🔥 Нашим речевым технологиям — 10 лет
⠀
Вот какой путь мы проделали за все время:
Индустрия переизобрела голосовых роботов минимум трижды, и на каждой волне мы были локомотивом, который предоставлял технологию. В карточках рассказываем подробнее, как это было.
Что еще почитать и посмотреть про речевые технологии?
⠀
→ Как устроена команда разработки платформы
→ Что у платформы под капотом
→ T-One — наша open-source-модель для потокового ASR
→ Подкаст про команду Speech в AI-Центре Т-Банка
→ Как мы пересобрали процесс обучения в контакт-центре
⠀
#stt #tts #ai #speechtech #llm #opensource
✨ Если нейросеть уже может создать почти что угодно, зачем искусству все еще нужен человек?
Во втором выпуске подкаста «ТехноБалкон» переходим от лазеров к искусству. Вместе с художницей, программистом и преподавателем Центра искусства и науки Университета ИТМО Эллиной Геннадьевной обсуждаем:
↗️ Станет ли умение писать промпты новым художественным навыком.
↗️ Кто в итоге отвечает за произведение, созданное нейросетью.
↗️ Как ИИ-искусство порождает научные открытия.
И, конечно, пытаемся заглянуть в будущее и понять, что ждет творчество в мире, измененном искусственным интеллектом.
Заглядывайте на наш балкон, чтобы вместе разобраться, на что способно будущее:
↗️ Ютуб
↗️ ВКонтакте
↗️ RUTUBE
↗️ Яндекс Музыка
↗️ Аудиоплатформы
*️⃣ Упаковали нейросетевые модели ранжирования в open-source библиотеку
В рекомендательных системах ранжирование чаще всего реализовано на градиентных бустингах LightGBM или CatBoost. Нейросетевые модели обещают больше, но порог входа высокий: нужно переписать процессинг признаков, написать цикл обучения, собрать инференс.
Мы сделали scikit-rank — библиотеку, которая упаковывает нейросетевые модели ранжирования в scikit-learn-совместимый интерфейс. Теперь можно попробовать нейроранкер в существующем пайплайне с минимальными изменениями кода.
В карточках — зачем это нужно, как устроено и какие модели поддерживаются. А подробнее — на Хабре.
🔒 Как проектировать системы так, чтобы защита не требовалась?
Узнаем на конференции о практическом сдвиге в защите Security Shift. ИБ- и ИТ-команды из Т-Банка, Лаборатории Касперского и Яндекса покажут на практике, как архитектурные процессы заменяют классические средства защиты информации — от принципов SbD к рабочим инструментам.
В программе — доклады, воркшопы и дискуссии: от архитектурных решений и ошибок дизайна до реальных атак и новых векторов угроз. А эксперты Standoff Bug Bounty расскажут о формате кибериспытаний: чем они отличаются от поиска отдельных уязвимостей, как провести такой формат в вашей компании и какую пользу результаты принесут бизнесу.
📚 16 октября
↗️ Москва, штаб-квартира Т-Банка
Регистрируйтесь и зовите всех, кто тоже создает безопасные системы — количество мест ограничено!
🔥 Почему ни одна Python-библиотека для конфигурации не закрывает все задачи
В прошлый раз мы разобрали, как индустрия пришла к современным подходам управления конфигурацией в Python — от хардкода до типизированных схем. А теперь разберем, что рынок реально предлагает сегодня.
В карточках рассмотрели четыре инструмента — python-decouple, Dynaconf, Hydra, pydantic-settings — и проверили каждый по семи требованиям: много источников, мерж с контролем, типобезопасность, валидация значений, понятные ошибки, секреты на уровне схемы, отладка. А подробный разбор и сводную таблицу ищите на Хабре.
Спойлер: ни один инструмент не закрывает все требования, поэтому мы написали свою библиотеку. О ней расскажем в следующих постах.