Сбой Авито объяснили техническими работами

Сбой Авито объяснили техническими работами

Сбой Авито объяснили техническими работами

Сегодня днем, 14 июня, лег сайт объявлений «Авито», а его приложение при входе стало выдавать ошибку. В ответ на попытки прояснить ситуацию операторы веб-сервиса сослались на технические причины и пообещали, что проблемы скоро закончатся.

По данным подведомственного Роскомнадзору Центра мониторинга мониторинга и управления сетью связи общего пользования (ЦМУ ССОП), пользователи начали испытывать проблемы с входом в приложение «Авито» и с доступом к сервисам около 15:00 по Москве.

 

Сбои наблюдались на большей части России, больше всего жалоб поступало из Московского региона, Краснодара и Санкт-Петербурга.

 

В ответ на запрос ТАСС в пресс-службе «Авито» заявили, что работа уже полностью восстановлена:

«Друзья! У кого возникли сложности с нашими сервисами: мы уже разобрались. Тот случай, когда переборщили с безопасностью - поставили слишком агрессивные настройки на защиту сервисов. Систему уже восстановили. Все работает».

В настоящее время сайт avito.ru загружается без проблем, приложение тоже работает (проверено).

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru