🤖 Мы открыли большой центр роботов Яндекса в Москве.

Что это такое: единый хаб для самых разных профессий — от инженеров и разработчиков до менеджеров и дизайнеров, — которые создают роботов для складов Маркета. В нём есть всё необходимое для проектирования роботов: от мастерских до большого тестового полигона, который выглядит почти как обычный склад.

Что в нём делают: разрабатывают и тестируют, например, робота-инвентаризатора Spectro и транспортировщика Motus. Оба уже помогают сотрудникам самого большого склада маркетплейса в Софьине. Сейчас в центре уже создают новых роботов, которых мы ещё не показывали.

Подключайтесь к прямой трансляции с открытия центра робототехники сегодня в 19:00, чтобы узнать больше.

Как сэкономить на такси в час пик: лайфхак от руководителя Яндекс Такси Александра Аникина и yet another podcast.

🔸 Утром не выезжайте к началу часа — так делает большинство пользователей. Например, кто-то хочет успеть к 08.00, поэтому закажет такси где-то в 07.40. Это значит, что примерно в 07.45 начнётся пиковый спрос в этот час.

🔸 Немного подождите и увидите падение спроса. Когда все пользователи уже успели к своему времени, освобождается много машин, а цена на поездку немного падает. Если брать наш пример, это произойдёт около 08.15.

🔸 Вечером спрос тоже связан с началом часа. Пользователи смотрят на часы и думают: «Уже 22.00, пора заказывать такси домой». В этом случае скачок спроса произойдёт примерно в 22.15. Но примерно в 22.45 машины освободятся.

Это ещё не всё! Мы очень много говорим о ценах, работе и историях Яндекс Такси в новом yet another podcast вместе с руководителями сервиса и создателем «Перекуса таксиста» Идрисом Ёровым. Слушайте на YouTube и в Яндекс Музыке.

Смотрите вторую серию Антологии технологий Яндекс Такси.

Мы впервые раскрываем политику безопасности в Яндекс Такси и рассказываем об инструментах и алгоритмах, которые следят за безопасностью до начала каждой поездки, во время и после неё.

Например, поговорим об одном из таких инструментов. Это специальный алгоритм, подбирающий более опытных водителей на сложные маршруты.

Он знает, на каких участках дороги аварии происходят чаще, и на основе этой информации анализирует маршрут будущей поездки. Если алгоритм увидит, что на нём встречаются сложные отрезки, то подберёт водителя, у которого большой стаж вождения и уже достаточно много поездок в сервисе.

Три неочевидных факта о генеративных картиночных сетях из нового yet another podcast — про Шедеврум, Midjourney, Stable Diffusion и другие генеративные сети.

🌫 Самый современный подход к генерации изображений — диффузионные модели. Во время обучения нейросеть учится удалять с картинок из датасета случайные шумы. Когда она генерирует новую картинку, то постепенно превращает шум в «чистое» изображение.

🖐 Генеративные сети плохо справляются с пальцами по двум причинам. Во-первых, в датасетах для обучения мало изображений рук, пальцев и ладоней. Во-вторых, руки на картинке могут находиться в разных положениях — нейросети сложно в них разобраться.

📷 Генеративные сети хорошо понимают технические описания картинок, например «собака, ISO 1200, Unreal Engine, macro, f/1.8, high resolution», потому что такими тегами часто описываются картинки в датасетах для обучения.

Как генеративные сети придумывают сюрреалистические картинки, заменят ли они художников, что будет делать генеративный Photoshop — про всё это в новом yet another podcast на YouTube и в Яндекс Музыке.