MarksRemarks

Наконец завершили проведение соревнования AIJ по памяти GigaMemory. Это был мой первый очень нервный, но очень интересный опыт проведения такого масштабного контеста. Огромное спасибо всем организаторам и участникам! Разобрали топовые решения в хабр-статье: https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/974310/

Всем привет! 👋 Сегодня буду стоять на постерной сессии на AIJ. Можете подходить и я вам расскажу как мы делали память в GigaChat.

Устал от Литкода? Попробуй другой подход. Все знают этот рутинный путь к найму в крупные IT-компании: открываешь leetcode.com или neetcode.io и решаешь задачи до тех пор, пока if x != y: не начинает сниться. Процесс необходимый, но откровенно надоедает. Нашел в Steam игру, которая прокачает твои алгоритмические скиллы под видом увлекательной автоматизации. Называется The Farmer Was Replaced. 🎯В чем суть: Фермер исчез, и тебе приходится делать его работу, программируя дрона на языке, почти идентичном Python. Твоя задача — автоматизировать все процессы: посадку, полив и сбор урожая. 🟣Сначала всё просто — пишешь линейный код для сбора травы. Потом подключаются условия, циклы, функции. 🟣Кактусы — их нужно отсортировать по высоте, иначе они плохо растут. 🟣Подсолнухи — нужно найти самый большой в каждом ряду. Это уже задача на поиск максимума, а не на симуляцию фермерства. 🟣Тыквы — их состояние зависит от соседних клеток. Привет, задачи на многоклеточные состояния. 🟣А ещё там есть мини-игры: лабиринты (натаскиваешь дрона на поиск выхода) и динозавр (это змейка, которую тебе тоже нужно запрограммировать). ⚡️Почему это стоит попробовать: 🟣Эффективность — опциональна. Можно собрать урожай и неидеальным кодом, а можно сесть и вылизать алгоритм до оптимального O(n), чтобы выжать максимум ресурсов. 🟣Тебя не держат за новичка. Игра не разжёвывает, как решить задачу. Она даёт инструменты (переменные, функции, импорт файлов) и отправляет в свободное плавание. Настоящая проверка на то, умеешь ли ты думать самостоятельно. 🟣Правая ветка технологий — всё. В апгрейдах есть две ветки: на новые культуры и на новые фичи кода. Прокачай правую (с переменными и функциями), и жизнь станет проще. Прямо как в реальной разработке: выбрал правильный стек — и полдела сделано. Так что, если надоело просто кликать по задачам и хочется по-настоящему увидеть, как твой код оживает и делает работу — заходи. Говорят, после прохождения гигантской тыквы 32x32 любая задачка с binary search tree кажется разминкой.

Вспомнить все: трек памяти для LLM на AIJ contest 2025. Приоткрыли завесу тайны, что за соревнование, дали пару советов и кое-что пошерили для вас. P.S. И как вовремя qwen.chat.ai выпустили свой вариант ассистента с памятью. Хороший обзор у коллеги по цеху. Лайк на Хабре, участие в соревке и ваши мысли, приветствуются ;) https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/957292/

🚀 VK запустила RecSys Challenge 2025, где можно подраться с настоящей промышленной задачей и крупным призовым фондом. 🎯 Что за соревнование? Задача здесь зеркальная классической: нужно не подбирать контент под пользователя, а находить целевую аудиторию для нового клипа, который еще никто не видел («холодный старт»). Формат решения: для каждого нового видео нужно предсказать упорядоченный список из 100 пользователей, которым он, скорее всего, понравится. Главное ограничение — одного пользователя нельзя спамить, он может встретиться в сабмите не более 100 раз. ⚙️ Сложности и данные 🟣Датасет огрооомный: VK-LSVD, это 40 миллиардов обезличенных взаимодействий с 20 миллионами коротких видео. 🟣Метрика: itemNDCG@100. 🟣Лимиты: Не больше 5 сабмитов в день. 🏆 Призы 🟣Общий трек: 850 000 ₽, 600 000 ₽, 400 000 ₽ 🟣Студенческий трек: 350 000 ₽, 200 000 ₽, 100 000 ₽ 📅 Даты 🟣Регистрация и работа: до 15 декабря 2025 🟣Финал и награждение: 17 января 2026 P.S. Тоже думаю залететь, но пока не ясно сколько у меня свободного времени на это

Сегодня буду на Practical ML Conf. Вы тоже заранее смотрите программу и составляете себе расписание на конфу?) Кароч выделил для себя интересные доклады, тут в основном все что связано с LLM и RecSys. LLM потому что напрямую связано с моей работой, а RecSys часто встречается в соревнованиях, поэтому надо быть в курсе. - 14:20-14:55, зал Данные Память и online-RL: опыт YandexGPT 5.1 - 14:55-15:35, зал Данные Создание памяти для LLM на примере GigaChat - 15:45-16:55, зал Сеть Эволюция UniSRec: от рекомендаций к универсальным эмбеддингам поведения для персонализированных ML-систем - 17:00-17:45, зал Код Генеративные рекомендательные технологии: что работает в Яндексе - 17:50-19:00, зал Серверная Разбор ошибок при проектировании рекомендательной системы Также будет доклад про память в GigaChat, мой руководитель расскажет про наши достижения в последнее время 🫶

Пост помощи ❤️ Есть уже собранный компьютер. Задача из него сделать 2 компьютера докупив комплектующие и потом настроить все. Кто за это шарит в лс напишите плиз🙏🏼

Всем привет 👋 , чет я подзабросил группу, но пора возобновлять ее вести. Во время моего отсутствия я занимался новым проектом связанным с долгосрочной глобальной памятью в LLM. Было перечитано десятки статей, были построены десятки MVP, что-то заработало, а что-то улетело в ящик и возможно навсегда. Пока без подробностей, потому что проект NDA, но можно посмотреть выступление (тайм-код 1:33:00, хз как в ВК видео ссылку с временем сделать) моего лида, он там постарался рассказать как сейчас у нас обстоят дела. Промежуточным этапом/чекпоинтом нашего проекта стало соревнование AI Journey Contest 2025 в котором мы стали организатором одного из кейсов: GigaMemory: global memory for LLM. На самом деле, создать кейс задача не из простых, наша команда почувствовала себя внутри хакатона длинной в месяц. В качестве задачи мы предлагаем создать универсальный модуль памяти который можно будет применять с любой LLM. Задача очень интересная и супер актуальная для всего мира. Более подробно можете прочитать в карточке задачи. Мне будет очень приятно если вы поддержите мой труд и поучаствуете. ❤️

Привет всем!👋 Ловите подборку мероприятий, на которые можно сходить в ближайшее время: В 🏦 пройдет Turbo ML Conf Достаточно интересное мероприятие, включающее большое количество докладов в разных областях DS. Выступления будут поделены на 5 секций: NLP, Research & RnD, LLM Applications & Copilots, RecSys, CV & Speech 📍Локация: Москва, Раменский бул., 1, кластер Ломоносов 📆 Время: 19 июля 👉 Регистрация по ссылке 👨‍🏫 Формат: Офлайн🕺 В 📱 пройдет dream->teamlead. Митап для обмена менеджерским опытом. Как заявлено, никаких скучных докладов, только полезные инсайты и кейсы управления командой. 📍Локация: Москва, ул. Льва Толстого, д.16 📆 Время: 19 июля 👉 Регистрация по ссылке 👨‍🏫 Формат: Онлайн 👨‍🏫/Офлайн🕺 В 📱 пройдет AI Dev Day Митап посвящен опыту разработки и успешного использования AI в промышленной эксплуатации. Позиционируется, как первое мероприятие Яндекса такого рода. 📍Локация: Москва, ул. Льва Толстого, д.16 📆 Время: 27 июля 👉 Регистрация по ссылке 👨‍🏫 Формат: Онлайн 👨‍🏫/Офлайн🕺 В конце июля пройдет конференция Pycon Russia 🐍 Крутая и качественная по наполнению конференция про Python. Есть отдельно хардовый трек по Python, отдельно Data трек. Ценник, конечно солидных (билет стоит 28000 рублей). Если есть бюджет компании на мероприятия, постарайтесь выбить и посетить. Ходил на данную конференцию лет так 5 назад, посетил мастер класс тогда еще Senior NLP Саши (сейчас это уже очень уважаемый человек в области NLP и многим известный блоггер), который в то время показывал RuBert, первый BERT, обученный на русском корпусе. Также узнал много хардовых штук для оптимизации кода. В общем, эффект для хардов был строго положительный. 📍Локация: Москва, Конгресс-центр ЦМТ, Краснопресненская набережная, 12 📆 Время: 25-26 июля 👉 Информация по ссылке 👨‍🏫 Формат: Офлайн🕺 📱 анонсировал Practical ML Conf 2025 Одна из крупнейших конференций в профессиональной среде от Яндекса, включающая доклады практически по всем основным направлениям. На данный момент регистрация не открыта, но можно "подписаться на событие", что б получить возможность early регистрации. Рекомендую так сделать. 📍Локация: Москва, ул. Льва Толстого, д.16 📆 Время: 27 сентября 👉 Информация по ссылке 👨‍🏫 Формат: Онлайн 👨‍🏫/Офлайн🕺 Пишите в комментариях, куда собираетесь пойти✍️ @dzis_science #мероприятия

Искусственный интеллект повсюду…

Да уж, вот вам и текстовые аугментации #ShitPost

Ох уж этот Augmentex ))

Теперь вы знаете куда поступать чтобы зарабатывать 300к в секунду 😅

Приглашаем экспертов в data science на закрытую встречу сообщества Когда: 29 августа, онлайн, в 18:00 по Мск. Будем обсуждать горизонты профессионального развития в DS и машинном обучении. Темы встречи: ⚡️Как развиваться внутри data science? ⚡️Какие интересные прикладные задачи стоят перед лидерами индустрии? ⚡️Перспективы для сеньора: расти вверх по карьерной лестнице или углубляться внутри своей специализации? Поговорим про вертикальное и горизонтальное развитие ⚡️Где получать практические навыки и обмениваться опытом и связями? Участники встречи: - Андрей Кузнецов (AIRI) - Евгений Смирнов (АЛЬФА-БАНК) - Роман Поборчий (self-employed) - Дани Эль-Айясс (Social Discovery Group) - Владимир Ершов (Яндекс) - Никита Зелинский (МТС) - Александр Самойлов (Wildberries) - Иван Бондаренко (Новосибирский государственный университет) Встреча пройдет в формате открытой дискуссии, где каждый желающий сможет задать интересующие его вопросы. Участие бесплатное. ✅ Регистрируйтесь на встречу и зовите коллег!

А что вас повеселило в последнее время?

Энкодечка мёртв, да здравствует ruMTEB! Пару лет назад я много писал про сравнение русскоязычных энкодеров предложений по качеству, размеру и быстродействию. Тогда (а на самом деле даже в 2021) я создал бенчмарк Энкодечка, позволяющий выявить оптимальные модели по соотношению этих трёх параметров. И эти три года он был единственным более-менее живым бенчмарком, позволяющим сравнивать такие модели. Спустя некоторое время появился бенчмарк MTEB, выполнявший похожую роль для английского. В отличие от Энкодечки, MTEB не особо интересуется размером и быстродействием моделей, но в эпоху, когда нейросети с семью миллиардами параметров считаются "маленькими", это вроде как никому особо и не нужно. Благодаря хорошему покрытию задач и простоте добавления моделей, MTEB стал популярен, и в него стали постепенно просачиваться и другие языки (вдобавок к нескольким мультиязычным задачам, включённым туда с самого начала). И вот совсем недавно что ребята из Сбера добавили в MTEB большую пачку русскоязычных задач (17 новых, вдобавок к 6 мультиязычным задачам из MTEB, где и так уже был включён русский). Это новое двадцатитрёхзадачаное русскоязычное подмножество MTEB достаточно хорошо охватывает все типы задач, присутствовавшие в Encodechka (кроме NER, которое вообще-то не про эмбеддинги предложений, и которое я прилепил сбоку чисто по приколу), плюс покрывает поиск и переранжирование документов - то, чего в энкодечке не было (потому что он фокусировался на отдельных предложениях). Этот новый бенчмарк совершенно логично прозвали ruMTEB, и отныне рулить будет он. Динамического лидерборда там пока нет, но в обозримом будущем должен появиться. Добавлять новые модели в репо энкодечки всё ещё можно, но каких-то серьёзных обновлений я больше не планирую. Поддерживать популярные проекты приятно. Но когда их можно больше не поддерживать, приятно тоже 🙃

Новая эра оценки енкодеров, скажем спасибо Давиду за детство

Сегодня разобщались со знакомыми на тему собесов и подготовки к ним. Разговор зашел об этапе алгоритмов и я вскользь прокинул что недостаточно знать как решаются алгоритмы, важно еще понимать как устроен язык на котором вы пишите. Один из ребят посоветовал лекции Никиты Соболева. Я как человек который постоянно проводит собесы в девайсах посмотрел, понравилось и вот вам советую. Каждая видеолекция это раскрытие определенной темы и прикольно что он сделал 3 разных уровня погружения в тему: junior, middle, senior. Кароч пользуйтесь перед подготовкой к собесам, особенно к нам 😉

Всем привет! Давно ничего не писал и на то есть причина. Наткнулся сейчас на интересный пост и понял что примерно месяц назад поймал себя на этом же. Советую его прочитать и тогда вы поймете в чем причина длительного инактива в канале. P.S. Кстати чтобы уменьшить «облако суеты» заняло почти месяц. Так что чем раньше вы начнете, тем раньше сможете выдохнуть и начнете продуктивно работать 🫡

Мы строили, строили и наконец-то построили :) Книга «Охота на электроовец: большая книга искусственного интеллекта» вышла из печати и доступна к заказу. Полные электронные версии книги (epub, docx, pdf) можно скачать с сайта бесплатно: http://markoff.science#book «Мифы и заблуждения об искусственном интеллекте, страхи, насущные проблемы, перспективные направления исследований — обо всём этом вы узнаете из «Большой книги искусственного интеллекта»