📺 Оптимизируем нейросети под слабое железо, строим observability для AI-агентов и выдерживаем сотни гигабит входящего трафика. Всё это — в подборке записей докладов за первые шесть месяцев 2026 года

🔴 Выжимаем из железа максимум — Я.Железо. Как инженеры перешли от инференса на чистом C к TFLite, батчингу и квантизованным моделям, чтобы одновременно запускать на умной колонке несколько нейросетей и укладываться в жёсткие ограничения по CPU и RAM. Смотрите этот и другие доклады с Я.Железо на ютубе и в VK Видео

🔴 Как узнать, когда агент сломался — infra.conf’26. Разбираем, что такое observability для агентов, какие у неё есть особенности, зачем нужны evaluations и какие инструменты помогают контролировать работу агентов в проде. Смотрите доклад на ютубе или на сайте

🔴 Учим PostgreSQL хранить оргструктуру на 500 тысяч пользователей — Backend Talks. Рассказываем про эволюцию балансировки загрузок в Яндекс Диске: от наивного Round-Robin до разработки собственного алгоритма. Этот и другие доклады с Backend Talks смотрите на ютубе и в VK Видео

🔴 Интерфейсы, ассистенты и локальный AI в браузере — «Я 💛 Фронтенд». Рассказываем, как запускать модели прямо на устройстве пользователя, создавать по-настоящему адаптивные интерфейсы, применять веб-компоненты и внедрять новую дизайн-систему без вреда для команды. Собрали всё это в плейлистах на ютубе и в VK Видео

🔴 AI, архитектура и производительность — Yandex Mobile Runtime. Доклады на конференции разделили на две части: в треке AI (ютуб, VK Видео) поговорили об агентной разработке и внедрении нейросетевых фич в приложения, а в Not so AI (ютуб, VK Видео) разобрали архитектуру, производительность, нативную и кросс-платформенную разработку

🔴 Внедряем AI в разработку — AI Dev Day. Обсудили, как измерять эффективность AI-инструментов и масштабировать их на всю компанию. В программе — мультиагентные системы, внутренние продукты и рабочие решения. Смотрите доклады на ютубе и в VK Видео

🔴 Практический ML и рекомендательные системы — Data Fest. Рассказали про прикладное машинное обучение: от AgentOps в проде до генерации видео в реальном времени. А ещё разобрали, как устроен Грифон — гибридная генеративно-ранжирующая модель в рекомендациях Яндекс Музыки. Смотрите плейлисты по трекам на ютубе: Practical ML, ODS в Москве и ODS в Сербии

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

🔎 Как мы объединили фичи картиночной Алисы

На связи команда генеративных моделей в компьютерном зрении Поисковых сервисов и ИИ. Вместе с коллегами мы делаем мультимодального ассистента «Алиса AI». У модели Alice AI ART, которая отвечает за визуальную генерацию, есть два базовых сценария:

🔴 Text-to-Image (T2I) — генерация фото по текстовому описанию

🔴 Image-to-Image (I2I) — редактирование по картинке с инструкцией

Всё это время эти сценарии жили как два разных стека: свои базовые модели, данные, метрики и своя отдельная боль в разработке и поддержке. Поэтому мы решили объединить их в одну модель, которая одинаково хорошо умеет и в T2I, и в I2I.

🅰️ Как мы проводили обучение

➕ I2I-задача редактирования требует от модели понимания референса: входное изображение всегда содержит конкретный объект, который нужно сохранить, трансформировать или дополнить.

➕ T2I-задача сильно прокачивает релевантность. Промпты для генерации с нуля, как правило, детальнее editing-инструкций: они описывают всё, что должно быть на изображении.

Ключевая особенность обучения uni-модели — общий для обеих задач претрейн. T2I- и I2I-данные перемешаны, чтобы визуальный и текстовый прайоры были едиными.

🅰️ Как мы провели показательный эксперимент

Взяли набор концептов, которые отсутствовали в наших данных для редактирования, но которые ранее собирались для T2I. Затем смешали данные и провели совместное обучение, а после проверили, что станет с I2I.
Результат оказался такой, на какой мы и надеялись: концепты, выученные из T2I, становятся доступны в редактировании по инструкции. Специфические запросы начинают работать без необходимости повторять работу по сбору узких срезов данных.

📖 А в статье на Хабре мы рассказали:

🔴 На каких метриках мы измеряем качество моделей
🔴 Что изменилось в самой модели
🔴 Что планируем реализовать в будущем

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

📕 Генерируем и редактируем картинки в одной модели, используем AI в аналитике и смотрим доклады с главных ивентов Яндекса за первую половину 2026-го. Об этом и не только — в новом дайджесте Yandex for Developers

🚕 Куда сходить

🔴 12–13 сентября — Weekend Offer ML. Это формат быстрого найма для ML-специалистов. Приглашаем за выходные пройти все этапы собеседований, познакомиться с командами и затем получить офер, если всё пройдёт хорошо

🔴 3 октября — «Я про бэкенд» в Москве и онлайн. На конференции разберём хардовые кейсы из разработки и челленджи на серверной стороне AI: хранение и стриминг данных, работу на стыке с железом и другие вызовы на бэкенде

🌎 Что случилось

🔴 Yet Another BugBounty Meetup 2026 прошёл, а впечатления остались. 17 июля мы встретились сообществом багхантеров: в постмит-посте собрали ключевые инсайты и оставили ссылку на фотографии. Ищите себя, если вы тоже принимали участие 📸

📖 Что почитать

🔴 Alice AI ART 2.0: генерируем и редактируем. Рассказываем, как мы объединили генерацию по тексту и редактирование по картинке в одной модели, что пришлось изменить в архитектуре и как наше решение смотрится на фоне аналогов

🔴 «Мне всегда больше всех надо»: как расти в условиях неопределённости. Евгений Ширанков, руководитель платформенных сервисов в Яндекс 360, поделился историей своего карьерного пути и рассказал о запуске Биллинга и техрадара

🔴 Чем полезен AI для бизнеса и аналитики. Показываем, как можно облегчить себе жизнь с помощью ассистентов: ускорять A/B-тесты, автоматизировать логирование, описывать таблицы и многое другое

📺 Что посмотреть

🔴 Доклады с ивентов за первое полугодие 2026-го. Собрали прикладные и хардовые кейсы в одной подборке: как оптимизировать нейросети под слабое железо, строить observability для AI-агентов, выдерживать сотни гигабит входящего трафика и многое другое

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

📕 Защищаем пользователей Яндекс Карт, разбираемся, как AI меняет аналитику, и делимся впечатлениями с ICML 2026. Всё это и многое другое — в новом дайджесте от Yandex for Developers

🚕 Куда сходить

🔴 5 сентября — deep tech night. А у нас новости программы! Конференция пройдёт в двух форматах: Hard — технические доклады с акцентом на сложность и масштаб задач, и Experiment — лайтнинги и интерактивные кейсы об опытах с AI-агентами

🔴 9 сентября — Data Dojo в Санкт-Петербурге. Соберёмся сообществом ML-специалистов: обсудим тренды, разберём реальные задачи из соревнований и поделимся прикладными кейсами

🔴 19 сентября — Practical ML Conf в Москве и онлайн. Расширяем программу и анонсируем вторую волну спикеров: поговорим о диффузионном драфтинге в спекулятивном декодинге, инфраструктуре для массового инференса LLM и других кейсах прикладного ML

📖 Что почитать

🔴 Как мы защищаем пользователей Яндекс Карт. Рассказываем, как построили классификацию фрода, обучили модели для анализа новых точек и ужесточили модерацию, чтобы бороться с мошенниками и геоспамом

🔴 Несём впечатления с ICML 2026. Делимся инсайтами: как устроена ICML изнутри, чем запомнилась программа этого года, какие исследования Яндекса вызвали наибольший ажиотаж и почему в центре внимания оказались AI-агенты

🔴 От разработчика до СТО: Спорт, Погода и ML. Саша Южаков, СТО Meteum, рассказал, какой он прошёл путь, прежде чем стать лидом, как управлял тремя сервисами одновременно и как они с командой одними из первых в мире начали применять ML в прогнозе погоды

🔴 Поиск картинок, 3D-кино и автономный транспорт. Игорь Хураськин, руководитель группы ML-инференса в Автономном транспорте, рассказал, как никогда не заскучать в одной компании, почему он ушёл из лидов в разработчики стартапа и чем ему пригодился этот опыт, когда он вернулся в руководители

📺 Что посмотреть

🔴 Как AI меняет аналитику (и аналитиков). Обсудили это в новом выпуске подкаста «Доверительный интервал» с Сашей Исаковым, руководителем группы разработки аналитических AI-решений в Яндекс Лавке. Смотрите на ютубе и в VK Видео или слушайте в Яндекс Музыке

🔴 Доклады с ML Global Recap’H1 2026. Здесь мы подвели ключевые итоги ICML и других международных конференций и разложили по полочкам самое важное, что произошло в ML-индустрии в первом полугодии 2026 года. Смотрите на ютубе и в VK Видео

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

🚀 Yandex Scale 2026: ключевые IT-анонсы года

24 сентября пройдёт Yandex Scale 2026 — конференция для разработчиков, тимлидов и создателей продуктов, на которой мы расскажем о новых технологиях и анонсах Yandex Cloud.

Что вас ждёт:

🔴 DeepTech — новый трек, где мы расскажем, как устроены технологии, исследования и разработки, на которых живут сервисы Яндекса. Обсудим мониторинг AI-агентов в «чёрных ящиках» LLM, экономически эффективный инференс для агентных сценариев и особенности распределённого векторного поиска

🔴 AI — ключевые обновления Yandex AI Studio, новая философия Yandex SpeechSense и голосовые агенты

🔴 Hybrid Infrastructure & DevOps — изменения в подходах с появлением AI-сотрудников, единая платформа для любых контуров, путь в гибрид и Kubernetes® в тысячи нод

🔴 Security — безопасность без границ инфраструктуры, методы защиты при использовании LLM и AI-приложений, новые подходы к аутентификации и управлению доступом

🔴 Data — анонсы платформы данных, истории клиентов о миграции и доклад о движении к самоуправляемым базам данных

В программе более 30 выступлений в пяти треках, 15 воркшопов и более 60 экспертов из Yandex Cloud, Азбуки вкуса, Альфа-Банка, Додо Инжиниринга, ИТМО, Красцветмета, Mindbox и других компаний.

📆 24 сентября
📍 Москва, Большой бульвар, 40 (БЦ «Амальтея»), и онлайн

⏩️ Зарегистрироваться на Yandex Scale 2026

🎉 До встречи на конференции!

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers