Заметки с полей Yandex Infra Conf 2026 о выборе AI

Золотов Денис, ML-инженер - сделал важное наблюдение. Мне это приоткрыло дверцу в чуть более сложный мир нейросетей. Выбор сильно влияет на эффективность ваших AI-решений.

Вот что он пишет:

Наблюдение по итогам конференции.

На протяжении всего дня обсуждались LLM, инференс, деплой, телеметрия обучений.

Но ни разу чётко не прозвучало фундаментальное разделение которое определяет выбор инструмента.

Есть два принципиально разных типа данных — числа и слова.

LLM работает с токенами — она не знает что 1.45 > 1.44 в математическом смысле. Она знает что эти символы часто встречаются рядом в определённых контекстах.

Градиентный бустинг работает с числами как с числами — вычисляет, сравнивает, находит математические зависимости между величинами.

И это разделение не заканчивается на двух инструментах. Нейронные сети для временных рядов, классическая статистика, reinforcement learning, rule-based системы — каждый класс определяется природой данных и задачи, а не тем что сейчас у всех на слуху.

Большинство дискуссий про применение ИИ игнорируют этот фундамент. В итоге берут LLM там где нужен бустинг — и наоборот.

#ml #ai #эффективность #конференция #yandex_infraconf