DeepSchool Digest Собрали для вас материалы за август и сентябрь в одном посте. Если что-то пропустили, самое время наверстать.📚 Хорошие практики LLM-as-a-judge — разобрали шесть практик, которые помогают сделать LLM-оценку надёжнее. Всё — на реальном кейсе shopping-ассистента. Синтетика для зрения — рассказали, что диффузионные сети изменили в поддержке данных. Как VLM распознавать действия на видео без дообучения? — рассказали, что причина провалов VLM на видео не в нехватке знаний, а в потере мелких деталей при сжатии кадра. Как выжать максимум из модели детекции на видео — поделились 7 идеями, которые вы еще не пробовали. Flow Matching: обучение и дистилляция — рассказали, что такое Flow Matching и при чём тут поля 🌾, почему генерация требует большого числа шагов и почему это проблема, а также как дистиллировать уже обученную модель в одношаговый генератор и как с этим связаны игры. Многошаговый поиск в RAG — рассказали, как устроен агент-ретривер. Document Layout Reasoning — разобрали популярную тему в Document AI — Layout Reasoning, а также познакомились с эволюцией Document AI. LLM в продакшене: vLLM, SGLang и AI-разработка | Подкаст «Под Капотом» с Азером Шахвердиевым — обсудили с Азером Шахвердиевым, руководителем NLP-лаборатории Контура, как ML-модели живут в продакшене, а агенты меняют работу разработчика.