Latest updates for Оптимизация Моделей

Fresh curated links around оптимизация моделей are collected here so marketers can spot useful updates and turn timely ideas into posts faster.

Recent items include:

  • z.ai GLM 5.1: Как я научил слепую модель видеть
  • DiffQuant: прямая оптимизация коэффициента Шарпа через дифференцируемый торговый симулятор
  • The Impossible EA — Optimisation Settings

Post angles to try

Share the most useful takeaway for your audience.
Turn one article into a quick practical checklist.
Ask your audience how this shift affects their work.
Turn angles into scheduled posts

Fresh articles and ideas

Recent curated links from global sources. Generate one free draft from any story, then use SocialBu to schedule and refine your content calendar.

habr.com /1 month ago

z.ai GLM 5.1: Как я научил слепую модель видеть

Если у вас есть неограниченный доступ к фронтир моделям (Calude, Codex и т.д.), то эта статья не для вас.Сегодня доступны отличные недорогие модели для кодинга и архитектуры. Напри...

Read source
habr.com /1 month ago

DiffQuant: прямая оптимизация коэффициента Шарпа через дифференцируемый торговый симулятор

Большинство ML-систем для трейдинга оптимизируют MSE, а оценивают по коэффициенту Sharpe. В DiffQuant этот разрыв убран: весь путь от рыночных признаков до позиции, PnL и издержек...

Read source
mql5.com /1 month ago

The Impossible EA — Optimisation Settings

Read source
mql5.com /1 month ago

The Impossible Coin — Optimisation Settings

Read source
habr.com /1 week ago

Прогнал семь LLM через свой русский спортивный бенчмарк. Базовой моделью всё равно оставляю Gemma 4 31B

Прогнали семь LLM через свой русский спортивный бенчмарк. Топовые модели closed-source выигрывают 1.5-1.7 балла. Базовой моделью всё равно остаётся Gemma 4 31B — рассказываю почему...

Read source
habr.com /1 month ago

Как мы научили нейросеть экономить газ в нашем сталепрокатном цехе

На станах горячего проката металлургического комбината ЕВРАЗ НТМК прокатывают заготовки разных марок стали. В начале цикла их разогревают в печах до температуры, позволяющей придат...

Read source
habr.com /3 weeks ago

12 OPTICS Humathèq — методология чистки ассортиментных матриц

Как вы знаете, мы в Humathèq помогаем создавать новые продукты, а каждый наш проект стартует с погружения в ассортиментную матрицу клиента, чтобы найти в ней место для этого продук...

Read source
habr.com /4 days ago

Оптимизация запросов к PostgreSQL: 5 неочевидных настроек для продакшена

В реальных проектах PostgreSQL часто работает не на полную мощность из-за дефолтных настроек, которые не учитывают специфику нагрузки. Разберём 5 неочевидных параметров, которые ст...

Read source
habr.com /1 month ago

[Перевод] Тонкая настройка Gemma 4 на Cloud Run Jobs: использование серверных GPU для классификации пород животных

В этом поколении открытых моделей улучшены возможности рассуждения и эффективность архитектуры. Ниже будет инструкция по дообучению модели на собственных данных. | Если вам интере...

Read source
habr.com /2 weeks ago

Агрегатор LLM, как выбирать живые free-модели и переживать сбои провайдера

Если в проекте появляется выбор LLM, почти сразу возникает соблазн сделать это как можно проще. Взять один большой список моделей, показать его в интерфейсе, выбрать первую free-мо...

Read source
computerra.ru /1 month ago

Новый NLU Suite от BSS: как создать кастомную языковую модель с минимальными затратами

Источник: Компьютерра - Журнал о науке и технологиях Обновленный инструмент для обучения моделей позволяет адаптировать LLM под локальные задачи благодаря методу LoRA: он обучает...

Read source
habr.com /3 weeks ago

Когда автоматизация становится умнее: как трансформеры изменили AutoDL в Альфа-Банке

Всем привет! С вами Артемий Лямин (@lyaminartemiy) и Иван Тренёв (@123-39). Мы работаем специалистами по разработке нейронных сетей в команде автоматизации машинного обучения Альфа...

Read source
habr.com /1 month ago

Парадокс ансамблей: почему «слабые» модели иногда побеждают «сильные»

В ансамблевом прогнозировании важнее не индивидуальное качество моделей, а разнообразие их ошибок. Эксперимент показывает: пул из «худших» по отдельности моделей даёт лучшую точнос...

Read source
runet.news /1 month ago

Российские ученые разработали метод ускорения рекомендательных систем с использованием искусственного интеллекта

Специалисты из Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка совместно с исследователями AIRI, Университета Иннополис и ИТМО представили инновационный подход к повышению...

Read source
habr.com /1 month ago

Доступность товара в «Магните»: от эвристик до CUSUM и GEE-тестов

Привет, Хабр! Меня зовут Ян Пиле, руковожу в MAGNIT TECH направлением развития алгоритмов доступности товаров. Задача моей команды: сделать так, чтобы в магазине, куда вы зашли за...

Read source
mobile-review.com /4 weeks ago

Прикладной Blender. Урок №34. Рекурсия искусственности или еще немного про оптимизацию

Продолжаем изучать способы упрощать себе жизнь в процессе создания реалистичных объектов.

Read source
habr.com /2 weeks ago

PromoPersona: как мы персонализировали промо-коллажи с помощью FLUX.2

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Чекменев, я тимлид ML-команды развития массового промо и монетизации центра развития ML-решений клиентской персонализации в MAGNIT TECH. В этой стат...

Read source
habr.com /2 weeks ago

PromoPersona: как мы персонализировали промо-коллажи с помощью FLUX.2

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Чекменев, я тимлид ML-команды развития массового промо и монетизации центра развития ML-решений клиентской персонализации в MAGNIT TECH. В этой стат...

Read source
habr.com /1 week ago

От фич и каскадов к генеративной модели: как мы переосмыслили рекомендации с помощью ARGUS

Классические рекомендательные системы в крупных компаниях — это десятки микросервисов, каскадная фильтрация и тысячи ручных признаков. Такой стек может надёжно работать годами, но ...

Read source
habr.com /2 weeks ago

PromoPersona: как мы персонализировали промо-коллажи с помощью FLUX.2

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Чекменев, я тимлид ML-команды развития массового промо и монетизации центра развития ML-решений клиентской персонализации в MAGNIT TECH. В этой стат...

Read source
habr.com /1 month ago

Промпт-инжиниринг на деле: опыт, который экономит часы

Привет, Хабр!В последние годы разработка программного обеспечения правда стала меняться заметно быстрее, чем раньше. Но дело не только в новых языках или фреймворках. Появился ещё...

Read source
habr.com /1 day ago

Как мы ускорили расчёт факторов ранжирования в поиске Ozon с помощью динамической компиляции

Всем привет! Меня зовут Петя Портнов, я работаю в Ozon ведущим разработчиком в команде среднего поиска — слоя, который ранжирует поисковую выдачу.Представьте, что вы вводите запрос...

Read source

Turn fresh research into a full content calendar

Use SocialBu to discover ideas, generate post drafts, and schedule them across your social channels.

Sources covering Оптимизация Моделей

habr.com

Recent coverage from public sources
Public source

mobile-review.com

Recent coverage from public sources
Public source

runet.news

Recent coverage from public sources
Public source

computerra.ru

Recent coverage from public sources
Public source

mql5.com

Recent coverage from public sources
Public source