AI VK Hub

Рекомендательные системы — один из ключевых механизмов, на которых держатся современные продукты. Они помогают пользователям находить контент, товары и сервисы, а бизнесу — повышать вовлеченность и качество пользовательского опыта. Вместе с Владимиром Байкаловым, ведущим исследователем AI VK, разбираем главные тренды в рекомендациях и последние значимые работы. 🔗 Список статей Масштабирование 🟣Действия говорят громче слов: последовательные преобразователи с триллионом параметров для генеративн...

🔧 Code2Prompt — инструмент для «контекстной инженерии» кода В последнее время растёт интерес к использованию LLM и агентных систем для работы с кодом. Мотивация здесь понятна: LLM позволяют быстрее разобраться в работе больших проектов. Кроме того, во многих случаях сформулировать требования к программе на языке, близком к естественному, и затем сгенерировать код оказывается проще, чем писать большое количество строк вручную. Команда Code2Prompt использовала принципы context engineering (грубо ...

Compresr — каждый токен на счету Длинные агентные сессии в Claude Code и Cursor быстро упираются в контекстный лимит. История диалога, результаты тулов, прочитанные файлы — всё это забивает окно и ухудшает качество ответов. Стандартная компакция Anthropic решает проблему, но при срабатывании /compact пользователь вынужден ждать минуту‑две, пока модель суммаризирует историю. Compresr предлагает альтернативу — локальный прокси Context Gateway, который сжимает контекст заранее и делает компакцию мг...

Feature Flow — потоковый расчёт контентных эмбеддингов Продолжаем разбирать компоненты Discovery-платформы. Ранее мы разбирали: Profile Stream, Cloud Training и Discovery Runtime. Теперь Feature Flow: он связывает инфраструктуру потоковой обработки данных Stream Flow и инфраструктуру сервинга ML-моделей Inference Platform, позволяя автоматически считать контентные фичи. #discovery #featureflow #aivk

Inference Platform — как ML-модели попадают в продукт Продолжаем серию постов о компонентах Discovery-платформы VK. Ранее мы разобрали компоненты Stream Flow, Profile Stream, Cloud Training, Discovery Runtime и Feature Flow. Сегодня разберем Inference Platform. Это звено, которое связывает ML-разработку с другими компонентами Discovery-платформы. #discovery #inferenceplatform #aivk