечивая динамическую реакцию персонажей в реальном времени.
Ubisoft говорит, что проект уже прошел закрытое тестирование. По мнению CEO компании, ИИ станет для индустрии революцией, сравнимой с переходом игр от 2D к 3D.
news.ubisoft.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вышел подробный разбор на примере VK про то, как крупные рекламные платформы выстраивают ML-архитектуру:
🔹 Product ML: модели бюджетирования, прогнозирования конверсий, выбора креативов
🔹 Anti-fraud ML: бертовые энкодеры и LLM для обнаружения аномалий и сложного фрода
🔹 Discovery-платформа: фактически полный ML-пайплайн, объединяющий данные и модели для рекомендаций, поиска и рекламы.
Читать
🔹 Product ML: модели бюджетирования, прогнозирования конверсий, выбора креативов
🔹 Anti-fraud ML: бертовые энкодеры и LLM для обнаружения аномалий и сложного фрода
🔹 Discovery-платформа: фактически полный ML-пайплайн, объединяющий данные и модели для рекомендаций, поиска и рекламы.
Читать
Tproger
Как ML алгоритмы рулят онлайн-рекламой: про маркетинг и большие данные
Как рекламные алгоритмы понимают, что вы захотите купить, еще до того, как вы об этом подумали
OpenMMReasoner: Pushing the Frontiers for Multimodal Reasoning with an Open and General Recipe"
📚 Read
@datascienceiot
@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Помните, как это было? Кофе, зачетка и возможность просто учиться без спринтов и задач
29 ноября в 16:00 будет Back to Uni — встреча-ностальгия в кампусе Центрального университета для ИТ-сообщества.
Что вас ждет:
— Пары от преподавателей ЦУ — применять знания не обязательно, будет просто интересно.
— Возможность узнать, как и зачем ИТ-специалисту преподавать в вузе, даже если нет опыта или страшно начать.
— Студенческие клубы, разговоры по душам в коридорах и та самая атмосфера, где можно просто вдохновляться.
Пары будут вести руководитель отдела прикладного ML в AI-центре Т-Банка Андрей Мельников, руководитель аналитики международного Яндекс Поиска Роман Васильев, к.м.н., руководитель направления исследований «Мышление и AI» в лаборатории нейронаук и поведения человека Сбера Яна Венерина и другие эксперты.
Это бесплатно. Приходите с однокурсниками — ностальгировать вместе.
Регистрируйтесь по ссылке тут!
29 ноября в 16:00 будет Back to Uni — встреча-ностальгия в кампусе Центрального университета для ИТ-сообщества.
Что вас ждет:
— Пары от преподавателей ЦУ — применять знания не обязательно, будет просто интересно.
— Возможность узнать, как и зачем ИТ-специалисту преподавать в вузе, даже если нет опыта или страшно начать.
— Студенческие клубы, разговоры по душам в коридорах и та самая атмосфера, где можно просто вдохновляться.
Пары будут вести руководитель отдела прикладного ML в AI-центре Т-Банка Андрей Мельников, руководитель аналитики международного Яндекс Поиска Роман Васильев, к.м.н., руководитель направления исследований «Мышление и AI» в лаборатории нейронаук и поведения человека Сбера Яна Венерина и другие эксперты.
Это бесплатно. Приходите с однокурсниками — ностальгировать вместе.
Регистрируйтесь по ссылке тут!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
На AI Journey презентовали крупнейший open-source проект в Европе: Сбер открыл доступ к своим флагманским моделям - GigaChat Ultra-Preview и Lightning, а также новое поколение открытых моделей GigaAM-v3 для распознавания речи, все модели генерации изображений и видео новой линейки Kandinsky 5.0 — Video Pro, Video Lite и Image Lite.
GigaChat Ultra-Preview, новая MoE-модель, 702 миллиарда параметров, собранная под русский язык и натренированная полностью с нуля. Читайте подробный пост от команды.
Впервые в России обучена MoE-модель такого масштаба полностью с нуля — без зависимости от зарубежных весов. Обучение с нуля, да и ещё на таком масштабе, — это вызов, который приняли немногие команды в мире.
Флагманская модель Kandinsky Video Pro сравнялась с Veo 3 по визуальному качеству и обогнала Wan 2.2-A14B. Читайте подробный пост от команды.
Код и веса всех моделей теперь доступны всем пользователям по лицензии MIT, в том числе для использования в коммерческих целях.
GigaChat Ultra-Preview, новая MoE-модель, 702 миллиарда параметров, собранная под русский язык и натренированная полностью с нуля. Читайте подробный пост от команды.
Впервые в России обучена MoE-модель такого масштаба полностью с нуля — без зависимости от зарубежных весов. Обучение с нуля, да и ещё на таком масштабе, — это вызов, который приняли немногие команды в мире.
Флагманская модель Kandinsky Video Pro сравнялась с Veo 3 по визуальному качеству и обогнала Wan 2.2-A14B. Читайте подробный пост от команды.
Код и веса всех моделей теперь доступны всем пользователям по лицензии MIT, в том числе для использования в коммерческих целях.
This new research from Meta introduces Matrix, a peer-to-peer framework where multiple AI agents collaboratively generate synthetic training data through decentralized interactions.
📚 Read
@datascienceiot
@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Ozon Profit расширил возможности по сбору и разметке данных для ML
Краудсорсинговая платформа добавила функцию выездных заданий по всей России. Это существенно расширяет инструментарий data-специалистов для работы с данными.
💡Что это значит на практике?
🟠Компании смогут нанимать исполнителей для сбора данных в поле: фотофиксация витрин, проверка цен, аудит сервиса.
🟠Исполнители выполняют разметку текстов, изображений, видео, анализ обращений клиентов и определение тональности для обучения ML-моделей.
🟠Более 40 000 активных исполнителей в сети. Доступны API-интеграции для автоматизации загрузки данных и запуска заданий.
Платформа позиционирует себя как решение для технологических проектов, маркетплейсов и стартапов, которым требуется масштабируемая обработка данных.
Краудсорсинговая платформа добавила функцию выездных заданий по всей России. Это существенно расширяет инструментарий data-специалистов для работы с данными.
💡Что это значит на практике?
🟠Компании смогут нанимать исполнителей для сбора данных в поле: фотофиксация витрин, проверка цен, аудит сервиса.
🟠Исполнители выполняют разметку текстов, изображений, видео, анализ обращений клиентов и определение тональности для обучения ML-моделей.
🟠Более 40 000 активных исполнителей в сети. Доступны API-интеграции для автоматизации загрузки данных и запуска заданий.
Платформа позиционирует себя как решение для технологических проектов, маркетплейсов и стартапов, которым требуется масштабируемая обработка данных.