123464
Всё, что может быть интересно медиа про Яндекс: новости, анонсы, заявления, комментарии, инсайды и другие горячие и не очень события ⚡️ PR-команда: pr@yandex-team.ru
🎄 Все подводят итоги года, и мы тоже хотим. Собрали посты, которые больше всего запомнились редакции ТЕХНО в 2024-м — прочитайте их, если пропустили.
⭐️ Почему Алиса любит хвастаться и не любит брокколи
⭐️ Как лазерные принтеры следят за нами с помощью жёлтых точек
⭐️ Какие имена чаще всего дают своим гаджетам подписчики ТЕХНО
⭐️ Как сделать умную колонку из радиоприёмника 1947 года
⭐️ Откуда в Яндекс Станции светлячок, огурец, вентиль и другие пасхалки
⭐️ Как журнал «Техника молодёжи» предсказал главные современные гаджеты
⭐️ Почему люди в 19 веке боялись электричества
⭐️ Как разработчик Яндекса и его робот побили рекорд по сборке кубика Рубика
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
👨💻 Технодайджест недели
OpenAI анонсировала рассуждающую модель o3. Она работает по тому же принципу, что и o1, представленная этой осенью: сначала нейросеть рассуждает, пытаясь решать задачу поэтапно и проверяя корректность своих утверждений, и лишь затем выдаёт пользователю ответ. o3 стала первой нейросетью, которая продемонстрировала уровень, сравнимый с людьми, на бенчмарке ARC-AGI, показывающем прогресс нейросетей на пути к AGI (общему искусственному интеллекту). При этом создатель бенчмарка отметил, что, по его мнению, o3 — всё ещё не AGI, потому что она ошибается в некоторых простейших для людей задачах.
OpenAI планирует в январе открыть доступ к o3-mini, а старшая версия модели пока что будет доступна лишь внешним экспертам для тестирования модели на безопасность.
Google представила генератор видео Veo 2. Она создаёт качественные ролики в разрешении до 4K. В тестировании, проведённом Google, она обошла Sora, Kling и другие модели по общему качеству генерации и уровню следования промту пользователя. Пока что нейросеть доступна только по заявкам, в 2025 году Google планирует внедрить её в YouTube Shorts и другие свои сервисы.
Разработчики Home Assistant выпустили опенсорсную умную колонку. Она позволяет управлять умными устройствами, подключенными к Home Assistant, и выполняет другие простые функции вроде установки таймера. Колонка поддерживает русский язык и может работать полностью локально, также её можно подключить к облачным сервисам для обработки запросов на них.
Google выпустила экспериментальный генератор изображений Whisk. Сервис выделяется подходом к созданию картинок. Вместо текстового промта он работает с тремя изображениями-примерами: из одного берёт главный объект, из другого — сцену, а третье использует для копирования стиля.
OpenAI запустила телефонный номер для общения с ChatGPT. Пользователи могут общаться с чат-ботом даже без аккаунта и в местах без доступа к интернету, но всего 15 минут в месяц.
➡️ Хотите поделиться новостью или интересной находкой из мира технологий? Присылайте в предложку — @technoyandex_bot
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Нейросети всё глубже проникают в производство видеоконтента, поэтому мы решили заглянуть внутрь, чтобы понять, как в индустрии уживаются с новыми коллегами. Расспросили рекламного режиссёра и клипмейкера Андрея Тревгоду о настоящем и будущем нейросетей в производстве видео.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Технологии всё ближе к тому, чтобы мы могли вести загробную жизнь: DeathTech-стартапы предлагают сохранить важные мысли, воспоминания и даже виртуальное «я» после смерти человека. Рассказываем о самых необычных проектах в этой области.
Что скажете — готовы остаться в сети навечно?
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Технологии развиваются и ТЕХНО тоже!
Мы придумали новый визуальный стиль для наших постов. Встречайте, покажем уже сегодня.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🥰 Это квиз по YaC 2024!
Каждый день разыгрываем призы среди тех, кто верно отвечает на вопросы: ТВ Станции, умные колонки с Алисой и промокоды на Такси, Путешествия и другие сервисы Яндекса.
До 22 декабря в боте «YaC’торина» будут появляться вопросы по эпизодам большого рассказа про наши технологии. Отвечайте на них, чтобы участвовать в ежедневных розыгрышах.
↗️ Смотрите YaC 2024, запускайте бота и проходите квиз.
Подписывайтесь ❤️ @yandex
🥹 С помощью глазок Алиса научилась показывать эмоции и реагировать на запросы в режиме реального времени. Попросили лид-дизайнера Яндекс Станций Алексея Белицкого рассказать, как работают глазки Алисы и другие элементы подсветки.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
📷 Фотоаппараты по типу старого-доброго Polaroid остались популярны даже в эпоху цифровых камер. Камера стала успешной не только из-за мгновенного результата, но и благодаря простому и понятному управлению, технологии автофокуса и пользовательскому опыту, сделавшему Polaroid одним из самых узнаваемых предметов в мире.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖🤖 В YaC 2024 Яндекс показал роборуку, которая может захватывать и перемещать практически любые предметы. Кратко объясняем, как это работает, а полную версию рассказа можно увидеть в серии YaC 2024 про людей — смотрите на сайте YaC, Кинопоиске, YouTube или в VK Видео.
Что умеет роборука
Она может совершать любые действия, требующие переноса предметов с одного места на другое. Например, поднимать и перемещать шахматные фигуры, собирать конструктор или раскладывать товары по полкам. Для её обучения используют разработку Яндекса — программу «Пикер».
Как это реализовано
С помощью технологии имитационного обучения — робот учится, копируя действия человека. Сначала тренер с помощью пульта управления показывает роборуке, что нужно делать, затем она учится повторять эти действия. При этом необязательно демонстрировать все возможные сценарии — обученный робот способен адаптироваться, используя полученные навыки. Фактически он с большой точностью предсказывает, как бы им управлял человек — и поступает так же.
Почему роботам сложно хватать предметы
Нельзя заранее запрограммировать силу, с которой робот берет вещи. В Яндексе эту задачу называют «рафаэлка-бутылка»: робот должен держать тяжёлую бутылку крепко, чтобы не уронить, а хрупкую конфету — аккуратно, чтобы не раздавить. Для этого он управляет силой сжатия на ходу. Если у робота не получается удержать предмет с малой силой, он пробует сжимать его сильнее, а сенсор отслеживает прилагаемое усилие.
Где это можно применить
Потенциально везде, где нужно перемещать предметы. В Яндексе роборука учится комплектовать заказы на складе Яндекс Маркета.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖🤝🚗 Автономные автомобили постепенно становятся чем-то обыденным, но технология продолжает активно развиваться. Последний заметный скачок — подключение к процессу управления той же технологии, что лежит в основе чат-ботов — больших языковых моделей (LLM).
На YaC 2024 CTO автономного транспорта в Яндексе Арслан Урташев рассказал, как LLM повлияют на автономный транспорт. Собрали для вас краткий пересказ, а полную версию можно увидеть в серии YaC 2024 про нейросети — смотрите на сайте YaC, Кинопоиске, YouTube или в VK Видео.
Как работает автономный транспорт?
В целом процесс автоматизированного управления автомобилем сводится к трём этапам:
🔍 Сбор данных через датчики, которые фиксируют происходящее вокруг
🧠 Предсказание изменения окружающей среды на ближайшие секунды
👨✈️ Планирование дальнейших действий автомобиля (ускорения и поворотов)
Как машины справлялись без LLM?
Раньше планирование осуществлялось на базе заранее прописанных алгоритмов. Ключевая проблема такого подхода: невозможность прописать все вероятные сценарии вручную, потому что их бесконечно много. На помощь здесь приходит машинное обучение. Оно уже давно и успешно применяется на этапах распознавания окружающей среды и предсказания, а недавно Яндекс начал применять его и в планировании траектории движения.
На чём обучают автономные авто?
Для прокачки программы управления её тренируют на симуляторах. Алгоритмы могут «проехать» миллионы виртуальных километров в разных условиях. А ещё симуляция позволяет много раз прогонять сценарии, которые встречаются на дорогах очень редко. Например, лось, выбегающий на дорогу прямо перед машиной.
Как это помогает автономному транспорту?
В симуляции автопилот работает не один — ему помогает водитель-испытатель. Программа анализирует действия профессионального водителя и учится на их основе принимать решения самостоятельно. Она должна достичь высоких показателей в трёх ключевых этапах: наблюдение, оценка ситуации и её прогноз, а также само выполнение манёвра.
Что дальше?
Машинное обучение делает автономный транспорт более самостоятельным и адаптивным, будто им управляет профессиональный водитель. Новый подход позволит заметно расширить географию автономных авто Яндекса, ведь они смогут лучше ориентироваться в пространстве и принимать более быстрые решения.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
👀 Вышел YaC 2024! Это большой ежегодный рассказ про сервисы Яндекса. Знакомим с людьми, которые их делают, делимся лайфхаками и обсуждаем, как меняются технологии.
Смотрите сериал на YouTube, в Кинопоиске и VK Видео. А вот о чём каждая серия:
🔴«Нейросети». Разбираемся, как GPT-технологии прошли путь от экспериментов до сервисов, которыми пользуются миллионы. Всё это — за два года.
🔴«Город». Лайфхаки для жизни в больших городах: как разобраться с мелкими делами и быстрее добраться до места. И ещё отвечаем на вечный вопрос: «Что с ценами на такси?»
🔴«Впечатления». Серия, чтобы попробовать новое: как получить выгоду от покупок — онлайн и офлайн, — найти новый любимый ресторан и спланировать поездку на выходные без головной боли.
🔴«Дом». Из любой квартиры можно сделать умную. А из этой серии мы сделали домашнюю, чтобы поговорить про новое в ТВ Станциях, на Кинопоиске, в Лавке и Яндекс Книгах.
🔴«Работа». Всё про инструменты, чтобы разобраться с потоком писем, устроить брейншторм и написать код с помощью нейросети.
🔴«Люди». Эта серия про яндексоидов, которые учат, меняют целые индустрии и ставят новые рекорды из любопытства. Серия про тех, кто делает Яндекс, и силу инженерного мышления.
Подписывайтесь ❤️ @yandex
🎧 Форм-фактор первого портативного музыкального плеера задал направление индустрии на годы вперёд. А сам он изменил то, как люди слушают музыку, и открыл путь другим портативным плеерам, например iPod. До выхода Walkman многие предупреждали Sony, что никому не нужен плеер без функции записи. Но компания всё равно выпустила его в 1979 году — и не просчиталась.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
✨ Depeche Mode и Radiohead используют их музыкальные гаджеты, а сама компания считается современной иконой промышленного дизайна. Показываем, чем занимается Teenage Engineering, которая уже 19 лет выпускает необычное музыкальное оборудование и другую технику.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
👨💻 Технодайджест недели
The Browser Company анонсировала браузер Dia с нейросетевым агентом. Пользователи смогут поручать браузеру задачи в интернете: например, собрать список покупок на основе электронного письма, пойти на сайт маркетплейса, найти эти товары и добавить их в корзину.
OpenAI запустила подписку ChatGPT Pro за $200. Она даёт безлимитный доступ к нейросетям GPT-4o и o1, а также открывает режим o1 pro, в котором нейросеть думает над задачами дольше, чем обычно.
SpaceX развернула группу спутников Starlink для связи с обычными смартфонами. Компания запустила новую партию таких спутников, доведя их количество на орбите до примерно 330 (всего в Starlink входит около 6800 аппаратов). Спутники оснащены передатчиками сигнала LTE, благодаря чему с ними смогут связываться любые смартфоны, работающие с этим стандартом связи. Пока система проходит тестирование, ожидается, что она станет доступна для клиентов оператора T-Mobile в следующем году.
Google DeepMind разработала игровой движок Genie 2 на базе диффузионной нейросети. Её обучали на множестве записей игр, после чего нейросеть научилась имитировать игровой процесс: пользователь нажимает на клавиши или двигает мышью, а модель генерирует новые кадры с учётом движений и перемещений игрока в виртуальном мире.
Amazon представила семейство нейросетей Nova. В него входит одна быстрая и недорогая языковая модель для текста, три мультимодальные модели разного класса, а также нейросети для генерации изображений и видео.
➡️ Хотите поделиться новостью или интересной находкой из мира технологий? Присылайте в предложку — @technoyandex_bot
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖 Как устроена вселенная игры Deus Ex
Это мир, где самое важное в человеке — это импланты, а многие знаменитости — это искусственный интеллект.
Больше таких видео — на наших страницах в VK Клипах и techno_yandex">YouTube Shorts.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Ночная съёмка прошла долгий путь от аналоговых устройств до мощных алгоритмов обработки. Рассказываем, как камеры смартфонов научились снимать в 🌃.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Этой осенью всех удивил складывающийся втрое Mate XT от Huawei. Удивил, потому что почти все смартфоны сейчас выглядят похоже: большой дисплей, камеры и кнопки управления по бокам.
Такой формат кажется привычным, но когда-то мобильные телефоны были не просто утилитарными девайсами. Вспоминаем самые необычные телефоны прошлого.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Омни-нейросеть, работающая со всеми видами данных, — задача со звёздочкой. Рассказываем, что такое мультимодальность, почему её так сложно добиться и какие возможности она открывает.
Мультимодальность — это способность модели одновременно работать с данными разных видов: текстом, изображением, видео, звуком и т. д.
Создать мультимодальную нейросеть сложно. Всё упирается в вычислительные мощности и обучение: модель должна уметь свободно обрабатывать разные виды данных и генерировать их, что требует больших энергозатрат. Но сложнее всего настроить согласование модальностей, чтобы нейросеть могла устанавливать связь между разными типами информации.
Для работы с разными видами данных их нужно привести к общему знаменателю. Для этого каждый тип информации проходит через отдельную нейросеть-кодировщик. Они преобразуют всё в единый вид, в результате чего из исходных данных получается вектор — его принято называть эмбеддингом. Затем данные разных модальностей обрабатывает основная нейросеть, а после идёт декодирование: возвращение результата в необходимый вид.
Ещё недавно векторизация часто приводила к потере данных. Например, при обработке речи она превращалась в текст и теряла интонацию. Всё потому, что основная нейросеть умела обрабатывать только один тип информации, а преобразованием занимались нейросети-помощники.
Нейросети с настоящей мультимодальностью обрабатывают все виды информации напрямую — без нейросетей-помощников. Такие модели называют омни-нейросетями — от латинского omnius: «всё», «всякий». Буква «о» в названии одной из самых известных моделей — GPT-4o — как раз означает «омни». А недавно у неё появился конкурент от Google — Gemini 2.0 Flash.
У омни-нейросетей два главных плюса:
— Обучение одной модели на всех типах данных: и тексте, и картинках, и видео, и звуке. Это расширяет объём потенциальной информации для тренировки нейросетей и повышает качество выдачи.
— Создание сложносоставных нейросетей, которым нужно работать в разных форматах. Например, модель для автоматического монтажа субтитров на видео.
Цель развития мультимодальности — приблизиться к созданию нейросетей, которая воспринимает мир так же комплексно, как и человек.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Описываем уходящий технологический год в трех словах и назначаем главное технослово 2024 года.
🥇 Слово года — Slop. Термин возник в твиттере весной 2024 года и обозначает то, с чем, кажется, людям придется сталкиваться всё чаще — генеративный контент, который лишь создает видимость пользы, не отвечая на запросы. Его задача — создавать трафик, приносить доход от рекламы и повышать сайты в поисковой выдаче.
По состоянию на конец ноября 2024-го количество сгенерированного нейросетями контента в топ-20 выдачи Google составляет 18,5%, и количество некачественных данных постоянно растёт. Эти данные могут быть неэтичными, недостоверными и просто опасными. Например, если речь о медицинской информации.
🥈 Мультимодальность — ещё одно важное слово 2024 года. Мультимодальными называют модели, умеющие работать с несколькими видами данных, например с фото и текстом одновременно. Такие модели помогают со сложными задачами. Скажем, определять детали на фото и анализировать их по текстовому запросу. Их разрабатывают все крупные игроки рынка. Подробнее о том, как мультимодальность работает в Нейро, мы рассказывали тут.
🥉 LLM-агенты — это программы, использующие большие языковые модели для решения сложных задач по запросу пользователя. В отличие от обычных чат-ботов, которые могут лишь генерировать контент по запросу, агенты могут самостоятельно решать задачи, используя инструменты, необходимые для решения.
Например, агента можно попросить найти и купить авиабилет в выбранном диапазоне дат, и он сам откроет нужный сайт, выберет даты полёта и заполнит данные пассажира. Узнать больше о том, как работают агенты и что они умеют сегодня, можно из этого поста.
🔽 Пишите в комментариях технологические слова, которые, по вашему мнению, определили 2024-й.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🛍️ Нейросети меняют рекламу: делают её более релевантной и менее навязчивой. В идеальном будущем вся реклама будет точно попадать в наши интересы и угадывать желания. Как нейросети делают рекламу полезной?
Кратко пересказываем выступление CTO Рекламы в Яндексе Валерия Стромова на YaC 2024, а полную версию можно увидеть в серии YaC 2024 про нейросети — смотрите на сайте YaC, Кинопоиске, YouTube или в VK Видео.
Реклама без шума
Реклама в Яндексе существует уже более 20 лет. Её главная цель — стать такой же интересной и полезной, как совет близкого друга.
Погоня за ключевыми словами
До недавнего времени алгоритмы, скорее, «догоняли» потенциального покупателя: пытались по его прошлой активности подобрать что-то подходящее. Но иногда реклама не поспевала за интересом пользователя. Например, если тот добавлял футболку в корзину, эту футболку могли показывать ещё месяц — даже если покупатель передумал покупать или уже купил.
Предугадываем интересы
С приходом эпохи нейросетей алгоритмы сильно прокачались: теперь каждый запрос обрабатывают более 20 разных нейросетей. Они анализируют тысячи факторов — сайт, пол, примерный возраст, интересы пользователя, погоду, время и многое другое — и сжимает их в точку 200-мерного пространства.
Задача рекламных технологий — максимально эффективно и быстро обучать это пространство, чтобы рекламные предложения не только следовали за интересами пользователя, но и предугадывали их. Если товар перестал быть интересен покупателю, нейросеть поймёт это и порекомендует другие товары.
Нейросети 🤝 малый бизнес
Более половины рекламной выручки Яндекса идёт от малого и среднего бизнесов. В эпоху нейросетей запустить рекламу для них стало проще. Нейросети помогают предпринимателям генерировать тексты и картинки для рекламы и управлять рекламными кампаниями — это позволяет автоматизировать процесс привлечения новых клиентов.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🥣 Уникальный случай, когда дизайн устройства остаётся неизменным на протяжении почти века. Созданный в США в 1937-м — на пике увлечения стилем ар-деко, — планетарный миксер сразу приглянулся покупателям благодаря дизайну, заимствованному у автомобилей того времени. Model K от KitchenAID оказалась ещё и очень удобной в использовании, что позволяет ей держаться на прилавках многие годы.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Собрал все анимации для Яндекс Станции Миди в одном видео. В-о-о-о-о-т сколько всего их получилось!
Читать полностью…
👩💻 Технодайджест недели
OpenAI выпустила генератор видео Sora. Он был анонсирован ещё в феврале, однако до сих пор был доступен только небольшому числу людей, которые тестировали сервис до публичного запуска. В сервисе доступны различные варианты генерации, включая генерацию из текстового промта и изображения, а также режимы смешивания двух роликов в один и многое другое. В рейтинге генераторов видео, где пользователи сравнивают два ролика, не зная, какая нейросеть их сгенерировала, Sora заняла первое место, обойдя Kling, Hailuo и другие сервисы.
Google представила нейросеть Gemini 2.0 Flash. Она умеет работать с разными типами информации одновременно. Например, если показать ей фотографию комнаты и спросить, что будет, если нажать на выключатель у входа, она «включит» на фотографии свет и покажет ее измененную версию.
Сбер представил умное кольцо. Оно отслеживает сон, пульс, насыщение крови кислородом, температуру тела и другие показатели. В приложение для просмотра данных с кольца интегрирована нейросеть GigaChat MAX, которая может давать советы по улучшению состояния пользователя, опираясь на собираемые данные.
Яндекс представил новые Документы с интегрированной YandexGPT. Бета-версии новых редакторов текстовых документов и таблиц построены на собственной платформе Яндекса и получили более дружелюбный интерфейс. В редакторе текстовых документов также доступна нейросеть YandexGPT, которая может найти и исправить ошибки в тексте, переписать его в другом стиле и помочь с другими задачами.
Google представила Android XR — ОС для устройств смешанной реальности. Она ориентирована на шлемы и очки от разных производителей: Google заявила, что сотрудничает с Samsung, Sony, Magic Leap, XREAL и Lynx, которые уже готовят устройства на новой ОС. Android XR будет поддерживать существующие приложения из Play Store. Google планирует адаптировать под новую платформу Chrome, YouTube и другие программы, также в систему будет интегрирована нейросеть Gemini. Ожидается, что первые устройства на новой ОС выйдут в 2025 году.
General Motors закрыла сервис беспилотного такси Cruise. Несмотря на то, что Cruise был одним из лидеров в области роботакси, GM решила свернуть проект, потому что его содержание обходилось в миллиарды долларов ежегодно, а окупаемость ожидалась в слишком отдалённой перспективе. GM интегрирует Cruise в свои технические команды, создающие систему автопилота для серийных машин Cadillac, Chevrolet и GMC.
➡️ Хотите поделиться новостью или интересной находкой из мира технологий? Присылайте в предложку — @technoyandex_bot
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🎧 До появления iPod MP3-плееры были неуклюжими и неудобными. Сделать идеальный плеер, избавив его от этих качеств, Стив Джобс поручил главе промдизайна Apple в начале 2000-х. Тот вдохновился культовым радиоприёмником Rams T3, позаимствовал у него крутящуюся кнопку и в 2001-м создал не менее культовый iPod. Его интуитивный дизайн сильно повлиял не только на плееры, но и на портативную электронику в целом.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖🥰 Редакция ТЕХНО выбрала 10 самых технологичных моментов YaC 2024:
🔍 Как Нейро научили видеть и понимать картинки, чтобы поиск ответов стал мультимодальным.
🚗 Что будет, если доверить вождение машины нейросети, которая лежит в основе YandexGPT и ChatGPT.
🤖 Робот может написать симфонию? А взять прозрачный стакан и не разбить?
💡 Зачем и как Яндекс имитирует старение умных лампочек.
🎯 Как поменялась реклама в эпоху нейросетей.
📺 Зачем Алису научили смотреть телевизор.
❤️ Как забота о людях с ограниченными возможностями привела к появлению электронной почты и других популярных технологий.
🧠 Как разработчик Яндекса сделал робота, который собирает кубик Рубика быстрее всех в мире.
📹 Где в Яндексе сто тысяч видео- и аудиостудий?
🤖 Как нейросети облегчают жизнь программистов, помогая им писать код.
Смотрите сериал на сайте YaC, YouTube, Кинопоиске и в VK Видео.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖🤖 Имитационное обучение роботов — это когда человек буквально показывает машине, как действовать. Мы поговорили с Дмитрием Мовчаном, отвечающим за разработку ПО для роборук, чтобы узнать, как устроено такое обучение и как его применяют в Яндексе.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
👀 Всё намекает... на YaC 2024! Это наш главный рассказ о том, как мы провели этот год.
Будут не только новости. Дом, работа, учёба, отдых, покупки и поездки — мы расскажем о технологиях из разных областей жизни. Команда отправилась в путешествие по России, чтобы проверить сервисы на себе. Из этого вышло шесть серий с лайфхаками, подсказками и экспериментами от тех, кто делает Яндекс.
🔴 Смотрите 12 декабря на Кинопоиске, в YouTube и VK Видео.
Подписывайтесь 👉 @yandex
💻🤖 Работа больших языковых моделей (LLM) требует больших вычислительных мощностей, поэтому большинство чат-ботов работают в облаке: запросы пользователя отправляются на серверы и обрабатываются там.
Исследователь Yandex Research Владимир Малиновский сделал локального чат-бота, которого даже не нужно устанавливать — достаточно открыть страницу в браузере и ввести свой запрос. Объясняем, как им пользоваться и как это работает.
Как попробовать
Просто откройте эту ссылку в браузере, напишите что-нибудь в строке ввода и нажмите на стрелочку. После этого начнётся процесс загрузки модели, который может занять несколько минут. Когда загрузка завершится, нейросеть ответит на ваш запрос, и дальше с ней можно будет общаться уже без ожидания.
Поскольку нейросеть работает локально на вашем устройстве, скорость работы зависит от его мощности. Например, на MacBook Pro M1 это примерно полтора токена в секунду.
Как это работает
Проект основан на нескольких технологиях, в том числе методах сжатия нейросетей AQLM и PV-tuning, которые разработали учёные из Yandex Research и других организаций.
В чат-боте используется языковая модель Llama-3.1-8B, сжатая с помощью комбинации двух методов: AQLM уменьшает и ускоряет модель, а PV-tuning исправляет ошибки, которые возникают при сжатии. В результате исходную модель весом 16 Гб удалось сжать до 2,5 Гб, сохранив при этом около 80% от первоначального качества её ответов. В таком виде её можно запустить на обычном компьютере или смартфоне.
Также в проекте используется WebAssembly — формат для исполнения кода прямо в браузере. Именно благодаря ему чат-бот работает без установки, как обычный веб-сервис, хотя все вычисления происходят на устройстве, а не в облаке.
Подробнее о том, как проект устроен «под капотом», можно прочитать в статье на Хабре.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
😨 Корпорации хотят поработить человечество, ставят планету на грань апокалипсиса или просто скатываются в (почти) безобидный культ личности — по крайней мере, вымышленные технокорпорации из кино, сериалов и игр. Сделали подборку техногигантов, которых никогда не было.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🎮 Портативная консоль от Nintendo появилась в 1989 году и произвела фурор. Главной особенностью Game Boy стали сменные картриджи — в то время карманные видеоигры такой возможности не имели. Геймеры высоко оценили это, а также легендарный дизайн консоли и её долговечность. В результате Game Boy до сих пор держится на четвёртой строчке самых продаваемых консолей.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex