322K subscribers
4.71K photos
1.01K videos
17 files
5.14K links
Погружаемся в машинное обучение и Data Science

Показываем как запускать любые LLm на пальцах.

По всем вопросам - @haarrp

@itchannels_telegram -🔥best channels

Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Download Telegram
💰 SpaceX готовится подать заявку на крупнейшее IPO в истории США -
компания может привлечь более $75 млрд уже в ближайшее время.


По данным источников, SpaceX может подать документы регуляторам уже на этой неделе,
официально запустив процесс выхода на биржу в июне.

Это размещение может стать крупнейшим IPO в истории США.

Советники сделки ожидают, что компания привлечёт свыше $75 млрд
(ранее прогнозировали около $50 млрд),
но финальный объём и оценка будут определены ближе к размещению.

https://www.theinformation.com/articles/spacex-aims-file-ipo-soon-week

@ai_machinelearning_big_data

#spacex
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎉71🔥35👍21👏5🤩54😁2🤨2❤‍🔥1🥰1🙏1
Forwarded from Bogatyrev Aleksei
Как я стал дата инженером с ЗП 800к

Без удачи и связей

5 лет назад я работал в техподдержке с графиком 2/2 и жестко бухал


💀💀💀

После очередной пьянки я понял, что надо что-то менять. Я решил стать дата инженером

Составил резюме на коленке. Чудом получил свою первую работу с зп 50к в месяц 😎

Отработал 4 месяца и захотел больше. Ну и погнал дальше: собесы, отказы, новые офферы

В прошлом году я пробил 800к рублей за один месяц

Я выгорал, увольнялся, снова загорался и опять шел на собесы

Задумался над своими ошибками...

Как можно избежать их? Снял на эту тему видео, в котором рассказал:
- мой путь из техподдержки до техлида с зп 800к
- какие ошибки я совершил и как их обойти
- как выглядит типичный день ДЕ


Это разбор реального пути: как с нуля дойти до первой работы дата инженером с хорошей зарплатой.

Без булшита по типу "вкатись в ДЕ за месяц" 😏

👉 Смотри видео в закрепе моего канала
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤣185🤬63🔥45👏21🗿9🥱8👍4🦄4❤‍🔥3🏆3🍓3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Первая леди встречается с первым роботом.

«Figure F.03 вошёл в историю как первый человекоподобный робот в Белом доме»


@ai_machinelearning_big_data

#ai #robots
🤔59😎22❤‍🔥17🤷14👏86👍4🔥4🌭2🎃2🤗2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🎧 Google выпустила Lyria 3 Pro - обновлённую музыкальную модель,способную генерировать треки длиной до 3 минут.

Модель позволяет задавать интро, куплеты, припевы и бриджии создавать композиции с сложными переходами».

Доступна для всех подписчиков в Gemini.

@ai_machinelearning_big_data
👍6528🔥19🗿7😎6🥱2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
✔️ Apple дистиллирует Google Gemini.

В рамках партнерства с Google, Apple получила глубокий доступ к архитектуре Gemini. Инженеры используют дистилляцию знаний, чтобы перенести логику в легковесные решения для Apple Intelligence.

Модель Apple анализирует ответы и CoT Gemini, обучаясь выполнять задачи с аналогичной точностью. Главная цель - адаптация ИИ для локальной работы на iPhone без отправки данных на серверы.

Пока Apple готовит обновление Siri к июню, серверная версия Gemini продолжит обрабатывать сложные запросы.
theinformation.com

✔️ Google установила 2029 год дедлайном для перехода на постквантовую криптографию.

Ускорение миграции продиктовано темпами развития квантового оборудования и коррекции ошибок. Появление систем, способных взломать современные стандарты шифрования, произойдет быстрее, чем ожидалось.

Особую тревогу вызывают атаки «сохрани сейчас, расшифруй потом» и грядущая уязвимость традиционных цифровых подписей. Google скорректировала модель угроз, сделав приоритетом защиту сервисов аутентификации до появления криптографически значимых квантовых компьютеров.

Google уже интегрирует постквантовые подписи на базе ML-DSA (одобренного NIST) в Android 17, дополняя механизмы, развернутые в Chrome и Google Cloud.
blog.google

✔️ Arm выпустит собственные процессоры для дата-центров.

Arm отходит от лицензирования архитектуры и начинает прямые продажи чипов. AGI CPU будет производиться у TSMC: до 136 ядер при энергопотреблении 300 Вт. Процессор спроектирован для работы с ИИ-ускорителями уровня Nvidia, он возьмет на себя координацию вычислений и обработку запросов.

Основное преимущество - энергоэффективность по сравнению с x86-решениями от Intel и AMD. Первым крупным заказчиком стал Марк Цукерберг, далее инфраструктуру развернут OpenAI, Cerebras и SK Telecom. Серверные решения от Quanta и SuperMicro уже появляются на рынке, массовые поставки ожидаются во второй половине года.
bloomberg.com

✔️ Релиз бенчмарка ARC-AGI-3.

Третья версия оценивает способности ИИ к обучению на лету в формате видеоигры: более 1000 уровней в 150 средах. Агентам предстоит исследовать незнакомый мир, понимать правила без инструкций и достигать долгосрочных целей.

Новая метрика Action Efficiency оценивает, насколько эффективно ИИ адаптирует стратегию по сравнению с человеком. Топовые модели OpenAI и Google показывают результат ниже 1%.

Вместе с релизом стартовало соревнование на Kaggle с призовым фондом 2 млн. долларов. Доступен SDK для интеграции агентов, протестировать уровни можно в браузере на сайте проекта.
arcprize.org

✔️ OpenAI внедряет визуальный поиск товаров в ChatGPT.

ChatGPT стал инструментом визуального шопинга: загрузка фото для поиска похожих вещей, сравнение цен и характеристик, корректировка выдачи через диалог.

Под капотом Agentic Commerce Protocol, позволяющий ритейлерам транслировать товарные фиды и акции в систему с поддержкой популярных e-commerce платформ. Оформление заказа и платежи остаются на стороне продавца.

Для бизнеса это прямой доступ к аудитории с высокой покупательской способностью и возможность создания приложений внутри ChatGPT. Развертывание новых функций завершится до конца недели.
openai.com

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
76👨‍💻22🔥7🤩7👍5🤔3🍓2👏1
Forwarded from AI VK Hub
Рекомендательные системы — один из ключевых механизмов, на которых держатся современные продукты. Они помогают пользователям находить контент, товары и сервисы, а бизнесу — повышать вовлеченность и качество пользовательского опыта. Вместе с Владимиром Байкаловым, ведущим исследователем AI VK, разбираем главные тренды в рекомендациях и последние значимые работы.

🔗 Список статей

Масштабирование
🟣Действия говорят громче слов: последовательные преобразователи с триллионом параметров для генеративных рекомендаций
🟣Масштабирование трансформеров для рекомендательных систем до одного миллиарда параметров
🟣LLaTTE: законы масштабирования для многоэтапного моделирования последовательностей в крупномасштабных рекламных рекомендательных системах


Lifelong Recommendations
🟣TransAct V2: моделирование последовательностей действий пользователя на протяжении всей жизни в рекомендациях Pinterest
🟣TWIN V2: расширение моделирования ультра‑длинных последовательностей поведения пользователя для улучшения CTR‑предсказания в Kuaishou
🟣LONGER: повышение эффективности моделирования длинных последовательностей в промышленных рекомендательных системах
🟣Укрощение ультра-длинных последовательностей пользовательского поведения в генеративных рекомендациях на уровне сессий


Generative Retrieval
🟣Память трансформера как дифференцируемый поисковый индекс
🟣Рекомендательные системы с генеративным поиском
🟣Sparse Meets Dense: унифицированные генеративные рекомендации с каскадными разреженно-плотными представлениями


Semantic IDs
🟣Повышение стабильности эмбеддингов в рекомендательных системах с помощью Semantic ID
🟣ActionPiece: контекстная токенизация последовательностей действий для генеративных рекомендаций
🟣Обучаемая токенизация объектов для генеративных рекомендаций
🟣Semantic ID переменной длины для рекомендательных систем


End to End Рекомендации
🟣OneRec: объединение retrieval и ranking в генеративной рекомендательной модели с итеративным выравниванием предпочтений
🟣OxygenREC: генеративный фреймворк, следующий инструкциям, для рекомендаций в электронной коммерции
🟣EGA: унифицированный end-to-end генеративный фреймворк для промышленных рекламных систем


LLMxRecSys
🟣PLUM: адаптация предварительно обученных языковых моделей для генеративных рекомендаций промышленного масштаба
🟣OneRec‑Think: рассуждение в тексте для генеративной рекомендации
🟣ReaSeq: использование мировых знаний через рассуждение для последовательного моделирования


#aivk #recsys
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🤓24👍14👏85🥰3🤨3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
✔️ DeepMind сделала браузер-генератор сайтов на Gemini 3.1 Flash-Lite.

Концепт, который работает внутри AI Studio, пишет HTML и CSS прямо в процессе серфинга вместо загрузки готовых страниц с серверов. Внешний вид и контент формируются на основе промптов, кликов и контекста навигации.

Технология органично вписывается в концепцию автономных ИИ-агентов, которым может понадобиться быстро собрать временный дашборд или вспомогательный инструмент для текущей задачи.

До идеала еще очень далеко. Поскольку верстка и контент полностью генерируются на не лучшей версии Gemini, браузер уязвим, склонен немного галлюцинировать, искажать стили и тратит прорву токенов на инференс.


@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔3615🔥12👨‍💻10👏9👍7👌3
🌟 Claude Code Game Studios: 48 ИИ-агентов как полноценная игровая студия.

Соло-разработчик с доступом к Claude Code теперь может развернуть целую гейм-дев студию с креативным директором, лидами отделов и профильными специалистами.

В основу геймдизайнерских подходов заложены MDA Framework, теория самодетерминации и проектирование состояния потока.

Claude Code Game Studios - шаблон для Claude Code, который организует ИИ-сессию в трёхуровневую иерархию из 48 специализированных агентов.

На вершине 3 директора (креативный, технический и продюсер), работающие на модели Opus.


Уровнем ниже 8 руководителей отделов на Sonnet: геймдизайнер, ведущий программист, арт-директор, директор по звуку, нарративный директор и другие.


Третий уровень - специалисты на Sonnet и Haiku: от геймплэй-программиста и дизайнера экономики до DevOps-инженера и специалиста по доступности.


Агенты взаимодействуют по четкому протоколу: вертикальная делегация задач сверху вниз, горизонтальные консультации между агентами одного уровня, эскалация конфликтов к общему руководителю.

Каждый агент работает строго в границах своего домена и не модифицирует чужие файлы без явного поручения.

Помимо агентов, шаблон включает 37 команд, покрывающих весь цикл разработки: планирование спринтов, ревью кода и дизайна, аудит ассетов, генерацию идей, подготовку к релизу.

Отдельная категория - командные воркфлоу, которые координируют работу нескольких агентов над конкретной фичей: боевой системой, нарративом, интерфейсом или звуком.

Параллельно работают 8 хуков, привязанных к событиям git и жизненному циклу сессии. Они срабатывают автоматически: валидируют коммиты на захардкоженные значения и корректность данных, предупреждают о пушах в защищённые ветки, подгружают контекст текущего спринта при старте и фиксируют результаты при завершении.

Ещё один слой - 11 правил, привязанных к путям в проекте. Они применяются при редактировании файлов в соответствующих директориях и задают стандарты для каждой зоны кодовой базы.

🟡Это не автопилот.

Агенты задают вопросы, предлагают несколько вариантов с плюсами и минусами, показывают черновик. Но финальное решение всегда за человеком, ничего не фиксируется без его одобрения.

🟡Шаблон работает с Godot 4, Unity и Unreal Engine 5.

Для каждого предусмотрен свой лид-агент с набором суб-специалистов: у Godot это GDScript, шейдеры и GDExtension, у Unity - DOTS/ECS, VFX и UI Toolkit, у Unreal - GAS, Blueprints и Replication.

Проект открыт к кастомизации: агентов можно добавлять и удалять, промпты редактировать, хуки - перенастраивать.


📌Лицензирование: MIT License.


🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #Vibecoding #Gamedev #Claude
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
50👍12🥰8🤣6🥱4😁2😐2