Коллеги, привет! Меня зовут Василий Леоненко, я кандидат физико-математических наук, занимаюсь вычислительной эпидемиологией и моделированием живых систем.
Я люблю предсказывать и прогнозировать. Люблю, когда модели интерпретируемы, а прогнозы понятны и однозначны. Поэтому я всегда предпочитал строгие математические законы и дифференциальные уравнения. Но жизнь меня заставила изменить свою точку зрения.
В понедельник 20 июля я хочу рассказать о том, почему машинное обучение — полезная штука и почему оно часто бывает эффективнее, чем классическое моделирование. Почему «черные ящики», которые базируются на огромном количестве непонятных данных и делают какие-то неверифицируемые выводы, вдруг оказались так востребованы. Обсудим:
• в чем отличие математических моделей, статистических моделей, ML и Deep learning
• когда и что из них выгодно применить (а может всё невыгодно!)
• как не испугаться кучи методов и каков достаточный минимум для работы
Приходите немного разобраться в математике, пообщаться и подискутировать!
Записаться
Я люблю предсказывать и прогнозировать. Люблю, когда модели интерпретируемы, а прогнозы понятны и однозначны. Поэтому я всегда предпочитал строгие математические законы и дифференциальные уравнения. Но жизнь меня заставила изменить свою точку зрения.
В понедельник 20 июля я хочу рассказать о том, почему машинное обучение — полезная штука и почему оно часто бывает эффективнее, чем классическое моделирование. Почему «черные ящики», которые базируются на огромном количестве непонятных данных и делают какие-то неверифицируемые выводы, вдруг оказались так востребованы. Обсудим:
• в чем отличие математических моделей, статистических моделей, ML и Deep learning
• когда и что из них выгодно применить (а может всё невыгодно!)
• как не испугаться кучи методов и каков достаточный минимум для работы
Приходите немного разобраться в математике, пообщаться и подискутировать!
Записаться
👍13🔥5❤4
Про искусственный интеллект доносится из каждого утюга: что ни день, то очередная супермощная модель или прорывное открытие. Тут научились распознавать, здесь детектировать, там генерировать. В НИИ все тоже говорят об ИИ. Читаешь новые статьи — везде нейросети и куча заумных терминов.
Многим ученым тоже хочется начать применять машинное обучение в своих исследованиях и блистать упоминанием продвинутых методов. Но неясно, что для этого нужно делать. Как поставить задачу, какую архитектуру использовать, как писать код?
Самостоятельно или с помощью чат-ботов разобраться в этой сфере сложно и долго. Поэтому команда @blastim приглашает на курс «Машинное обучение на Python».
Он помогает ученым из разных областей подтянуть программирование, статистику и перестать бояться даже самых передовых инструментов с приставкой «AI». Важно, что всё обучение проходит под менторством опытных наставников, которые покажут, как все устроено на практике.
На курсе научитесь:
🤖 строить и обучать собственные классические ML-модели и нейросети
🤖 анализировать биологические данные (ДНК, белки, биомедицинские снимки, временные ряды)
🤖 понимать статьи коллег о свежих инструментах и быстро имплементировать их у себя
🤖 разбираться в нюансах архитектур, метриках качества, валидации, подборе гиперпараметров
🤖 индустриальным навыкам: конструирование ИИ-агентов и телеграм-ботов, деплой моделей в продакшн, работа с Claude Code
Курс состоит из живых занятий, домашек с подробным фидбэком и реальных проектов при поддержке опытных биоинформатиков из Skoltech, ИТМО и университета Копенгагена.
Продолжительность: 2 месяца + поддержка после курса
Приходите! Машинка сама себя не выучит
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7🤩3❤1👍1
Завтра – последний день ранней цены на онлайн-воркшоп «Альфа, альфа, альфа»!
bioinf.me/education/workshops/alpha_workshop
4 августа заканчивается период сниженной стоимости на онлайн-воркшоп по инструментам AlphaGenome, AlphaFold и AlphaMissense (8 и 15 августа). С 5 августа цена вырастет с 9 000 ₽ до 14 000 ₽.
Воркшоп пройдет онлайн 8 и 15 августа и будет состоять из двух больших блоков:
🌑 8 августа – AlphaGenome (преподаватель Никита Ваулин): предсказание функциональных свойств генома по ДНК, variant scoring и in silico мутагенез.
🌑 15 августа – AlphaFold & AlphaMissense (преподаватель Александра Мамчур): предсказание белков и комплексов через AlphaFold Server/DB, оценка метрик качества и предсказание патогенности миссенс-вариантов.
Стоимость:
• 9 000 рублей – при ранней оплате до 4 августа
• 14 000 рублей – при оплате с 5 по 7 августа
• 25 000 рублей – для юридических лиц
⭐️ Особая цена для выпускников Института биоинформатики на все время набора – 9 000 рублей. Специальная стоимость доступна всем, кто успешно окончил наши программы переподготовки или интенсивы и получил диплом.
Будем рады видеть вас среди участников!❤️
✨ Мы в VK | Мы в почте | Мы в Telegram
#bioinf_online #bioinf_education
@bioinformatics_institute
bioinf.me/education/workshops/alpha_workshop
4 августа заканчивается период сниженной стоимости на онлайн-воркшоп по инструментам AlphaGenome, AlphaFold и AlphaMissense (8 и 15 августа). С 5 августа цена вырастет с 9 000 ₽ до 14 000 ₽.
Воркшоп пройдет онлайн 8 и 15 августа и будет состоять из двух больших блоков:
Стоимость:
• 9 000 рублей – при ранней оплате до 4 августа
• 14 000 рублей – при оплате с 5 по 7 августа
• 25 000 рублей – для юридических лиц
Будем рады видеть вас среди участников!
#bioinf_online #bioinf_education
@bioinformatics_institute
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥2😁2
Forwarded from Data, Stories and Languages
CayleyPy: Professor Tetraminx puzzle
Месяц назад я рассказывал как участвовал в ресерч соревнованиях Cayley. С тех пор я поучаствовал в ещё одном соревновании - Professor Tetraminx.
Напоминаю, что суть задачи - из рандомного состояния головоломки (после N поворотов) дойти в исходное за минимальное количество шагов.
Поскольку это по факту групповой ресерч, не были цели собрать топ-решения самостоятельно - мы хотели вместе сделать топ решение.
Я начал тогда, когда лучшее доступное решение было 28863 и улучшил его до 28467, получив новый лучший результат и обойдя мирового эксперта Tomas!
Блогпост с деталями напишу позже, но пока расскажу, что нового было сделано по сравнению с моим прошлым подходом:
- Как известно, решить такую головоломку брутфорсом нельзя. Но вполне можно с помощью BFS подсчитать все состояния после 6-9 шагов. Так что теперь мой подход не пытается дойти до финального состояния, а просто до состояния, которое находится на расстоянии 6-7 до финального. Это довольно важно, ибо иногда поиск останавливается лишь в нескольких шагах от успеха - и этот подход спасает такие кейсы
- Sparse Q - новая голова для нейронки (по предложению Vlad Kuznetsov), которая даёт скор сразу для всех возможных переходов из текущего состояния - это сильно ускоряет обчение и инференс
- многократное расширение датасета с разными подходами по сбору данных
- PieceTransformer в качестве модели и его бленд с обычным ResMLP
- V-consistency - хитрый подход для улучшения beam search. Простыми словами: если одна голова модели говорит, что мы в 10 шагах от цели, а другая голова говорит, что после одного шага мы будем в 15 шагах - это неправильно; а если головы выдают 10 и 9 - значит мы движемся в правильном направлении
Теперь продолжу участвовать в других соревнованиях этой серии и всем рекомендую :)
#kaggle #datascience
Месяц назад я рассказывал как участвовал в ресерч соревнованиях Cayley. С тех пор я поучаствовал в ещё одном соревновании - Professor Tetraminx.
Напоминаю, что суть задачи - из рандомного состояния головоломки (после N поворотов) дойти в исходное за минимальное количество шагов.
Поскольку это по факту групповой ресерч, не были цели собрать топ-решения самостоятельно - мы хотели вместе сделать топ решение.
Я начал тогда, когда лучшее доступное решение было 28863 и улучшил его до 28467, получив новый лучший результат и обойдя мирового эксперта Tomas!
Блогпост с деталями напишу позже, но пока расскажу, что нового было сделано по сравнению с моим прошлым подходом:
- Как известно, решить такую головоломку брутфорсом нельзя. Но вполне можно с помощью BFS подсчитать все состояния после 6-9 шагов. Так что теперь мой подход не пытается дойти до финального состояния, а просто до состояния, которое находится на расстоянии 6-7 до финального. Это довольно важно, ибо иногда поиск останавливается лишь в нескольких шагах от успеха - и этот подход спасает такие кейсы
- Sparse Q - новая голова для нейронки (по предложению Vlad Kuznetsov), которая даёт скор сразу для всех возможных переходов из текущего состояния - это сильно ускоряет обчение и инференс
- многократное расширение датасета с разными подходами по сбору данных
- PieceTransformer в качестве модели и его бленд с обычным ResMLP
- V-consistency - хитрый подход для улучшения beam search. Простыми словами: если одна голова модели говорит, что мы в 10 шагах от цели, а другая голова говорит, что после одного шага мы будем в 15 шагах - это неправильно; а если головы выдают 10 и 9 - значит мы движемся в правильном направлении
Теперь продолжу участвовать в других соревнованиях этой серии и всем рекомендую :)
#kaggle #datascience
🔥9❤8
🔥AI R&D DAY — конференция для исследовательских команд и создателей ИИ-систем
Мы активно готовимся к масштабной встрече в Москве 17 сентября и приглашаем вас стать частью этого события!
Один день, 600 участников, 22 доклада, 2 трека — концентрат практического опыта, знаний и инструментов, готовых к внедрению сразу по возвращению в офис. И, конечно, мега-возможности для нетворкинга с коллегами и экспертами сообщества!
Что будем обсуждать?
NextGenAI: большой технологический стрим — новые прорывные вызвовы в сфере GenAI
• Нативная мультимодальность и VLA
• Голосовое управление и полнодуплексный войсмод
• Омнимодальный ризонинг и память
• Альтернативные и принципиально новые архитектуры
• Обучение в различных средах
• Бенчмаркинг нового поколения
• Прикладные стримы и продуктовые решения
На конференции от Сбера пообщаетесь с теми, кто внёс вклад в развитие флагманских моделей Kandinsky, Kandinsky 3D, Иммерсивный ИИ, SymFormer, Иммерсивный ИИ и другие технологические решения. В программе не только доклады, но и яркие активности на площадке.
Участие бесплатное, но количество мест ограничено💻
Ждем вас на 17 сентября в Москве и онлайн!
Мы активно готовимся к масштабной встрече в Москве 17 сентября и приглашаем вас стать частью этого события!
Один день, 600 участников, 22 доклада, 2 трека — концентрат практического опыта, знаний и инструментов, готовых к внедрению сразу по возвращению в офис. И, конечно, мега-возможности для нетворкинга с коллегами и экспертами сообщества!
Что будем обсуждать?
NextGenAI: большой технологический стрим — новые прорывные вызвовы в сфере GenAI
• Нативная мультимодальность и VLA
• Голосовое управление и полнодуплексный войсмод
• Омнимодальный ризонинг и память
• Альтернативные и принципиально новые архитектуры
• Обучение в различных средах
• Бенчмаркинг нового поколения
• Прикладные стримы и продуктовые решения
На конференции от Сбера пообщаетесь с теми, кто внёс вклад в развитие флагманских моделей Kandinsky, Kandinsky 3D, Иммерсивный ИИ, SymFormer, Иммерсивный ИИ и другие технологические решения. В программе не только доклады, но и яркие активности на площадке.
Участие бесплатное, но количество мест ограничено💻
Ждем вас на 17 сентября в Москве и онлайн!
👍6❤4
Открытая онлайн-дискуссия «AI-агенты в single-cell»
12 августа в 19:00 Бластим приглашает на встречу «AI-агенты в анализе данных секвенирования единичных клеток: необходимость или информационный пузырь?»
На одной площадке встретятся ведущие эксперты из МГУ, МФТИ и Медицинского университета Вены, чтобы поделиться позитивным и горьким опытом.
Главный вопрос: может ли AI-агент взять на себя значительную часть рутинного анализа single-cell и помочь сгенерировать новое ноу-хау или надежнее всё делать по проверенным туториалам самостоятельно?
Формат: «за / против» — две стороны, аргументы, перекрестные вопросы и голосование аудитории.
В фокусе:
— насколько можно доверять результатам AI-агентов
— где AI действительно экономит время, а где требует больше перепроверки
— как меняется подход к обучению биоинформатиков
— останется ли место человеческой экспертизе и творчеству в анализе данных
📣 Участники: Вадим Чечехин, Екатерина Маркелова, Никита Ваулин, Дмитрий Пензар и Зоя Антышева
Модератор — Дмитрий Тычинин
Присоединяйтесь, если работаете с single-cell, следите за развитием AI или просто хотите увидеть настоящую битву умов в прямом эфире.
Регистрация по ссылке: https://t.me/BlastimWeb_bot?start=sberloga
Если не работает, то тут: https://agency.blastim.ru/sc_battle
12 августа в 19:00 Бластим приглашает на встречу «AI-агенты в анализе данных секвенирования единичных клеток: необходимость или информационный пузырь?»
На одной площадке встретятся ведущие эксперты из МГУ, МФТИ и Медицинского университета Вены, чтобы поделиться позитивным и горьким опытом.
Главный вопрос: может ли AI-агент взять на себя значительную часть рутинного анализа single-cell и помочь сгенерировать новое ноу-хау или надежнее всё делать по проверенным туториалам самостоятельно?
Формат: «за / против» — две стороны, аргументы, перекрестные вопросы и голосование аудитории.
В фокусе:
— насколько можно доверять результатам AI-агентов
— где AI действительно экономит время, а где требует больше перепроверки
— как меняется подход к обучению биоинформатиков
— останется ли место человеческой экспертизе и творчеству в анализе данных
📣 Участники: Вадим Чечехин, Екатерина Маркелова, Никита Ваулин, Дмитрий Пензар и Зоя Антышева
Модератор — Дмитрий Тычинин
Присоединяйтесь, если работаете с single-cell, следите за развитием AI или просто хотите увидеть настоящую битву умов в прямом эфире.
Регистрация по ссылке: https://t.me/BlastimWeb_bot?start=sberloga
Если не работает, то тут: https://agency.blastim.ru/sc_battle
🔥9❤4🎉2
Продолжается набор на новую программу «Биоинформатика для биологов. Ступень III»
https://clck.ru/3VDQsY | Прием заявок до 6 сентября, 23:59 МСК
Это самостоятельная двухмесячная программа для специалистов с опытом в биоинформатике с опорой на избранные главы практикума по биоинформатике и передовые вопросы машинного обучения.
С 26 сентября по 28 ноября
Программа состоит из 5 дисциплин:
• Практикум по биоинформатике
• Избранные главы ML
• Продвинутый Python
• Архитектура Linux и контейнеры
• AI в биоинформатике
Этапы поступления:
• заполнить анкету до 6 сентября, 23:59 МСК
• решить отборочное тестовое задание до 10 сентября, 23:59 МСК
• пройти собеседование (август – сентябрь). Комиссия проверяет тестовые задания по мере их поступления, поэтому раннее решение ускорит получение приглашения на интервью.
Стоимость:
• 85 000 рублей – для физических лиц
• 75 000 рублей – для выпускников Института биоинформатики. Специальная стоимость доступна всем, кто успешно окончил наши программы переподготовки или интенсивы и получил диплом или удостоверение о повышении квалификации.
Доступна беспроцентная рассрочка – оплату можно разделить на два равных платежа.
Подробнее о программе: https://clck.ru/3VDQsY
По всем вопросам: admissions@bioinf.me
Ждём ваших заявок!
https://clck.ru/3VDQsY | Прием заявок до 6 сентября, 23:59 МСК
Это самостоятельная двухмесячная программа для специалистов с опытом в биоинформатике с опорой на избранные главы практикума по биоинформатике и передовые вопросы машинного обучения.
С 26 сентября по 28 ноября
Программа состоит из 5 дисциплин:
• Практикум по биоинформатике
• Избранные главы ML
• Продвинутый Python
• Архитектура Linux и контейнеры
• AI в биоинформатике
Этапы поступления:
• заполнить анкету до 6 сентября, 23:59 МСК
• решить отборочное тестовое задание до 10 сентября, 23:59 МСК
• пройти собеседование (август – сентябрь). Комиссия проверяет тестовые задания по мере их поступления, поэтому раннее решение ускорит получение приглашения на интервью.
Стоимость:
• 85 000 рублей – для физических лиц
• 75 000 рублей – для выпускников Института биоинформатики. Специальная стоимость доступна всем, кто успешно окончил наши программы переподготовки или интенсивы и получил диплом или удостоверение о повышении квалификации.
Доступна беспроцентная рассрочка – оплату можно разделить на два равных платежа.
Подробнее о программе: https://clck.ru/3VDQsY
По всем вопросам: admissions@bioinf.me
Ждём ваших заявок!
❤2🔥2😁2
Анализ NGS-данных от А до Б: открытый мастер-класс по контролю качества
Высокопроизводительное секвенирование позволяет находить патогенные мутации, изучать экспрессию генов или расшифровывать древнюю ДНК. Хотя этап секвенирования библиотек объедиалняет NGS-методы, в остальном они могут сильно различаться. Например, где-то мы хотим получить равномерное покрытие генома, а где-то, наоборот, стремимся к ярким пикам. Что для одного протокола может быть важным биологическим сигналом, для другого — признаком серьезных проблем.
Поэтому контроль качества сырых прочтений и процедуры картирования — важные начальные шаги, от которых зависит последующий анализ и адекватность конечных выводов. Какие показатели почти всегда указывают на артефакты, а когда нужно обязательно учитывать метод?
20 августа Бластим приглашает на бесплатный вебинар, где вы научитесь читать NGS-данные и использовать разные характеристики ридов для интерпретации эксперимента. Разбираться будем на примере технологий эпигеномики, таких как ChIP-seq, ATAC-seq и других.
Спикер: Александра Галицына, опытный специалист в эпигенетике и 3D-геномике
В программе:
➜ Всегда ли нестандартный QC-профиль — это плохо?
➜ Чем отличается работа с одним ридом и с парой?
➜ Почему картирование дает отнюдь не только координату в геноме?
➜ Как перейти от сырых данных к осмысленным выводам?
Регистрация по ссылке: https://t.me/BlastimWeb_bot?start=sberloga
Если не работает, то тут: https://agency.blastim.ru/ngs#galitsyna
Высокопроизводительное секвенирование позволяет находить патогенные мутации, изучать экспрессию генов или расшифровывать древнюю ДНК. Хотя этап секвенирования библиотек объедиалняет NGS-методы, в остальном они могут сильно различаться. Например, где-то мы хотим получить равномерное покрытие генома, а где-то, наоборот, стремимся к ярким пикам. Что для одного протокола может быть важным биологическим сигналом, для другого — признаком серьезных проблем.
Поэтому контроль качества сырых прочтений и процедуры картирования — важные начальные шаги, от которых зависит последующий анализ и адекватность конечных выводов. Какие показатели почти всегда указывают на артефакты, а когда нужно обязательно учитывать метод?
20 августа Бластим приглашает на бесплатный вебинар, где вы научитесь читать NGS-данные и использовать разные характеристики ридов для интерпретации эксперимента. Разбираться будем на примере технологий эпигеномики, таких как ChIP-seq, ATAC-seq и других.
Спикер: Александра Галицына, опытный специалист в эпигенетике и 3D-геномике
В программе:
➜ Всегда ли нестандартный QC-профиль — это плохо?
➜ Чем отличается работа с одним ридом и с парой?
➜ Почему картирование дает отнюдь не только координату в геноме?
➜ Как перейти от сырых данных к осмысленным выводам?
Регистрация по ссылке: https://t.me/BlastimWeb_bot?start=sberloga
Если не работает, то тут: https://agency.blastim.ru/ngs#galitsyna
Не пропустите встречу, если хотите разложить всё по полочкам. Идеально для начинающих биоинформатиков и интересующихся эпигенетикой!❤6🔥6
Forwarded from Data, Stories and Languages
Cayley puzzles: 666 on claude vs codex
Я уже рассказывал, что занимаюсь решением cayley головоломок. В этот раз я пошёл штурмовать головоломки 555 и 666.
Почему они сложнее предыдущих?
Дело в том, что с каждым увеличением пространства решений и диаметра нам всё сложнее решать задачу. Во-первых, модели у нас двигаются к решению итеративно - каждый дополнительный шаг увеличивает ошибку. Во-вторых, чем длиннее пути, тем сложнее собрать корректные лейблы для путей; плюс random walks чаще будут путаться и/или не достигать дальние точки.
Я начал решать 555 теми же подходами, что и прошлые головоломки - первичная тренировка модели, потом шлифовка и beam search. Трансфомер пришлось отложить - он бы работал слишком медленно. После нескольких дней тренировки на A100 мне удалось получить прилично работающую модель. Она решает головоломки не всегда, но всё-таки стабильно выдаёт хорошие решения. Результат - второе место; на первом месте - участник команды 16-го места с Santa 2015.
Дальше я попробовал сделать тоже самое для 666... и ну не работает оно. Модель учится плохо и головоломки совсем не решает - лейблы собирать тяжело, пути длинные, в общем сложно всё.
От безысходности я решил обратиться к агентам. Взял claude code + opus 5.0 max и codex + 5.6 Sol Extra High. Обоим отправил один и тот же промпт - мол вот головоломка, вот как мы решали подобное раньше, давайте попробуем её решить классическими способами. Потом подбадривал модели, чтобы они её решили.
Клод после пары итераций ответил, что решить невозможно, ваще. Решил 0 головоломок и сдался.
Кодекс подумал, сделал мелкую итерацию и остановился. Я ему поставил goal - достичь скор 180к или меньше (это суммарная длина найденных путей решенных головоломок). Он подумал, запустил процесс... и через почти 7 часов выдал топовое решение. Я попросил его пояснить, но в ответ получил сложное описание процесса решения из 7 этапов.
Я впечатлён.
#ai
Я уже рассказывал, что занимаюсь решением cayley головоломок. В этот раз я пошёл штурмовать головоломки 555 и 666.
Почему они сложнее предыдущих?
Дело в том, что с каждым увеличением пространства решений и диаметра нам всё сложнее решать задачу. Во-первых, модели у нас двигаются к решению итеративно - каждый дополнительный шаг увеличивает ошибку. Во-вторых, чем длиннее пути, тем сложнее собрать корректные лейблы для путей; плюс random walks чаще будут путаться и/или не достигать дальние точки.
Я начал решать 555 теми же подходами, что и прошлые головоломки - первичная тренировка модели, потом шлифовка и beam search. Трансфомер пришлось отложить - он бы работал слишком медленно. После нескольких дней тренировки на A100 мне удалось получить прилично работающую модель. Она решает головоломки не всегда, но всё-таки стабильно выдаёт хорошие решения. Результат - второе место; на первом месте - участник команды 16-го места с Santa 2015.
Дальше я попробовал сделать тоже самое для 666... и ну не работает оно. Модель учится плохо и головоломки совсем не решает - лейблы собирать тяжело, пути длинные, в общем сложно всё.
От безысходности я решил обратиться к агентам. Взял claude code + opus 5.0 max и codex + 5.6 Sol Extra High. Обоим отправил один и тот же промпт - мол вот головоломка, вот как мы решали подобное раньше, давайте попробуем её решить классическими способами. Потом подбадривал модели, чтобы они её решили.
Клод после пары итераций ответил, что решить невозможно, ваще. Решил 0 головоломок и сдался.
Кодекс подумал, сделал мелкую итерацию и остановился. Я ему поставил goal - достичь скор 180к или меньше (это суммарная длина найденных путей решенных головоломок). Он подумал, запустил процесс... и через почти 7 часов выдал топовое решение. Я попросил его пояснить, но в ответ получил сложное описание процесса решения из 7 этапов.
Я впечатлён.
#ai
🔥19❤1
Forwarded from человек наук
Недавно мы в институте провели семинар об ИИ в математике с потрясающими приглашёнными спикерами:
- Легендарный Дмитрий Рыбин рассказал об агентах для совершения открытий и сложных задач
- Невероятный Василий Ильин рассказал об автоматической и надёжной формализации математики, а также провёл ликбез, что вообще такое формализация и Lean
Мы в основном занимаемся биологией, поэтому спикеры подготовили доклады, которые понятны даже нематематикам. ИИ очень сильно меняет эту область уже сегодня, но это вскоре случится и с другими науками. Если хотите раньше других увидеть, как этот процесс выглядит изнутри, смотрите запись семинара
Спикеры буквально находились на противоположных частях земного шара, а семинар проводился совсем в другом месте. Просто чудо, что всё удалось организовать без проблем. Обычно этот семинар внутренний, но получилось так здорово, что решили сделать запись доступной всем. Это немало работы, поэтому буду очень благодарен за лавки и репосты!
#математика@chelovek_nauk
- Легендарный Дмитрий Рыбин рассказал об агентах для совершения открытий и сложных задач
- Невероятный Василий Ильин рассказал об автоматической и надёжной формализации математики, а также провёл ликбез, что вообще такое формализация и Lean
Мы в основном занимаемся биологией, поэтому спикеры подготовили доклады, которые понятны даже нематематикам. ИИ очень сильно меняет эту область уже сегодня, но это вскоре случится и с другими науками. Если хотите раньше других увидеть, как этот процесс выглядит изнутри, смотрите запись семинара
Спикеры буквально находились на противоположных частях земного шара, а семинар проводился совсем в другом месте. Просто чудо, что всё удалось организовать без проблем. Обычно этот семинар внутренний, но получилось так здорово, что решили сделать запись доступной всем. Это немало работы, поэтому буду очень благодарен за лавки и репосты!
#математика@chelovek_nauk
YouTube
How AI and agents transform mathematics – Dmitry Rybin and Vasily Ilin
Agents and espresso is a seminar at the Computational Health Center of Helmholtz Munich. On 7 August 2026, we held a special meeting on how AI is transforming mathematics. We had the pleasure of hosting the following speakers:
- Dmitry Rybin from Autokernel:…
- Dmitry Rybin from Autokernel:…
❤8🔥5👍1
Forwarded from Градиент обреченный (Sergei Averkiev)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Друзья, пет-проект, над которым работал полгода, получилось довести до ума. Это читалка для многоязычных книг с кучей прикольных режимов чтения и подсказками типа составления словарей и грамматических мини-статей по текущему контексту.
Языков сейчас 10 и буду добавлять туда любые языки, какие захотите, и делать больше параллельных книг. Сейчас работаю над удобным импортом, так что скоро можно будет грузить туда свои книги и пользоваться теми же подсказками.
Просидел несколько штанов пока её делал, поэтому буду очень благодарен за репост или оценку в сторах! ❤️ Приложение бесплатное.
Скачать можно тут — ios , android.
Языков сейчас 10 и буду добавлять туда любые языки, какие захотите, и делать больше параллельных книг. Сейчас работаю над удобным импортом, так что скоро можно будет грузить туда свои книги и пользоваться теми же подсказками.
Просидел несколько штанов пока её делал, поэтому буду очень благодарен за репост или оценку в сторах! ❤️ Приложение бесплатное.
Скачать можно тут — ios , android.
❤35👍8🎉5🤩1
Коллеги,
мы сейчас пытаемся заставить ллм продвигать математику. В нашем проекте CayleyPy у нас много гипотез которые идеально ложатся на ллм - с одной стороны они (вероятно) не супер сложны, с другой стороны достаточно нетривиальны.
Если у кого есть интерес к коллаборации в этом направлении - будем очень рады - напишите @alexander_v_c
Также, если у Вас есть доступы к мощным моделям или опыт в auto-research - Вы могли бы нам очень помочь.
мы сейчас пытаемся заставить ллм продвигать математику. В нашем проекте CayleyPy у нас много гипотез которые идеально ложатся на ллм - с одной стороны они (вероятно) не супер сложны, с другой стороны достаточно нетривиальны.
Если у кого есть интерес к коллаборации в этом направлении - будем очень рады - напишите @alexander_v_c
Также, если у Вас есть доступы к мощным моделям или опыт в auto-research - Вы могли бы нам очень помочь.
❤20🔥3👍1
🚀 @SBERLOGASCI webinar on data science:
👨🔬 Никита Бухал: "Пример разработки агентов"
⌚️ сегодня 13 Сентября , Воскресение, 19.00 по Москве
Предлагаю написать простого LLM-агента (а-ля Claude Code) с нуля.
Разберём, как выглядят запросы к OpenAI Chat Completions API и что собой представляет agent loop.
Если останется время, обсудим также разные точки зрения на процесс усложнения структуры агентов.
В качестве LLM-провайдера будем использовать OpenRouter, поэтому желательно иметь API-ключ — хотя бы для доступа к бесплатным моделям.
Код по которому будем идти: https://github.com/tttzof351/agent_from_scratch
PS
Для получения зум-линка - напишите @alexander_v_c
👨🔬 Никита Бухал: "Пример разработки агентов"
⌚️ сегодня 13 Сентября , Воскресение, 19.00 по Москве
Предлагаю написать простого LLM-агента (а-ля Claude Code) с нуля.
Разберём, как выглядят запросы к OpenAI Chat Completions API и что собой представляет agent loop.
Если останется время, обсудим также разные точки зрения на процесс усложнения структуры агентов.
В качестве LLM-провайдера будем использовать OpenRouter, поэтому желательно иметь API-ключ — хотя бы для доступа к бесплатным моделям.
Код по которому будем идти: https://github.com/tttzof351/agent_from_scratch
PS
Для получения зум-линка - напишите @alexander_v_c
🔥11😁2👍1