В статье описывается, как в компании Raft внедряют практики DevOps для улучшения процессов разработки и эксплуатации.

Рассматриваются ключевые инструменты и подходы, такие как автоматизация, CI/CD, мониторинг и улучшение взаимодействия между командами.

https://habr.com/ru/companies/raft/articles/864334/

В статье описывается, как в компании Raft организуют процесс разработки, включая применение принципов agile, важность прозрачности, автоматизации и фокуса на качестве

https://habr.com/ru/companies/raft/articles/851548/

Собрали для вас актуальные направления и специализации, которые будут востребованы в 2025 году.
Какие тренды продолжат расти, а какие только появятся, — изучили исследования и рассказываем ниже.

https://habr.com/ru/companies/habr_career/articles/865618/

В статье исследуется то, как трансформеры используют механизмы внимания для эффективной обработки и генерации последовательностей, а также их ключевые преимущества по сравнению с предыдущими архитектурами.

https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-understanding-transformers-part-6-3a5573ed30e7

Статья разбирает механизм внимания, позволяющий моделям фокусироваться на различных частях входных данных при их обработке.

Этот механизм значительно улучшает эффективность и точность обработки длинных последовательностей, особенно в задачах перевода и обработки текста.

https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-attention-part-5-495bbe3d278e

Статья объясняет архитектуру энкодер-декодер и как она разделяет процесс кодирования, декодирования информации для улучшения производительности в задачах с последовательными данными.

https://medium.com/@vipra_singh/llm-architectures-explained-encoder-decoder-architecture-part-4-b96ace71394c

Статья анализирует использование графовых генеративных моделей, таких как GraphGAN и GraphVAE, для синтеза данных, сохраняющих сложные топологические и зависимые структуры.

Рассматриваются теоретические подходы, методы оптимизации и их применение в области молекулярного дизайна, сетевого анализа и рекомендательных систем.

https://arxiv.org/abs/2411.08640

Статья анализирует комбинацию глубоких сетей и алгоритмов RL, рассматривая стабилизацию обучения и улучшение представлений.

Освещаются проблемы вычислений и оптимизация баланса между исследованием и эксплуатацией.

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3539604

Статья исследует современные методы федеративного обучения, акцентируя внимание на решении проблем безопасности и оптимизации коммуникаций в распределённых системах.

Обсуждаются новые подходы для повышения эффективности и конфиденциальности данных.

https://dl.acm.org/doi/10.1145/3676164

В статье описываются ключевые принципы создания устойчивых ETL пайплайнов для обработки данных, акцентируя внимание на автоматизации, масштабируемости и обработке ошибок.

Также рассматриваются лучшие практики для интеграции различных инструментов и обеспечения качества данных в процессе анализа и ML.

https://www.kdnuggets.com/developing-robust-etl-pipelines-for-data-science-projects