Последние посты
Mashkka про Data Science
22 сент., 07:30
переслано из @dealerai
Jev, как хорошо забытое старое.Что тут говорить про jev, я и в чате канала писал, что это или диффузия, или энкодер на трансформере, или T5 like, но с supervised хорошо выверенной задачей на обучении. Просто представьте у вас sturctured/constrained output, ток не генеративка.Крч, сам не хочу более писать, почитайте лучше коллегу. 🔫Да и че там писать, ждём тех репорта. ⏰LangchainWhat Is Jev? A Guide to TypeSafe AI’s System One ModelWhat is Jev? Learn how TypeSafe AI’s System One model makes fast, structured decisions, where it fits in the agent loop, and how to use Jev with LangChainMashkka про Data Science
21 сент., 10:56
переслано из @rybolos_channel
🌸AI Research Preference Model🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papersСегодня опять про скаффолды для агентов. Мы уже говорили про то, хорошая ли идея применить сверху preference models для оценки потенциала идей (спойлер: нет). А что, если попробовать обучить такую preference-модель не на вкусовщине (новизна идеи, "вкус", интуиция и т.д.), а на верифицируемом сигнале? Про это наша новая статья — “AI Research Preference Models”.🌸TL;DRГлавная проблема: AI-агент может быстро придумать множество вариантов эксперимента, но полноценный запуск каждого варианта — обучение модели и оценка результата — требует часов работы GPU. Поэтому критически важно заранее понять, какие идеи действительно стоит проверять.Мы предлагаем Research Preference Model (RPM) — модель, которая сравнивает несколько предложенных решений и выбирает наиболее перспективное до их полного запуска. В идеале, такая модель может
Mashkka про Data Science
20 сент., 17:55
✨#justaboutme Ангелочек ⠀ Этот образ задумывался как образ черного ангела, но у вселенной были другие планы на нас. И когда нам по ошибке доставили белые крылья вместо черных, да еще и привезли их в последний момент, мы решили, что ангельской фотосессии все равно быть. Такого образа точно нет ни у кого!❕#justaboutme воскресная рубрика, в которой я делюсь яркими событиями из своей жизни, не связанными с DS и ИТ, подобно тому, как я это делаю в соцсетях (например, в инсте или VK). ⠀ #фотосессия #photoshoot #ангел #angel #justaboutme
Mashkka про Data Science
20 сент., 15:43
переслано из @rndml_team
⚡️ PML Conf от ЯндексаНе успели закончиться эмоции от Deep Tech Night, а тут очередная конференция от Яндекса для тех, кто делает реальный AI (как говорят сами организаторы)! Сегодня в Москве прошёл Practical ML Conf 2026, вроде бы это уже в четвертый раз. Если коротко: это не просто "ещё один ML-ивент", а точка притяжения большого количества AI-энтузиастов со всей страны, где идет бесконечный нетворк и обмен опытом.🔬 Про программу В центре внимания 2026 года — агентные системы, эффективный инференс LLM, генеративные рекомендации, мультимодальный ИИ, автономный транспорт и робототехника.На докладах побывать практически не удалось, весь день ушел на нетворкинг, но особо зацепил доклад "Agentic Vision: как научить VLM рассуждать и использовать инструменты". Современные VLM часто ошибаются в деталях, при подсчёте объектов и пространственных отношениях. Один из способов повысить
Mashkka про Data Science
20 сент., 15:43
🎤 Омск: выступила перед школьниками в Школе 21На выходных читала лекцию на хакатоне для школьников в Омске, в местном кампусе Школы 21. Рассказывала ребятам про тренды GenAI. Лекция прошла на ура и с огоньком, а после выступления мне провели экскурсию по кампусу. Прежде чем пройдемся по нему, расскажу немного про саму школу.Школа 21 это большой благотворительный проект от Сбера, по сути цифровое образование для взрослых. Филиалы открываются по всей стране: в Омске, в Новосибирске, на Камчатке. Здесь нужно пройти отбор (так называемый «бассейн»), и дальше от девяти месяцев до двух лет учиться, например, по направлению искусственного интеллекта. По окончании люди действительно становятся айтишниками: местные компании берут их с удовольствием, а некоторые (мне по секреиу сказала директор филиала) даже считают строчку «Школа 21» в резюме знаком качества. Мне это кажется потрясающим,
Mashkka про Data Science
19 сент., 13:42
🐾По следам вебинара Зачем Data Scientist изучать ML?На вебинаре в OTUS рассказала, как про методы машинного обучения, их связь с технологиями Data Science и AI. Разобрали одну из фундаментальных задач машинного обучения - задачу классификации - и научились решать ее на практике.👀Запись ✍Слайды 💭Практика ➕Bonus: полезные ссылки по ML@mashkka_ds#открытыйурок
Mashkka про Data Science
18 сент., 14:57
🚀Яркие моменты AI R&D Day 👀Делюсь впечатлениями ⠀ Вчера прошел наш ежегодный AI R&D Day, конференция от Sber AI, где мы делимся опытом и рассказываем про последние результаты в области ИИ. ⠀ Я была там не просто так: у меня был постер про Research и про то, как превращать прикладные разработки в научные статьи (подробнее про это читайте моем посте на Хабр). Не ожидала, что тема окажется настолько актуальной: подходили и преподаватели вузов, и студенты, и начинающие исследователи, и все благодарили за полезный материал. За постером едва успевала слушать доклады коллег. Но мне это удалось! ⠀ Больше всего я ценю такие конференции за людей, которые приходят сюда. Для нас, айтишников-удаленщиков, это всегда место встреч: возможность увидеть вживую коллег, с которыми каждый день работаешь онлайн, и повидаться с ребятами из DS-комьюнити. Плюс было много неожиданных встреч, ко мне часто
Mashkka про Data Science
18 сент., 11:57
#пятничныемемасы Недавно стала изучать тему того, как правильно снимать рилс, а там все как один говорят - начинайте с хука.Mashkka про Data Science
18 сент., 10:57
переслано из @doomgrad
Ещё вчера был классный доклад про рекурсивные архитектурыЕсть ряд статей про такие архитектуры — HRM, TRM и URM (гуглим). Суть в том, что небольшая сеть, переиспользуя свои собственные веса, может многократно уточнять решение какой-то задачи, прежде чем выдать ответ.Оказалось, что это хорошо ложится на логические задачи типа задач с ограничениями (судоку и другие варианты латинских квадратов, какуро и т.п.), лабиринтов, автоматов типа игры в жизнь и в целом задач с абстрактным рассуждением (ARC-AGI бенчмарк).Из минусов то, что не получается загнать все такие таски в одну сеть, надо обучать под конкретную задачу. Из плюсов то, что одна модель может на своей задаче давать качество лучше любой LLM, быть сильно дешевле, быстрее и т.д.Ребята собрали свою архитектуру на этой базе — STARM (Single Task Algorithmic Reasoning Models), оптимизировали её, получили SOTA качество. Выложили
Mashkka про Data Science
18 сент., 08:07
переслано из @sberaiscience
17 сентября в Москве прошла AI R&D DAY — конференция для исследовательских команд и создателей ИИ-систем 🔥Более 600 участников на одной площадке, 20+ докладов — концентрат практического опыта, знаний и инструментов, готовых к внедрению сразу по возвращении в офис.Обсудили альтернативные архитектуры, обучение моделей и AI-агентов, долгосрочную мультимодальную память, новые модальности и коммуникации, а также бенчмаркинг и стандарты качества AIСреди спикеров — эксперты Сбера (Sber AI, Kandinsky Lab, Центра «ИИ для науки», Центра практического ИИ, Центра робототехники), института AIRI, Лондонского института практических наук, Национального суперкомпьютерного центра в Цзинани и другие создатели ИИ-систем.Видеозаписи докладов уже доступны по ссылкам: 🤩Трек «ML & Research» 🤩Трек «ПродуMashkka про Data Science
17 сент., 14:04
переслано из @doomgrad
Люблю господина Сергея Николенко. Что в ЧКГ он мне всегда нравился, что книжки классные по ML у него есть, рекомендую для вкатывания.- Говорит, что математика, кажется, всё, но математики это переживут. - Обсудили коммунистический подход агентов, ломавших HF. - Поразмышляли над архитектурами моделей лет через пять. - Возможно, что следующие топовые архитектуры будут придуманы уже не нами.
