21 Aug 2026, 12:49 UTC≈1,630 views28 reactions2 Starsread 1 September 2026 ⚫️Как выжать максимум из модели детекции на видео: 7 идей, которые вы еще не пробовали.
Взять датасет побольше и дообучить модель? Да, но в этой статье расскажем об альтернативных вариантах улучшения модели.
Трекинг объектов — это набор алгоритмов, которые связывают одни и те же объекты на соседних кадрах видео. Трекинг работает в тесной связке с детектором, поэтому качество первого напрямую зависит от точности втор…
❤11🔥9👍8
14 Aug 2026, 16:13 UTC≈2,790 views44 reactions1 Starread 1 September 2026 Posted without readable text
🔥24❤11👍8🤔1
13 Aug 2026, 15:48 UTC≈2,420 views14 reactionsread 1 September 2026 Как собирать NLP-системы, которые работают под нагрузкой
Обучить модель, построить эмбеддер или воспользоваться API — не значит запустить рабочую систему. RAG галлюцинирует, агент ломается на реальных сценариях, эмбеддинги не работают на специфичном домене. С этими и другими проблемами мы разберёмся на курсе LLM Pro, который стартует 18 августа!
На курсе вы научитесь:
• проектировать и запускать NLP-системы под реа…
❤9🔥4👍1
10 Aug 2026, 13:55 UTC≈3,250 views16 reactionsread 1 September 2026 Ванильный RAG не работает. Как исправить?
RAG — один из самых популярных сценариев для интеграции LLM в продукты. При этом большинство RAG-систем в реальных условиях ломаются уже на старте: галлюцинации, нерелевантные ответы, потерянный контекст.
Проблема не в идее, а в деталях. Ванильная схема «ретривер + генератор» — это только скелет. Без правильно настроенного эмбеддера, качественных данных, реранкера и дообуче…
🔥8❤5👍3
7 Aug 2026, 13:45 UTC≈3,610 views36 reactionsread 1 September 2026 Как сегодня обучают AI-агентов? 🤖
LLM уже умеют писать код, пользоваться браузером и самостоятельно выполнять сложные задачи. Но как их этому обучают?
В новой статье разбираем, почему классического RLHF оказалось недостаточно, что такое Agent Reinforcement Learning, зачем нужны Verifiable Rewards и Credit Assignment, и как современные методы позволяют агентам находить эффективные стратегии самостоятельно.
Читайте р…
❤16🔥12👍7👻1
5 Aug 2026, 13:09 UTC≈3,520 views42 reactions1 Starread 1 September 2026 Posted without readable text
❤19👍14🔥9
3 Aug 2026, 14:15 UTC≈2,870 views9 reactionsread 1 September 2026 2 недели до старта LLM Pro
Если вы работаете в NLP и хотите научиться решать сложные задачи, то приходите на ближайший поток LLM Pro, который стартует 18 августа!
Это продвинутая программа, на которой мы показываем, как собирать полноценные NLP-системы с учётом требований к качеству и нагрузке.
Вы разберёте реальные кейсы и научитесь применять похожие подходы в своих проектах.
До 9 августа действует скидка 20% ⚡
…
❤6🔥2👍1
31 Jul 2026, 14:20 UTC≈3,880 views28 reactions2 Starsread 1 September 2026 Хорошие практики LLM-as-a-judge
LLM-судьи позволяют быстро оценивать тысячи ответов, но один промпт и аккуратный выход в формате JSON ещё не гарантируют надёжную оценку. Судья может пропускать ошибки, менять вердикты из-за формулировки промпта или уверенно оценивать ответ, когда ему не хватает данных.
В новой статье разобрали шесть практик, которые помогают сделать LLM-оценку надёжнее: от формулировки критериев и п…
❤13🔥9👍6
26 Jul 2026, 11:10 UTC≈3,980 views34 reactionsread 1 September 2026 DeepSchool Digest⚡
Собрали для вас материалы за июнь и июль в одном посте ☀️
Как собрать хорошие траектории для обучения LLM-агента — LLM-агенту недостаточно просто отвечать текстом: важно научить его выбирать действия и работать с инструментами. Разобрали, какие данные здесь нужны, и почему одного SFT обычно мало.
Late chunking — рассказали, как улучшить векторный поиск в RAG без сложной нарезки чанков.
Reinforc…
❤16👍10🔥7⚡1
17 Jul 2026, 13:51 UTC≈4,640 views33 reactionsread 1 September 2026 Как свёрточные сети меняли компьютерное зрение
Почему AlexNet стала переломным моментом, чем VGG упростила архитектурный дизайн, как ResNet решила проблему глубины и зачем MobileNet, EfficientNet и ConvNeXt по-разному оптимизировали точность, скорость и масштабирование?
✅ В новом видео разбираем эволюцию CNN как последовательность инженерных ответов на ограничения предыдущих поколений моделей.
Смотрите видео по сс…
❤17👍9🔥7
13 Jul 2026, 12:47 UTC≈4,730 views11 reactionsread 1 September 2026 Последние места на LLM System Design
15 июля стартует курс «LLM System Design», и осталось 4 места со скидкой 9%⚡️
В течение обучения вы решите топ-4 задачи на рынке 2026:
• чат-бот c RAG по базе знаний компании
• клиентский саппорт: «классический» и мультиагентный
• локальный сервис речевой аналитики
• мультиагентный ИИ-разработчик
В программе:
— 8 лекций от senior-инженеров, тех- и тимлидов продуктовых команд
— …
❤5🔥4🤩2
9 Jul 2026, 13:33 UTC≈4,900 views44 reactions1 Starread 1 September 2026 FlashAttention-3 и FlashAttention-4 — пример того, как алгоритмы нужно заново адаптировать под каждое поколение GPU 🚀
В новой статье разбираем, почему FlashAttention-2 отлично работал на Amper'е, но уже не раскрывал потенциал архитектур Hopper и Blackwell и какие архитектурные изменения вновь ускорили attention.
Вы узнаете:
• почему на H100 FA-2 просел по утилизации GPU
• как Tensor Memory Accelerator и асинхронны…
❤19🔥14👍11
Showing the 12 most recent of 25 posts we hold for @deep_school. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.