TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1113 · 28.06

Mindbox #interview#dev Вакансия тимлида .NET, откликнулся через hh, единственная вакансия, где был указан доход: до 500 на руки. Mindbox — это крупнейший в России софт для автоматизации маркетинга. Среди клиентов известные торговые сети и бренды (Комус, Петрович, Делимобиль, Афиша, даже бигтех, например Сбер Еаптека и Мегафон). Когда я готовился к другим собеседованиям, в моём пуле был очень хороший доклад по микросервисной среде от сотрудника Mindbox с конференции DotNext. В общем, не стартап-однодневка, а вполне серьёзная организация, просто известная больше в бизнесовых, а не потребительских кругах. А ещё Mindbox — это «бирюзовая» компания. С этим термином я столкнулся впервые. Таким способом называют компании, у которых внутренняя организационная структура отвергает классические подходы с жёсткой иерархией и согласованиями. Теоретически любой человек может принять любое решение, если готов за это решение отвечать. Прозрачность зарплат внутри — все знают, кто сколько зарабатывает. Многие вопросы решаются голосованием, системой вето, дебатами с аргументацией. Принято давать не анонимную обратную связь коллегам, и в компании специально обучают, как это делать так, чтобы тебе в челюсть не прилетело человека такая обратная связь развивала, а не обижала. Короче, мечта зумера. Как в современных смешных роликах, где вчерашние школьники на звонке говорят что-то типа «Сегодня я не в ресурсе работать, пойду выпью лавандовый раф и помедитирую». Давайте честно скажу: я сам не верю, что такая структура работает. Но, во-первых, как-то всё-таки она работает. Организация успешно функционирует, ребята делятся интересными технологиями, доходы есть. И Mindbox не единственная «бирюзовая» компания в России, на самом деле их довольно много: ВкусВилл, Буше, Qiwi, Точка итд. Во-вторых, я уверен, что есть подводные камни, но выявить их с помощью вопросов на собеседованиях у меня не получилось. Например, с моей точки зрения при открытости зарплат всегда будут люди, которые считают, что кто-то с более высоким доходом на самом деле менее компетентен и получает такой доход незаслуженно. И даже в ряде случаев эти люди будут правы. Это создаёт негативное эмоциональное напряжение. Хуже открытой неприязни только скрытая: когда человек в лицо мило с тобой общается, а потом в кулуарах будет тебя поливать грязью. Но, когда я спросил на собеседовании, как они справляются с такого рода конфликтами, мне ответили, что у них так не бывает. Система повышения зарплаты тоже голосованием: на некотором внутреннем портале ты публикуешь свои достижения и желаемую новую цифру, а люди апрувят или нет. Вот тут уже, как я понял, не все подряд апрувят, а, условно, руководители. То есть, иерархия всё-таки есть в разрезе количества власти и влияния на компанию и людей в ней. Да и в других голосованиях у разных сотрудников разные веса. Должно было быть три секции: 1. Скрининг с эйчаром и обсуждение моих пожеланий 2. Встреча с техлидом, решение технической задачи, вопросы от меня по команде и продукту 3. Финальная встреча, фит, софтскиллы На скрининге действительно больше, чем в других местах, интересовались моими пожеланиями. Не только по зарплате, но и, например, с задачами какого типа я люблю работать. Основная секция Начинается с моих вопросов команде. Тут как раз я больше спрашивал про оргструктуру, чем про проект. Затем дали задачу: элементарный обход дерева. Я спросил, нужен ли им обход в ширину или в глубину, ответили, что не важно. И ещё момент — разрешили пользоваться гуглом, нейросетями (!), и даже не шарить экран на время решения (я всё-таки пошарил). Ну, то есть, идея была такая: в настоящей работе мы всё-таки сидим с гуглом, нейронками и без надзора, поэтому вот решай в условиях, приближенных к естественным. Не понимаю, что именно оценивалось, и кто мог с такими вводными не решить. Хотя потом эйчар сказала, что некоторые кандидаты решают по 50 минут (я написал за 10 на yield'ах). Когда смотрели решение, поспрашивали совсем чуть-чуть по простым вещам. И погоняли по кейсам из моего тимлидского опыта по системе STAR (situation, task, action, result).

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #googleresearch

当前筛选 #googleresearch清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8062 · 15.07.2025 г., 09:01

🌟MUVERA: уравниваем в скорости многовекторный и одновекторный поиск. MUVERA - алгоритм, разработанный Google Research, который сводит сложную задачу многовекторного поиска обратно к простому и быстрому MIPS, как в подходах с одним вектором. Суть проста: вместо того чтобы работать с громоздким набором векторов, MUVERA сжимает его в единый вектор фиксированной длины, так называемый Fixed Dimensional Encoding (FDE). Главный трюк в том, что скалярное произведение этих новых FDE-векторов очень точно аппроксимирует исходную, «честную» метрику Чамфера. На практике процесс выглядит как двухэтапный конвейер. Сначала MUVERA генерирует FDE для всех документов в базе и индексирует их с помощью обычного MIPS-солвера. Когда приходит запрос, для него тоже создается FDE, и система молниеносно находит небольшой список кандидатов. А уже затем этот короткий список переранжируется с использованием оригинальной, медленной, но точной метрики Чамфера. На выходе получаем и скорость, и качество. В практическом сравнении с предыдущим SOTA методом PLAID, MUVERA показывает в среднем на 10% более высокую полноту выдачи при сокращении задержки на 90%. Чтобы достичь того же качества, алгоритму требуется отобрать в 5-20 раз меньше кандидатов для финального переранжирования. Более того, эти FDE-векторы отлично сжимаются — до 32 раз с минимальной потерей качества. Для тех. кто хочет попробовать, в репозитории проекта на Github есть реализации MUVERA на Python и C++ . 📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Статья 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#LLM#MUVERA#GoogleResearch

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9020 · 20.11.2025 г., 09:14

⚡️Команда Google Research представила технологию живого перевода речи в речь, которая позволяет говорить на одном языке и почти мгновенно слышать перевод на другом. Раньше процесс проходил через три этапа: распознавание речи, перевод текста и синтез новой речи, из-за чего задержка могла достигать десятков секунд. Исследователи оптимизировали весь конвейер, сделали обработку более устойчивой и сократили время реакции. Перевод звучит естественнее, меньше «подправляется» в реальном времени, а паузы стали значительно короче. Технология приближает момент, когда люди смогут свободно общаться, даже если не знают языка собеседника. https://research.google/blog/real-time-speech-to-speech-translation @ai_machinelearning_big_data #Google#AI#Translation#SpeechToSpeech#GoogleResearch

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8234 · 08.08.2025 г., 10:01

🚀Прорыв от Google: активное обучение с экономией данных на 10 000× при дообучении LLM Google разработала масштабируемый процесс *active learning*, который позволяет в десятки тысяч раз сократить объём размеченных данных, необходимых для тонкой настройки больших языковых моделей на сложных задачах — например, при модерации рекламного контента. 🟢 Как работает метод: 1. Стартовая модель (LLM-0) получает промпт и автоматически размечает огромный массив данных. 2. Кластеризация выявляет примеры, где модель путается (наиболее спорные и ценные для обучения). 3. Отбор данных: из этих кластеров выбирают информативные и разнообразные примеры. 4. Экспертная разметка — только для выбранных примеров. 5. Итерации: дообучение модели → новый отбор спорных примеров → разметка → снова обучение. 🟢Результаты: - Сокращение с 100 000 размеченных примеров до менее 500 при сохранении или улучшении качества. - Улучшение метрики *Cohen’s Kappa* на 55–65 %. - В больших продакшн-моделях — до 3–4 порядков меньше данных при сопоставимом или лучшем качестве. 🟢Что такое Cohen’s Kappa? Это метрика, которая показывает, насколько два "судьи" (например, эксперт и модель) согласны между собой с поправкой на случайные совпадения. - 0.0 — нет согласия (или хуже случайного) - 0.41–0.60 — умеренное согласие - 0.61–0.80 — значительное - 0.81–1.00 — почти полное согласие В задачах с дисбалансом классов Kappa даёт более честную оценку, чем обычная точность (accuracy). Чем лучше предыдущих методов: - Точечная разметка: размечаются только самые информативные примеры. - Масштабируемость: метод применим к наборам данных с сотнями миллиардов примеров. - Экономия ресурсов: меньше времени и затрат на разметку. - Быстрая адаптация: подходит для доменов с быстро меняющимися правилами (реклама, модерация, безопасность). 🟢Вывод: При умном отборе данных LLM можно адаптировать в тысячи раз быстрее и дешевле, чем при традиционном обучении на больших размеченных наборах. #GoogleResearch#ActiveLearning#AI#LLM#MachineLearning#DataEfficiency 🟠Почитать подробно @ai_machinelearning_big_data #GoogleResearch#ActiveLearning#AI#LLM#MachineLearning#DataEfficiency

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8524 · 12.09.2025 г., 11:00

⚡Speculative Cascades — как ускорить работу LLM Google Research придумали новый способ сделать большие языковые модели быстрее и дешевле. Что это такое: 🔹Каскады Сначала отвечает маленькая модель. Если задача слишком сложная - подключается большая. Так экономятся ресурсы, но качество может прыгать. 🔹Спекулятивная декодировка Маленькая модель угадывает сразу несколько слов вперёд. Большая быстро проверяет данные и подтверждает. Скорость выше, но большая модель всё равно тратит много ресурсов. 🟢Speculative Cascades Это комбинация: маленькая модель иногда отвечает полностью сама, а иногда используется как ускоритель для большой. В итоге получаем меньше затрат, больше скорости и то же качество. 🔥Что показали тесты (тестили на Gemma, T5): - быстрее, чем обычная спекулятивная декодировка - дешевле и качественнее, чем каскады - удобнее настраивать баланс «скорость ↔ качество» При том же уровне качества, что и у спекулятивной декодировки, новый метод работает быстрее (генерирует больше токенов за один вызов большой модели). А в задачах математических рассуждений получен явный апгрейд по скорости при сохранении или даже улучшении качества. LLM всё чаще используются в поиске, чатах, ассистентах. Чтобы они реально были полезными, их нужно ускорять и удешевлять. *Speculative cascades* помогают это сделать без потери качества. 🔗Подробнее: https://research.google/blog/speculative-cascades-a-hybrid-approach-for-smarter-faster-llm-inference/ @ai_machinelearning_big_data #AI#LLM#Inference#SpeculativeDecoding#Cascades#GoogleResearch

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8778 · 15.10.2025 г., 15:19

⚡️ Google представила Coral NPU - открытую платформу для создания умных ИИ-устройств на Эйдж девайсах Это полный стек для разработки локального искусственного интеллекта, который работает без облака и практически без задержек. Coral NPU - это новый тип нейропроцессора (Neural Processing Unit), созданный для умных гаджетов, IoT и носимых устройств. Можно обучать и запускать модели прямо на устройствах с низким энергопотреблением - от датчиков и дронов до мини-роботов и камер. Coral NPU позволяет делать это быстро и безопасно. 🧩 Врунти: - SDK и инструменты для TensorFlow Lite и ONNX - Компилятор, квантование и оптимизация моделей - Поддержка Python, C++ и микроконтроллеров Как это работает 1. Модель обучается (в TensorFlow / PyTorch). 2. Компилятор Coral NPU превращает её в оптимизированный код через MLIR → IREE → NPU binary. 3. Код работает прямо на устройстве, используя: - RISC-V (управляет задачами) - Векторные блоки( выполняют параллельные операции) - Матричные ускорители MAC (считают нейронные сети за милливатты энер)гии. Результат - ИИ-инференс с производительностью до 512 миллиардов операций в секунду, при этом устройство потребляет очень мало ресурсов и не передаёт данные в облако. Edge AI получает свою открытую архитектуру от Google. Подробнее: https://research.google/blog/coral-npu-a-full-stack-platform-for-edge-ai/ @ai_machinelearning_big_data #EdgeAI#GoogleResearch#CoralNPU#RISC_V#AIHardware