42550
DS По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI @pythonlbooks-📚 @programming_books_it -📚 Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
Yandex B2B Tech и ШАД представили первую в России нейросеть для анализа МРТ головного мозга младенцев до года. Система работает в облаке и определяет соотношение серого и белого вещества с точностью >90%, что позволяет ускорить диагностику нарушений ЦНС.
Модель обучалась на 1500 обезличенных снимках пациентов и датасете MICCAI Grand Challenge. Для автоматической разметки использовалась BIBSNet, для сегментации применялись ResNet и U-Net. Разработчики отмечают, что ограниченный объем данных и сложность разметки были основными вызовами.
Сервис уже проходит пилот в клинике и планируется к публикации в опенсорс, что открывает возможности для дальнейших исследований и интеграции в медицинские проекты.
ComputerRL: Scaling End-to-End Online Reinforcement Learning for Computer Use Agents
📚 Read
@datascienceiot
From GPT-2 to gpt-oss: Analyzing the Architectural Advances
📚Read
@datascienceiot
Awesome Claude Code 🤝 Awesome Claude Code Agents
📌 Github
@datascienceiot
Introduction to Python for
Econometrics, Statistics and Data Analysis
📚 Github
@pythonlbooks
A Comprehensive Survey of Self-Evolving AI Agents
A New Paradigm Bridging Foundation Models and Lifelong Agentic Systems
📚 Читать
@datascienceiot
Data Scientist — одна из самых перспективных профессий 2025 года, по данным Мирового экономического форума 📊
Освоить эту профессию можно на курсе Нетологии — с погружением в практику, сопровождением ментора, поддержкой профессионального комьюнити и экспертов из Яндекса, Сбера, VK и Amazon.
В результате обучения вы:
- изучите Apache Spark, pandas, PostgreSQL и другие инструменты для обработки больших данных;
- научитесь применять технологии машинного обучения для решения бизнес-задач;
- отработаете навыки на реальных проектах компаний-партнёров: «Северстали», «Гринатома», Neoflex.
Чтобы ещё больше расширить скиллсет, сможете пройти бонусные модули по английскому языку, рекомендательным системам, нейросетям и deep learning.
Сейчас на курс действует скидка 40% — записывайтесь
Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5wDk42d
CoAct-1: Computer-using Agents with Coding as Actions
📚 Read
@datascienceiot
When AIs Judge AIs: The Rise of Agent-as-a-Judge Evaluation for LLMs
📚 Read
@datascienceiot
Share Your Attention: Transformer Weight Sharing via Matrix-based Dictionary Learning
📚 Read
@datascienceiot
Fine-tuning with gpt-oss and Hugging Face Transformers
📚 cookbook
@datascienceiot
Рекомендательные сис#темы пыtаю9тся пре$дсkaзать, какие о!бъекty buдут инте@ресны поlз0вате&лю, имeя опр*д*л*nnyu info%рмаtciu о 1go пr0f1le_8xZ$@.
Кажется, анонсируют событие про нейронки и реком!
An introduction to the symmetric group algebra
📚 Читать
@datascienceiot
Schmidhuber’s Fast-Weight work of 1991-92 introduced an explicit mechanism for token-to-token interaction inside recurrent neural networks (RNNs).
Each time step wrote an outer-product fast weight that linked the current hidden state (a “key”) with a “value.”
📚Статья
@datascienceiot
🔋 Goldman Sachs выпустил 26-страничный отчёт об энергии и ИИ: **Powering the AI Era**
Главный вывод: дата-центры для ИИ потребляют электричество быстрее, чем энергетики успевают строить новые мощности.
Будущее индустрии будет зависеть не только от быстрых чипов, но и от того, кто сможет найти деньги и схемы финансирования для строительства.
🧵 Кратко по пунктам 👇
🚂 Каждый технологический бум имел опору
- XIX век — железные дороги
- 1990-е — оптоволоконные сети
- 2020-е — стойки с GPU
Одна «AI-фабрика» мощностью 250 МВт обойдётся примерно в $12 млрд.
📈 Почему обучение ИИ так прожорливо
- Кластеры состоят из тысяч GPU с жидкостным охлаждением.
- К 2027 году одна стойка будет потреблять в 50 раз больше энергии, чем облачная стойка 2022 года.
- Даже с оптимизациями мировой спрос на энергию дата-центров вырастет на 160% к 2030 году.
⚡ Энергосети не справляются
- Средний возраст ЛЭП в США — 40 лет.
- Разрешение на газовую станцию занимает до 7 лет.
- Goldman оценивает распределение новых источников:
- 30% комбинированные газовые станции
- 30% газовые «пикеры»
- 27,5% солнечная энергетика
- 12,5% другие источники
🔌 Как выкручиваются операторы
- Строят дата-центры прямо рядом с генераторами.
- Используют микросети, чтобы сглаживать пики нагрузки.
- Это ускоряет запуск, но создаёт конфликты с соседями — круглосуточно шумят дизельные или газовые турбины.
🟠 Подробнее
Генеративный ИИ — уже не фантастика, а рабочий инструмент, но используем ли мы его на полную? В интервью Ъ FM Иван Гуз, управляющий партнер Авито, раскрыл, как GenAI трансформирует бизнес-процессы и почему его массовое внедрение неизбежно.
В Авито генеративный ИИ уже оптимизирует работу: автоматически создает контент, повышает точность рекомендаций через технологии трансформеров и сокращает рутинные задачи. «Уровень использования ИИ растет экспоненциально — сомнений в его повсеместном применении нет», — отмечает Гуз. Будущее, по словам эксперта, за «агентским ИИ» и world models, которые понимают контекст, а не просто слова.
Подпишитесь на полезные каналы Авито
Ведущие ML- и DS-инженеры соберутся 13 и 14 сентября на E-CODE.
Это масштабное IT-событие создано командой Ozon Tech. Вы приглашены, но нужно зарегистрироваться: https://s.ozon.ru/63nnD27 ⬅
Что будет:
6 контентных треков — один из них для ML/DS.
Выступления известных учёных.
Качественный нетворк — комьюнити middle+ специалистов.
Интеллектуальные интерактивы — и эксклюзивный мерч в подарок.
Вечеринки каждый день — на сцене НТР, Заточка, ILWT и Нейромонах Феофан.
E-CODE — комьюнити-пространство, в котором стоит быть 💙
Собеседование — больше переговоры, чем экзамен.
Если вы уже работаете в аналитике, то знаете: чем выше позиция, тем сложнее этапы. Здесь проверяют не просто SQL и продуктовые метрики, а глубину мышления, умение защищать решения, видеть бизнес-задачу за цифрами. И часто именно это решает, дадут ли вам оффер и с какими условиями.
21 августа в 18:00 (МСК) Павел Бухтик, экс-руководитель продуктовой аналитики в Яндексе, разберет, как проходит процесс найма аналитиков, какие бывают этапы и вопросы на собеседованиях, как выделиться среди кандидатов и получить оффер на лучших условиях.
Подключайтесь — расскажем, как выжить на многоэтапном собесе: https://clc.to/erid_2W5zFJsrVje
Это третий вебинар Data-интенсива: от новичка до оффера, который поможет сориентироваться в сфере Data Science и перейти к первым шагам.
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJsrVje
🖥 Вайбкодим с GPT-5 как профи — OpenAI выкатили офиц. гайд по работе с моделью. С ним выжмете из нейронки МАКСИМУМ.
1️⃣Будьте предельно ТОЧНЫ и не давайте противоречий — иначе модель запутается.
2️⃣Подбирайте правильный уровень рассуждений (reasoning effort): простое → низкий, сложное → высокий.
3️⃣Структурируйте промпты XML-подобным синтаксисом. GPT-5 лучше держит контекст в таких блоках:
<code_editing_rules>
<guiding_principles>
- Every component should be modular and reusable
</guiding_principles>
<frontend_stack_defaults>
- Styling: TailwindCSS
</frontend_stack_defaults>
</code_editing_rules>
<self_reflection>
- Think of a rubric first
- Deeply analyze each part
- Use rubric to iterate best solution
</self_reflection>
<persistence>
- Don’t ask human for confirmation
- Make best assumption
- Document it after acting
</persistence>
Part I: Tricks or Traps? A Deep Dive into RL for LLM Reasoning
📚 Read
@datascienceiot
Breaking the Sorting Barrier for Directed Single-Source Shortest Paths
📚 Читать
@datascienceiot
Как выбрать стэк для ML-задач на соревнованиях?
Разбираемся на примере E-CUP 2025 от Ozon Tech. В новой статье собрали рабочие инструменты для решения типичных заданий по машинному обучению:
1️⃣ Рекомендации: предсказание следующей покупки пользователя.
2️⃣ Логистика: автопланирование курьеров.
3️⃣ Контроль качества: автоматическое выявление поддельных товаров.
Эти задачи предстоит решить на E-CUP 2025. Регистрация открыта до 17 августа включительно
Статья поможет разобраться, какие инструменты из богатой экосистемы open-source проектов лучше использовать на соревновании:
🔹 Библиотеки и фреймворки для построения рекомендательных систем и маршрутизации.
🔹 Градиентный бустинг и графовые нейросети.
🔹 Оптимизация маршрутов и работа с геоданными.
🔹 Поиск аномалий и дефектов, работа с мультимодальными данными.
Если вы участвуете в соревновании или просто ищете надежный стэк для ML-прототипов — читайте и сохраняйте: https://cnrlink.com/ecup25articleds
Современное ИТ-образование с фокусом на реальные потребности рынка и индивидуальным подходом к студенту — то, что поможет тебе окрепнуть как специалисту и усилить карьеру.
В магистратуре Центрального университета ты получишь опыт работы в ИТ-компаниях уровня Т-Банка, Яндекса, Авито уже во время учебы. Средняя зарплата студентов — 195 000 ₽.
Что тебя ждет:
• Грант до 75% на все время обучения.
• Закрепление теории на задачах от бизнеса.
• Стажировки в крупных компаниях и трудоустройство.
• Индивидуальный наставник, чтобы достигать целей.
• Занятия по вечерам и выходным.
• Диплом о высшем образовании государственного образца.
Подавай заявку до 24 августа: ссылка
Неформально про реком
Глитч нейросети — это база, а ивент AI VK & Pro в «оригинале» — повод собраться и узнать, как меняются рекомендательные системы.
27 августа VK проводит AI VK & Pro — закрытый митап про RecSys и ML. Где соберутся крутые ML-инженеры, исследователи и разработчики.
В программе доклады от ML-лидов VK. Поговорим про Discovery Platform, продовые трансформеры и мультимодальные модели.
Приходите задать вопросы, поделиться опытом и поглитчевать среди своих в неформальной обстановке. А после — афтепати: винил, сигары, вино и покер.
📍 Москва, только офлайн
📅 27 августа, сбор с 18:00
🎟 Вход по регистрации
На ИТ-Пикнике планируют поднять темы о том, как ИИ учится рассуждать, как устроено автономное вождение, зачем людям нужен опенсорс и кто кого доучит: GenAI или платформы. Крупнейший ИТ-фестиваль пройдет уже в следующую субботу.
@datascienceiot
Matrix Calculus (for Machine Learning and Beyond)
📚 Читать
@datascienceiot
The Many Faces of Information Geometry
📚 Read
@datascienceiot
Андрей Рыбинцев, более 10 лет развивавший ИИ в Авито, стал управляющим директором по ИИ и вошел в состав правления. Сейчас платформа масштабирует внедрение ИИ в продукты, сервисы и внутренние процессы компании.
Теперь все ключевые ИИ-команды компании — около 900 специалистов из департаментов Data Science, Поиска и Рекомендаций, Аналитики данных — объединятся под его управлением. Также в компании будет сформирован новый кластер AI Experience, который сосредоточится на развитии ассистентов на базе генеративного ИИ.
По словам Рыбинцева, он с командой планирует масштабировать уже работающие решения и внедрить новые технологии, которые будут ощутимы для миллионов пользователей и тысяч бизнесов по всей стране.
Рыбинцев стоял у истоков построения ИИ-инфраструктуры в компании: внедрял Trust & Safety, антифрод, развивал ML-модерацию, масштабировал Data Science. Под его руководством также было запущено семейство генеративных моделей — текстовая A-Vibe и мультимодальная A-Vision.