Forwarded from 📚Python Books
Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался.
Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:
• подгонка данных
• машинное обучение
• оптимизация
• обработка изображений
• системы управления
Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.
PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf
Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами:
• подгонка данных
• машинное обучение
• оптимизация
• обработка изображений
• системы управления
Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science.
PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf
👍13❤3💔3
OpenAI теперь идёт не только в модели, но и в железо.
Компания вместе с Broadcom представила Jalapeño — первый собственный AI-чип для инференса LLM. Его задача простая: быстрее, дешевле и стабильнее запускать ChatGPT, Codex, API и будущих AI-агентов.
Главное: чип сделали от идеи до tape-out всего за 9 месяцев, а в разработке помогали сами модели OpenAI.
Это уже не просто гонка моделей. Это гонка полной AI-инфраструктуры: чипы, сеть, дата-центры, софт и продукты в одной связке.
https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/
Компания вместе с Broadcom представила Jalapeño — первый собственный AI-чип для инференса LLM. Его задача простая: быстрее, дешевле и стабильнее запускать ChatGPT, Codex, API и будущих AI-агентов.
Главное: чип сделали от идеи до tape-out всего за 9 месяцев, а в разработке помогали сами модели OpenAI.
Это уже не просто гонка моделей. Это гонка полной AI-инфраструктуры: чипы, сеть, дата-центры, софт и продукты в одной связке.
https://openai.com/index/openai-broadcom-jalapeno-inference-chip/
❤9🔥7👍6
Самый быстрый запрос — тот, который не пришлось выполнять ✌️
Именно поэтому Redis давно стал одним из основных инструментов для ускорения приложений и снижения нагрузки на базы данных.
Об этом поговорят на вебинаре Cloud.ru — «Эволюция приложения в облаке: как настроить кэш с Redis и ничего не сломать».
📌 30 июня, 11:00 МСК
Эксперты разберут:
👉 Зарегистрироваться👈
Именно поэтому Redis давно стал одним из основных инструментов для ускорения приложений и снижения нагрузки на базы данных.
Но вместе с производительностью появляются новые вопросы: как работать с устаревшими данными, правильно инвалидировать кэш и не превратить ускорение системы в источник новых проблем?
Об этом поговорят на вебинаре Cloud.ru — «Эволюция приложения в облаке: как настроить кэш с Redis и ничего не сломать».
Эксперты разберут:
▶️
реальные сценарии использования Redis
▶️
стратегии кэширования
▶️
типичные ошибки, которые встречаются даже в зрелых системах
А если вы пропустили предыдущие «серии» — они доступны по ссылкам:
1️⃣
Эволюция приложения в облаке: как навести порядок в артефактах и образах
2️⃣
Эволюция приложения в облаке: как запустить микросервисы в Managed Kubernetes
3️⃣
Эволюция приложения в облаке: как обеспечить стабильность баз данных при росте проекта и нагрузок
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🤣3
NVIDIA CUDA-Q всё сильнее становится мостом между квантовыми вычислениями и реальными задачами.
Рабочий квантовый компьютер появится не сам по себе, а через гибридный подход, где QPU работают вместе с GPU-ускоренной симуляцией.
Уже сейчас экосистема двигается в эту сторону:
• Aegiq и Quantum Motion развивают quantum chemistry workflows
• Classiq использует CUDA-Q для поиска квантовых применений в финансах
• FirstQFM показал quantum foundation models на суперкомпьютере Leonardo
• Eclipse Qrisp, Fraunhofer FOKUS и Qilimanjaro строят свои решения вокруг CUDA-Q
• qBraid стал CUDA-Q target и расширяет доступ к разным QPU-провайдерам
• QCentroid делает QuantumOps workflows на CUDA-Q
• Welinq соединяет distributed quantum compiler с GPU-ускоренной проверкой схем
Гибридные workloads, GPU-симуляция, QPU-доступ и инструменты разработки - именно так квантовая индустрия будет двигаться к практической пользе.
https://developer.nvidia.com/cuda-q
Рабочий квантовый компьютер появится не сам по себе, а через гибридный подход, где QPU работают вместе с GPU-ускоренной симуляцией.
Уже сейчас экосистема двигается в эту сторону:
• Aegiq и Quantum Motion развивают quantum chemistry workflows
• Classiq использует CUDA-Q для поиска квантовых применений в финансах
• FirstQFM показал quantum foundation models на суперкомпьютере Leonardo
• Eclipse Qrisp, Fraunhofer FOKUS и Qilimanjaro строят свои решения вокруг CUDA-Q
• qBraid стал CUDA-Q target и расширяет доступ к разным QPU-провайдерам
• QCentroid делает QuantumOps workflows на CUDA-Q
• Welinq соединяет distributed quantum compiler с GPU-ускоренной проверкой схем
Гибридные workloads, GPU-симуляция, QPU-доступ и инструменты разработки - именно так квантовая индустрия будет двигаться к практической пользе.
https://developer.nvidia.com/cuda-q
❤10👍5😐2😍1
Лето — время начать: освойте Data Science на выгодных условиях
Хотите не просто теоретически разбираться в устройстве нейросетей, а уметь создавать их самостоятельно? Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ предлагает присоединиться к структурированному и выстроенному практикующими экспертами обучению науке о данных.
Станьте специалистом по Data Science высокого уровня:
🟣 первая программа профессиональной переподготовки, получившая аккредитацию Альянса в сфере искусственного интеллекта;
🟣 вы пройдете весь путь: от высшей математики и программирования до нейросетей и работы с большими данными.
Программа включает курсы по ключевым дисциплинам:
🟣 Математика для анализа данных;
🟣 Алгоритмы и структуры данных;
🟣 Программирование и автоматизация;
🟣 Прикладная статистика для машинного обучения;
🟣 Машинное и глубинное обучение.
Специальное предложение для тех, кто запишется на ближайший запуск:
⭐️ Скидка 10% на обучение
⭐️ Курс по BI в подарок
📁 Старт: 30 июня.
Подробнее о программе📍
Хотите не просто теоретически разбираться в устройстве нейросетей, а уметь создавать их самостоятельно? Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ предлагает присоединиться к структурированному и выстроенному практикующими экспертами обучению науке о данных.
Станьте специалистом по Data Science высокого уровня:
Программа включает курсы по ключевым дисциплинам:
Специальное предложение для тех, кто запишется на ближайший запуск:
Подробнее о программе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4😁2🔥1
Forwarded from Machinelearning
The Wall Street Journal со ссылкой на судебные документы, ставшие публичными в ходе процесса "Маск против OpenAI", опубликовала расследование о том, что контракты OpenAI повышали оценку стартапов, в которые лично вкладывается Сэм Альтман.
Для контекста: Альтман не владеет долей в самой OpenAI, поэтому его доходы зависят от внешних инвестиций.
OpenAI заключает контракт или соглашение о сотрудничестве, что поднимает оценку стартапа. Затем крупные акционеры OpenAI (например, Thrive Capital) или партнёры (SoftBank) выкупают доли стартапа, от чего личное состояние Альтмана растёт, так как он является их инвестором.
В 2025 году Сэм предлагал OpenAI вложить около $500 млн в термоядерный стартап Helion. Часть сотрудников восприняла идею с настороженностью, и от прямых инвестиций компания отказалась.
В марте 2026 года стороны подписали пересмотренное соглашение о сотрудничестве и тогда же Альтман вышел из совета директоров Helion, объяснив это конфликтом интересов.
В июне 2026 года Helion оценили в $15,5 млрд, а личная доля Альтмана выросла как минимум до $4,1 млрд.
После того как производитель чипов получил от OpenAI обязательство о закупках и провёл IPO, стоимость доли Альтмана выросла более чем в 6 раз по сравнению с декабрём 2025 года.
После соглашения о научном сотрудничестве с OpenAI доля Альтмана в этой компании по продлению жизни к декабрю 2025 года достигла $258 млн.
Всего, по данным WSJ, не менее 10 компаний из инвестиционного портфеля Альтмана имеют сделки с OpenAI.
Комитет Палаты представителей США по надзору начал официальное расследование, а генеральные прокуроры нескольких штатов призвали Комиссию по ценным бумагам и биржам проверить деятельность главы OpenAI в преддверии IPO.
Сам Альтман и представители компаний называют сотрудничество обычной практикой.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7😍2👍1
Anthropic утверждает: Alibaba продолжает в больших масштабах дистиллировать Claude для обучения Qwen. Источник - Bloomberg.
Anthropic обвиняет операторов, связанных с Alibaba, в масштабной кампании по незаконному доступу к Claude через почти 25 000 фейковых аккаунтов.
По данным Bloomberg, Anthropic заявляет, что в рамках этой кампании с апреля по июнь было сгенерировано 28,8 млн обменов с Claude. Целью были способности вроде software engineering и agentic reasoning.
Компания считает это частью более широкой схемы «adversarial distillation», когда китайские лаборатории якобы собирают ответы американских frontier-моделей, чтобы обучать конкурирующие системы за гораздо меньшие деньги.
Посмотрим, насколько хорошим будет Qwen 3.8. Возможно, он окажется FABLEous хорош.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-24/anthropic-accuses-alibaba-of-illicitly-accessing-its-ai-models
Anthropic обвиняет операторов, связанных с Alibaba, в масштабной кампании по незаконному доступу к Claude через почти 25 000 фейковых аккаунтов.
По данным Bloomberg, Anthropic заявляет, что в рамках этой кампании с апреля по июнь было сгенерировано 28,8 млн обменов с Claude. Целью были способности вроде software engineering и agentic reasoning.
Компания считает это частью более широкой схемы «adversarial distillation», когда китайские лаборатории якобы собирают ответы американских frontier-моделей, чтобы обучать конкурирующие системы за гораздо меньшие деньги.
Посмотрим, насколько хорошим будет Qwen 3.8. Возможно, он окажется FABLEous хорош.
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-06-24/anthropic-accuses-alibaba-of-illicitly-accessing-its-ai-models
😁34❤8🔥2👍1
Почему разрыв между академическим ML и реальными задачами до сих пор существует — и как его сокращают Авито, МФТИ и ВШЭ
Авито открыл набор на три магистратуры с МФТИ и ВШЭ — программы, построенные на реальных задачах компании.
Суть простая: бизнес зашёл в университет не деньгами, а экспертизой. В разработке участвовало 300+ сотрудников, преподают действующие специалисты.
Дальше всё так:
• Студент с первого дня работает с кейсами живых продуктов, а не с учебными датасетами.
• Выпускник выходит с опытом, который обычно нарабатывают первые полгода на позиции.
Три направления: «Прикладное машинное обучение и анализ данных» с МФТИ, «Машинное обучение в цифровом продукте» с ФКН ВШЭ и «Управление продуктом в IT-бизнесе» с ВШБ ВШЭ — для продактов, с прицелом на уровень middle.
Поступить можно из любого региона России.
Подробнее по ссылкам:
МФТИ
ВШЭ (ML)
ВШЭ (продакт)
Авито открыл набор на три магистратуры с МФТИ и ВШЭ — программы, построенные на реальных задачах компании.
Суть простая: бизнес зашёл в университет не деньгами, а экспертизой. В разработке участвовало 300+ сотрудников, преподают действующие специалисты.
Дальше всё так:
• Студент с первого дня работает с кейсами живых продуктов, а не с учебными датасетами.
• Выпускник выходит с опытом, который обычно нарабатывают первые полгода на позиции.
Три направления: «Прикладное машинное обучение и анализ данных» с МФТИ, «Машинное обучение в цифровом продукте» с ФКН ВШЭ и «Управление продуктом в IT-бизнесе» с ВШБ ВШЭ — для продактов, с прицелом на уровень middle.
Поступить можно из любого региона России.
Подробнее по ссылкам:
МФТИ
ВШЭ (ML)
ВШЭ (продакт)
❤2
Qwen показали Qwen-AgentWorld - модель, которая учится симулировать среду, в которой агент действует.
Обычно LLM тренируют лучше пользоваться инструментами: искать, писать код, кликать по вебу, работать с терминалом.
А здесь идея другая: научить модель моделировать сами окружения.
Qwen-AgentWorld симулирует 7 типов агентных сред:
• MCP
• Search
• Terminal
• SWE
• Web
• OS
• Android
То есть модель пытается предсказывать, что произойдёт после действия агента в среде. Не пост-фактум адаптация, а цель обучения с первого дня.
Если языковая модель умеет моделировать окружение, её можно использовать как тренировочную площадку для агентов.
Авторы идут по двум направлениям:
1. построить foundation model для симуляции сред
2. проверить, усиливает ли world modeling обучение агентов
Самое интересное: по их данным, agentic RL в контролируемой симуляции может быть эффективнее, чем обучение в реальных средах. А предварительное обучение на предсказание окружений усиливает агентов даже без отдельного agent-specific fine-tuning.
Грубо говоря, это шаг к «тренажёру реальности» для AI-агентов.
Paper: https://arxiv.org/abs/2606.24597
Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen-agentworld
GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-AgentWorld
HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen-agentworld
ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen-AgentWorld
Обычно LLM тренируют лучше пользоваться инструментами: искать, писать код, кликать по вебу, работать с терминалом.
А здесь идея другая: научить модель моделировать сами окружения.
Qwen-AgentWorld симулирует 7 типов агентных сред:
• MCP
• Search
• Terminal
• SWE
• Web
• OS
• Android
То есть модель пытается предсказывать, что произойдёт после действия агента в среде. Не пост-фактум адаптация, а цель обучения с первого дня.
Если языковая модель умеет моделировать окружение, её можно использовать как тренировочную площадку для агентов.
Авторы идут по двум направлениям:
1. построить foundation model для симуляции сред
2. проверить, усиливает ли world modeling обучение агентов
Самое интересное: по их данным, agentic RL в контролируемой симуляции может быть эффективнее, чем обучение в реальных средах. А предварительное обучение на предсказание окружений усиливает агентов даже без отдельного agent-specific fine-tuning.
Грубо говоря, это шаг к «тренажёру реальности» для AI-агентов.
Paper: https://arxiv.org/abs/2606.24597
Blog: https://qwen.ai/blog?id=qwen-agentworld
GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen-AgentWorld
HuggingFace: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen-agentworld
ModelScope: https://modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen-AgentWorld
❤9👍7🤯2
Речь о 0,7 нм, или 7 ангстремах. Это уже масштаб, где индустрия упирается почти в атомные размеры.
В чипе представлена новая 3D-архитектура nanostack.
Вместо того чтобы просто уменьшать транзисторы, IBM предлагает укладывать их слоями и плотнее размещать внутри чипа.
Что обещают:
• почти 100 млрд транзисторов на чипе размером с ноготь
• до 50% больше производительности
• или до 70% выше энергоэффективность по сравнению с 2 нм
• более плотную SRAM для AI-нагрузок.
IBM говорит о пути к производству примерно в ближайшие 5 лет.
https://newsroom.ibm.com/2026-06-25-ibm-debuts-worlds-first-sub-1-nanometer-chip-technology
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2🔥32👍11❤6😁1🌚1
Google добавили computer use в Gemini 3.5 Flash.
Теперь модель может вызывать функции, а работать с интерфейсом как пользователь: видеть экран, понимать задачу, нажимать, проверять и продолжать действие.
Раньше computer use был отдельной моделью, теперь это часть основной Gemini Flash.
Отдельно добавили защиту: подтверждение чувствительных действий и остановку задач при подозрении на prompt injection.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-computer-use-gemini-3-5-flash/
Теперь модель может вызывать функции, а работать с интерфейсом как пользователь: видеть экран, понимать задачу, нажимать, проверять и продолжать действие.
Раньше computer use был отдельной моделью, теперь это часть основной Gemini Flash.
Отдельно добавили защиту: подтверждение чувствительных действий и остановку задач при подозрении на prompt injection.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-computer-use-gemini-3-5-flash/
🔥11❤6👍6
🌺 Релиз Ornith-1.0 - новое семейство open-source LLM, специализированных под agentic coding.
Ornith-1.0 выходит в разных размерах:
• 9B Dense
• 31B Dense
• 35B MoE
• 397B MoE
Модели показывают state-of-the-art результаты среди open-source моделей сопоставимого размера на coding-бенчмарках:
• Terminal-Bench 2.1 — 77.5
• SWE-Bench — 82.4 на verified, 62.2 на pro, 78.9 на Multilingual
• NL2Repo — 48.2
• SWE Atlas — 41.2 на QnA, 42.6 RF, 39.1 TW
• ClawEval — 77.1
Ornith-1.0 дообучали поверх Gemma 4 и Qwen 3.5.
Reinforcement learning используется не только для генерации решений, но и для создания task-specific scaffolds, которые направляют эти решения.
То есть модель совместно улучшает и «каркас» задачи, и итоговое решение. За счёт этого она генерирует более качественные ответы в agentic coding.
Все модели выпущены под MIT-лицензией, поэтому их можно использовать и в коммерческих, и в исследовательских проектах.
📖Tech Blog: http://deep-reinforce.com/ornith_1_0.html
🤗Huggingface: http://huggingface.co/collections/deepreinforce-ai/ornith-10
Ornith-1.0 выходит в разных размерах:
• 9B Dense
• 31B Dense
• 35B MoE
• 397B MoE
Модели показывают state-of-the-art результаты среди open-source моделей сопоставимого размера на coding-бенчмарках:
• Terminal-Bench 2.1 — 77.5
• SWE-Bench — 82.4 на verified, 62.2 на pro, 78.9 на Multilingual
• NL2Repo — 48.2
• SWE Atlas — 41.2 на QnA, 42.6 RF, 39.1 TW
• ClawEval — 77.1
Ornith-1.0 дообучали поверх Gemma 4 и Qwen 3.5.
Reinforcement learning используется не только для генерации решений, но и для создания task-specific scaffolds, которые направляют эти решения.
То есть модель совместно улучшает и «каркас» задачи, и итоговое решение. За счёт этого она генерирует более качественные ответы в agentic coding.
Все модели выпущены под MIT-лицензией, поэтому их можно использовать и в коммерческих, и в исследовательских проектах.
📖Tech Blog: http://deep-reinforce.com/ornith_1_0.html
🤗Huggingface: http://huggingface.co/collections/deepreinforce-ai/ornith-10
❤8👍5🔥1🥱1
🚨 Правительство США будет решать, кто получит доступ к GPT-5.6.
OpenAI выпустит GPT-5.6 только в формате ограниченного preview для небольшой группы партнёров.
Сэм Альтман сказал сотрудникам, что правительство будет «одобрять доступ отдельно для каждого клиента».
Министр торговли Говард Латник лично звонил Альтману с предупреждением: не запускать модель без согласований с другими ведомствами.
Это уже де-факто режим лицензирования.
https://www.theinformation.com/articles/trump-administration-asks-openai-stagger-release-new-model-security-concerns
OpenAI выпустит GPT-5.6 только в формате ограниченного preview для небольшой группы партнёров.
Сэм Альтман сказал сотрудникам, что правительство будет «одобрять доступ отдельно для каждого клиента».
Министр торговли Говард Латник лично звонил Альтману с предупреждением: не запускать модель без согласований с другими ведомствами.
Это уже де-факто режим лицензирования.
https://www.theinformation.com/articles/trump-administration-asks-openai-stagger-release-new-model-security-concerns
🤣14🔥6🌚5❤3👍3