🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇
🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
🖥 Python: t.me/pythonl
🖥 Linux: t.me/linuxacademiya
🖥 C++ t.me/cpluspluc
🖥 Docker: t.me/DevopsDocker
🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii
🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec
👣 Golang: t.me/Golang_google
🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml
🖥 Javascript: t.me/javascriptv
🖥 C#: t.me/csharp_ci
🖥 Java: t.me/javatg
🖥 Базы данных: t.me/sqlhub
👣 Rust: t.me/rust_code
🤖 Технологии: t.me/vistehno
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
🖥 Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci
🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci
📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Полезный пост от исследователей AI VK про актуальные направления в RecSys: generative retrieval, long-term моделирование и end-to-end системы
Telegram
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…
Farther the Shift, Sparser the Representation: Analyzing OOD Mechanisms in LLMs
📓 Book
@datascienceiot
📓 Book
@datascienceiot
Обе модели
• Обучены с нуля — без инициализации зарубежными весами
• MoE + MTP + MLA
• Совместимы с HuggingFace, llama.cpp / vLLM / SGLang
Код и веса уже на платформе GitVerse.
Это не просто релиз весов, а результат большой инженерной работы над качеством, alignment и стабильностью модели. В блоге команда поделилась результатами и своими наработками.
В релизе: высокие результаты на аренах, улучшенный function calling, решённая проблема циклов, DPO в нативном FP8, найденный и зарепорченный баг в SGLang при dp > 1.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Detecting and Correcting Reference Hallucinations in Commercial LLMs and Deep Research Agents
Read
@datascienceiot
Read
@datascienceiot
1. Deep Learning
https://deeplearningbook.org
Библия нейросетей - backprop, архитектуры, вся база
2. Artificial Intelligence: A Modern Approach
https://aima.cs.berkeley.edu
Фундаментальный взгляд на AI как систему
3. Speech and Language Processing
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
NLP, трансформеры и язык - максимально глубоко
4. Machine Learning: A Probabilistic Perspective
https://probml.github.io/pml-book/
Вероятности, статистика и основа ML
5. Understanding Deep Learning
https://udlbook.github.io/udlbook/
Современное объяснение DL с хорошей интуицией
6. Designing Machine Learning Systems
https://oreilly.com/library/view/designing-machine-learning/9781098107956/
Как довести модели до продакшена
7. Generative Deep Learning
https://github.com/3p5ilon/ML-books/blob/main/generative-deep-learning-teaching-machines-to-paint-write-compose-and-play.pdf
Практика генеративных моделей и трансформеров
8. Natural Language Processing with Transformers
https://dokumen.pub/natural-language-processing-with-transformers-revised-edition-1098136799-9781098136796-9781098103248.html
Как строить NLP-системы на трансформерах
9. Machine Learning Engineering
https://mlebook.com
Инженерия ML и продакшен
10. The Hundred-Page Machine Learning Book
https://themlbook.com
Суперконцентрированная база без лишнего
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚠ Большинство компаний считают, что у них есть проблема с данными. Но когда дело доходит до практики, возникает главный вопрос: как измерить качество данных и начать его улучшать?
🚀 20 апреля в 20:00 МСК на открытом уроке разберём, как измерять качество данных с помощью технических метрик — полнота, уникальность, валидность и другие. Покажем, как проводить профилирование данных и как связать показатели качества с бизнес-процессами через мониторинг в Grafana. Отдельно обсудим роли в процессе управления качеством данных: кто отвечает за проверки, как распределять ответственность по матрице RACI и с чего начать внедрение Data Quality в компании.
Вы получите практическую стратегию запуска пилотного проекта контроля качества данных.
➡ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Качество данных (Data Quality)». Принять участие: https://otus.pw/qVs0/?erid=2W5zFHswYYH
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🚀 20 апреля в 20:00 МСК на открытом уроке разберём, как измерять качество данных с помощью технических метрик — полнота, уникальность, валидность и другие. Покажем, как проводить профилирование данных и как связать показатели качества с бизнес-процессами через мониторинг в Grafana. Отдельно обсудим роли в процессе управления качеством данных: кто отвечает за проверки, как распределять ответственность по матрице RACI и с чего начать внедрение Data Quality в компании.
Вы получите практическую стратегию запуска пилотного проекта контроля качества данных.
➡ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Качество данных (Data Quality)». Принять участие: https://otus.pw/qVs0/?erid=2W5zFHswYYH
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.