Яндекс Документы вышли из бета-тестирования

Яндекс Документы вышли из бета-тестирования

Сервис Яндекс Документы, разработанный на технологической платформе Яндекс 360 и запущенный в декабре 2024 года, официально вышел из бета-версии. В рамках обновления были добавлены важные функции, такие как офлайн-режим, поддержка работы с изображениями и таблицами в текстовом редакторе, а также расширенные инструменты анализа данных в таблицах, включая диаграммы, фильтры и поиск.

Документы от Яндекса подходят как для индивидуальных пользователей, так и для организаций любого масштаба. Новые возможности значительно упрощают выполнение повседневных задач.

Одним из ключевых нововведений стал офлайн-режим, позволяющий пользователям продолжать работу с документами даже при отсутствии интернета. Например, в самолете или в других местах с нестабильным подключением. Все изменения автоматически сохраняются на устройстве и синхронизируются с облаком при восстановлении интернет-соединения.

При отключении интернета сервис уведомляет пользователя о переходе в автономный режим. Кроме того, появляется возможность скопировать содержимое документа в любое внешнее приложение.

В обновленном Яндекс Документах теперь можно интегрировать изображения и таблицы в текстовые документы. Также добавлена функция поиска по содержимому и возможность создания диаграмм в редакторе таблиц. Комментарии позволяют вести обсуждение правок непосредственно в документе.

Эти изменения делают текстовые документы более наглядными. Пользователи могут легко вставлять изображения, таблицы и обсуждать правки в комментариях.

Редактор таблиц получил расширенные инструменты для анализа данных, включая визуализацию информации с помощью диаграмм, использование фильтров и поиска для быстрого нахождения нужных значений, а также возможность закрепления областей для удобства работы с большими объемами данных.

Руководитель сервиса Документы, Евгений Круглов, отметил:

«Собственная технологическая платформа позволяет нам быть более гибкими и быстро внедрять новые функции. На этапе бета‑тестирования мы создали функциональный инструмент, который уже использовали миллионы пользователей для решения своих задач. Мы продолжаем работать над улучшением сервиса, добавляя новые сценарии использования. Офлайн‑режим, визуальные инструменты — это только начало. Мы стремимся удовлетворять больше потребностей пользователей и готовим новые анонсы, которые представим на нашей конференции Yandex Connect 30 октября.»

Начался второй сезон международной олимпиады по ИИ и анализу данных от Яндекса и ВШЭ

Начался второй сезон международной олимпиады по искусственному интеллекту и анализу данных, организованной Яндекс Образованием и факультетом компьютерных наук Высшей школы экономики. К участию приглашаются студенты из различных вузов.

Отборочный этап олимпиады пройдет в онлайн‑формате. В рамках этого этапа команды будут решать практические задачи. По итогам отбора 30 лучших команд получат приглашение на офлайн‑этап, где им предстоит работать над бизнес‑задачей, предоставленной одним из продуктов Яндекса. Пять победителей олимпиады будут награждены призами в размере от 150 тысяч до 1 миллиона рублей.

Заявки принимаются до 30 сентября.

Помимо денежных призов, участники олимпиады получат:

• возможность решать реальные задачи, аналогичные тем, которые решают команды сервисов Яндекса и исследовательские лаборатории;

• кейс, который можно включить в резюме и использовать в качестве практического примера при трудоустройстве;

• ценные знакомства с ведущими специалистами и другими участниками, что позволит обменяться опытом и знаниями.

Кроме того, десять лучших команд получат дополнительные баллы к оценке портфолио при поступлении или возможность поступить в магистратуру ФКН НИУ ВШЭ без вступительных испытаний.

Яндекс разработал метод повышения точности рекомендательных систем

Специалисты Яндекса создали математическую модель, которая улучшает точность рекомендательных систем на 7% при снижении вычислительных затрат. Компания планирует внедрить этот метод в обучение рекомендательных моделей своих сервисов, включая Маркет.

Решение будет полезно другим компаниям, использующим рекомендательные сервисы, например, для предложения товаров или контента пользователям.

Исследователи Яндекса представили новый метод в научной статье, опубликованной на международной конференции ACM RecSys 2025.

Проблема существующих систем – компромисс между точностью и производительностью. Для обучения моделей на больших объемах данных, таких как миллионы товаров или видео, требуются значительные ресурсы. Чтобы снизить затраты, часто применяют метод sampled softmax, который сравнивает реальные действия пользователей (положительные примеры) с нереализованными (отрицательные примеры). Например, добавление товара в корзину считается положительным примером, а просмотр без добавления – отрицательным. Модель обучается на таких парах, чтобы отличать предпочтения пользователей.

Однако этот метод имеет недостатки, такие как некорректный учет вероятностей, что может приводить к ошибочным рекомендациям.

Решение Яндекса – формула LogQ для пересчета вероятностей заинтересованности пользователя. Эта формула учитывает, что реальные действия пользователей не случайны, а являются положительными примерами, в то время как остальные примеры выбираются случайно. Это снижает искажения в оценках модели и улучшает понимание ее предпочтений, что приводит к более точным рекомендациям.

Компании могут использовать формулу LogQ для обучения рекомендательных систем без изменения архитектуры своих моделей.