Some time ago, I decided to add my thoughts about "AI" to my site…
#tech #technology #BigTech #IT #AI #ArtificialIntelligence #LLM #LLMs #ML #MachineLearning #GenAI #generativeAI #AIAgent #AISlop #FuckAI #Fuck_AI #enshittification #microslop #microsoft #copilot #meta #google #NVIDIA #gemini #OpenAI #ChatGPT #anthropic #claude
ICLR 2026 в Рио-де-Жанейро: главные ML-тренды, математика и инсайты
В конце апреля в Рио‑де‑Жанейро прошла ICLR-2026 (International Conference on Learning Representations) — одна из главных конференций по искусственному интеллекту и машинному обучению. Конкурс и сито рецензирования (peer review) оказались жёсткими: было подано ~ 19 000 заявок, принято более 5000 статей, уровень одобрения (Acceptance Rate) составил ~26%. Команда Яндекса прошла этот отбор, представив на конференции свои результаты: шесть статей вошли в основную программу (Main Track), одна работа была презентована на воркшопе ICBINB (I Can't Believe It's Not Better) — известной площадке для разбора подходов, которые по всем законам логики должны были «взлететь», но столкнулись с неочевидными фундаментальными ограничениями. Меня зовут Мария Никифорова, я старший разработчик службы качества претрейна. Вместе с Дарьей Шатько, руководителем ML в Yandex Crowd, и другими коллегами мы побывали на конференции и в статье расскажем, как конференция начиналась уже в аэропорту, какие главные инсайты были в статьях и какие постеры оказались самыми запоминающимися.
CA DATA NIGHT #9 〜スポーツの現場を支えるAI・データ活用の最前線〜 開催レポート
https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/64299/
#developers #エンジニア #CA_DATA_NIGHT #DS #ML #WINTICKET #サッカー #町田ゼルビア #競輪
The goal with InferProbe is simple: remove the fear around testing ML endpoints. No cost surprises, no privacy risks, no latency barriers — just local, fast, insightful perturbations.
What currently holds you back most when testing your endpoints?
It’s common for ML teams to stick to happy paths only. Edge cases feel too risky or costly. InferProbe gives you a safe local space to probe those edges deeply and honestly.
What’s one tough edge case you wish you could test more freely?
Деплой LLM on-prem: Это наша корова и мы ее доим
Кто виноват? Что делать?© Заметили, что в наше веселое турбулентное время рождения многополярного мира все больше запросов на он‑прем деплоймент ЛЛМ — а так как подводных камней там много, а опыта мало — то попробуем разобраться с вопросом. — Как дела с проектом? — Мы на финальной стадии! — Супер, сдаете? — Нет, ищем виноватого! Итак — вот пришли к вам с типичными требованиями — хотим все в закрытом периметре. Чтобы Железный Болван болтал с клиентами на их языке, не выходил за периметр корпоративной сети, отвечал только по проверенным бумагам и, едва запахнет сомнением, — тут же переключал на живого оператора. А заодно — связывал воедино все отделы, рисовал отчёты для начальства, конверсию поднял нам до небес, рулил всеми бизнес‑процессами, проходил проверки регуляторов и ещё, пожалуйста, уложился бы в фиксированный бюджет с гарантией на несколько лет. И да, демонстрацию можно посмотреть послезавтра? И тут возникает туман вопросов:
Metin Seven 🎨
Habr
CyberAgent Developers Bl
AIagent.at 🤖 AI News
The Banished Prince
Phil Baker 
Benjamin Carr, Ph.D. 👨🏻💻🧬