Data Science

20 October 2025 16:03

Readers Prefer Outputs of AI Trained on Copyrighted Books over Expert Human Writers

📚 Читать

@datascienceiot

Data Science

16 October 2025 23:13

Claude and your productivity platforms

📚 Читать

@datascienceiot

Data Science

15 October 2025 20:00

A comprehensive, hands-on tutorial on the most recent advancements in robotics

📚 Читать

@datascienceiot

Data Science

14 October 2025 11:32

5-phase path every ML systems engineer follows but almost no one talks about.

📚 Read

@datascienceiot

Data Science

12 October 2025 15:50

🖥 Новый курс на Stepik - PostgreSQL для разработчиков: от основ к созданию API

Здесь на пальцах объясняют не только как писать SQL-запросы, а строить настоящие backend-сервисы с базой данных как у профи.

В этом курсе ты шаг за шагом создашь REST API на FastAPI + PostgreSQL:
от установки среды и первых таблиц - до масштабируемого приложения с безопасностью и CRUD-операциями.

🔹 На практике разберете:
• SQL-запросы, фильтры, агрегаты и подзапросы
• Связи между таблицами и нормализацию БД
• Взаимодействие Python и PostgreSQL
• Реализацию REST API и подключение базы
• Оптимизацию и разбор реальных задач с собеседований

⚡ После курса у вас будет свой работающий API-проект и реальные навыки работы с PostgreSQL в продакшене.

🎁 Сегодня дарим промокод –30% от цены: SQLISGREAT

🚀 Прокачаю свои знания: https://stepik.org/course/255542/

Data Science

09 October 2025 00:32

Gaussian Embeddings: How JEPAs Secretly Learn Your Data Density


📕Читать

@datascienceiot

Data Science

08 October 2025 12:01

Sora 2 Prompting Guide

📕Читать

@datascienceiot

Data Science

06 October 2025 14:03

THE DRAGON HATCHLING: THE MISSING LINK
BETWEEN THE TRANSFORMER AND MODELS OF THE BRAIN

📕Читать

@datascienceiot

Data Science

05 October 2025 12:37

The Anatomy of a Personal Health Agent

📕Read

@datascienceiot

Data Science

02 October 2025 23:18

Rethinking JEPA: Compute-Efficient Video SSL with Frozen Teachers

📕 Читать

@datascienceiot

Data Science

24 September 2025 17:21

Startup technical guide

📕 Read

@datascienceiot

Data Science

24 September 2025 11:56

State of AI-assisted Software Development

📕 Report

@datascienceiot

Data Science

19 September 2025 18:21

Как уместить в единого ИИ-помощника более 100 различных сценариев для 10 000+ сотрудников

На конференции «ИИ-ЗАМАН» в Казани технологическая платформа Авито представила доклад «Автоматизация в Авито: путь к многоагентным системам». Дата-сайенс менеджер Виктория Берестова рассказала о применении LLM для построения ИИ-ассистентов: от классификаторов интентов до сценариев взаимодействия.

Ключом стала многоагентная архитектура (MAS). Вместо создания одного монолитного и сложного помощника, который пытается быть экспертом во всем, разработали целый ансамбль узкоспециализированных ИИ-агентов.

Каждый такой агент отвечает за свою предметную область — подобно тому, как в большой компании работают разные департаменты: юридический, финансовый, технический. Когда сотрудник задает вопрос через единый интерфейс, система анализирует запрос и автоматически направляет его тому «виртуальному специалисту», который лучше всего справится с задачей.

Узкие специализированные агенты для конкретных задач требуют значительно меньше мощности, чем большие универсальные модели, сохраняя при этом высокое качество результатов. А система предварительной фильтрации автоматически обрабатывает простые запросы без запуска дорогих ИИ-моделей, оптимизируя использование вычислительных ресурсов.

Data Science

17 September 2025 22:49

DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning

📕 Read

@datascienceiot

Data Science

17 September 2025 16:01

The Impact of Artificial Intelligence on Human Thought

📕 Читать

@datascienceiot

Data Science

20 October 2025 14:04

Data.Meetup от Сбера: честно об агентизации😏

Отправляйтесь на жёсткую прокачку скилов — обсудим AI-Ready Data, аспекты построения AI-агентов, умный поиск, генерацию SQL и доступ агентов к данным одним кликом.

Встречаемся 23 октября: в московском офисе Сбера! 👌

Data Science

16 October 2025 19:57

25% рабочего времени специалистов кибербеза научились экономить в Авито.

Технологическая платформа внедрила в работу отдела кибербезопасности собственную языковую модель A-Vibe. Совместно с их же разработкой, сканером DeepSecrets, который можно найти на GitHub, модель эффективно анализирует потенциально чувствительные данные и находит 99 из 100 уязвимостей. Для этого LLM заранее обучили на тысячах примерах уязвимостей.

Команда исключила человеческий фактор и ускорила проверку кода в 5 раз. Если раньше бэклог из 50 000 угроз один специалист мог анализировать полгода, то сейчас машина справляется с этим объемом за рабочий день (6–8 часов). Это экономит около 25% рабочего времени, которое специалисты по кибербезопасности теперь могут направить на решение сложных задач.

Компания планирует внедрить ИИ в оценку рисков и моделирование угроз, также рассматривают применение возможностей нейросетей в безопасности на всех этапах разработки. Что логично: по данным IBM, компании, использующие ИИ, на 100 дней быстрее узнают об утечках данных.

Подпишитесь на полезные каналы Авито

Data Science

15 October 2025 17:02

📘 На Stepik вышел курс — «ML-инженер: от первой модели до продакшена»

Хотите не просто натренировать модель в ноутбуке, а довести её до реального продукта? Этот курс — полный путь от основ до production.

• Математика и Python: линейная алгебра, статистика, NumPy, Pandas, визуализация (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
• Классика ML: регрессия, KNN, деревья решений, Random Forest, SVM, Naive Bayes
• Ансамбли: XGBoost, LightGBM, CatBoost, подбор параметров (Optuna, Hyperopt), MLflow
• Deep Learning: PyTorch и TensorFlow/Keras, CNN, RNN/LSTM, Attention, Transfer Learning
• Работа с данными: парсинг (BeautifulSoup, Scrapy), SQL/API, feature engineering
• Продвинутые задачи: рекомендательные системы, временные ряды (ARIMA, Prophet), SHAP и LIME
• MLOps: FastAPI, Docker, деплой в облако, мониторинг моделей

• Подготовка к собеседованиям: технические вопросы, системный дизайн, SQL, портфолио

🎓 Сертификат — добавьте в резюме или LinkedIn

🚀 Скидка 25%, действует 48 часов

👉 Пройти курс на Stepik

Data Science

12 October 2025 17:05

Video-LMM Post-Training: A Deep Dive into Video Reasoning with Large Multimodal Models

Read

@datascienceiot

Data Science

10 October 2025 11:49

1,001 real-world gen AI use cases from the world's leading organizations

📚 Github

@datascienceiot

Data Science

08 October 2025 20:34

ML-Хакатон от Overnight Finance! 🦥

Задача спрогнозировать курс ETH/USDC по реальным данным! Финансовый кейс от Overnight.fi — профи в стейблкоинах и дельта-нейтральных стратегиях.

Призы:

🥇$2,500
🥈$1,500
🥉$1,000

Зачем участвовать?

1) Прокачай ML-навыки.
2) Покажи мощь аналитики.
3) Забери призы!

Регистрация тут

Data Science

07 October 2025 12:40

Sequential Diffusion Language Models

📕Читать

@datascienceiot

Data Science

06 October 2025 12:03

Команде Kandinsky нужны именно вы? Сейчас узнаем! 😏

1) Разрабатывать и внедрять техники ускорения инференса.
2) Использовать и дорабатывать существующие ML-компиляторы.
3) Улучшать процессы обучения с помощью исследований.

Если вы трижды ответили «да» — добро пожаловать на One Day Offer, который пройдёт 11 октября.

Зарегистрироваться!

Data Science

05 October 2025 12:37

📘 Learning Deep Representations of Data Distributions — новая бесплатная книга от исследователей UC Berkeley (Sam Buchanan, Druv Pai, Peng Wang, Yi Ma).

Главная идея книги - показать, почему и как глубокие нейросети учатся извлекать сжатые, информативные представления сложных данных, и что у них внутри:

💡В книге вы найдите:

🟠простое объяснение фундаментальных принципов архитектур нейросетей через оптимизацию и теорию информации.
🟠как модели формируют инвариантные и устойчивые представления
🟠связь с PCA, автоэнкодерами и дифференцируемыми отображениями — то есть, как нейросети по сути обобщают классические методы сжатия данных и учатся находить их оптимальное представление
🟠взгляд на обучение через энергию, энтропию и структуру данных
🟠свежие идеи для понимания LLM и генеративных моделей

📖 Читать онлайн: ma-lab-berkeley.github.io/deep-representation-learning-book

🖥 Github: https://github.com/Ma-Lab-Berkeley/deep-representation-learning-book

@ai_machinelearning_big_data

#book #deeplearning #representationlearning #ucberkeley #machinelearning

Data Science

28 September 2025 13:20

SciReasoner: Laying the Scientific Reasoning Ground Across Disciplines

📕 Читать

@datascienceiot

Data Science

24 September 2025 15:21

На Yandex Neuro Scale 2025 в Москве показали новую AI Studio

Теперь ИИ-агентов можно собирать без навыков программирования всего за несколько часов. Внутри — realtime API для голосовых ассистентов, поиск по документам и интернету, быстрое подключение к внешним сервисам по шаблонам через MCP Hub и готовые решения вроде Нейроюриста и SpeechSense.

ИИ-агенты могут изменить работу компаний в ритейле, банках и любых других компаниях – для этого достаточно довериться нейросетям и использовать их как своих помощников. Тогда они смогут забрать на себя львиную долю рутинных задач.

@datascienceiot

Data Science

19 September 2025 20:01

ScaleCUA: Master GUIs across 6 OS with our new open-source agent!

📕 Read

@datascienceiot

Data Science

19 September 2025 16:45

VLA-Adapter: An Effective Paradigm for Tiny-Scale Vision-Language-Action Model

📕 Read

@datascienceiot

Data Science

17 September 2025 19:02

Технологическая индустрия входит в эпоху саморазвивающихся систем: сегодня уже 93,9% специалистов по машинному обучению используют большие языковые модели в работе, а 31,5% опрошенных доверяют им писать код. Это не просто тренд — это переход от экспериментов к новой норме. Все это выяснили в исследовании технологической платформы Авито и Хабр.

Из результатов стало понятно, что ИИ превращается из экспериментальной игрушки в настоящий рабочий инструмент, который ускоряет разработку, повышает эффективность и снижает барьеры для входа в профессию. Ассистенты на базе LLM помогают инженерам создавать сложные алгоритмы быстрее, а в перспективе могут привести к появлению принципиально новых решений, недоступных человеческому воображению.

Авито отвечает на вызовы новой реальности, развивая собственную экосистему ИИ-инструментов: от чат-бота на базе A-Vibe и кодового ассистента для разработчиков до корпоративного ИИ-портала. Все данные остаются во внутреннем контуре Авито, что позволяет контролировать риски без ограничения экспериментов сотрудников.

Data Science

15 September 2025 15:01

Антропический экономический индекс
Понимание влияния ИИ на экономику

📕 Читать

@datascienceiot