Claude решил задачу по физике чёрных дыр, которую не могли закрыть около 20 лет

Anthropic опубликовала исследование, в котором внутренняя исследовательская модель Claude получила новый результат в теоретической физике.

Работа посвящена переходу Хокинга - Пейджа. Это фазовый переход, связанный с термодинамикой чёрных дыр в пространстве анти-де Ситтера (AdS).

Исследователей интересовал вопрос: сохраняется ли этот переход при слабой связи, когда классическое геометрическое описание уже неприменимо?

Для ответа требовалось вычислить коэффициент, который впервые появляется на трёх петлях в теории возмущений. По словам авторов, этот коэффициент не удавалось вычислить примерно два десятилетия.

Claude получила значение:

b = −1,48 × 10⁻³ λ²

Отрицательный знак коэффициента показывает, что переход остаётся переходом первого рода. Он происходит немного ниже температуры Хагедорна.

Особенно интересна организация работы. Физик поставил задачу внутренней исследовательской модели Anthropic, после чего проверил результат на нескольких известных частных случаях. Отдельный запуск Claude с использованием другого метода независимо получил то же значение.

Позднее Anthropic связала эту внутреннюю модель с Claude Fable 5.2.

Это ещё один пример того, как современные языковые модели начинают участвовать в исследованиях на уровне сложных математических вычислений и теоретической физики.

При этом работа пока не прошла независимое научное рецензирование. Результат требует проверки со стороны физического сообщества.

📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Yoshua Bengio and collaborators just released a goldmine 182-page survey on mechanistic interpretability!

"Understanding AI from the Inside"

📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Алгоритм знает, где вы будете 7-го ноября 😎

RecSys-митап в Москве для тех, кто уже строит рекомендательные системы и хочет делать это еще лучше.

В программе — доклады от топовых экспертов Сбера с разбором кейсов, свежих подходов и неочевидных решений.

После официальной части — нетворкинг. Время в узком кругу профессионалов и сообщества Зеленый RecSys.

Участие бесплатное, но количество мест ограничено.

Москва. Суббота. 7 ноября. RecSys!
➡️ регистрируйтесь

Читать полностью…

"Large Flow Language Models"

What if we could turn existing LLMs into diffusionLMs that generate multiple tokens in parallel without losing accuracy?

📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Working with Agentic `Teammates': When a New Organizational Actor Collides with the Human Ecosystem of Work

📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

At the Limits of Computability: Steps Towards Autonomous AI Discovery on the Busy Beaver Frontier



📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Зачем готовиться к собеседованию вслепую, если можно заранее посмотреть, какие будут вопросы и задачи?

Ребята из Поступашек уже 6 лет собирают реальные задания и разборы собеседований в BigTech. Там можно найти не только сами вопросы, но и разборы технических секций, критерии оценки и рекомендации по подготовке.

Собрали подборку полезных материалов под разные направления:
➡️ Аналитикам:
— Собеседования на продуктового и бизнес-аналитика в Т-Банке 🟨
— Что спрашивают по A/B-тестированию в X5 🌿 , разбор собес на DS в Яндекс 🟥

➡️ Разработчикам:
— Go и System Design в Ozon 🔵, GO в Авито😎
— Банк алгоритмических собеседований из BigTech

➡️ ML/AI-инженерам:
— Все вопросы на ML-собеседование в Яндексе 🟥 и ML в Авито 😎
— 10 кейсов по ML System Design в Т-Банке 🟨

➡️ Тем, кто ищет первую стажировку:
— Как получить стажировку в 2026 году
— Где взять опыт, если его нет

В Поступашках регулярно выходят новые разборы собеседований, карьерные гайды, стажировки и инсайды о найме в BigTech.
Лучше увидеть эти вопросы до собеседования, чем узнать о них после отказа

ПОСТУПАШКИ ПОДПИСАТЬСЯ

Читать полностью…

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: /channel/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: /channel/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Читать полностью…

С вас идея, а Т-Банк за нее заплатит

В Т-Банке ищут трейдеров, разработчиков и тех, кто просто увлекается инвестициями. Зарегистрируйтесь на программу «Инвест. Премаркет» до 11 ноября. 

Ваши AI-сценарии для бизнеса смогут побороться за призовой фонд программы — 2 500 000 ₽. А сами идеи Т-Банк поможет масштабировать и сделать частью бизнеса.

Успейте подать заявку до 11 ноября

Читать полностью…

Agentic Large Language Models

📓 Book

@datascienceiot

Читать полностью…

Catching Developers in the Flow: Low-Latency Agentic Program Repair at Google Scale

📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Бесплатные учебники по математике от профессора Университета Альберты

Джереми Сильвестр, доцент кафедры математики Университета Альберты, выложил свои учебники в открытый доступ. Их можно читать онлайн, а часть скачать в PDF.

Главная находка здесь Discover Linear Algebra, полноценный курс линейной алгебры на два семестра. Для тех, кому нужно быстрее, есть сокращённая версия на один семестр. Для ML это база: векторы, матрицы, собственные значения, разложения и всё, на чём держатся нейросети.

Ещё два учебника: Calculus Concepts & Modelling по матанализу и дифференциальным уравнениям с упором на моделирование и Elementary Foundations по дискретной математике и логике, который автор обещает скоро открыть полностью.

Хороший вариант, если хочется подтянуть математику под машинное обучение по нормальным университетским учебникам и бесплатно.

https://sites.ualberta.ca/~jsylvest/

Читать полностью…

📚 280 страниц о машинном обучении в инвестициях от J.P. Morgan

Big Data and AI Strategies Марко Колановича и Раджеша Кришнамачари: масштабный отчёт о том, как использовать ML и альтернативные данные для анализа рынков.

Внутри:
• Какие данные могут дополнять финансовую отчётность: соцсети, поисковые запросы, транзакции и другие источники.
• Как оценивать их качество и полезность.
• Обзор методов машинного обучения для анализа данных.
• Возможности и ограничения применения этих подходов в инвестициях.

Отчёт вышел в 2017 году. Его стоит читать как фундаментальный материал по ML и данным в финансах, учитывая возраст примеров.

PDF доступен бесплатно, на английском:

📓 Книга

@datascienceiot

Читать полностью…

📚 Обновили огромный учебник по математике для Computer Science и Machine Learning - 2220 страниц.

Внутри сразу несколько фундаментальных тем:
— алгебра
— топология
— дифференциальное исчисление
— теория оптимизации
— математический аппарат для CS и ML
Хороший вариант, если хочется не просто использовать формулы в ML, а понимать, откуда они берутся и почему работают.

Книга доступна здесь:
https://www.cis.upenn.edu/~jean/gbooks/

@datascienceiot

Читать полностью…

Стать специалистом по Data Science всего за 10 недель — это реально!

Если давно смотрите в сторону Data Science, но откладываете старт из-за огромного количества технологий, математики и непонятного пути до первой работы — сейчас можно зайти в профессию по-другому.

Симулейтив запускает интенсивный буткемп по Data Science, который построен вокруг главного: за первые 10 недель собрать необходимый стек, получить практический опыт и начать готовиться к реальным собеседованиям.

И главное — вам не нужно сначала учиться 8–12 месяцев, а уже потом думать о трудоустройстве.

Что вас ждёт:
➖необходимые для старта навыки: Python, ML, статистика, работа с данными и AI-инструментами;
➖практика на реальных задачах и проектах;
➖понятный ежедневный план обучения и поддержка менторов;
➖еженедельные живые занятия, а не старые записи;
➖подготовка к собеседованиям уже с первых недель — групповые интервью, разбор вопросов и подготовка резюме.

А что после 10 недель? Буткемп — это только первый этап.

После него можно продолжить углублять экспертизу и двигаться к уровню middle:
➖продвинутый Python;
➖Git;
➖продвинутая статистика и A/B-тестирование;
➖Airflow;
➖MLOps и развёртывание ML-моделей.

Кому подойдёт:
Тем, кто хочет войти в Data Science системно и не тратить год на самостоятельный поиск правильного маршрута.
Тем, кто начинал учиться самостоятельно, но терял темп без структуры и дедлайнов.
Тем, кто хочет не просто изучать теорию, а как можно раньше начать готовиться к выходу на рынок.
Тем, кому важно учиться на практике и получать обратную связь от менторов.

🔥ВАЖНО: Симулейтив сейчас дают возможность получить грант на обучение и гарантию трудоустройства своих студентов! Количество грантов, ограничено!

Оставляйте заявку до конца недели, чтобы занять одно из 5 оставшихся мест нового потока!

🔗 ЗАБРОНИРОВАТЬ МЕСТО

Читать полностью…

🔍 Открытое ML-собеседование с техлидом Яндекса|
12 ноября, 19:00 мск

Приходи онлайн посмотреть, как проходит техническое интервью на ML-инженера, и попробуй ответить на вопросы вместе с кандидатом

Как всё будет проходить:

📂 Интервьюер: Любовь Чубарова, техлид в Яндексе (RnD Alice AI), одна из первых сотрудниц YandexArt, преподаватель ВШЭ, экс-руководитель аналитики Центра ИИ Сколтеха. В роли кандидата – инженер-доброволец

📂 Никакого сценария: Любовь задаст вопросы и предложит задачи, которые использует на технических интервью. Кандидат не будет знать их заранее

📂 В конце эфира Любовь ответит на вопросы участников

Участие бесплатное!

Эфир проходит в рамках менторской программы ШОРТКАТ для айтишников, которые хотят сменить работу, вырасти в грейде и зарплате или прокачать технические навыки

Переходи в бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_ml_bot

Реклама.
О рекламодателе.

Читать полностью…

A Circuit for In-Context Learning


📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Mistral Large 4

📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Бесплатная книга о больших языковых моделях – 315 страниц от предобучения до рассуждений.

Foundations of Large Language Models Тун Сяо и Цзинбо Чжу системно объясняет, как устроены LLM, как их обучают и применяют.

Внутри шесть основных тем:

- Предобучение: задачи обучения и архитектуры моделей.
- Генеративные модели: Transformer, подготовка данных, масштабирование и длинный контекст.
- Промптинг: обучение на примерах в контексте, декомпозиция задач, RAG и инструменты.
- Выравнивание: обучение выполнению инструкций и использование человеческой обратной связи.
- Инференс: декодирование, ускорение и дополнительные вычисления во время генерации.
- Рассуждения: методы улучшения способности решать сложные задачи.

Авторы делают акцент на фундаментальных принципах. Материал подойдёт студентам, разработчикам и ML-инженерам, которым хочется связать отдельные знания о LLM в целостную картину.

Книга на английском. Базовые знания машинного обучения и нейросетей помогут при чтении.

Скачать PDF бесплатно:
https://arxiv.org/pdf/2501.09223

Читать полностью…

The Geometry of Agent Memory: Forecasting Retrieval-Bound Memory Failures, and Characterizing Its Limits

📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Patch the Planet: global response coordination as agents uncover critical vulnerabilities



https://openai.com/index/coordinated-disclosure-of-critical-vulnerabilities/

@datascienceiot

Читать полностью…

The World Won't Wait: Evaluating and Teaching Agents Under a Live Clock

📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

LLM-to-Flow Distillation: Teaching Natural Language Goals to Scientific Generators


📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Scaling Graph Neural Networks for Friend Recommendation: Multi-Hash User Embeddings and Temporal Neighbor Sampling

📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Physical AI: почему научить робота брать предметы сложнее, чем кажется

Манипуляция объектами остаётся одной из актуальных задач робототехники. Антропоморфному роботу нужно оценить положение объекта, рассчитать силу захвата и скорректировать движение до того, как предмет упадёт. Отдельная проблема — генерализация: модели пока с трудом применяют освоенные навыки в новых условиях, поэтому о массовом появлении домашних роботов говорить рано.

Как решаются эти задачи и на что уже способны современные роботы, разобрали CEO MWS Павел Воронин и руководитель Лаборатории интеллектуальной космической робототехники Сколтеха Дмитрий Тетерюков.

Посмотреть выпуск подкаста «Паша AI AI AI» — тут.

@datascienceiot

Читать полностью…

📌Baseten выпустила бесплатный учебник по инженерии инференса

Платформа, которая хостит модели Cursor, Notion и Harvey, выложила в открытый доступ книгу Inference Engineering за авторством Филипа Кайли. который четыре года работает в Baseten и написал её по интервью с инженерами компании и собственным докладам.

Среди рецензентов - автор FlashAttention Три Дао.

Книга собирает в одном месте путь от выбора модели и GPU до мониторинга работающего сервиса.

Baseten основана в 2019 году тремя выходцами из Gumroad, четвёртым сооснователем стал Панкадж Гупта из Uber.

Компания продаёт выделенные развёртывания открытых и собственных моделей клиентов, готовые Model APIs и инфраструктуру для дообучения, а также развивает открытый фреймворк упаковки моделей Truss.

Восемь глав объясняют, как сформулировать требования к продукту, как устроены модели и где они тормозят, прежде всего в механизме внимания, разбирают GPU NVIDIA поколений Hopper и Blackwell и программный уровень, от CUDA и PyTorch до движков vLLM, SGLang, TensorRT-LLM и Dynamo.

Отдельные главы посвящены методам ускорения, моделям для речи, изображений и видео, а также эксплуатации - от автомасштабирования и батчинга до постепенной выкатки новых версий.

Новичку книга даёт карту области и порядок действий - как определить задачу, бюджет задержки, стоимости и подобрать модель, а в последующем заняться оптимизацией.

Базовые понятия вроде предзаполнения, декодирования и KV-кэша объяснены с нуля, а незнакомые термины можно найти в глоссарии.

Опытным инженерам будут интересны пороги и практические правила. Для каждой техники ускорения автор объясняет, как она устроена, при каком трафике и размере модели окупается и чем рискует качество ответов.

Отдельно сравниваются движки инференса и разобраны задачи эксплуатации, которые обычно приходится решать методом проб и ошибок.

Последний раздел посвящён продуктам компании, а оборудование рассматривается почти целиком на примере NVIDIA, другим ускорителям отведено около двух страниц.

🔜 Запросить книгу бесплатно в форматах PDF, EPUB или аудиоверсию


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Inference #Book #Baseten

Читать полностью…

Подключить ИИ-агента к базе просто. Определить, что ему разрешено делать, сложнее.

Пока агент только отвечает в чате, его ошибку можно заметить и исправить. Когда он получает доступ к данным, внешним API и исполнению кода, ошибка уже может превратиться в действие.

Поэтому заранее стоит определить: какие данные агент видит, какие инструменты вызывает и какие операции требуют проверки.

Эти вопросы разбирает «Лаборатория Касперского» в руководстве «Безопасность ИИ-агентов через призму кибериммунитета». Внутри: атаки через контекст на примере EchoLeak, SearchLeak и CamoLeak, границы доверия к LLM и подходы к изоляции инструментов.

Пригодится разработчикам и архитекторам, которые внедряют агентов в реальные процессы.

Скачать

Читать полностью…

Handbook on Understanding Harness Engineering for AI Agents

📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

AgentBug-Smith: Automatically Reproducing Real-World Harness Bugs in Agentic Systems

📓 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

📚 Классика, которую стоит прочитать: бесплатная книга Давида Кризеля о нейросетях

Если хочется разобраться, как нейросети устроены на уровне основ, а не только вызывать API, есть отличный бесплатный материал: A Brief Introduction to Neural Networks Давида Кризеля. Книга выросла из семинара в Боннском университете, первая версия вышла ещё в 2005 году, и с тех пор её дорабатывали.

Книга разделена на три большие части. Первая ведёт от биологии к формализации: биологический нейрон, компоненты искусственных сетей и основы обучения. Вторая посвящена обучению с учителем: перцептроны, backpropagation, RBF-сети и рекуррентные сети. Третья про обучение без учителя: сети Хопфилда, самоорганизующиеся карты Кохонена и теорию адаптивного резонанса.

Отдельно есть экскурсы в кластеризацию, предсказание временных рядов и обучение с подкреплением.

Главное достоинство книги в подаче. Каждое понятие объясняется сначала простыми словами, а потом строго математически, поэтому её одинаково удобно читать и новичку, и тому, кто хочет формул. Иллюстрации автор рисовал сам, в конце глав есть упражнения, а примеры связаны с его Java-библиотекой SNIPE.

Про трансформеры и LLM здесь ничего нет. Зато это хороший фундамент, без которого современные архитектуры понимаются хуже. Распространяется бесплатно по лицензии Creative Commons.

https://dkriesel.com/_media/science/neuronalenetze-en-zeta2-2col-dkrieselcom.pdf

Читать полностью…