Yandex B2B Tech представила технологию векторного поиска для бизнеса в новой версии системы управления базами данных YDB. Векторная технология позволяет устанавливать неочевидные связи между объектами и искать по разнородным данным — текстам, картинкам, видеороликам и аудиофайлам — до устойчивости к ошибкам и опечаткам. С помощью новой технологии компании смогут повысить точность рекомендаций товаров или качество ответов ИИ-ассистента. https://clck.ru/3N7ydT Ученые T-Bank AI Research создали новый метод Sampled Maximal Marginal Relevance (SMMR), который позволяет до 10 % быстрее и разнообразнее формировать рекомендации на онлайн-платформах. Метод SMMR за счет вероятностного выбора помогает создавать более персонализированные подборки под интересы пользователя, но не ограничивается одним типом контента. Вместо того чтобы каждый раз отдавать предпочтение одному наиболее релевантному объекту, алгоритм случайным образом выбирает из ограниченного круга подходящих вариантов, тем самым препятствуя формированию «информационного пузыря» для пользователя. https://clck.ru/3N7yFa Компания NtechLab разработала ИИ-решение FindFace Multi, способное распознавать лица, силуэты, одежду и поведение, а также идентифицировать человека по фотографии, сделанной десятилетия назад. Алгоритм FindFace Multi построен на векторной модели, где лицо описывается как уникальное сочетание математических соотношений. Система определяет личность даже по частично скрытому лицу — в маске, очках, кепке или с накладной бородой. https://clck.ru/3N7xwk