Для обучения новой версии поиска используются поисковая статистика и оценки миллионов людей. Таким образом, вклад в развитие поиска вносят не только разработчики, но и все пользователи Яндекса.
Как сообщает пресс-служба Яндекса, в какой-то момент факторов ранжирования — признаков, по которым можно определить, насколько хорошо страница отвечает на запрос, — набралось так много, что стало ясно: прописать их все в виде инструкций невозможно. Лучше научить машину самостоятельно принимать решения: какие признаки использовать и как их комбинировать.
Поисковый сравнивает семантические векторы поисковых запросов и веб-страниц целиком — а не только их заголовков. Это позволяет выйти на новый уровень понимания смысла.
«Представьте, что вы впервые услышали о романе Льва Толстого «Война и мир». Безусловно, вы сможете извлечь смысл из названия — например предположить, что в книге много батальных сцен. Но чтобы узнать все хитросплетения сюжета и давать исчерпывающие ответы на вопросы о романе, вам потребуется прочитать его полностью», сообщается в пресс-релизе Яндекса.
В «Королеве» тексты веб-страниц в семантические векторы преобразует нейросеть. Эта операция требует много вычислительных ресурсов. Сравните: на то, чтобы прочитать название книги, у вас уйдут считанные секунды, но на то, чтобы прочитать её всю от корки до корки, потребуются часы, дни или даже недели.
Поэтому «Королёв» высчитывает векторы страниц не в режиме реального времени, а заранее, на этапе индексирования. Когда человек задаёт запрос, алгоритм сравнивает вектор запроса с уже известными ему векторами страниц.
Нейронная сеть, которую использует алгоритм «Королёв», обучается на обезличенной поисковой статистике.
Системы сбора статистики учитывают, на какие страницы пользователи переходят по тем или иным запросам и сколько времени они там проводят. Если человек открыл веб-страницу и «завис» там надолго, вероятно, он нашёл то, что искал, — то есть страница хорошо отвечает на его запрос. Это положительный пример. Подобрать отрицательные примеры гораздо легче: достаточно взять запрос и любую случайную веб-страницу.
Карева Марина Владимировна
18 декабря Московская международная высшая школа бизнеса МИРБИС совместно с Клубом директоров по науке и инновациям (R&D Клуб) провела конференцию «ИИ как драйвер национального технологического суверенитета: от стратегий к реальным инновациям». В конференции приняли участие эксперты из промышленности, науки и бизнеса, которые обсудили, как технологии искусственного интеллекта ускоряют путь от научной идеи до готового продукта. Особое внимание было уделено вызовам и стратегиям внедрения ИИ в условиях перехода к Индустрии 5.0. В зале собрались около сотни профессионалов и экспертов из разных отраслей. Среди участников конференции – ведущие специалисты по цифровизации, ИИ и R&D из Ростелекома, СИБУР, ОДК, Аэрофлота, Центра стратегической аналитики и больших данных НИУ ВШЭ и других организаций.
Разнообразие прорывных идей, живая дискуссия и ценные рекомендации от экспертов – так прошла защита предпринимательских проектов слушателей группы MBA-387 в бизнес-школе МИРБИС.
12 декабря 2025 года в Школе бизнеса МИРБИС прошел торжественный выпускной вечер, который стал финальной точкой продолжительного образовательного пути для слушателей программ MBA и Executive MBA. В этот день выпускники получили дипломы, официально завершив обучение, и приняли поздравления от руководства и преподавателей школы.
15 декабря 2025 г. в Москве объявили лауреатов ежегодной премии «Эффективное образование», призванной обозначать тенденции, формирующие рынок, и поддерживать компании, создающие решения в области развития образования.
Проектная деятельность до сих пор остается синонимом операционной работы для многих руководителей. Михаил Дубовик, управляющий партнер учебного центра «Проектная ПРАКТИКА» и ведущий преподаватель Школы бизнеса МИРБИС, развеивает это заблуждение и объясняет, зачем бизнесу нужно проектное управление и почему проекты – это не модная пометка в отчетах, а управляемые изменения, от которых зависит будущее компании.