Вашу рекламу в этом канале увидит до 1 тыс. человек
Заказать рекламу →с 20 июля 2026 по 12 октября 2026 · минимум 11 900 · максимум 13 500
Рекламодатель определён по маркировке рекламы в постах канала.
🐱 Феноменальная статья на Habr для тех, кто хочет улучшить навыки в: решении проблем точности поискa и оптимизации production-RAG систем! В этой статье: • разбор техники Contextual Retrieval от Anthropic для устранения потери смыслового контекста при чанкинге документов; • практическая реализация обогащения фрагментов текста с помощью легких LLM и интеграция с гибридным поиском (BM25 + векторы); • архитектурный…
Отслеживаем эксперименты и версионируем ML-модели с помощью MLflow. Разработка машинного обучения требует сохранения гиперпараметров, метрик и артефактов каждого прогона для сравнения результатов. Платформа MLflow логирует ключевые показатели и регистрирует обученные модели в едином реестре. Мы установим MLflow, запустим скрипт логирования параметров и зафиксируем модель. Установим библиотеку mlflow и scikit-learn…
📂 Напоминалка по проектированию интерфейсов внутренних инструментов! Хороший внутренний интерфейс должен не только выглядеть понятно, но и помогать команде быстрее выполнять рабочие задачи, находить нужную информацию и избегать ошибок. На картинке показано, как использовать нейросеть для анализа задач пользователей, проектирования структуры экранов, генерации идей, проверки сценариев и улучшения готовых интерфейсов.…
Пишем и запускаем асинхронного Telegram-бота на Python за 15 минут. Ручная рутина и отслеживание уведомлений занимают много времени, которое можно сэкономить автоматизацией. Разработка собственного бота-помощника в Telegram позволяет оперативно получать системные алерты и выполнять команды прямо из чата. Мы напишем и запустим легкий асинхронный скрипт на базе библиотеки aiogram . Установим современный асинхронный…
Выделяем объекты на изображениях с помощью модели Segment Anything (SAM) от Meta. Обучение собственных моделей компьютерного зрения для выделения контуров объектов требует огромных датасетов и времени. Модель Segment Anything (SAM) позволяет моментально генерировать точные маски любых объектов на фото без дополнительного дообучения. Мы напишем Python-скрипт, который автоматически сегментирует все элементы на…
📂 Шпаргалка по комбинированию нескольких нейросетей в одном процессе! Использование разных моделей позволяет распределять задачи между ними и получать более точный и качественный результат. Главное, чтобы каждая нейросеть выполняла свою роль, а весь процесс оставался управляемым. На картинке 7 принципов построения такого пайплайна: от распределения ролей и управления контекстом до маршрутизации, памяти, логирования…
Экспортируем модель из PyTorch в универсальный формат ONNX для независимого инференса Развертывание моделей PyTorch в продакшене часто требует установки тяжелого фреймворка и зависимости от Python-окружения. Формат ONNX (Open Neural Network Exchange) переводит граф вычислений в промежуточный бинарный вид, подходящий для запуска на любых устройствах и языках программирования. Мы экспортируем нейросеть PyTorch и…
Claude снова банит пользователей из РФ На этой неделе многим пришли письма от Anthropic: аккаунт заблокирован, доступ закрыт. Банят за вход из неподдерживаемого региона и оплату через серые схемы. А в CatCode Claude работает без ограничений. CatСode - это десктопный агент с топовыми нейросетями на борту всего за 900 рублей в месяц: 😒 Claude Opus 🤖 GPT-6 Astra 😐 Grok 4.6 и многие другие. Твой аккаунт точно не…
🐱 Полезная статья на Habr для тех, кто хочет улучшить навыки в: оркестрации ИИ-агентов и работе с современными протоколами (MCP, A2A)! В этой статье: • разбор глобального перехода от традиционного автодополнения кода к полностью автономным агентным системам (Claude Code, Cursor); • практическая организация мультиагентных команд (Agent HQ) и разделение ролей между специализированными модельными агентами; • внедрение…
Генерируем синтетические табличные данные с помощью нейросети CTGAN. Нехватка реальных данных или ограничения на конфиденциальность не позволяют свободно использовать реальные датасеты для обучения моделей. Модель CTGAN генеративно-состязательного типа специально обучена восстанавливать сложные распределения и взаимосвязи в табличных данных. Мы напишем Python-скрипт, который обучит CTGAN на тестовом наборе и…