KDD 2026
На прошлой неделе на острове Чеджу прошла KDD 2026 — одна из главных конференций по машинному обучению.
AI VK Research представила там сразу два исследования в области рекомендательных систем. Одно посвящено оптимизации рекомендаций на уровне всей сессии через REINFORCE, второе — использованию MDP и матричной факторизации для candidate generation.
Но интереснее посмотреть не только на сами работы, но и на то, какие темы сейчас обсуждают на одной из крупнейших ML-конференций и куда в целом движется research в RecSys.
Команда AI VK Research подготовила небольшой репортаж с KDD: презентации работ, конференция и все, что происходило вокруг.
На прошлой неделе на острове Чеджу прошла KDD 2026 — одна из главных конференций по машинному обучению.
AI VK Research представила там сразу два исследования в области рекомендательных систем. Одно посвящено оптимизации рекомендаций на уровне всей сессии через REINFORCE, второе — использованию MDP и матричной факторизации для candidate generation.
Но интереснее посмотреть не только на сами работы, но и на то, какие темы сейчас обсуждают на одной из крупнейших ML-конференций и куда в целом движется research в RecSys.
Команда AI VK Research подготовила небольшой репортаж с KDD: презентации работ, конференция и все, что происходило вокруг.
Telegram
AI VK Hub
Репортаж с KDD 2026 ⬆️
На прошлой неделе команда AI VK Research участвовала в KDD 2026 — одной из ключевых мировых ML-конференций. Наши ребята представили результаты двух своих исследований, посвящённых развитию рекомендательных систем.
Что обсуждали на…
На прошлой неделе команда AI VK Research участвовала в KDD 2026 — одной из ключевых мировых ML-конференций. Наши ребята представили результаты двух своих исследований, посвящённых развитию рекомендательных систем.
Что обсуждали на…
«Matrix Calculus for Machine Learning» — бесплатный конспект лекций на основе курса MIT по матричному анализу для машинного обучения.
Примерно 100 страниц, на которых довольно последовательно разбирается математическая база современных моделей — производные в векторных и матричных пространствах, производная как линейное отображение, якобианы, гессианы, матричные функции, производные собственных значений и собственных векторов и многое другое.
Самое полезное здесь в том, что авторы не останавливаются на чистой математике. Все эти идеи напрямую связываются с обратным режимом дифференцирования, обратным распространением ошибки и другими механизмами, на которых строится обучение современных моделей.
Материал строгий, но при этом читается вполне нормально. Если хочется не просто пользоваться формулами в машинном обучении, а действительно понимать, что происходит под капотом, это очень хороший ресурс.
https://arxiv.org/pdf/2501.14787
Примерно 100 страниц, на которых довольно последовательно разбирается математическая база современных моделей — производные в векторных и матричных пространствах, производная как линейное отображение, якобианы, гессианы, матричные функции, производные собственных значений и собственных векторов и многое другое.
Самое полезное здесь в том, что авторы не останавливаются на чистой математике. Все эти идеи напрямую связываются с обратным режимом дифференцирования, обратным распространением ошибки и другими механизмами, на которых строится обучение современных моделей.
Материал строгий, но при этом читается вполне нормально. Если хочется не просто пользоваться формулами в машинном обучении, а действительно понимать, что происходит под капотом, это очень хороший ресурс.
https://arxiv.org/pdf/2501.14787
Книга Дарижа Гринберга «Введение в теорию графов» теперь доступна бесплатно
Это серьёзное введение в теорию графов для продвинутого уровня. В книге объединены алгебраический подход, структурные теоремы и большое количество упражнений для практики.
Читать книгу вместе с ИИ-преподавателем: https://chapterpal.com/ebook/473a1c1b-c584-4430-b986-cd9c57085e67
Это серьёзное введение в теорию графов для продвинутого уровня. В книге объединены алгебраический подход, структурные теоремы и большое количество упражнений для практики.
Читать книгу вместе с ИИ-преподавателем: https://chapterpal.com/ebook/473a1c1b-c584-4430-b986-cd9c57085e67
Офигеть, теперь даже игровой ПК может запускать передовые модели с интерактивной скоростью, используя официальные веса без экстремального квантования.
Исследователи из UC Berkeley, MIT и UT Austin открыли исходный код FreeToken — системы, специально созданной для запуска сверхбольших MoE-моделей на обычных компьютерах.
В статье они показывают очень впечатляющие результаты:
Qwen3.6 35B → ноутбук с RTX 4060 8 ГБ → 39 токенов/с
DeepSeek-V4-Flash 284B → RTX 5090 → 22–25 токенов/с
GLM-5.2 753B → RTX PRO 6000 → 15 токенов/с
По сравнению с Ollama скорость генерации выше в 3–4 раза, а обработка входного контекста — в 6–30 раз быстрее.
То есть игровой ноутбук всего с 8 ГБ видеопамяти уже может запускать модель на 35 млрд параметров почти на 40 токенах в секунду.
И это даже быстрее медианной скорости генерации Codex в 33 токена/с, которую авторы приводят в статье.
Главная идея FreeToken в том, чтобы заставить GPU, CPU, оперативную память и PCIe работать вместе.
Поскольку MoE-модели для каждого токена активируют только небольшую часть экспертов, нет необходимости постоянно держать сотни миллиардов параметров в видеопамяти.
FreeToken сам решает, какие части модели оставить в VRAM, какие временно переносить из оперативной памяти на GPU, а какие вообще считать на CPU.
На этапе обработки входного контекста система заранее загружает экспертов следующего слоя. Во время генерации она динамически распределяет вычисления в зависимости от текущей скорости CPU, GPU и PCIe.
Есть даже отдельный Agent State Cache.
Когда агент вызывает инструменты, меняет контекст или продолжает старую задачу, FreeToken может пропускать большую часть повторной обработки контекста.
FreeToken поставляется с полноценным графическим интерфейсом.
Не нужно конвертировать модели в GGUF или собирать проект из исходного кода.
Также в FreeToken Desktop уже встроены агентные обвязки - выбираете модель, выбираете приложение и запускаете.
https://arxiv.org/abs/2608.16157
Исследователи из UC Berkeley, MIT и UT Austin открыли исходный код FreeToken — системы, специально созданной для запуска сверхбольших MoE-моделей на обычных компьютерах.
В статье они показывают очень впечатляющие результаты:
Qwen3.6 35B → ноутбук с RTX 4060 8 ГБ → 39 токенов/с
DeepSeek-V4-Flash 284B → RTX 5090 → 22–25 токенов/с
GLM-5.2 753B → RTX PRO 6000 → 15 токенов/с
По сравнению с Ollama скорость генерации выше в 3–4 раза, а обработка входного контекста — в 6–30 раз быстрее.
То есть игровой ноутбук всего с 8 ГБ видеопамяти уже может запускать модель на 35 млрд параметров почти на 40 токенах в секунду.
И это даже быстрее медианной скорости генерации Codex в 33 токена/с, которую авторы приводят в статье.
Главная идея FreeToken в том, чтобы заставить GPU, CPU, оперативную память и PCIe работать вместе.
Поскольку MoE-модели для каждого токена активируют только небольшую часть экспертов, нет необходимости постоянно держать сотни миллиардов параметров в видеопамяти.
FreeToken сам решает, какие части модели оставить в VRAM, какие временно переносить из оперативной памяти на GPU, а какие вообще считать на CPU.
На этапе обработки входного контекста система заранее загружает экспертов следующего слоя. Во время генерации она динамически распределяет вычисления в зависимости от текущей скорости CPU, GPU и PCIe.
Есть даже отдельный Agent State Cache.
Когда агент вызывает инструменты, меняет контекст или продолжает старую задачу, FreeToken может пропускать большую часть повторной обработки контекста.
FreeToken поставляется с полноценным графическим интерфейсом.
Не нужно конвертировать модели в GGUF или собирать проект из исходного кода.
Также в FreeToken Desktop уже встроены агентные обвязки - выбираете модель, выбираете приложение и запускаете.
https://arxiv.org/abs/2608.16157
Конспект лекций Стэнфорда по статистике и теории информации.
PDF → https://web.stanford.edu/class/stats311/lecture-notes.pdf
PDF → https://web.stanford.edu/class/stats311/lecture-notes.pdf
Безумие: теперь можно буквально в прямом эфире смотреть, как обучают модель на 535 млрд параметров.
Профессор Стэнфорда и основатель simile_ai Перси Лян объявил, что на этой неделе официально стартует обучение их новой модели Marin 535B-A23B. И весь процесс обучения будет полностью открытым.
У Marin 535 млрд параметров, из которых 23 млрд активны. Для обучения команда подготовила 18,75 трлн токенов данных и развернула 11 стоек GB200 NVL72 — это примерно 792 ускорителя GB200.
Обучение планируют вести непрерывно около трёх месяцев. Общий объём вычислений составит примерно 2,7×10²⁴ FLOPs. После этого начнётся дополнительное обучение модели.
Перед запуском основной модели команда сначала обучила так называемую Scaling Ladder из четырёх моделей — от 1,6B-A61M до 27,7B-A1.2B. Эти меньшие модели использовали, чтобы заранее предсказать потери и поведение основной модели на 535 млрд параметров.
Теперь основное обучение уже запущено, и любой желающий может в реальном времени следить за кривыми обучения. Данные, журналы экспериментов и возникающие инженерные проблемы тоже будут постепенно публиковаться.
Подобное уже было. В 2022 году, когда BigScience обучала BLOOM на 176 млрд параметров, прогресс обучения и TensorBoard тоже были открыты.
Но теперь Marin поднимает масштаб публичного обучения сразу до 535 млрд параметров.
Судя по всему, это одно из крупнейших обучений большой модели, за которым человечество когда-либо могло наблюдать публично.
Следующие три месяца должны быть очень интересными. Насколько конкурентоспособной получится модель — это отдельный вопрос. Мне гораздо интереснее увидеть, как именно обучают и настраивают MoE-модель размером более 500 млрд параметров и сколько раз всё успеет сломаться по дороге.
Такие возможности появляются крайне редко. По сути, перед всем миром открывают эксперимент по обучению модели стоимостью в десятки миллионов долларов — то, что обычно могут видеть только сотрудники крупнейших ИИ-лабораторий.
Профессор Стэнфорда и основатель simile_ai Перси Лян объявил, что на этой неделе официально стартует обучение их новой модели Marin 535B-A23B. И весь процесс обучения будет полностью открытым.
У Marin 535 млрд параметров, из которых 23 млрд активны. Для обучения команда подготовила 18,75 трлн токенов данных и развернула 11 стоек GB200 NVL72 — это примерно 792 ускорителя GB200.
Обучение планируют вести непрерывно около трёх месяцев. Общий объём вычислений составит примерно 2,7×10²⁴ FLOPs. После этого начнётся дополнительное обучение модели.
Перед запуском основной модели команда сначала обучила так называемую Scaling Ladder из четырёх моделей — от 1,6B-A61M до 27,7B-A1.2B. Эти меньшие модели использовали, чтобы заранее предсказать потери и поведение основной модели на 535 млрд параметров.
Теперь основное обучение уже запущено, и любой желающий может в реальном времени следить за кривыми обучения. Данные, журналы экспериментов и возникающие инженерные проблемы тоже будут постепенно публиковаться.
Подобное уже было. В 2022 году, когда BigScience обучала BLOOM на 176 млрд параметров, прогресс обучения и TensorBoard тоже были открыты.
Но теперь Marin поднимает масштаб публичного обучения сразу до 535 млрд параметров.
Судя по всему, это одно из крупнейших обучений большой модели, за которым человечество когда-либо могло наблюдать публично.
Следующие три месяца должны быть очень интересными. Насколько конкурентоспособной получится модель — это отдельный вопрос. Мне гораздо интереснее увидеть, как именно обучают и настраивают MoE-модель размером более 500 млрд параметров и сколько раз всё успеет сломаться по дороге.
Такие возможности появляются крайне редко. По сути, перед всем миром открывают эксперимент по обучению модели стоимостью в десятки миллионов долларов — то, что обычно могут видеть только сотрудники крупнейших ИИ-лабораторий.
«Functional Analysis» — строгий продвинутый учебник по математике объёмом более 700 страниц для магистрантов, аспирантов и читателей с хорошей математической подготовкой.
В книге разбираются пространства Банаха и Гильберта, ограниченные операторы, двойственность, теоремы Хана — Банаха, топологии, спектральная теория, краевые задачи, теория полугрупп и приложения к квантовой механике, а также многие другие темы.
Для чтения нужна уверенная база по вещественному анализу и интегралу Лебега, поэтому это точно не вводный материал.
Делюсь, потому что книга очень полная, хорошо написана и её определённо стоит сохранить, если вы изучаете продвинутый математический анализ.
https://arxiv.org/pdf/2112.11166
В книге разбираются пространства Банаха и Гильберта, ограниченные операторы, двойственность, теоремы Хана — Банаха, топологии, спектральная теория, краевые задачи, теория полугрупп и приложения к квантовой механике, а также многие другие темы.
Для чтения нужна уверенная база по вещественному анализу и интегралу Лебега, поэтому это точно не вводный материал.
Делюсь, потому что книга очень полная, хорошо написана и её определённо стоит сохранить, если вы изучаете продвинутый математический анализ.
https://arxiv.org/pdf/2112.11166
Интерактивный учебник на 7 500 строк, который учит с нуля собирать современную языковую модель.
Весь путь реализован на Python, а код подробно прокомментирован, чтобы можно было последовательно разобраться, как устроено обучение GPT-подобной модели, а не просто запускать готовые библиотеки.
https://github.com/raiyanyahya/how-to-train-your-gpt
Весь путь реализован на Python, а код подробно прокомментирован, чтобы можно было последовательно разобраться, как устроено обучение GPT-подобной модели, а не просто запускать готовые библиотеки.
https://github.com/raiyanyahya/how-to-train-your-gpt
GitHub
GitHub - raiyanyahya/how-to-train-your-gpt: Build a modern LLM from scratch. Every line commented. Explained like we are five.
Build a modern LLM from scratch. Every line commented. Explained like we are five. - raiyanyahya/how-to-train-your-gpt
Высокоуровневые библиотеки машинного обучения упрощают обучение с подкреплением, но могут скрывать то, что на самом деле происходит внутри.
В этом курсе вы с нуля создадите полноценный фреймворк для обучения с подкреплением на чистом C.
Вы реализуете автоматическое дифференцирование, матричные операции и конвейер обучения методом градиента политики. А заодно создадите симуляцию игры «Змейка».
https://freecodecamp.org/news/building-a-reinforcement-learning-framework-from-scratch-in-pure-c/
В этом курсе вы с нуля создадите полноценный фреймворк для обучения с подкреплением на чистом C.
Вы реализуете автоматическое дифференцирование, матричные операции и конвейер обучения методом градиента политики. А заодно создадите симуляцию игры «Змейка».
https://freecodecamp.org/news/building-a-reinforcement-learning-framework-from-scratch-in-pure-c/
freeCodeCamp.org
Building a Reinforcement Learning Framework from Scratch in Pure C
High-level machine learning libraries like PyTorch and TensorFlow make training intelligent agents straightforward, but relying on modern frameworks often hides the complex mechanics working under the
City2Graph — новая библиотека на Python, которая превращает геопространственные данные вроде зданий, улиц и маршрутов общественного транспорта в гетерогенные графы.
Она связывает GeoPandas с PyTorch Geometric, чтобы такие городские данные можно было напрямую использовать в графовом машинном обучении.
https://github.com/c2g-dev/city2graph
Она связывает GeoPandas с PyTorch Geometric, чтобы такие городские данные можно было напрямую использовать в графовом машинном обучении.
https://github.com/c2g-dev/city2graph
Вышел, пожалуй, самый полный список материалов для изучения производительности GPU и ИИ.
Новая версия начинается с разбора того, как выполняется один запрос на инференс, а затем постепенно переходит к модели выполнения CUDA, Roofline, вычислительной арифметике трансформеров, TTFT, TPOT, goodput и оптимизации ядер.
Именно эти материалы мы используем, чтобы глубоко разобраться в том, как оптимизировать системы инференса.
Также добавили FlashAttention-4, Tensor Memory в Blackwell и низкоточные тензорные ядра, непрерывный батчинг, системы KV-кэша, квантизацию, спекулятивное и структурированное декодирование.
Отдельно разбираются обслуживание MoE-моделей, коллективные операции, топология, разделение prefill и decode, а также Blackwell Ultra, MI350/CDNA 4, Ironwood и Trainium3.
Ещё появились KernelBench-Verified и SOL-ExecBench, плюс отдельный список технологий, за которыми стоит следить — Rubin и CDNA 5.
https://github.com/wafer-ai/gpu-perf-engineering-resources
Новая версия начинается с разбора того, как выполняется один запрос на инференс, а затем постепенно переходит к модели выполнения CUDA, Roofline, вычислительной арифметике трансформеров, TTFT, TPOT, goodput и оптимизации ядер.
Именно эти материалы мы используем, чтобы глубоко разобраться в том, как оптимизировать системы инференса.
Также добавили FlashAttention-4, Tensor Memory в Blackwell и низкоточные тензорные ядра, непрерывный батчинг, системы KV-кэша, квантизацию, спекулятивное и структурированное декодирование.
Отдельно разбираются обслуживание MoE-моделей, коллективные операции, топология, разделение prefill и decode, а также Blackwell Ultra, MI350/CDNA 4, Ironwood и Trainium3.
Ещё появились KernelBench-Verified и SOL-ExecBench, плюс отдельный список технологий, за которыми стоит следить — Rubin и CDNA 5.
https://github.com/wafer-ai/gpu-perf-engineering-resources
«Complex Analysis» — ещё один большой открытый учебник по основам комплексного анализа объёмом более 470 страниц.
Он рассчитан на студентов математики, физики и инженерных специальностей и охватывает комплексные числа и функции, аналитические и гармонические функции, контурное интегрирование, ряды Тейлора и Лорана, теорию вычетов, конформные отображения, ряды Фурье, а также преобразования Фурье и Лапласа.
Материал начинается с базовых тем и постепенно переходит к более сложным. Для чтения желательно уже знать математический анализ, особенно функции нескольких переменных.
При этом учебник написан очень понятно, в нём много примеров, приложений и упражнений.
Я бы сохранил его как хороший справочник. Учебник полностью открыт и доступен бесплатно.
https://complexanalysis.org/howell-complex-analysis-web.pdf
Он рассчитан на студентов математики, физики и инженерных специальностей и охватывает комплексные числа и функции, аналитические и гармонические функции, контурное интегрирование, ряды Тейлора и Лорана, теорию вычетов, конформные отображения, ряды Фурье, а также преобразования Фурье и Лапласа.
Материал начинается с базовых тем и постепенно переходит к более сложным. Для чтения желательно уже знать математический анализ, особенно функции нескольких переменных.
При этом учебник написан очень понятно, в нём много примеров, приложений и упражнений.
Я бы сохранил его как хороший справочник. Учебник полностью открыт и доступен бесплатно.
https://complexanalysis.org/howell-complex-analysis-web.pdf
Лекции курса «Machine Learning & Causal Inference: A Short Course», подготовленного профессором Стэнфордского университета Сьюзан Эйти, можно посмотреть по ссылке ниже.
https://youtube.com/playlist?list=PLxq_lXOUlvQAoWZEqhRqHNezS30lI49G-&si=uwNV2GcR4yOBQA_d
https://youtube.com/playlist?list=PLxq_lXOUlvQAoWZEqhRqHNezS30lI49G-&si=uwNV2GcR4yOBQA_d