🚀 А вы используете сплит-тесты?

Как проверить гипотезу, если классический A/B не подходит? Дизайн эксперимента можно адаптировать. В Авито используют альтернативу стандартному A/B — сплит-тесты.

Решили поделиться опытом и записали видео со Стешей Чупрыгиной, тимлидом в команде Monetization Efficiency.

Стеша рассказывает:
➡️ как устроено монетизационное ранжирование на Авито,
➡️ что такое автобиддинг,
➡️ как сплит-тесты помогают улучшать алгоритмы.

Видео — новый выпуск «Диванной аналитики», серии докладов, в которых эксперты рассказывают о своём опыте и делятся интересными кейсами.

Посмотрите, чтобы узнать, как и зачем в Авито внедряли сплит-тесты.

📌 Ссылка на YouTube
📌 Ссылка на VK Видео
📌 Ссылка на Rutube

✔️ Google разместит ИИ-вычисления на околоземной орбите.

Google анонсировала проект Suncatcher, который будет строить ML-инфраструктуру в космическом пространстве. Концепция состоит из развертывания группировок спутников, оснащенных TPU и связанных оптическими каналами. Идея проекта в том, что на правильной орбите солнечная панель может быть до 8 раз продуктивнее, чем на Земле, а значит космос - это лучшее место для масштабирования вычислений.

Для реализации еще предстоит решить как поддерживать высокоскоростную межспутниковую связь, которая требует полета аппаратов в очень плотном строю (километр или менее). К началу 2027 года планируют запуск двух прототипов спутников для проверки работы оборудования на орбите.
research.google

✔️ Microsoft Azure преодолела барьер инференса в 1 млн. т/с.

Новый рекорд производительности был получен на виртуальных машинах Azure ND GB300 v6, запущенных на стоечной системе NVIDIA GB300 NVL72. В ходе тестов была достигнута совокупная скорость инференса модели Llama 2 70B в 1.1 млн токенов в секунду. Это на 27% больше предыдущего рекорда, установленного на GB200.

Новая конфигурация дала почти пятикратный прирост пропускной способности на один GPU по сравнению с поколением H100. Ключевыми факторами стали возможности архитектуры Blackwell, использование FP4 и оптимизация библиотеки NVIDIA TensorRT-LLM. Результаты были подтверждены независимой аналитической компанией Signal 65. Логи запуска тестового инстанса можно посмотреть на Github.
techcommunity.microsoft.com

✔️ ArXiv ужесточает модерацию CS-статей.

Платформа вводит новые, более строгие правила для раздела Computer Science. Причиной стал резкий рост числа обзорных и концептуальных статей низкого качества, многие из которых созданы с помощью нейросетей.

Теперь работы будут приниматься к публикации только после того, как их одобрят в рецензируемом научном журнале или на конференции. Авторам потребуется предоставить соответствующее подтверждение при загрузке работы, в противном случае статья будет отклонена. Новая политика не затрагивает обычные исследовательские статьи, однако в будущем может быть распространена и на другие научные области, если там возникнет схожая проблема.
blog.arxiv.org

✔️ AgiBot запустила роботов, обучающихся с подкреплением в реальном мире.

AgiBot в партнерстве с Longcheer Technology развернула систему обучения с подкреплением в реальном мире (RW-RL) на пилотной производственной линии. Это первый подтвержденный случай промышленного применения технологии, которая позволяет роботам обучаться непосредственно в процессе работы, а не следовать жестким инструкциям.

С RW-RL роботы AgiBot осваивают новые навыки за минуты, автономно адаптируясь к изменениям в деталях или производственных допусках. Система поддерживает стабильность промышленного уровня и не требует сложной аппаратной модификации при смене продукта. После успешного пилотного проекта компании планируют расширить применение RW-RL на сборку потребительской электроники и автомобильных компонентов.
gizmochina.com

✔️ Remote Labor Index: топовые ИИ-модели проваливают 97% реальных фриланс-задач.

Scale AI и Center for AI Safety опубликовали результаты бенчмарка Remote Labor Index, который оценивает способность ИИ выполнять реальную работу фрилансеров. В рамках теста исследователи взяли 240 завершенных проектов с биржи Upwork и поставили идентичные задачи 6 топовым ИИ-системам.

Результаты показали, что даже лучшие модели справились с заданиями на человеческом уровне лишь в 2.5% случаев. Почти 97% работ были признаны неудовлетворительными из-за низкого качества, неполных данных или поврежденных файлов. ИИ справился только с узкими задачами: создание логотипов или сведение аудио.

Тест наглядно подсветил огромный разрыв между показателями ИИ на синтетических бенчмарках и его реальной готовностью к автоматизации сложных проектов.
scale.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

🍏 Apple готовит сделку на 1 млрд долларов в год с Google, чтобы встроить 1.2-триллионную модель Gemini в новое поколение Siri.

Обновленная Siri под кодовым именем Linwood выйдет следующей весной. Gemini будет отвечать за функции суммаризации и планирования, а собственные модели Apple сохранят ограниченные роли.

Параллельно Apple в ускоренном режиме разрабатывает свою модель на 1 триллион параметров, чтобы уже в следующем году заменить технологию Google, если догонит по качеству.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-11-05/apple-plans-to-use-1-2-trillion-parameter-google-gemini-model-to-power-new-siri

💥 DS-STAR - новый state-of-the-art агент от Google, который сам решает комплексные задачи Data Science: от анализа и преобразования данных до работы с разными типами датасетов.

Он автоматизирует полный цикл работы и показывает топовые результаты на сложных бенчмарках.

🟠 Подробнее: https://research.google/blog/ds-star-a-state-of-the-art-versatile-data-science-agent