📕 Встраиваем Wi-Fi-сканер в телефон, а Алису AI — в наушники, защищаем нейросети и расшифровываем смыслы — об этом и не только в новом дайджесте Yandex for Developers

🌎 Что случилось

🔴 Отчёт об AI-технологиях в нашей системе кибербезопасности. Рассказали, какие решения на базе искусственного интеллекта мы внедрили в 2025 году, чтобы защитить инфраструктуру, пользователей и собственные нейросети

🔴 Мы провели «Рекурсию по городу». Это CTF-приключение от Яндекса, в которой мир вокруг становится кодовой базой, а участник — разработчиком. По маршруту ивента мы сделали карту IT-мест Москвы

🔴 Наши коллеги съездили на ICLR 2026 в Рио-де-Жанейро. Команда Яндекса прошла отбор и представила шесть статей в Main Track и одну работу на воркшоп I Can’t Believe It’s Not Better. По ссылке обзор трендов и инсайтов с конференции

🔴 Как работает «Сеньёрный разговор» — бот для встреч 1:1. Это возможность пообщаться с разработчиками и экспертами из Городских сервисов Яндекса, чтобы обменяться опытом и обсудить рабочие кейсы

📖 Что почитать

🔴 Как мы перепридумали голосовую активацию для наушников — и уместили ML-модель в 200 Кб. Речь про первый носимый AI-гаджет Яндекс Дропс. Железо наушников накладывает множество ограничений, которых не было в Станциях. Рассказали, как мы с ними справились

🔴 Наш коллега создал приложение-сканер для диагностики Wi-Fi-сети. Такой инструмент был необходим команде Network Operations Center, чтобы выявлять проблемы в огромной сети офисов, складов и дарксторов Яндекса. По ссылке читайте про ограничения iOS и Android, к которым пришлось адаптироваться, чтобы софт получился

🔴 Как хранить петабайты данных и выдерживать сотни тысяч запросов в секунду. Показываем, что скрыто под капотом SPQR — системы, которая помогает легко реализовать горизонтальное масштабирование PostgreSQL с помощью шардирования

🔴 От расшифровки текста к расшифровке смысла. Рассказали, как сервис Поиск по архивам развивает AI-функциональность. Внутри: метрики, OCR-модели с блоками, отказ от эвристик и польза для пользователя

🔴 Трекер велосипедных заездов. Продолжаем рассказывать про пет-проекты наших коллег. На этот раз посмотрим на RideTop, который позволяет профессиональным райдерам и любителям велоспорта анализировать и сравнивать заезды

📺 Что посмотреть

🔴 Записи с конференции Data Fest. Мы пригласили гостей в свои офисы и собрали все выступления на наших площадках в удобные плейлисты: трек Practical ML, сборный трек от сообщества ODS в Москве и сборный трек от сообщества ODS в Сербии

🔴 Чем занимается RnD-команда Яндекса? Смотрите на ютубе или в VK Видео экскурсию по инженерному центру и производству. Именно здесь мы создавали электросёдла, симовозы, зарядные шкафы и гиперкубы

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

🛎 Открыли регистрацию на Practical ML Conf 2026

Вы ждали и мы сделали — пора регистрироваться на главную конференцию по ML. На Practical ML Conf 2026 традиционно будем говорить о том, как машинное обучение влияет на бизнес и продукт и как разные практики можно применить в своей работе.

📆Встретимся 19 сентября в Москве и онлайн.

Что в программе:

🔴 Доклады независимых экспертов и разработчиков разных компаний

🔴 Keynotes, о которых расскажем позже

🔴 Мастер-классы крутых инженеров

🔴 Знакомство с сервисами Яндекса, активности и подарки от них

🔴 Дискуссии о трендах и будущем ML

В этом году у нас случился абсолютный рекорд по количеству заявок от докладчиков, и прямо сейчас среди них мы выбираем лучшие. Точно можем сказать, что программа будет очень сильной!

⏩️ Регистрируйтесь по ссылке — количество офлайн-мест ограничено, так что не откладывайте с этим.

📎 Следите за новостями Practical ML Conf в канале конференции.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers

🔎 Как уместить Алису в наушнике

Привет, это Григорий Афанасенко из команды голосовых технологий. Я хочу рассказать про новый гаджет Яндекс Дропс — первое носимое AI-устройство с Алисой. Чтобы уместить такую функциональность на столь маленькое железо, нам нужно было решить множество задач.

Сегодня сконцентрируемся на одной — споттере. Это система голосовой активации. Когда вы обращаетесь к устройству, оно должно распознать вас среди окружающего шума и сразу быть готовым выполнять указания. На колонке это легко: несколько микрофонов, стабильное питание от розетки, хороший процессор. В наушниках всё не так.

Что мы сделали:

🔴 Чтобы не крутить споттер всё время, наш пайплайн работает в два этапа. Сначала Voice Activity Detector (лёгкая модель) отделяет голос от фонового шума. Крутится постоянно, почти ничего не стоит. А споттер включается, только когда VAD услышал голос. С таким изменением нагрузка на систему упала в 5 раз.

🔴 Дополнительная экономия — режим master-slave. Голосовой активацией занимается только один наушник, второй уходит в режим пониженного энергопотребления. Если заряд одного снижается, роли меняются. Синхронизация по Bluetooth, нагрузка минимальная. В итоге потребление на голосовую активацию сократилось в 1,8–2 раза.

⏩️ Но это ещё далеко не всё. После этих шагов мы занялись ML-задачами: сжимали модель, собирали данные для обучения и оптимизировали архитектуру. Об этом читайте в моей статье на Хабре.

Подписывайтесь:
💬 @Yandex4Developers