Latest updates for Ml-Модель

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

Recent items include:

  • 300 классов, 400 сэмплов и никакого промптинга: ЛЛМ как энкодер для классификации
  • Можно ли научить маленькую LLM учиться без роста весов? Замеры, баги и честная статистика
  • Как ML‑модели ломаются в продакшене и что с этим делать

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 /4 weeks ago

300 классов, 400 сэмплов и никакого промптинга: ЛЛМ как энкодер для классификации

Когда речь заходит о ЛЛМ и классификации, первая мысль — попросить модель сгенерировать класс через промптирование модели с описанием правил и добавлением примеров. Для небольшого...

Read source
habr.com /2 weeks ago

Можно ли научить маленькую LLM учиться без роста весов? Замеры, баги и честная статистика

Мейнстрим растит модели масштабом. Мы меряем ортогональное: можно ли растить компетентность маленькой модели без роста весов — через верифицированную память и локальное обучение, с...

Read source
habr.com /5 days ago

Как ML‑модели ломаются в продакшене и что с этим делать

В Jupyter Notebook модель показывает отличный ROC‑AUC, а через пару недель в продакшене её предсказания становятся хуже случайного выбора. Причина может скрываться в признаке, кото...

Read source
habr.com /3 weeks ago

Jev: модель, которая не пишет текст, а принимает решения

Последний год я слежу за LLM-шным хайпом, и каждый день появляется что-то новое. На этот раз хочу рассказать про Jev — модель TypeSafe System One.Заинтересовало: это не очередная L...

Read source
habr.com /1 month ago

Не бенчмарком единым: стелс‑модель union‑alpha на реальной задаче — сутки от релиза до боя

Пролог: живая встреча, бэклог и бесплатная модельВсем привет! Немного вступления: ИИ агент заказчика работает в проде уже четвёртый месяц: ночные заявки в НЕЛЬЗЯgram Direct, диалог...

Read source
habr.com /1 month ago

Девопс-инженер и ИИ влетают в бизнес-задачи с двух ног

209 тысяч наименований товаров в 150 представительствах записаны по-разному, а обычный join сопоставляет от силы 1% из них. Дата-инженер Дмитрий Дунаев на Вечерней школе Слёрма пок...

Read source
habr.com /1 month ago

Модель обещает uplift. А сколько это в рублях?

Модель обучена, метрики посчитаны, клиенты отсортированы по скору. Осталось выбрать аудиторию и запустить промокампанию. И тут появляется вопрос: сколько дополнительных денег прине...

Read source
habr.com /3 weeks ago

Какую LLM выбрать: собираем свой бенчмарк

Обычно, когда выбирают LLM, сначала смотрят рейтинги. Проблема рейтингов в том,  что по ним не узнать, как модель справится с вашими задачами и сколько это будет стоить.В нашей лаб...

Read source
habr.com /1 month ago

CMF: новый формат для создания специализированных LLM моделей

CMF новый формат для нейросетей, чем CMF отличается от GGUF и SafeTensors, как несколько способностей можно накладывать на общую структуру без хранения отдельных полных моделей.Это...

Read source
habr.com /1 month ago

От «когда-нибудь» к работающему прототипу: как LLM дала идее шанс

Привет! Меня зовут Владислав Козлов, я тимлид аналитиков Business Security в Авито. Хочу поделиться с вами интересным опытом взаимодействия с LLM, который позволил мне дёшево и быс...

Read source
habr.com /2 weeks ago

От промпта до продакшена: бесплатные уроки октября про LLM, агентов и MLOps

ИИ всё чаще упирается не в качество промпта, а в то, что происходит дальше: как встроить модель в рабочий процесс, наблюдать за агентом, контролировать качество и понимать стоимост...

Read source
habr.com /3 weeks ago

Как пользоваться LMArena (arena.ai): как читать рейтинг и выбрать лучшую модель под свою задачу

LMArena помогает сравнивать нейросети по результатам реальных пользовательских голосований — в рейтинге можно посмотреть, какие модели лучше справляются с текстом, кодом, изображен...

Read source
habr.com /1 week ago

Как я поставил дешёвую модель-фильтр перед Claude и что показали первые две недели

Сохраняю в Telegram всё подряд, а Claude Sonnet раз в сутки пишет по каждому материалу разбор для блога. Почти половина сохранёнок для блога лишняя, и на каждую уходит полный разбо...

Read source
habr.com /1 month ago

MoVA: новая архитектура внимания

Про архитектуру Mixture of Experts (MoE) слышал каждый, кто следит за ML: Mixtral и DeepSeek доказали эффективность динамического роутинга. Но пока индустрия осваивает базовый MoE,...

Read source
habr.com /4 days ago

[Перевод] PyTorch MPS против Apple MLX: как дообучать LLM на Mac с 16 ГБ и что выбрать

Apple MLX создавался для эффективной работы с моделями на Apple Silicon, но при дообучении он может оказаться в несколько раз медленнее PyTorch MPS. Зато там, где MPS упирается в о...

Read source
habr.com /1 month ago

Как научить криптосканер не врать самому себе: ML‑часть AltScanner

Большинство рассказов о машинном обучении в трейдинге начинаются с модели. Берут свечи, добавляют индикаторы, запускают обучение и получают красивую кривую. Проблема обычно появляе...

Read source
habr.com /6 days ago

Может ли плохая модель победить хорошую? Как Data Leakage обманывает метрики

Представим обычную ситуацию: мы обучили несколько моделей, сравнили их на тестовой выборке и получили довольно странный результат. Простейшее дерево решений показывает Accuracy поч...

Read source
habr.com /2 weeks ago

LLM-разработка в 2026: навыки, кейсы, требования

Привет, Хабр!Я старший инженер-программист в Финаме и автор курса «LLM-разработчик» в Хекслете. Разговор пойдёт о практике LLM-разработки и о бытовых деталях: кому нужен RAG, обяза...

Read source
habr.com /4 days ago

AI‑Less Habr — Чистим Хабр от ИИ (теперь ML моделью)

Несколько месяцев назад я выложил расширение AI‑Less Habr, скрывающее на Хабре нескончаемые статьи про ИИ бенчмарки и тому подобное (см. пост: Расширение AI-Less Habr — Чистим Хабр...

Read source
habr.com /1 month ago

Утечка на 3.5 часа вперёд: как модель обманывала саму себя полтора месяца — и как мы это поймали

Разрыв между «отлично работает на истории» и «сливает в реальности» — классика ML на временных рядах. В нашем случае модель заглядывала в будущее на 3.5 часа через некорректный рес...

Read source
habr.com /1 month ago

LLMSignal #003 — А что если агенту вообще не нужно генерировать текст, чтобы выбрать следующее действие

Исследователи Stanford Hazy Research представили CLM-8B - Contrastive Language Model, открытую 8B-модель для быстрых решений внутри агентных систем. В отличие от обычной LLM, котор...

Read source
habr.com /2 weeks ago

Приниматоры решений: бенчмарк на русском для Jev-style моделей

Последние пару лет мы довольно странно используем большие языковые модели.Из-за их умения делать всё мы пытаемся решить с их помощью всё — роутинг запросов, модерацию, оценку и мно...

Read source
habr.com /1 week ago

Тестирование LLM‑фичи: можно ли верить своему eval

Eval показывает 96% качества, тесты проходят, а после релиза LLM‑ассистент допускает критическую ошибку. Проблема может скрываться в самой системе оценки, которая пропускает опасны...

Read source
habr.com /3 weeks ago

MTPLX против oMLX: одна модель, два сервера, разница в 3–6 раз

Вторая часть. Первая — «Локальный агент для кода на Mac: MTPLX + pi + Qwen3.8-27B».В первой части я посадил кодового агента pi на локальную Qwen3.8-27B через MTPLX и прогнал сложну...

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.

Start creating posts

Sources covering Ml-Модель

habr.com

Recent coverage from public sources
Public source

Related searches

llm машинное обучение jev ml ии-агенты Apple Silicon Claude Data Leakage LoRA MCP MLOps Machine Learning

Recent searches

Artificial Intelligence Machine Learning Data Science Data Engineering Business Intelligence Web Development Software Development Software Testing Programming JavaScript DevOps Cyber Security Product Management Project Management Design UX UX Research Graphic Design Video Production Video Editing