🐚 Отвечаем на вопросы подписчиков вместе с Городскими сервисами Яндекса

Инженерная культура, AI в разработке, развитие ML и рост сильных индивидуальных сотрудников — темы, которые сегодня волнуют многих. Мы собрали популярные вопросы пользователей и попросили экспертов Городских сервисов Яндекса (ГСЯ) ответить на них.

📎 А если хочется обсудить эти темы подробнее — подключайтесь к «Сеньёрному разговору». Это платформа для встреч 1:1, где разработчики и эксперты Городских сервисов Яндекса знакомятся, обмениваются опытом и обсуждают рабочие кейсы.

Как это работает:

🔴 Вы отвечаете на несколько коротких вопросов и рассказываете, какие темы вам интересны

🔴 Бот подбирает собеседника с похожими запросами и отправляет его анкету вам в чат

🔴 Если мэтч случился, бот назначает онлайн-встречу в Zoom

⏩️ Регистрируйтесь в боте и продолжайте разговор на личной онлайн-встрече с экспертами Городских сервисов Яндекса.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

🔎 Поиск по архивам: от расшифровки текста до расшифровки смысла

Привет, меня зовут Даша Виноградова, я руковожу универсальными применениями компьютерного зрения в Яндексе. Поиск по архивам — это сервис, который помогает людям находить сведения о родственниках и известных личностях в исторических документах.

Сейчас для пользователя всё достаточно просто: можно ввести фамилию или населённый пункт, и Поиск покажет, в каких записях упоминается человек. Пробираться через скоропись, сложный почерк и рукописные тексты не нужно, ведь их уже распознали модели.

Но пришли мы к этому удобству не сразу. Даже для сильной OCR-модели расшифровка архивных документов — весьма нетривиальная задача. Да и просто видеть слова на скане недостаточно: нужно понимать, кто именно упомянут в записи, в какой роли и как связан с другими людьми.

👳‍♂️ В этом посте я расскажу, как мы сделали ключевой шаг в развитии сервиса: перешли от распознавания текста к извлечению структуры и смысла из архивных документов. Читайте в карточках, как мы перестраивали OCR-пайплайн и строили разметку, чтобы обучать VLM-модель.

📕 А в статье на Хабре я показываю:

🔴 Какие метрики мы использовали и к каким результатам пришли

🔴 Зачем современным OCR-моделям нужны блоки

🔴 Почему нам не подошли эвристики

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

🐾 Наши любимые петы: трекер велосипедных заездов

Что будет, если совместить увлечение горным велосипедом и навыки программирования? Из этой комбинации и родился пет-проект Паши Гуда, разработчика в Яндексе. RideTop — сервис, который позволяет профессиональным райдерам и любителям велоспорта анализировать и сравнивать заезды.

Ключевая идея — использовать для трекинга не GPS, а записи с экшен-камер. Так данные получаются точнее, потому что у кадра частота выше, чем у записи геоданных. И проблем с сигналом нет.

👳‍♂️ В карточках показываем, как всё это выглядит

📺 Сравнение заезда 1 на 1
🚴 Стартовая страница RideTop

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers