The Pokémon Company - PTCG AI Battle Challenge Strategy
©Pokémon/Nintendo/Creatures/GAME FREAK TM, ®, and character names are trademarks of Nintendo
Analyze data and agentic play supporting the Pokémon Trading Card Game
Participants are invited to share the ideas and approaches behind their AI Training Agents, focusing on systems where dynamic gameplay conditions are key factors for success.
Link: https://www.kaggle.com/competitions/pokemon-tcg-ai-battle-challenge-strategy/
©Pokémon/Nintendo/Creatures/GAME FREAK TM, ®, and character names are trademarks of Nintendo
Analyze data and agentic play supporting the Pokémon Trading Card Game
Participants are invited to share the ideas and approaches behind their AI Training Agents, focusing on systems where dynamic gameplay conditions are key factors for success.
Link: https://www.kaggle.com/competitions/pokemon-tcg-ai-battle-challenge-strategy/
Kaggle
The Pokémon Company - PTCG AI Battle Challenge Strategy
Analyze data and agentic play supporting the Pokémon Trading Card Game
Problem Solving with Arman (ML+Algo)
The Pokémon Company - PTCG AI Battle Challenge Strategy ©Pokémon/Nintendo/Creatures/GAME FREAK TM, ®, and character names are trademarks of Nintendo Analyze data and agentic play supporting the Pokémon Trading Card Game Participants are invited to share…
Kaggle contest from Pokémon (Nintendo) before GTA-6 🤯
Problem Solving with Arman (ML+Algo)
The Pokémon Company - PTCG AI Battle Challenge Strategy ©Pokémon/Nintendo/Creatures/GAME FREAK TM, ®, and character names are trademarks of Nintendo Analyze data and agentic play supporting the Pokémon Trading Card Game Participants are invited to share…
To participate competitively in the PTCG AI Battle Challenge, you need these top 3 skills:
* Reinforcement Learning (RL): Mastering frameworks like Stable-Baselines3 or Ray/RLlib to train agents via deep Q-networks (DQN) or Proximal Policy Optimization (PPO) in discrete, turn-based card environments.
* Game Theory & Heuristics: Designing reward functions and state-evaluation metrics that balance short-term card advantages against long-term win conditions like prize cards.
* Python Software Engineering: Writing highly optimized, low-latency code capable of processing millions of simulated game states quickly within Kaggle's hardware limits.
* Reinforcement Learning (RL): Mastering frameworks like Stable-Baselines3 or Ray/RLlib to train agents via deep Q-networks (DQN) or Proximal Policy Optimization (PPO) in discrete, turn-based card environments.
* Game Theory & Heuristics: Designing reward functions and state-evaluation metrics that balance short-term card advantages against long-term win conditions like prize cards.
* Python Software Engineering: Writing highly optimized, low-latency code capable of processing millions of simulated game states quickly within Kaggle's hardware limits.
Machine Learning Engineers Grades Transition Analysis by ChatGPT.
~ Agree with this 👍
~ Agree with this 👍
Problem Solving with Arman (ML+Algo)
https://youtu.be/a2i9h2ip-nY?si=0waHffkqZu9vv6Pg
Midjourney on fire 🔥 (Real High-impact use case of AI -> Full body Health Screening)
❤1
Forwarded from Data Secrets
Когда языковые модели читают текст, они не просто обрабатывают токен за токеном. В каком-то смысле они испытывают от чтения эмоции.
www.goodfire.ai/research/stories-in-space#
Рисерчеры из GoodFire продолжают исследовать так называемую геометрию LLM. Некоторое время назад они показали, что мысли моделей организованы в виде определенных форм. Например, числа – это окружности, и складывая одно число с другим, LLM на самом деле суммируют множество бубликов: t.me/data_secrets/9223.
Теперь они обнаружили новые любопытные детали. Оказывается, внутри моделей существует целый ландшафт эмоциональных состояний.
Ученые взяли LLama, давали ей читать рассказы и наблюдали за состоянием активаций. Так вот по мере чтения модель как бы перемещается по некоторому многомерному пространству состояний, "испытвая" те или иные эмоции в зависимости от того, что происходит в тексте в данный момент.
Причем если визуализировать соответствующие разным эмоциям состояния модели, то получается структура, очень похожая на классическую психологическую модель эмоций человека. Например, радость находится рядом с интересом, страх и гнев имеют схожую высокую интенсивность и тд.
Еще по этой карте можно предсказывать дальнейшие ответы модели. И если искусственно подталкивать активации в направлении определенной эмоции, настроение и суть генераций меняется.
Красиво
www.goodfire.ai/research/stories-in-space#
Рисерчеры из GoodFire продолжают исследовать так называемую геометрию LLM. Некоторое время назад они показали, что мысли моделей организованы в виде определенных форм. Например, числа – это окружности, и складывая одно число с другим, LLM на самом деле суммируют множество бубликов: t.me/data_secrets/9223.
Теперь они обнаружили новые любопытные детали. Оказывается, внутри моделей существует целый ландшафт эмоциональных состояний.
Ученые взяли LLama, давали ей читать рассказы и наблюдали за состоянием активаций. Так вот по мере чтения модель как бы перемещается по некоторому многомерному пространству состояний, "испытвая" те или иные эмоции в зависимости от того, что происходит в тексте в данный момент.
Причем если визуализировать соответствующие разным эмоциям состояния модели, то получается структура, очень похожая на классическую психологическую модель эмоций человека. Например, радость находится рядом с интересом, страх и гнев имеют схожую высокую интенсивность и тд.
Еще по этой карте можно предсказывать дальнейшие ответы модели. И если искусственно подталкивать активации в направлении определенной эмоции, настроение и суть генераций меняется.
Красиво
Data Secrets
Photo
Классные визуализации как работают LLM-ки 🤩
Pythagoras discovered that musical consonances could be expressed in whole-number ratios. He realized that halving the length of a string (a 1:2 ratio) creates a sound that is exactly one octave higher.
His experiments with the monochord proved that the pitch of a vibrating string depends strictly on its length.
Core Pythagorean Ratios:
* 1:2 Ratio — Diapason (Octave)
* 2:3 Ratio — Diapente (Perfect Fifth)
* 3:4 Ratio — Diatessaron (Perfect Fourth)
🎵 Pythagoras laid the foundation for Western music theory through these mathematical ratios.
BTW, Monochord looks like our traditional musical instrument - Jetigen 🤟
~ made with Gemini
His experiments with the monochord proved that the pitch of a vibrating string depends strictly on its length.
Core Pythagorean Ratios:
* 1:2 Ratio — Diapason (Octave)
* 2:3 Ratio — Diapente (Perfect Fifth)
* 3:4 Ratio — Diatessaron (Perfect Fourth)
🎵 Pythagoras laid the foundation for Western music theory through these mathematical ratios.
BTW, Monochord looks like our traditional musical instrument - Jetigen 🤟
~ made with Gemini
Problem Solving with Arman (ML+Algo)
Pythagoras discovered that musical consonances could be expressed in whole-number ratios. He realized that halving the length of a string (a 1:2 ratio) creates a sound that is exactly one octave higher. His experiments with the monochord proved that the pitch…
Structurally and acoustically, the Jetigen (жетіген ~ 7 string) and the ancient monochord (~ 1 string) share the same underlying DNA.
Forwarded from Machinelearning
Конференция состоится 29 сентября 2026 года в Форт-Мейсон-центре в Сан-Франциско.
В случае одобрения участия стоимость билета составит 650 долларов и заявитель должен завершить регистрацию в течение 2-х недель, иначе его место будет передано другим желающим.
Участники, не имеющие возможности присутствовать лично, смогут следить за основными выступлениями в онлайне.
Крайний срок подачи заявок - 10 июля.
Помимо основного мероприятия, OpenAI также проведет в конце года серию DevDay Exchange в Бангалоре, Токио, Сеуле, Париже, Берлине, Лондоне, Сан-Паулу и Мехико.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Kaggle AI Benchmark Sandbox (for random ideas testing): https://www.kaggle.com/
Yandex CodeRun Summer Challenge 2026 — это летнее соревнование для разработчиков, где участники соревнуются в написании наиболее производительного и эффективного кода.
Цель челленджа — решать задачи быстрее остальных по времени выполнения, чтобы занять верхние строчки в лидерборде.
Суть соревнования: участникам предстоит решать задачи на оптимизацию кода. Неоптимальные решения приводят к «перегреву системы».
Даты проведения: с 1 июля по 17 июля (старт в 04:00 по московскому времени).
Ссылка: https://coderun.yandex.ru/seasons/2026-summer
Цель челленджа — решать задачи быстрее остальных по времени выполнения, чтобы занять верхние строчки в лидерборде.
Суть соревнования: участникам предстоит решать задачи на оптимизацию кода. Неоптимальные решения приводят к «перегреву системы».
Даты проведения: с 1 июля по 17 июля (старт в 04:00 по московскому времени).
Ссылка: https://coderun.yandex.ru/seasons/2026-summer