True ✅

Autonomous Agent Prediction (Beta)

You are tasked with submitting an Agent Config comprising models, prompts, tools, skills, and even subagents. Equipped with a sandboxed Docker container with a standard set of data science libraries, your agent will then complete two entire mini-competitions during each submission session. The task for each mini-competition is binary classification.

How Does It Work?
> Each agent submission runs through two mini-competition sessions, one that populates the Public Leaderboard and another that populates the Private Leaderboard. During each session:
1. The agent is given a training dataset, a test dataset, and a sample submission inside a Docker sandbox with the standard Kaggle environment.
2. The agent explores the data, trains models, and submits predictions via tools that interact with the sandbox.
3. Each submission is scored on a public subset of the test labels — the agent sees these scores and can use them to pick its best work.
4. The agent selects its final submissions. Those are scored on a hidden private subset of the test labels, producing the agent's final score. This final score populates that competition's leaderboard.

Link: https://www.kaggle.com/competitions/autonomous-agent-prediction-beta/

Always Be Curious 🙌

~ by StatQuest - one of my fav. yt-channels :)

Lightweight optimized AI inference for web 💫

https://developers.googleblog.com/litertjs-googles-high-performance-web-ai-inference/

Круто - можно для быстрых демо презентаций использовать, если какие-то кастомные вещи (на HTML/CSS/JS).

А так лучше v0.dev, lovable.dev, Google AI Studio для демонстрации быстрых демо сайтов / веб-приложений на чиле на вайбе 👍

Актуальная проблема IT-специалистов работающих под кондиционером:

Люди под кондиционером чаще болеют из-за сухого воздуха, который иссушает слизистые оболочки носоглотки, лишая организм естественного защитного барьера против вирусов и бактерий. Кроме того, резкий перепад температур между жарой на улице и холодом в офисе вызывает спазм сосудов и сильный стресс для иммунитета. Ситуацию усугубляет редкое обслуживание приборов: по данным исследований, в нечищеных фильтрах кондиционеров скапливается до 80% офисной пыли, бактерий и спор плесени, которые непрерывно циркулируют в зоне сидящего рядом человека.

~ by Gemini Flash*

Manacher's Algorithm - Finding all sub-palindromes in O(N)

A naive approach expands around each character, requiring O(N²) time. Manacher’s algorithm avoids redundant work by leveraging symmetry (mirroring) within a previously discovered palindrome. If a large palindrome is centered at C with a right boundary R, any sub-palindrome inside its left half has an exact identical twin on its right half.

🔗 Link: https://cp-algorithms.com/string/manacher.html
👉 Problem for practice: https://leetcode.com/problems/palindromic-subarray-sum

~ Cover Image made with ChatGPT Image*

Alice and Bob never disappoint :)

Hints (how I have solved):
* 10^6 * 10^3 -> 10^9 (so it's possible to iterate over all possible K values and in O(N) tc calculate max score diff);
* Use the sieve of Erotosthenes and Kadane's algorithm for calculating max score diff optimally;
* Don't forget to make (max_score_diff * min_k + MOD) % MOD to handle negative value cases;

🔗 Problem Link: https://leetcode.com/problems/divisible-game/

#LeetCode

🔗Kolesa Online Meetup по аналитике

Поговорим о том, почему успешный A/B-тест ещё не гарантирует успех фичи.

Что тебя ждёт: • Реальный кейс полного цикла эксперимента: от гипотезы и A/B-теста до раската на всю аудиторию • Разбор ситуации, когда положительные результаты теста спустя месяц привели к неожиданным выводам • Практика использования холдаут-групп для оценки долгосрочного эффекта изменений
Спикер — Камила Бишенова, Data-аналитик Kolesa Group.

📅 Когда: 15 июля, 18:00 (среда) 🎟 Формат: онлайн на YouTube

🔗 Регистрация kolesa.group/media/posts/meetups/kolesa-online-meetup-po-analitike-2026?&utm_source=startup.vg

@uppertunity by @startup_course_com
https://t.me/uppertunity

True ✅