Pull to refresh
60
0
Кристина Лавренюк @Christina29

Вдохновляю авторов

Send message

Как мы делали Салют ТВ: российскую платформу для умных телевизоров

Reading time 8 min
Views 17K

В мае 2021 года мы представили Салют ТВ — платформу для телевизоров, разработанную командой SberDevices. Тогда СМИ назвали новинку «убийцей» Android TV. 

Салют ТВ — это адаптированная под телевизоры версия операционной системы StarOS, которая используется в умных устройствах Sber. Благодаря Салют ТВ телевизором можно управлять с помощью голоса, взаимодействовать с виртуальными ассистентами, выходить в интернет и даже заказывать продукты. Такой набор функций украсит любой SmartTV, но особенно полезен для бюджетных моделей. Ведь это поднимает их на качественно иной уровень, не задирая ценник.

С запуска прошёл почти год. Всё это время мы исследовали аудиторию, находили новых партнёров и расширяли линейку телевизоров с нашей платформой внутри. Но с чего всё началось? Почему мы решили делать софт именно для телевизоров? Как выбирали поставщиков? А факапы были? В статье мы расскажем «большую историю с нуля» о том, как создавали Салют ТВ.

Читать далее
Total votes 20: ↑12 and ↓8 +4
Comments 33

Бесплатный Telegram-бот для расшифровки аудио. Рассказываем кратко, как мы его сделали

Reading time 3 min
Views 56K

Бот конвертирует голосовые сообщения на русском языке в текстовый формат, также работает с загруженными одноканальными аудиофайлами. Его можно использовать даже в групповых чатах. В основе решения — технологии SmartSpeech от SberDevices.

Читать далее
Total votes 17: ↑16 and ↓1 +15
Comments 36

Как подключить рекламную монетизацию к приложениям для виртуальных ассистентов Салют

Reading time 6 min
Views 936

Для виртуальных ассистентов Салют можно создавать приложения с красивым интерфейсом и возможностью управлять ими разными способами: голосом, текстовыми сообщениями, касанием, жестами и пультом. Такие приложения называются Canvas App, они доступны пользователям на умных устройствах Sber и в мобильных приложениях Сбербанк Онлайн и Салют. Один из самых простых способов монетизации ваших Canvas App — реклама. Доступны два её вида:

Rewarded video — формат видеорекламы, когда пользователь получает награду за просмотр ролика. Наградой может быть внутриигровая валюта, дополнительные жизни, попытки, опыт и другие ресурсы в смартапе (навыке).

Fullscreen-баннеры — формат полноэкранной рекламы. Её можно демонстрировать между уровнями, экранами и логическими блоками смартапа. 

Наша команда подготовила SDK для подключения и управления показом рекламы в ваших навыках. Давайте пройдём все шаги её подключения.

Читать далее
Total votes 4: ↑4 and ↓0 +4
Comments 0

Генеративные диалоговые модели: как мы разговорили виртуальных ассистентов Салют

Reading time 9 min
Views 5.5K

Порой люди обращаются к искусственному интеллекту не для того, чтобы заказать еду, найти подходящий фильм или решить какую-то ещё свою задачу, а для того, чтобы просто поболтать. Например, потому что грустно, а рядом нет тех, с кем было бы удобно про это поговорить. И пусть виртуальные помощники пока не заменяют настоящих друзей или близких людей (они и не должны), но всё же они могут поднять настроение, помочь снизить уровень напряжения. Чтобы такое общение было живым и действительно интересным, мы разработали и применяем мощные разговорные модели на русском языке для виртуальных ассистентов Салют в режиме «Собеседник». Так, за Сбера с пользователем общается SBERT (retrieval-модель), за Джой — ruGPT-3 (генеративная модель), а за Афину — обе сразу. Поговорим сегодня о генеративной части.

Передаю слово моему коллеге, руководителю RnD NLP SberDevices Валерию Терновскому.

Читать далее
Total votes 8: ↑7 and ↓1 +6
Comments 3

Как ИИ учится литературному творчеству, или Любовные письма от тостера

Reading time 20 min
Views 3.9K


Довольно долго считалось, что творчество — это удел людей, а животные и уж тем более машины творить не могут. Но так ли это? Ответ на этот вопрос зависит от определения творчества. Давайте разберёмся, при каком определении машины обретают возможность творить, и как у них обстоят дела с текстовыми произведениями — поэзией и прозой. 

Под творчеством в самом простом случае понимают создание новых изображений, текстов, музыки и других объектов культуры. Но, согласитесь, это слишком широкое определение: согласно ему даже обыкновенный игральный кубик может что-то сотворить! Если сопоставить каждой из его граней ноту, можно получить мелодию. Она, правда, не будет соответствовать требованиям классической гармонии и вряд ли кому-то понравится, а та, которая понравится, будет просто исключением, как в «Теореме о бесконечных обезьянах».
Дальше ещё интереснее
Total votes 2: ↑2 and ↓0 +2
Comments 1

Как машины учатся эмоциональному поведению

Reading time 14 min
Views 4.8K
Нередко при взаимодействии с техникой люди проявляют эмоции: мы можем злиться на сломавшийся банкомат или умиляться пронырливости робота-пылесоса. Да, мы общаемся с роботами, но не стоит оценивать это общение как одностороннее: в логику аватаров, которые компании используют для взаимодействия с пользователем, часто бывает встроен навык понимания эмоций, и даже их проявления. Обычно это нужно, чтобы сделать общение приятным для клиента. Как же это всё работает?


Часто сюжеты фильмов и книг о роботах вращаются вокруг темы эмоций. «Добрые» роботы учатся у людей любви и самопожертвованию, а «злые» оказываются повержены из-за неспособности любить, жертвовать собой, предугадывать «иррациональные» поступки людей. Так, робот Вертер из фильма «Гостья из будущего» мучается из-за любви к Полине, а Электроник из одноименных «Приключений» в разные моменты фильма плачет, улыбается и смеётся, и в итоге именно это делает его человеком. 

Смогут ли машины в самом деле испытывать эмоции? Ответить на этот вопрос будет трудно, покуда нам непонятна физиологическая составляющая эмоций. Если смотреть на эмоции широко, даже в поведении примитивных организмов наблюдаются явления, которые можно интерпретировать как эмоции. Например, у некоторых моллюсков в результате обучения формируются условные рефлексы, которые заставляют их избегать определённых стимулов. А что это, как не страх? Но оставим философствования философам, а современным учёным и разработчикам — практические исследования. По данным последних, с уверенностью можно сказать, что машины можно научить распознавать эмоции и их симулировать. 
Читать дальше →
Total votes 9: ↑9 and ↓0 +9
Comments 5

История нейронных сетей в СССР

Reading time 14 min
Views 31K
Сегодня нейронные сети широко известны благодаря достижениям таких учёных как Джеффри Хинтон, Йошуа Бенджио и Ян ЛеКун. Но далеко не все открытия в области коннекционизма сделаны на Западе. Над нейронными сетями начиная с конца 50-х годов активно работали и в Советском союзе, хотя за исключением специалистов сегодня немногие знают о подробностях этих исследований. Поэтому мы решили напомнить о работе советских учёных, рассказав историю отечественного коннекционизма.

Учёные Галушкин А.И. и Ивахненко А.Г.

1960-е стали золотым веком советской науки. К 1975 году ¼ от всего количества учёных в мире работала в СССР, при этом большое внимание уделялось точным наукам, плоды которых часто имели прикладное значение. Не обходили стороной и кибернетику, в которой видели огромный потенциал. Под влиянием военного и учёного Анатолия Китова она была реабилитирована после недолгой «опалы». Шла работа в области автоматического управления, машинного перевода, сетевых технологий… Сейчас бы мы сказали, что в СССР существовала целая школа искусственного интеллекта!
Читать дальше →
Total votes 48: ↑46 and ↓2 +44
Comments 16

Новые возможности для Python-разработчиков: SmartApp Framework в open source

Reading time 4 min
Views 3.6K
Платформа SmartMarket позволяет разработчику с любым уровнем подготовки создавать мультимодальные приложения для виртуальных ассистентов Салют, даже без программирования. Конечно, если хочется сделать что-то красивое и сложное, без кода не обойтись. Чтобы облегчить жизнь разработчикам, мы делимся с ними нашими наработками в open source. На митапе разработчиков SmartMarket, прошедшем в декабре, мы рассказали о новом фреймворке.

Ниже вы найдете текстовую версию доклада и его видеозапись.


Друзья, привет! Меня зовут Кристина, я backend-разработчик SberDevices и тимлид сервиса управления диалогом, который используется для работы виртуальных ассистентов Салют. Расскажу вам сегодня о новом инструменте SmartMarket – SmartApp Framework, который мы выложили в open source.
Читать дальше →
Total votes 14: ↑13 and ↓1 +12
Comments 0

Всё, что вы хотели знать о перцептронах Розенблатта, но боялись спросить

Reading time 17 min
Views 16K


Вы, наверно, знаете, что перцептрон Розенблатта, изобретённый в середине XX-го века, стал прообразом современных нейронных сетей. Однако многое из того, что известно нам о нём и его создателе, не соответствует действительности. В продолжение серии статей об историческом развитии искусственного интеллекта попробуем разобраться, что является искажением фактов в рассказах об одном из основоположников машинного обучения, и почему он — действительно важная фигура в истории ИИ.
Читать дальше →
Total votes 15: ↑15 and ↓0 +15
Comments 2

О том, как гениальный беспризорник и профессор пили виски и придумывали первую модель искусственного нейрона

Reading time 14 min
Views 15K

Первая модель искусственного нейрона Мак-Каллока-Питтса

Сейчас один из самых популярных инструментов искусственного интеллекта — это нейронные сети. Само название намекает на то, что речь идёт о некотором аналоге естественных нейронов и синаптических связей в мозгу. Отсюда вытекает распространённое ошибочное предположение, что нейронные сети являются точной копией своего биологического прототипа. Конечно же, это не так, а точнее не совсем так: учёные действительно работают над созданием импульсных нейронных сетей, предназначенных для максимально достоверной симуляции процессов, происходящих в нервной ткани, но обычно искусственный нейронные сети довольно сильно отличаются от своих биологических прародителей. Революция глубокого обучения произошла благодаря моделям, похожим на мозг примерно в той мере, в которой самолёты похожи на птиц. И всё-таки у истоков создания этих моделей стояли попытки учёных три четверти века назад постичь принципы работы нервной системы живых существ.

Один из «дедушек» современных нейросетей — это перцептрон Розенблатта, представленный публике в конце 1950-х, но его появлению предшествовали другие, менее известные попытки описать принципы, по которым могла бы работать «думающая» машина, подобная мозгу. К ним относятся исследования Уолтера Питтса и Уоррена Мак-Каллока. Их модель, увидевшая свет в 1943-м году в статье под названием «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности», была весьма новаторским изобретением. И за ней стоит довольно занятная история. Кто такие были эти товарищи, приложившие руку к созданию модели? Чопорные учёные в очках с роговой оправой или, может, аналог современных хипстеров из thinktank’ов?
Читать дальше →
Total votes 19: ↑19 and ↓0 +19
Comments 8

Можно ли воссоздать полную нейросеть мыши из тонких послойных разрезов мозга?

Reading time 13 min
Views 23K
image
Источник фото
Карликовая многозубка, самое маленькое млекопитающее по массе. Внутри маленький целостный сложный мозг, который уже принципиально можно картировать

Короткий ответ — можно, но не полную и не очень точную. То есть мы ещё не можем скопировать её сознание, но приблизились к этому как никогда. Проживите ещё лет двадцать — и, возможно, ваш мозг тоже получится забэкапить.

Чтобы приблизиться к оцифровке сознания и такому экзотическому виду бессмертия, стоит сначала разобраться с живыми нейронными сетями. Их реверс-инжиниринг показывает нам, как вообще может быть устроен процесс мышления (вычислений) в хорошо оптимизированных системах.

60 лет назад, 13 сентября 1960 года, учёные собрали первый симпозиум из биологов и инженеров, чтобы они могли разобраться, в чём же разница между сложной машиной и организмом. И есть ли она вообще. Науку назвали бионикой, а целью обозначили применение методов биологических систем к прикладной инженерии и новым технологиям. Биосистемы рассматривались как высокоэффективные прототипы новой техники.

Военный нейроанатом Джек Стил стал одним из людей, заметно повлиявших на дальнейший прогресс в области технологий, в том числе в области ИИ, где развитие получили такие направления, как нейроморфная инженерия и биоинспирированные вычисления. Стил был медиком, разбирался в психиатрии, увлекался архитектурой, умел управлять самолётом и сам чинил свою технику, то есть был вполне неплохим прикладным инженером. Научная работа Стила стала прообразом сценария фильма «Киборг». Так что с некоторой натяжкой можно назвать его прадедушкой Терминатора. А где Терминатор, там и Скайнет, как известно.

Этот пост написан на основе материалов будущей книги нашего коллеги Сергея Маркова «Охота на электроовец: большая книга искусственного интеллекта».
Читать дальше →
Total votes 70: ↑69 and ↓1 +68
Comments 96

Как работают поисковые системы

Reading time 28 min
Views 75K
Мы разбирали старые письма и наткнулись на статью, которую писал Илья Сегалович iseg для журнала «Мир Internet» в далёком 2002 году. В ней он сравнивает интернет и поисковые системы с чудесами света, размышляет о поисковых технологиях и вспоминает их историю. Несмотря на загруженность по работе, Илья написал статью в рекордные сроки и даже снабдил достаточно подробным словарём терминов, который особенно интересно читать в наши дни. Нам не удалось найти электронную версию журнала со статьей, поэтому сегодня мы публикуем её в нашем блоге, первым автором которого, к слову, был Илья.



Читать дальше →
Total votes 93: ↑91 and ↓2 +89
Comments 13

От адвоката до тестировщика в Яндексе. История моей стажировки

Reading time 5 min
Views 30K
Привет! Меня зовут Кристина lapkina Кочерина, я тестировщик в Яндекс.Маркете. Еще полгода назад у меня был статус адвоката и большая юридическая практика, вечера я проводила в СИЗО. Но в какой-то момент решила, что пришло время заниматься тем, что приносит удовольствие, а не только деньги. И кардинально сменила профессию.

Сегодня я расскажу читателям Хабра о том, как стала тестировщиком, а также поделюсь некоторыми советами, которые помогут пройти стажировку. И, пожалуй, разрушу стереотип о том, что тестирование — это легкий способ «войти в IT».


Читать дальше →
Total votes 40: ↑31 and ↓9 +22
Comments 28

Как в Яндекс.Практикуме побеждали рассинхрон на фронтенде: акробатический номер с Redux-Saga, postMessage и Jupyter

Reading time 12 min
Views 7K
Меня зовут Артём Несмиянов, я фулстек-разработчик в Яндекс.Практикуме, занимаюсь в основном фронтендом. Мы верим в то, что учиться программированию, дата-аналитике и другим цифровым ремёслам можно и нужно с удовольствием. И начинать учиться, и продолжать. Любой не махнувший на себя рукой разработчик — всегда «продолжающий». Мы тоже. Поэтому рабочие задачи воспринимаем в том числе как формат учёбы. И одна из недавних помогла мне и ребятам лучше понять, в какую сторону развивать наш фронтенд-стек.



Кем и из чего сделан Практикум


Команда разработки у нас предельно компактная. На бэкенде вообще всего два человека, на фронтенде — четыре, считая меня, фулстека. Периодически к нам в усиление присоединяются ребята из Яндекс.Учебника. Работаем мы по Scrum с двухнедельными спринтами.
Читать дальше →
Total votes 27: ↑26 and ↓1 +25
Comments 4

Яндекс опубликовал обзор рынка ИТ-вакансий

Reading time 4 min
Views 86K
В феврале 2019 года Яндекс запустил Практикум — сервис для онлайн-обучения будущих разработчиков, аналитиков и других ИТ-специалистов. Чтобы решить, какие курсы делать в первую очередь, наши коллеги изучили рынок вместе с аналитической службой HeadHunter. Мы взяли данные, которые они использовали, — описания более 300 тысяч ИТ-вакансий в городах-миллионерах за 2016–2018 годы — и подготовили обзор рынка в целом.

Как меняется спрос на специалистов разных профилей, какими навыками они должны обладать в первую очередь, в каких областях выше всего доля вакансий для новичков, на какую зарплату они могут рассчитывать — всё это можно узнать из обзора. Тем, кто хочет освоить профессию в сфере ИТ, должно пригодиться.



Читать дальше →
Total votes 97: ↑91 and ↓6 +85
Comments 136

Яндекс вручил молодым ученым и научным руководителям первые премии имени Ильи Сегаловича

Reading time 3 min
Views 5.2K
Вчера, 10 апреля, в московском офисе Яндекса наградили первых лауреатов премии имени Ильи Сегаловича, созданной в этом году для поддержки молодых исследователей и научного сообщества России, Беларуси и Казахстана. За три месяца с момента запуска премии пришло 262 заявки от молодых специалистов и научных руководителей, которых могли выдвинуть их студенты и аспиранты. Совет Премии выбрал девять лучших молодых исследователей и четырех научных руководителей. Самому младшему лауреату всего двадцать один год.



Студенты и аспиранты, ставшие лауреатами премии, получат по 350 тысяч рублей и возможность посетить международную конференцию по искусственному интеллекту, персонального ментора и стажировку в отделе исследований Яндекса, руководители выиграли по 700 тысяч рублей.
Читать дальше →
Total votes 42: ↑42 and ↓0 +42
Comments 0

Приглашаем на неделю NLP в Яндекс

Reading time 2 min
Views 4.7K
С 26 по 29 марта в Яндексе пройдёт неделя NLP, организованная совместно Школой анализа данных и Yandex.Research. Это четырёхдневный интенсив, рассчитанный на разработчиков и исследователей, хорошо знакомых с Natural Language Processing и глубинным обучением.

Лекторы курса: Mirella Lapata, профессор Школы информатики университета Эдинбурга, и Wilker Aziz, доцент (assistant professor) Института логики, языка и вычислений университета Амстердама. Лекции будут читаться на английском языке в вечернее время.



Читать дальше →
Total votes 19: ↑17 and ↓2 +15
Comments 9

Разработчики остались неизвестны. Лекция Яндекса

Reading time 15 min
Views 21K
Этот доклад руководителя группы разработки ClickHouse Алексея Миловидова представляет собой обзор мало кому известных СУБД. Некоторые из них устарели, некоторые прекратили свое развитие и заброшены. Алексей обращает внимание на интересные архитектурные решения в перечисленных примерах, разбирается в их судьбе и объясняет, каким требованиям должен отвечать ваш опенсорс-проект.


— Мой доклад будет про базы данных. Позвольте сразу спросить, схема метрополитена какого города изображена на этом слайде? Все линии идут в одну сторону.
Total votes 64: ↑63 and ↓1 +62
Comments 10

Information

Rating
Does not participate
Location
Москва, Москва и Московская обл., Россия
Works in
Date of birth
Registered
Activity