datascienceiot | Unsorted

Telegram-канал datascienceiot - Data Science

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

Subscribe to a channel

Data Science

From Code Foundation Models to Agents and Applications: A Practical Guide to Code Intelligence

📚 Book

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

Test-time scaling of diffusions with flow maps

⚡️ Project

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

How to write a great agents.md: Lessons from over 2,500 repositories

📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

✔️ Модель P1 взяла золото на Международной олимпиаде по физике.

Shanghai AI Lab натренировал семейство моделей P1 для решения сложнейших физических задач. Флагманская модель P1-235B-A22B добилась исторического результата, став первой открытой моделью, которая решила задачи Международной олимпиады по физике 2025 года на уровень золотой медали.

P1 сравнялась на физическом бенче HiPhO по количеству медалей с Gemini-2.5-Pro и обошла GPT-5. Основой успеха стала мультиагентная система PhysicsMinions, которая итеративно проверяет и улучшает решения, анализируя их логику и физическую состоятельность.

Весь проект P1, включая сами модели и бенчмарки, опубликован в открытом доступе.
prime-rl.github.io

✔️ Google готовит тысячекратное увеличение ИИ-мощностей.

Техногигант планирует в 1000 раз нарастить свои вычислительные мощности для ИИ в течение следующих 4-5 лет. По словам топ-менеджеров, Google уже вынуждена удваивать серверные емкости для ИИ каждые полгода, чтобы справляться с растущей нагрузкой.

Руководство Google считает, что риск недоинвестирования в инфраструктуру сейчас выше, чем риск перерасхода средств. План расширения опирается на три элемента: более тесную интеграцию аппаратного и программного обеспечения, повышение эффективности моделей и использование кастомных чипов.
cnbc.com

✔️ В NotebookLM добавили возможность создавать презентации и инфографику.

Сервис расширили функцией генерации слайдов на основе загруженных источников. Инструмент подойдет для быстрого структурирования информации и создания черновиков презентаций или визуально улучшения уже существующих материалов.

Слайды доступны для скачивания в формате PDF, экспорт в Google Slides и PowerPoint уже находится в разработке. За работу новой функции отвечает Nano Bana Pro.

Лимиты на использование зависят от типа аккаунта пользователя.
NotebookLM в сети Х

✔️ Reality Labs Марка Цукерберга анонсировала text-to-world систему.

WorldGen — система генерации полностью интерактивных 3D-мирой на основе простых текстовых запросов. Технология использует процедурную логику и диффузионные модели для создания детализированных и стилистически выдержанных локаций размером до 50x50 метров.

Итоговые сцены WorldGen, согласно демо-роликам, не просто статичны, а готовы к навигации и взаимодействию. Созданные миры совместимы с игровыми движками Unity и Unreal и не требуют дополнительных конвертаций или сложной настройки рендеринга.

Проект находится на стадии исследования и пока недоступен для широкого использования.
roadtovr.com

✔️ Ubisoft создает ИИ-NPC для игр.

Игровая студия анонсировала экспериментальный проект Teammates, который меняет взаимодействие с неигровыми персонажами. Технология на базе генеративного ИИ позволяет NPC понимать естественную речь и действовать как участники процесса, а не просто скриптовые боты.

В рамках прототипа, созданного на основе шутера от первого лица, игроку помогают два ИИ-напарника и голосовой ассистент Джаспар. Они способны реагировать на голосовые команды: подсвечивать цели, предоставлять информацию о сюжете, изменять игровые настройки или ставить игру на паузу. Система анализирует контекст и действия игрока, обеспечивая динамическую реакцию персонажей в реальном времени.

Ubisoft говорит, что проект уже прошел закрытое тестирование. По мнению CEO компании, ИИ станет для индустрии революцией, сравнимой с переходом игр от 2D к 3D.
news.ubisoft.com


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Читать полностью…

Data Science

The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation

📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

Accelerate Large-Scale LLM Inference and KV Cache Offload with CPU-GPU Memory Sharing

📚 Read

Читать полностью…

Data Science

LiteAttention: A Temporal Sparse Attention for Diffusion Transformers

📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.

Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: /channel/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 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
Папка Linux:/channel/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Сохрани себе, чтобы не потерять!

Читать полностью…

Data Science

Fighting the New York Times’ invasion of user privacy

📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

Introduction to Agents

📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

Machine Learning Systems
Principles and Practices of Engineering Artificially Intelligent Systems


📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

🤖 От классифайда к собственному ИИ-ассистенту: кейс Авито

Технологическая платформа Авито регистрирует новый товарный знак для собственного ИИ-ассистента — «Ави», узнал Коммерсант. Его уже тестируют в разных категориях, чтобы в 2026 году запустить универсальное решение, которое будет работать во всех вертикалях.

Что внутри интересного:
🔹 «Ави» работает на базе большой языковой модели;
🔹 отвечает в формате живого диалога: уточняет цель покупки, важные параметры, рекомендует подходящие предложения и даже объясняет отличия между лотами.

«Коммерсант» пишет, что запуск подобных ИИ-решений крупными компаниями уже стал трендом на рынке. ИИ повышает отдачу и лояльность пользователей, позволяет собирать дополнительный контекст из общения с ассистентом и увеличивает вовлеченность в продукт, что положительно сказывается на продажах.

По оценкам экспертов, Авито уже мог вложить в разработку ИИ-ассистента около 500 млн руб. В уже озвученных планах компании были и еще более масштабные вложения: инвестировать 12 млрд в развитие генеративного ИИ и заработать более 21 млрд на технологии к 2028 году.

В открытом доступе уже есть две собственные ИИ-модели Авито — текстовая A-Vibe и мультимодальная A-Vision. Причем качество разработок подтверждают пользователи: A-Vibe всего за неделю набрала более 1400 скачиваний и вошла в топ трендовых моделей на платформе Hugging Face.​​​​​​​​​​​​​​​

📚 Читать

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

🧠 От скалярного произведения к бустингу: RecSys кейс из Яндекс Лавки

Классный кейс для всех, кто пилит рекомендательные системы для реальных операционных задач. Команда Лавки рассказала, как они решали задачу мэтчинга курьеров и слотов рабочих смен.

Что внутри интересного для DS/ML-специалиста:

🔹 Бейзлайн: как стартовали с простого решения на векторах и скалярном произведении.
🔹 Feature Engineering: какие фичи собирают для ML-модели.
🔹 Выбор метрики: детальное объяснение, почему в их задаче Recall оказался важнее Precision.
🔹 Таргет: как теперь движутся от прокси-метрики «принял слот» к более честному таргету «вышел на слот».

Отличный разбор полного цикла — от эвристик до подготовки данных для полноценной ML-модели.

👉 Прочитать статью можно здесь

Читать полностью…

Data Science

Last Call: ИИ, бэкенд и фронтенд в одном хакатоне

Wink AI Challenge — соревнование для разработчиков, которые знакомы с нейросетями и мультимодальными данными. Разбираешься в NLP и интеграции моделей? Приходи и покажи, на что способен твой ИИ. Призовой фонд — 1 125 000 рублей.

Последние дни регистрации — открыта до 4 ноября включительно: https://cnrlink.com/winkaichallengeds

ML-инженеры, backend- и frontend-разработчики, DevOps, MLOps и мультимедиа-инженеры — ваш выход. Алгоритм такой:
1️⃣ Получи реальный текстовый набор данных.
2️⃣ Проанализируй структуру и извлеки ключевые сущности.
3️⃣ Собери ИИ-сервис, который помогает принимать решения в киноиндустрии.

Задачи хакатона:
🔸 Построй модель зависимости между сценами и структурируй сценарий.
🔸 Преврати текст в эскизы с помощью text-to-image для создания превизуализации сценария.
🔸 Создай решение, которое классифицирует контент и находит сцены, влияющие на возрастной рейтинг.

Финал пройдёт в Москве — двум участникам из команды Wink оплатит билеты и проживание. Успей зарегистрироваться на первый в России хакатон по применению ИИ в кинопроизводстве: https://cnrlink.com/winkaichallengeds

Читать полностью…

Data Science

A-Vibe и A-Vision — собственные языковые модели технологической платформы Авито — стали доступны всем.

Это первые российские решения, глубоко оптимизированные под русский язык и задачи e-commerce. Они подходят для анализа документации, создания ИИ-ассистентов и автоматизации контента. Компания потратила на разработку ИИ-моделей около полумиллиарда рублей.

Обе модели способны обрабатывать большие тексты (до 100 страниц) и вызывать внешние инструменты — например, для расчетов, поиска данных или работы с API. На их базе можно строить автономных ИИ-агентов и интегрировать технологии прямо в бизнес-процессы.

A-Vibe уже занимает верхние позиции в рейтингах, в том числе по пониманию русского языка. Команда Авито не собирается останавливаться: она адаптировала под русский целый набор тестов для оценки качества моделей. Все инструменты доступны бесплатно на Hugging Face.

Читать полностью…

Data Science

Python for Data Analysis

📚 Book

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

This new research from Meta introduces Matrix, a peer-to-peer framework where multiple AI agents collaboratively generate synthetic training data through decentralized interactions.

📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

OpenMMReasoner: Pushing the Frontiers for Multimodal Reasoning with an Open and General Recipe"

📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

Introduction to Compilers and Language Design

📚 Book

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

Generative AI as a Linguistic Equalizer in Global Science

📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

Gemini 3 Developer Guide

📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

RobustMerge: Parameter-Efficient Model Merging for MLLMs with Direction Robustness

📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

Understanding neural networks through sparse circuits

📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

✅🧐🎁😌👹😋😡🙊😍🤷‍♂️👹

AI-агенты перестали быть экспериментом — они становятся основой продуктовых решений. Вопрос лишь в том, умеете ли вы создавать своих?

С 20 ноября будет Yandex AI Studio Series — серия практических вебинаров для тех, кто хочет пройти путь от идеи до production-ready AI-агента за 7 дней.

💡Что будет на интенсиве:
🟠 4 онлайн-трансляции с сессией вопросов и ответов.
🟠Предзаписанный воркшоп для самостоятельной практики.
🟠Квиз и приятные сюрпризы.
🟠Нетворкинг в продуктовом комьюнити.
🟠Офлайн-встреча в офисе Яндекса в Москве.
Все решения будем деплоить на базе Yandex AI Studio — платформы от Яндекса для разработки AI-агентов.

Участие в мероприятии бесплатное.

Если вы AI/ML-инженер или разработчик и хотите углубиться в инженеринг агентов и мультиагентных систем — присоединяйтесь.

Регистрация

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

Запущен первый российский продуктовый бенчмарк RAG-решений: открыт прием заявок

Кейс, который важен всем, кто делает или внедряет корпоративные ИИ-решения: в России появился инструмент, позволяющий объективно сравнивать RAG-сервисы по реальным бизнес-задачам — RRNCB (Russian RAG Normative-Corporate Benchmark)

Что интересного внутри для AI/ML-команд:

🔹 Полный пайплайн: бенчмарк проверяет не только LLM, а все решение целиком — от извлечения документов до генерации ответа.

🔹 Реальные данные: тесты строятся на корпоративных сценариях — ГОСТы, договоры, регламенты.

🔹 Прозрачная методология: независимая оценка с участием экспертов и внешних LLM.

🔹 Прозрачная польза для всех участников: компании получают независимое подтверждение качества продукта и шанс попасть в первый рейтинг российских RAG-решений, а клиенты — рейтинг с понятными критериями.

К участию приглашены все российские компании, разрабатывающие и продающие собственные ИИ-продукты бизнесу. В рамках бенчмарка ожидается испытание популярных RAG решений: Сбер (GigaChat), Яндекс (Нейроэксперт), МТС (Cotype), Softline (Преферентум), Авито, Точка Банк, Just AI и других лидеров рынка.

🗓 Прием заявок на сайте RRNCB — до 21 ноября,
результаты — 12 декабря.

👉 Читать

Читать полностью…

Data Science

The Smol Training Playbook:
The Secrets to Building World-Class LLMs


📚 Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

GaussGym: An open-source real-to-sim framework for learning locomotion from pixels

Project: https://escontrela.me/gauss_gym/
Paper: https://arxiv.org/abs/2510.15352
Data: https://huggingface.co/collections/escontra/gauss-gym-datasets
Code: https://github.com/escontra/gauss_gym


@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

Does Model Size Matter? A Comparison of Small and LLMs for Requirements Classification

📚 Читать

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

StarBench: A Turn-Based RPG Benchmark for Agentic Multimodal Decision-Making and Information Seeking

Read

@datascienceiot

Читать полностью…

Data Science

Scaling Large MoE Models with Wide Expert Parallelism on NVL72 Rack Scale Systems

📚 Читать

@datascienceiot

Читать полностью…
Subscribe to a channel