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
🖥 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.
Разработан метод, который позволяет видеть, как внутри ИИ появляются смыслы и менять их в процессе генерации без переобучения модели
Исследователи из T-Bank AI Research представили на ICML 2025 метод, позволяющий анализировать и управлять поведением языковых моделей без переобучения. Он отслеживает, как смыслы формируются внутри модели, и позволяет точечно усиливать или подавлять темы в генерации текста. Метод не требует дополнительных расходов и применим для уже обученных LLM.
📚Paper
@datascienceiot
Альфа-Банк и ВШЭ запустили магистратуру — «Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте»
Магистранты будут:
— работать с HR-аналитикой и DevRel
— разрабатывать web- и мобильные HR-сервисы
— учиться формировать, развивать и мотивировать команды
Учиться можно бесплатно. Студенты пройдут оплачиваемую стажировку в банке, лучшие получат оффер в команду. Заявки принимают до 8 августа.
@datascienceiot
В рекомендациях есть две точки зрения:
1. Бигтех: закинем в нейросеть пару петабайт данных, добавим побольше трансформерных блоков, тысячи видеокарт — и вот вам рексис нового поколения. Но вы не сможете это проверить, потому что только у нас столько данных.
2. Академия: пораскинем мозгами, добавим inductive bias в линейный автоэнкодер и получим соту на всех открытых датасетах. Обучаем на макбуке 19 года.
Мы любим оба подхода, но на ридинг-группе поговорим про второй. Роман Логойда, ML-инженер AI VK, представит статью Why is Normalization Necessary for Linear Recommenders?
🔹Начало встречи 24 июля в 18:00.
Зум: ссылка
ID: 313 292 5940
Код: 473906
Параллельно запустим стрим прямо в канале AI VK Hub.
Открыт приём статей в научный журнал Международной конференции по ИИ — AI Journey.
Главный приз за лучшую статью — 1 миллион рублей. Ключевые работы опубликуют в спецвыпуске «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics.
Что даёт участие:
• Шанс выиграть 1 000 000₽
• Публикация в авторитетном журнале с индексацией Scopus/WoS
• Возможность представить исследование на площадке конференции AI Journey 2025
Условия:
— Статья должна быть оригинальной (не опубликована ранее)
— Принимаются работы на русском и английском
— Дедлайн — 20 августа 2025
Как подать заявку: https://aij.ru/science
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
Deep Research Agents with Test-Time Diffusion
Google keeps pushing on diffusion.
📚Paper
@datascienceiot
The Era of DiffusionLM might be upon us
📚 Читать
@datascienceiot
AI Comes Up with Bizarre Physics Experiments. But They Work.
👉 Read
@datascienceiot
Anthropic just released a research paper.
Inverse Scaling in Test-Time Compute
📚 Читать
@datascienceiot
How to Train Your LLM Web Agent: A Statistical Diagnosis
📕 Книга
@pythonlbooks