❓Почему "Валютные удалёнки" — лучший вариант твоего карьерного роста в IT.

Любой разработчик кто успел поработать на российском рынке задаётся вопросом "а что дальше?". А этого "дальше" просто нет. Поясню.

Максимальный карьерный рост который я видел своими глазами — из разработчика в тимлида. И то это происходит не часто. Почему?

Обычно, современные айти компании работают "командами разработки", где каждая "команда" — 3-7 человек которые отвечают за какой-то отдельный внутренний сервис. Структура примерно такая:

Типичная средняя компания:

CEO / Владелец
│
CTO (технологии)
│
└── Тимлиды (по командам)
├── Разработчики (junior-middle–senior)
├── QA
├── Аналитика (BA / DA)
├── DevOps (иногда отдельно)
└── и тд

В бигтехе эта структура немного усложняется, но по сути добавляется 1-2 шага в иерархии.

Вертикальный рост (в менеджмент) выглядит примерно так:

Junior → Middle → Senior → Team-Lead → Head → CTO

Вариант крутой и интересный, но есть минусы:
- Он долгий
- Если тебя уволили с топ-должности, найти новую очень трудно, тк они редкие
- Привязка к месту (особенно на топ-позициях)

Как быть?

Есть вариант — горизонтальный рост!

Junior → Middle → Senior → Senior+ → Senior++++

Минусы:
- Нужно постоянно учиться
- Придётся писать код (в эпоху ИИ уже не так актуально)

Плюсы:
+ Быстрее (в разы)
+ Уволили - нашел новую работу без проблем
+ Можно работать удаленно
+ Можно совмещать несколько работ

+ Зарплаты больше. Тут поясню подробнее.

Но ни для кого не секрет, что топ-разрабы всегда зарабатывают больше их руководителей. А ответственности у них меньше!

Меньшая ответственность → меньше горит жопа → меньше стресса → больше свободного времени → есть возможность взять несколько работ (мы ведь контрактники-удалёнщики, нам никто не запрещает).

⏺ Опытный ML-NLP-разработчик получает $20,000+ \ мес
⏺ Опытный backend — $10,000+\мес

А теперь представьте что у вас не одна такая работа, а 2-3 (с опытом люди совмещают и 4 и 5).

Это уже геометрическая прогрессия)))

🌎 И для того чтобы открыть для вас возможности горизонтального роста, мы открыли направление Валютных Удалёнок (ВУ) у нас в школе.

Что включает в себя прохождение программы:
TL;DR: Трудоустройство "под ключ" на ВУ (Европа, США, ОАЭ, и тд), а именно:

1. Оформление и прокачка LinkedIn
2. Мощное резюме
3. Решение всех юридических нюансов
4. Английский язык (да мы его тоже прокачаем)
5. Допрокачка хард-скилов (если нужно)
6. Помощь с прохождением собесов
7. Практические советы и рекомендации
8. Групповые мероприятия, созвоны, обсуждения
9. Доступ к платформе с вопросами с собесов
10. Трудоустройство на несколько работа (если хочется) + помощь с совмещением (лайфхаки, советы, поддержка).

Программа находится в разработке и будет дорабатываться в процессе трудоустройства первой группы, поэтому, скорее всего, в этот что-то ещё добавится.

В команде — исключительно опытные валютные удалёнщики 😁 (и я, немного)

Подать заявку на нашем сайте: https://offer.gernar.ru/

📆 Старт группы - после майских праздников.

❗️ Заявки на первый поток принимаются до 1 мая.

Читать полностью…

💸💸 Найм! 💸💸
Устал инициализировать претрейны весами Qwen? Приходи к нам, мы честно учим с нуля!

Ищем Senior/Senior+ AI Engineer, а также продактов в RnD-команду! А если у вас есть небольшая команда и вы хотите прийти к нам полным составом — пишите, рассмотрим!

👥 О нас:
Мы — управление экспериментальных систем машинного обучения (УЭСМО или RnD ML), разрабатываем прорывные AI-решения.

🤖 Native Omnimodality & VLA
Создание нативных омнимодальных архитектур, новых способов кодирования и совместного обучения в доменах изображений, аудио, видео и т.д. Разработка принципиально новых представлений и кодирования информации, а также стрим VLA взаимодействия с роботами 🤖

🚀 LLM "bleeding edge" R&D
Эксперименты с архитектурами LLM, оркестрация моделей, разработка прототипов агентных фреймворков и перспективных подходов к обучению, исследования по всему фронтиру современного LLM-строения.

🎙️ Native Speech & Audio Editing
Разработка омнимодальной Full-Duplex архитектуры, которая слышит, говорит, нативно понимает перебивания и одновременно работает с речью, текстом и визуальной информацией. Проектирование архитектуры инструктивного редактирования в домене аудио. 🎼✨

🧠 Omnimodal reasoning
Задачи имплементации нативного латентного и омнимодального ризонинга в LLM и VLM. Мультимодальный reasoning и синхронизация потоков разных модальностей (audio–text–vision), включая стримы UI и VLA.

💻 Computer Operator
Задачи управления компьютерами, телефонами, браузерами и т.п. Мы прицельно улучшаем работу моделей в этих задачах, используя передовые методы обучения (такие как online RL в средах).

🔎 Benchmarking
Занимается передовыми исследованиями в области LLM и мультимодальных моделей, AI-агентов и LM-as-Judge. Создаем новые подходы к оценке, обучаем генеративные модели и исследуем их способности. Результаты представляем на ведущих конференциях высшего уровня А/А*, а также применяем в продуктах.

👩‍💻 Product Manager
Ищем PM в команду, которая работает на переднем крае технологий. Никакой поддержки легаси — только R&D, early stage и high uncertainty. Здесь не работает подход «собрал требования — передал в разработку». Мы превращаем свежие исследования в MVP, структурируем хаос и проверяем гипотезы в условиях, когда готового решения нет.

🛠 Data Engineering
Ищем дата-инженеров, которые будут выстраивать сложные мультимодальные пайплайны сбора, разметки, валидации данных для обучения моделей во всех перечисленных выше ML-стримах.

📩 В сообщении укажите, на какую позицию откликаетесь!
Контакты для резюме: @VeronikaShel @dmiryy

Если у вас остались вопросы по вакансиям —
Технический стрим: @hukenovs
Продуктовый стрим: @Valentina_Khlebutina

#job #hiring

Читать полностью…

Понятные ресурсы по ML и DL

Как мы выяснили, не всегда самые расхайпленные курсы проходятся спокойно и на одном дыхании. А алгоритмы только и подкидывают нам свежий хайп. Из-за чего реально бриллиантовые руки курсы навсегда остаются на дне рекомендаций. Но есть и исключения - некоторые курсы как раз и приобретают свою аудиторию своей понятностью и давайте пробежимся по самым понятным курсам (спасибо за ваши ответы на мой пост)

Много людей дошло до конца и даже что-то поняло, и поэтому опыт, собранный выгоревшими нейронами нашего комьюнити, можно попробовать переложить на себя:

▫️Машинное обучение от Евгения Соколова (ВШЭ) - для многих самый понятный курс по классическому ML. Очень подробно, разжевано, местами долго, но зато в голове остается понимание.

Машинное обучение 1:
🎙 Плейлист
🌟 Вики
Машинное обучение 2:
🎙 Плейлист
🌟 Вики

🐞 Конспекты
🪐 Гитхаб

▫️Базовый ML от Кантора (DMIA) - тоже топ для старта по мнению чата моему личному мнению. Простые понятные лекции и сами презентации. Единственное, прошу учесть, что в некоторых местах материал уже немного устаревший, но классика не устаревает 🤓

💡 datamininginaction9121/videos">Канал с лекицями
🔵 DMIA Industry
🔵 DMIA Production ML
🔵 DMIA Sport
🔵 DMIA DL

▫️Легендарный Сергей Николенко - у него есть хардкор на 4 семестра, но курс для первокурсников просто песня. Кстати, за его же аторством зачитанная до дыр книга про Глубокое обучение (писал про это тут)

🌿 Плейлист Машинное обучение
🫠 Плейлист Глубокое обучение
🧡 Курс для первокурсников

▫️ML Учебник и Тренировки от Яндекса - ни для кого не секрет, что Яндекс делает топовые и понятные образовательные продукты по базе. Отличные материалы + можно набить руку на приближенных к реальности задачах.

💻 Хэндбук по ML
✏️ Тренировки по ML

▫️По Константину Воронцову мнения разделились полярно🤓 Для кого-то - перегружено ненужной математикой и душно, для кого-то лучшая фундаментальная база. Советую брать вторым курсом, когда уже понимаете терминологию. Мозги прокачаются знатно

☁️ Легендарный ресурс с лекциями
🗓 И легендарнейший старый курс
🎃 Плейлист с лекциями посвежее

▫️Как же здесь без Александра Дьяконова и его очень понятных объяснений сложных концепций в блоге и на лекциях. Тут сложно было разметить приоритет, потому что почти не было упоминаний. Но по моему мнению это первое место!

Глубокое обучение:
🎙 Плейлист
🌟 Гитхаб
ПЗАД:
🎙 Плейлист
🌟 Гитхаб

🐞 Книга по ML
🪐 И конечно же блог!

Давайте еще обратим внимание не только на классику!

🔸Не обойтись в первую очередь без хрестоматийных курсов от ODS во времена прайма:

🔵 mlcourse.ai с Юрой Кашницким
🔵 dlcourse.ai с Семеном Козловым
🔵 RL c Антоном Плаксиным
🔵 NLP от Валентина Малых
🔵 ML System Design от Дмитрия Колодезева
🔵 MLOps с Пашей Кикиным

🔸Лекции от DLS (Deep Learning School) - формат заходит не всем, но ноутбуки и презентации блестящие. Отдельный респект лехендам DLS

☀️ Сайт DLS
📲 Их курсы на Степике

🔸Лена Войта и ее NLP курс для ШАДа, считается абсолютным мастхэвом для тех, кто хочет влезает в работу с текстами

🌟 Курс на Github

🔸Пока говорим про ШАД, сразу Practical DL с Виктором Лемпицким

🔮 Репозиторий курса

🔸Andrew Ng как иностранная классика. Ну точно легенда. Самые понятные объяснения DL на свете, хоть и бесит, что он иногда по три раза повторяет одно и то же🕺

💌 Deep Learning Specialization
💌 Machine Learning

🔸Сюда же из иностранных Андрей Карпаты, который ушел с роли директора ИИ, чтобы записывать для нас видосики

⛵️ Neural Networks: Zero to Hero

🔸Бессмертная классика курсов из Стэнфорда, которые в свое время собрали весь хайп по CV и NLP на мировом уровне:

🔖 CS231n (CV)
🔖 CS224n (NLP)

🔸Ну и скрытый бриллиант Nando de Freitas (Oxford, 2014-2015). Его не найдешь поиском. Сетки там учат еще во времена, когда PyTorch не существовал, а писали на Lua Torch. Говорят, что курс передает интуицию и ФИЗИКУ того, как работают нейронки!

🌊 Плейлист на ютабе

Забирайте в сохраненки, делитесь с друзьями и пишите в комментарии, что я не упомянул!
Все равно не будете ботать

@asisakov_channel

#ml #dl #nlp #rl #systemdesign #courses

Читать полностью…

Что делать, если бродя по лесу вы вдруг забыли значение числа Пи? Спросить у ясеня не вариант: он больше по романтическим вопросам. А вот сосны могут дать правильный ответ!

(запоздалый пост в честь дня Пи)

Есть такая штука как игла Бюффона. Надо много раз бросать иглу на полосатый лист бумаги (расстояние между полосками должно быть больше длины иглы) и посчитать количество пересечений с линиями. Тогда по нехитрой формуле можно рассчитать число Пи

Но зачем кидать иголку самому, если за вас могут это сделать сосны? Вот такую картину (слева) мне удалось заснять на снегу. Длина иголок, конечно, немного разная, но в остальном – идеальный эксперимент!

Чертить полоски и считать иголки мне, правда, было лень, так что я попросил искусственный интеллект. Клод метнулся кабанчиком, распаковал питончик и посчитал все иголки, а также их пересечения. Нужную формулу он тоже знал и, подставив в неё числа, получил 3,17. На Луну с такой оценкой улететь не получится, но вполне неплохой результат, когда ваши ассистенты – сосны!

Главное – иметь в лесу интернет и доступ к ИИ

#математика@chelovek_nauk

Читать полностью…

Сильная проблема 13 шаров.
#математика #кейс

Напишу про вторую свою крутую теорему.

Есть известная задача про контактное число.

В 1694 году Ньютон со своим коллегой Девидом Грегори поспорили, сколько можно расположить шаров одинакового радиуса вокруг центрального. В те времена люди еще не умели делать даже бильярдные шары, а только пушечные. Потому натурный эксперимент сделать было не просто.

Ньютон считал, что можно только 12. Это красивое расположение в виде вершин икосаэдра.
А Грегори считал, что возможно и 13 расположить. Он рассуждал так. От расположения шаров можно перейти к расположению сферических шапочек, радиусом в 30 градусов на сфере (проекция шара на центральный). Площадь всей сферы в ~ 14.9 раза больше площади отдельной шапочки. И если 14 может и не запихать, то 13 почему бы и нет. Проблему решили в 1953 году и доказали, что 13 расположить нельзя.

Возник следующий вопрос, еще более сложный, а какой максимальный радиус должен быть у 13 шаров, чтобы их можно было расположить вокруг центрального с единичным радиусом так, чтобы они все касались центрального.

Было известно расположение, которое наверняка давало наилучший результат. Но никто не умел доказывать это. Олег Мусин в 2007 году рассказал мне эту задачу и свою идею как её решать. Там надо было сделать очень сложный перебор графов и отсечь все ненужные. Я моментально понял, что идея работает и именно я могу её сделать. Мусин тогда покочевряжился, и сказал, что у него есть аспирант на примете, который ему запрогает. За пару лет этот аспирант и другие ничего сделать не смогли, и Мусин дал мне эту задачу решать. И мы её в итоге решили.

В процессе работы мне пришлось погрузиться в тему оптимизации. И по сути, я написал свой нелинейный оптимизационный солвер с доказательством оптимальности найденного решения. Написал его, страшно сказать, на языке perl.

Эта задача из области дискретной геометрии. Тут все задачи очень сложные, а новые результаты появляются очень редко.
Подобным методом была ранее решения гипотеза Кеплера, Томасом Хейлсом. Мы бы с Мусиным могли бы взять.
Олег Мусин в свое время решил проблему контактного числа шаров для размерности 4

А Марина Вязовская доказала подобную проблему для размерности 8 и получила за это Филдсовскую медаль. Компьютерного перебора правда эти оценки не использовали.

Я посмотрел на то, что я решаю математические задачи прогерскими методами и понял, что я делаю в жизни что-то не то. Даже если я решаю задачи, мои решения довольно бесполезны с точки зрения продвижения науки. Чисто математическое доказательство ценится больше.
И потому я стал искать куда двигаться дальше.

Читать полностью…

Сидим и VUS не дуем

В мае нас ждет курс «NGS в наследственных заболеваниях» от Бластим!

Генетические исследования становятся частью повседневной медицины: пациенты уже приходят с геномом на флешке и вопросом «Док, что это значит?». Но врач без подготовки не представляет, что делать с NGS-данными, и запросто может неправильно трактовать VUS, пропустить важный вариант или, наоборот, «перелечить» из-за непонимания генетики.

Бластим запустил спин-офф бестселлера «Анализ NGS-данных» — специально для врачей, медгенетиков, а также биоинформатиков и интерпретаторов, которые хотят прокачаться в клинической логике. Этот курс не про пайплайны и код, а про научиться:

🧬 определять, куда направлять в зависимости от клинической картины — на панель/экзом/геном
🧬 объяснять пациентам результаты генетических тестов и почему ДНК не всегда дает ответы
🧬 ориентироваться в NGS-отчетах и быть готовым к VUS, вторичным находкам и пустым заключениям
🧬 понимать, как фильтруют таблицы вариантов и какие вопросы уточнять у лаборатории
🧬 выстраивать клинические решения: что дообследовать, когда нужен реанализ, что делать с семейным тестированием, когда направлять на консилиум

На занятиях мы будем двигаться шаг за шагом: вспомним типы мутаций, механизмы наследования, изучим методы секвенирования, биоинформатический пайплайн, базы данных, критерии ACMG и структуру NGS-отчетов.

Будет короткая видеотеория, но главное — 8 недель практик и живых разборов клинических кейсов с профессионалами из Genetico — Дарьей Хмельковой, Светланой Жикривецкой и Ольгой Капитоновой.

🔗 Подробности: https://agency.blastim.ru/ngs_genome

Читать полностью…

А вот анонс следующего доклада на семинаре лаборатории Маркова. Мы продолжаем активно становиться международным семинаром! В прошлом году была Яна Вейцман из Германии, а теперь вот Александр Червов из Парижа:

CayleyPy-4: AI-Holography. Towards analogs of holographic string dualities for AI tasks

Alexander Chervov (Institute Imagine, Paris)

Ссылка на трансляцию (пятница 20 марта, 14:00)

CayleyPy is an open-source project that uses machine-learning and reinforcement-learning ideas to explore extremely large graphs arising in mathematics and physics. Many core ML tasks—such as prediction, planning, and optimization—can be viewed as path-finding problems on graphs, where complexity is measured by distances, areas, or accumulated costs. In CayleyPy, we study Cayley graphs of groups and develop AI-based methods to estimate diameters, shortest paths, and spectral properties that are otherwise computationally inaccessible.

We introduce a new discretized analogue of holographic string duality, where large graphs are mapped to simpler geometric objects such as polygons and lattice paths. In this dual picture, graph distances and algorithmic complexity correspond to areas under paths, echoing the “complexity = area” principle from theoretical physics. This viewpoint connects graph navigation to Young diagrams, tableaux, and integrable models, leading to concrete mathematical predictions. A simple example comes from machine learning itself: ROC curves are holographically dual to paths in a bubble-sort graph on binary strings. More generally, the duality suggests that hard graph problems can become easier when translated to their geometric counterparts.

We outline how these ideas extend to other graphs, languages, and reinforcement-learning environments. Overall, CayleyPy provides a playground where AI, graph theory, and ideas from string theory meet in a concrete and computational way.

#markovlab #seminar #spsu

Читать полностью…

Усы, ящики и плот — вот мои документы: вебинар по датавизу в R

📦 Боксплот — это один из самых популярных графиков в науке. С его помощью чаще всего демонстрируют различия между группами. А биоинформатикам он хорошо знаком по отчетам FastQC. Но уверены ли вы, что умеете правильно интерпретировать и строить коробчатую диаграмму? Почему усы иногда означают разные вещи? Откуда взялись 1,5*IQR?

Приходите 13 марта в 19:00 мск проверить себя на бесплатный вебинар «О вайолинплотах, боксплотах и гистограммах: как они устроены, какие подводные камни и как сделать все их разновидности в R». Преподаватель статистики в @blastim Иван Поздняков разберет «ящик с усами» и другие графики, встречающиеся почти в каждой статье.

Программа:
• пройдемся по грамматике графики в ggplot2
• разберемся, как устроен «ящик с усами» и всегда ли у него именно усы
• затронем альтернативы боксплоту и способы показывать значимость
• обсудим визуализации для одной переменной — график плотности вероятности и гистограмму

Идеально как для тех, кто хочет лишний раз попрактиковаться в программировании на R, так и вообще для всех желающих научиться делать визуализацию, которая не вводит в заблуждение.

Ссылка для регистрации: https://sbsite.pro//web0326_1

Будет не только полезно, но и красиво!

Читать полностью…

Маршрут перестроен: почему карта выбора статистических тестов дает сбой?

Коллеги из @blastim проводят вебинар по одной из самых тревожных тем «Статистика по навигатору: куда приводят карты выбора статистических методов?». Все, кто когда-либо изучал статистику, сталкивался с картами, блок-схемами или таблицами по выбору статистического теста для тестирования гипотез.

🧐 Точек зрения достаточно: кто-то считает, что такие карты помогают ориентироваться в многообразии стат методов, особенно на начальных этапах изучения, кто-то жестко против такой позиции, потому что реальный мир статистики сложнее.

На встрече обсудим:

➤ какие нюансы выбора статистического метода для тестирования гипотез существуют
➤ насколько можно доверять таким картам
➤ стоит ли жестко соблюдать их предписания, или, наоборот, можно расслабиться и действовать более вольно

Преподаватели курса «Статистика, R и анализ данных» Елена Убогоева и Елена Рыбина займут противоположные позиции и постараются прийти к общему выводу

📍Дата и время: 6 марта в 18:30 мск
🔗 Ссылка для регистрации: https://sbsite.pro//web0326_1

Запись вебинара будет доступна всем зарегистрировавшимся — до встречи в эфире!

Читать полностью…

🏁 Формула 1: гоняем модельки всю неделю со 2 по 8 февраля

Отовсюду раздается: «Го в машинку». Но когда новички приходят — код не пишется, модели не учатся, нервы не выдерживают. Всё потому, что на одной теории не выедешь, нужно еще и нарабатывать чутье, перенимая опыт у профи.

Именно поэтому в понедельник стартует неделя ML в биологии.
Эксперты @blastim поделятся своими материалами, предложат помозговать над задачками и прочтут полезные лекции:

2 февраля | 20:00 «Машинное обучение в биологии и медицине: успехи и провалы»
Спикер: Владимир Шитов, биоинформатик, спец в single cell, Helmholtz Munich

🧬 Как ML влияет на биомедицину? Что получилось, на что есть надежда, а что провалилось. Узнаем, что делают компании, и обсудим любые темы, интересные слушателям

6 февраля | «Могут ли 500 миллионов лет эволюции помочь понять, как жить дольше?»
Спикер: Александр Декан, машинлернер в университете Копенгагена, работал в OpenAI

🐳 Мы возьмем большую языковую модель в биологии ESM3 и проанализируем белки p53 у разных зверей: слонов, китов, людей, мышей и голых землекопов

➡️ Регистрируйтесь на 7 дней ML: https://sbsite.pro//ml0226_1

Машинка сама себя не выучит

Читать полностью…

🎄 С Новым 2026 годом, дорогие подписчики!🎄
Пусть новый год принесёт вам захватывающие открытия в Data Science, прорывы в биоинформатике, научные победы и технологические инновации! 🚀
Желаем вам неиссякаемого любопытства, бодрости духа, свежего взгляда на сложные задачи, точных экспериментов и заслуженных наград! 🎁

Читать полностью…

💫 Великие открытия начинались с полета фантазии. Разве нет?

Когда-то вакцинация от оспы или прыгающие гены считались бредом сумасшедшего. А сегодня эти идеи прямо или косвенно влияют на жизни миллионов людей. Биология всегда жила мечтами, которые потом меняли мир!

С 19 декабря по 20 января пройдет конкурс передовых научных идей в биотехе — это уникальное пространство свободы для высказывания умных и безумных мыслей, которые определят будущее человечества. Без стеснения. Без ограничений. Без бюрократии.

Кто может участвовать?
Учёные, инженеры, биотехнологи, медики, исследователи, стартаперы, студенты, футурологи и просто мечтатели, погружённые в науку.
Неважно, работаете ли вы в лаборатории, учитесь, делаете стартап или просто не можете перестать думать о будущем биологии — если у вас есть идея, вам сюда.

Как участвовать?

Поделитесь любой биомечтой: это может быть готовый проект с публикациями и грантами, авантюрная гипотеза, которую вы давно вынашиваете, или каракуля на салфетке с потенциалом революционной технологии. Количество заявок не ограничено — мы рассмотрим все.

Три лучшие идеи станут реальностью: мы поможем вывести их на рынок, а авторы получат приз — 300 000 рублей.

Давайте пофантазируем? До 20 января 2026 делитесь своим видением через форму:

🔗 https://forms.yandex.ru/cloud/693c1a93e010db35fd797439/

Биотехнологии ждут своих мечтателей

Читать полностью…

🎉Откртытие проектов по курсам DLS!

Объявляем об открытии проектов на наших курсах! Всем, кто проходит курс, нужно выбрать подходящий проект из списка, вступить в телеграм-чат по проекту (ссылка будет в таблице), заполнить форму (ну и начать делать проект 😉).

1️⃣-ая часть курса (ML, DL и CV)
📎 Таблица проектов | Форма для выбора

2️⃣-ая часть курса (NLP)

📎Таблица проектов | Форма для выбора

Немного ключевых дат:
🔹 Выбор тем продлится до 31 декабря, 23:59.
🔹 Проект можно начинать выполнять сразу после выбора, но формальное начало — 28 декабря.
🔹 Дедлайн сдачи проекта — 8 февраля, 23:59. ❗️

P.S. Premium-подписчики DLS могут предложить свою тему для проекта. Смотрите long-read об этом в соответствующем premium чате 🚀

Читать полностью…

Новый ИИ-взгляд на решение математических задач

⚡️Регистрируйся на новый #ReadingClub

8 декабря, 19:00 МСК

Разберемся, как открытая библиотека CayleyPy на Python меняет подходы к решению сложных задач в математике и других областях, превосходя традиционные системы алгебры.

А также:

→ Как задачи из теории групп можно решить с помощью методов обучения с подкреплением, аналогичных тем, что использует AlphaGo от Google DeepMind?

→ Как ИИ меняет подходы в математике и других научных дисциплинах, и какие достижения ждут нас в будущем?

🎤 Спикер: Александр Червов, к.ф.-м.н., Institut Curie

Разберем сразу 3 статьи:

📌 CayleyPy: Efficient computation of Cayley graphs

📌 Reinforcement learning approach for classical group theory tasks

📌 AI applications in algebra: a new frontier

➡️ ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ

📕 Reading Club — держим в курсе научных прорывов 😎

#AITalentHub #ITMO #NapoleonIT

Читать полностью…

Что находится под капотом современных AI систем?
3 декабря в рамках бесплатной конференции OS DevConf 25 Powered by GigaChat пройдёт трек про железо для AI.

Мы собрали экспертов, которые покажут, как устроен современный стек ИИ — от базового железа для инференса до системных рантаймов и объединения ферм GPU, чтобы обучить большие языковые модели. Кроме того участники получат знания о том, как программировать железо до уровня «можно использовать в Pythorch».

В программе секции уже полюбившиеся вам спикеры с новыми интересными докладами:

🔴Почему мы задыхаемся от GPU, но NPU все еще не изменили мир? Эдгар Сипки
🟡Запуск нейросетей на автономном грузовике с помощью TensorRT. Антон Рудоманенко
🔴Будущее системного ПО в эпоху AI: компиляторы, рантаймы и наш путь к OxideRT на Rust. Андрей Носов

🗣 Больше информации о программе в telegram-канале OS DevConf
❗️Успейте зарегистрироваться. Участие бесплатное, но количество мест ограничено

Читать полностью…

Все никак не собирался написать, что курс по мегаминксу закончили. Вторая половина от Игоря была очень хороша :-)

Ну и в целом курс состоялся исключительно благодаря Илье Осокину.

Ну и тут с ним интервью вышло, не премините полюбопытствовать.

Читать полностью…

Что нужно знать про SDD (specification driven development)

Вы наверняка это слышали. Дескать, сначала сделай план, потом пиши код. Ну, все очевидно 🙂 Но дальше начинают искать фреймворки, а их 100500 штук, и уже сложно разобраться, а что вообще нужно брать, что нет, и в чем там правда.

Поэтому накину базы.

По SDD принципиально есть всего два конкурирующих подхода.

1) Спецификации как источник правды.

Сюда относятся все подходы и стартапы, которые делают вики-системы или генерят код по спекам.

Типа, главное написать спеку, а код мы нашарашим. Спецификации храним и тщательно охраняем.

2) Код как источник правды. Тут тоже есть спецификации, но как одноразовые документы. Написал -> сделал код -> выкинул.

А источником истины является код, и если тебе нужно сделать задачу, то ты быстро достаешь из него эфемерную спеку для описания работы, описываешь новую фичу, делаешь ее и далее у тебя снова есть только код.

Фреймворк нужно выбирать в зависимости от того, к какому лагерю ты склоняешься. Я во втором.

Читать полностью…

🚨VII Открытый чемпионат по скоростному интегрированию НИЯУ МИФИ «Интегрируй!»

Участники на протяжении нескольких часов будут брать интегралы из различных разделов математики за ограниченное время, а также решать задачи из других разделов математики, сводящиеся к ИИ.

🔹Тех, кто не примет участие, приглашаем поболеть за своих друзей! Для этого можно зарегистрироваться как зритель или подписаться на группу в ВК, в ней будут публиковаться промежуточные итоги этапов, фотографии с мероприятия, а также вестись трансляция финала.

🤩Регистрация доступна по ссылке: тык

Читать полностью…

Хочу порекомендовать канал @tarasov_math_blog

Тарасов Алексей занимается дискретной оптимизацией, немножечко ML и использует это все для решения бизнес-задач. Блог получается сразу про всё.

Из интересного - он сделал алгоритм огранки алмазов при помощи нелинейной оптимизации, здесь можно послушать, а здесь почитать.
Решил проблему 13 шаров которой занимался еще Ньютон.

Читать полностью…

🚀 Серия соревнований по МЛ и научный проект ! Денежный призовой фонд больше 150 000 р и будет расти ! Кому интересен МЛ/RL или математика или пазлы или роботы.

Приглашаем Вас принять участие в серии челленджей и развитии научного опен-соурс проекта.

Соревнование организуется совместно с учеными лаборатории интеллектуальных технологий робототехники МФТИ, (руководит проектом - Илья Осокин), которые поставили себе амбициозную цель создать робота, который побьет мировой рекорд по сборке Мегаминкса ! Узнать больше о робототехнической части проекта Вы можете в сообщении д.ф.-м.н. А. Арутюнова: /channel/forodirchNEWS/3165 , или хабре или чате @starkitmega.

Проект CayleyPy предлагает Вам принять участие в решении алгоритмической части задачи - создании алгоритмов - которые смогут получать наиболее короткие (близкие к оптимальным ) решения. Методы решения важны в широком круге проблем от математики до квантовых компьютеров, МЛ/РЛ и теории струн. Для этого мы организовали соревнования на платформе Каггл.

Первый Второй разыгрываемый приз - 10 000 рублей.
Условия первого второго этапа очень простые.
Есть три челленджа на Каггле
Мегаминкс
https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-megaminx/leaderboard
Кубик Рубика 333
https://www.kaggle.com/competitions/cayleypy-ihes-cube
Кубик Рубика 444
https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-444-cube

Приз будет получен первым, кто достигнет ЛЮБУЮ из целей:

1 Или в конкурсе Мегаминкс - кто достигает скор 75 000 (вы получите 5 000 рублей, 70 000 ещё 5 000 рублей) и опубликует публичное решение. (Первая цель 80 000 уже достигнута. Приз уйдёт Владу Кузнецову, МФТИ).

2 Или обогнать Томаса Рокицкого в конкурсах по кубику 333 или 444 (любом из них) и тоже опубликовать публичное решение. (Томас Рокицкий - легендарный специалист по вычислительным аспектам головоломок - именно его команда нашла "число Бога" кубика Рубика в 2010 году - подведя итог более 30 годам усилий большого количества специалистов).

Подробное описание соревнований -- по ссылкам выше. Кратко: даны 1000 состояний пазлов и Вам надо предъявить их решения -- чем короче решение тем лучше (то есть чем меньше шагов/"мувов"). Score на лидерборде = сумма длин решений по всем пазлам. Соревнования полностью аналогичны соревнованию Каггл Санта 2023 -- можно навайбкодить изменения лучших решений оттуда. Также стоит взять наш подход CayleyPy и изменить в нем образующие на мегаминкс. Это сделали те, кто сейчас в топе. Дополнительную информацию, обсуждение и советы - см. чаты - @starkitmega @sberlogacompete @sberlogasci. Вводные лекции: четверг 19.00, пятница 20.00 (время по Москве).

Дополнительным призом будет возможное участие в научных публикациях. Наши цели амбициозны - мы уже добились исключительных результатов, которые имеют приложение в МЛ, математике, теории струн, квантовых вычислениях и т.д. Публикации отмечены NIPS spotlight. Узнать больше Вы можете в наших статьях. Если у Вас есть несколько свободных часов в неделю, знание Питона или математики и Вам интересно принять участие - пишите @alexander_v_c - мы рады всем - начинающим и профи.

Планируется серия челленджей и призов. Первый приз уже разыгран, второй объявлен, скоро будут новые объявления -- оставайтесь с нами !

================
А также мы ищем Cпоносоров.
Вы можете поддержать нас переведя на карту Илье Осокину 2202208362030505
Или напишите @alexander_v_c (Александр Червов)

И кидайте нам, пожалуйста, звезды на гитхаб, Вы нам очень поможите:
https://github.com/cayleypy/cayleypy

================
Выражаем благодарность компании RYBE - толстовки для айтишников: https://rybe.store /channel/rybe_store
================
Выражаем благодарность агентству BLASTIM за поддержку:

❤️ Наши курсы: agency.blastim.ru
🥨 Свежие вакансии в биотехе: blastim.ru
🤝 /channel/blastim

Читать полностью…

🌱 Биоэкономика России выходит на новый уровень!

Медицина, сельское хозяйство и экология активно меняются, и нужны специалисты, которые понимают и биологию, и IT. В биоэкономике задач и возможностей — море, и такие кадры сейчас особенно востребованы.

👉 ПИШ НГУ с экспертами ИЦ Хелснет НТИ запустили практико-ориентированные траектории, чтобы вы стали супервостребованным специалистом в биоэкономике, работали с биоданными, автоматизацией и ИИ.

🗓 Обучение стартует уже 15 апреля, успевайте записаться!

💡Выбирайте программу, которая соответствует вашим текущим навыкам и задачам:

🔜Разработка биоинформатических пайплайнов — получите новые компетенции в области конвейерной обработки биоинформатических данных

🔜Базы данных в биологии и медицине. Генные сети — на программе научитесь ориентироваться в крупнейших базах биологических данных, анализировать работу клеток и прогнозировать развитие патологий.

🔜Генные сети: продвинутые подходы по анализу и реконструкции — программа ориентирована на слушателей, которые работают с омиксными данными и хотят перейти от анализа отдельных наборов данных и списков генов к реконструкции, анализу и интерпретации генных сетей как моделей регуляции и организации биологических процессов.

🔜Машинное обучение и нейронные сети в биологии и медицине — курс разработан специально для тех, кто работает с биологическими, медицинскими или лабораторными данными и хочет научиться использовать современные инструменты анализа без перегрузки сложной теорией.

⚙️А ещё все эти курсы входят в конструктор образовательных траекторий ПИШ НГУ, где каждый сам выбирает, какие навыки развивать, и формирует свою индивидуальную программу обучения. Загляните сюда, тут много интересных курсов)

Остались вопросы? Не стесняйтесь их задать:

Дарья Сергеевна Соловьева
e-mail: d.soloveva@nsu.ru
Телефон: +7-913-390-08-48

Читать полностью…

Продолжается набор на модульный интенсив «Продвинутые разделы биостатистики»!
bioinf.me/education/workshops/hardstat | Дедлайн регистрации – 19 марта, 23:59 МСК

✨ Подходят к концу первые 2 модуля интенсива – продвинутые модели анализа выживаемости и смешанные линейные модели. А уже сегодня вечером начинается блок «Разработка интерактивных приложений в R/Shiny»! Вы ещё можете зарегистрироваться на 2, 4 или 6 модулей.

🌕 Полная программа интенсива и запись вводной лекции Евгения Бакина доступны на нашем сайте.

❤️ Присоединяйтесь – будем рады видеть вас среди участников!

✨Мы в VK | Мы в почте | Мы в Telegram

#bioinf_online #bioinf_education #bioinf_workshop
@bioinformatics_institute

Читать полностью…

Поздравляем с 8 Марта!

Дорогие, наши девушки, поздравляем с 8 Марта! 🎉
Пусть в жизни будет больше тепла, радости и любви, а рядом всегда будут надёжные и добрые люди.💐🌷🌹🥀💐💐

Читать полностью…

SCID.AI — платформа поиска научной информации 🔎🧠

Один клик — и вы уже внутри статьи, её контекста и научной дискуссии.

🔗 Alias для DOI: открывайте публикацию напрямую через scid.ai/{doi} — без лишних переходов.
Например: `scid.ai/10.1016/S0021-9258(19)52451-6`

🤖 ИИ для анализа статей: быстро считывайте смысл без “пролистывания PDF”:
название, аннотация, объект/предмет исследования, ключевые слова, ключевые выводы.

🕸️ Граф цитирований: видите, кто на кого ссылается, и как идея развивается во времени.
Каждый узел — статья с названием и DOI: клик → переход на новую страницу с таким же контекстом.

📥 Скачивание статей: если публикация в Open Access — скачайте файл сразу со страницы.

👥 241 научное сообщество: по всем областям науки — публикуйте свои результаты, обсуждайте статьи и находите коллег по теме.

🌍 Все статьи на русском: все страницы доступны на русском и английском.

🚀 SCID.AI — когда нужно не просто найти статью, а понять её место в науке и быстро перейти к следующей.

Читать полностью…

✨ Продвинутый курс по биоинформатике от А до Я

Бластим приглашает на новый поток курса «Анализ NGS-данных» всех, кто устал ботать в одиночку и не готов тратить время на учебу в очередной магистратуре, но хочет разбираться в полном цикле биоинформатической обработки — от fastq с секвенатора до биологически осмысленных результатов в публикациях.

Что вы получите на занятиях? На курсе команда опытных биоинформатиков познакомит вас сразу со всеми ключевыми этапами анализа и сферами NGS:

🧬 QC, картирование, сборка геномов
🧬 Аннотация генома, поиск и интерпретация вариантов
🧬 Филогенетика, анализ WGS на примере Y хромосомы
🧬 Эпигенетика
🧬 Метагеномика и нанопоровое секвенирование
🧬 Транскриптомика, single cell

Вы сразу практикуетесь на реальных данных, изучаете алгоритмы, питон, R и линукс. В финале — выбор темы и защита собственного проекта для портфолио

Удобный гибкий формат:

📅 распределенные занятия по вечерам и выходным
🖥 доступ к удаленному серверу с установленными пакетами
🤲 поддержка преподавателей, кураторов и комьюнити
📃 удостоверение гособразца о прохождении ДПО

Подробности на сайте: agency.blastim.ru/ngs

Есть сомнения? Курс по NGS от @blastim идет уже 10 лет и не теряет актуальность. Посмотрите отзывы участников.
Отзывы о курсе: https://rutube.ru/plst/1414377

Читать полностью…

Присоединяйтесь к исследованию AI‑индустрии!

Друзья, мы хотим глубже изучить состояние отрасли. Для этого нам крайне важно услышать именно ваш опыт:

* какие рабочие задачи сейчас в фокусе вашего внимания;
* с какими профессиональными вызовами вы сталкиваетесь при работе с ИИ;
* каких тематических блоков или форматов вам недостаёт на профильных мероприятиях.

Чтобы собрать репрезентативные данные, мы разработали краткий опрос. Его заполнение займёт не более 3 минут.

Ваши ответы:
* станут ключевым источником данных для масштабного исследования AI‑сообщества;
* помогут нам сформировать максимально релевантную программу конференции AiConf 2026;
* позволят выявить актуальные тренды и болевые точки индустрии.

По завершении исследования мы опубликуем его результаты — вы сможете увидеть, как ваш вклад повлиял на общую картину.

🎁 Бонус за участие: в знак благодарности мы предоставим видеозаписи конференции HighLoad++ 2025.

👉 Пройти опрос по ссылке

Читать полностью…

Совместно с DLS наш проект CayleyPy - одна из проектных тем для участников DLS.

Кто хочется присоединится - не важно учитесь ли Вы в DLS или нет - напишите @alexander_v_c. Также если Вы можете мне помогать руководить работой участников - напишите !

Читать полностью…

🚀 @sberlogasci webinar on data science:
👨‍🔬 Anton Naumov "CayleyPy — training distance predictors with Bellman updates"
⌚️ 21.00 Moscow Time (15 December 2025)

Буду пояснены основные идеи как искать пути на сверх-больших графах (10ˆ50) c помощью нейронных сетей обученных через уравнения Беллмана и бим-серча. ( Проект CayleyPy).

During this seminar we will give a brief introduction into Cayley graphs and pathfinding methods on them. We discuss how this problem can be addressed with learned distance predictors and focus on approximate fitted value iteration method (aka bellman updates). Some theoretical context as well as practical implementation details further plans will be shared. The seminar will be concluded with an open-ended discussion.

Для получения ссылки на зум - напишите в личку @Alexander_v_c

Читать полностью…

Началась одна из основных АИ конференций - NeurIPS. Наш проект CayleyPy представлен спотлайтом в Мехико и орал докладом в Сан-Диего. Будем рады нетворкингу - отмечайтесь в голосовалке - кто будет на НИПСе - /channel/sberlogasci/1/43251

(А также в чате /channel/sns_graduate есть ссылки на чаты участвующих в конфах).

"CayleyPy Growth: Efficient growth computations and hundreds of new conjectures on Cayley graphs"
https://openreview.net/forum?id=slgCAPAmeo

"A machine learning approach that beats Rubik's cubes"
https://neurips.cc/virtual/2025/loc/mexico-city/events/spotlights-2025
https://neurips.cc/virtual/2025/loc/mexico-city/poster/120075

Читать полностью…

К новости выше хотелось бы сделать ряд пояснений.

1. Вчера было зарегистрировано 2 вакцины:

Первая - ФМБА (колоректальный рак). Написала именно про неё потому, что я работаю в институте ФХМ им.Ю.М.Лопухина, которому вакцина принадлежит.

Вторая - Герцена + Гамалеи (меланома).

2. Они были зарегистрированы, то есть разрешены для клинического применения, на основании результатов доклинических исследований.
Это стало возможно из-за принятия вот этого постановления.

3. Я уже писала про вакцины и снова оставляю ссылку на этот пост.

Главные мысли:
- вакцина для лечения, а не для профилактики
- мы должны начать использовать препарат, чтобы понять его клиническую эффективность
- я очень далека от того, чтобы говорить о том, что это революция, панацея и вообще лучшее, что было в науке. Нет.
Я не хотела бы, чтобы регистрацию препарата воспринимали как обещание чего-то грандиозного, потому что, как вы знаете, я стараюсь быть осторожна в обещаниях и суждениях.

Пока я считаю, что это нужно воспринимать как шанс для пациентов, чьи опции лечения исчерпаны + у которых есть потенциальная возможность ответить на иммунотерапию.
Остальные критерии я опубликую, как только они мне станут известны.

А дальше посмотрим.

Читать полностью…