AgentBug-Smith: Automatically Reproducing Real-World Harness Bugs in Agentic Systems
📓 Read
@datascienceiot
📓 Read
@datascienceiot
📚 Обновили огромный учебник по математике для Computer Science и Machine Learning - 2220 страниц.
Внутри сразу несколько фундаментальных тем:
— алгебра
— топология
— дифференциальное исчисление
— теория оптимизации
— математический аппарат для CS и ML
Хороший вариант, если хочется не просто использовать формулы в ML, а понимать, откуда они берутся и почему работают.
Книга доступна здесь:
https://www.cis.upenn.edu/~jean/gbooks/
@datascienceiot
Внутри сразу несколько фундаментальных тем:
— алгебра
— топология
— дифференциальное исчисление
— теория оптимизации
— математический аппарат для CS и ML
Хороший вариант, если хочется не просто использовать формулы в ML, а понимать, откуда они берутся и почему работают.
Книга доступна здесь:
https://www.cis.upenn.edu/~jean/gbooks/
@datascienceiot
📚 280 страниц о машинном обучении в инвестициях от J.P. Morgan
Big Data and AI Strategies Марко Колановича и Раджеша Кришнамачари: масштабный отчёт о том, как использовать ML и альтернативные данные для анализа рынков.
Внутри:
• Какие данные могут дополнять финансовую отчётность: соцсети, поисковые запросы, транзакции и другие источники.
• Как оценивать их качество и полезность.
• Обзор методов машинного обучения для анализа данных.
• Возможности и ограничения применения этих подходов в инвестициях.
Отчёт вышел в 2017 году. Его стоит читать как фундаментальный материал по ML и данным в финансах, учитывая возраст примеров.
PDF доступен бесплатно, на английском:
📓 Книга
@datascienceiot
Big Data and AI Strategies Марко Колановича и Раджеша Кришнамачари: масштабный отчёт о том, как использовать ML и альтернативные данные для анализа рынков.
Внутри:
• Какие данные могут дополнять финансовую отчётность: соцсети, поисковые запросы, транзакции и другие источники.
• Как оценивать их качество и полезность.
• Обзор методов машинного обучения для анализа данных.
• Возможности и ограничения применения этих подходов в инвестициях.
Отчёт вышел в 2017 году. Его стоит читать как фундаментальный материал по ML и данным в финансах, учитывая возраст примеров.
PDF доступен бесплатно, на английском:
📓 Книга
@datascienceiot
Подключить ИИ-агента к базе просто. Определить, что ему разрешено делать, сложнее.
Пока агент только отвечает в чате, его ошибку можно заметить и исправить. Когда он получает доступ к данным, внешним API и исполнению кода, ошибка уже может превратиться в действие.
Поэтому заранее стоит определить: какие данные агент видит, какие инструменты вызывает и какие операции требуют проверки.
Эти вопросы разбирает «Лаборатория Касперского» в руководстве «Безопасность ИИ-агентов через призму кибериммунитета». Внутри: атаки через контекст на примере EchoLeak, SearchLeak и CamoLeak, границы доверия к LLM и подходы к изоляции инструментов.
Пригодится разработчикам и архитекторам, которые внедряют агентов в реальные процессы.
Скачать
Пока агент только отвечает в чате, его ошибку можно заметить и исправить. Когда он получает доступ к данным, внешним API и исполнению кода, ошибка уже может превратиться в действие.
Поэтому заранее стоит определить: какие данные агент видит, какие инструменты вызывает и какие операции требуют проверки.
Эти вопросы разбирает «Лаборатория Касперского» в руководстве «Безопасность ИИ-агентов через призму кибериммунитета». Внутри: атаки через контекст на примере EchoLeak, SearchLeak и CamoLeak, границы доверия к LLM и подходы к изоляции инструментов.
Пригодится разработчикам и архитекторам, которые внедряют агентов в реальные процессы.
Скачать
Бесплатные учебники по математике от профессора Университета Альберты
Джереми Сильвестр, доцент кафедры математики Университета Альберты, выложил свои учебники в открытый доступ. Их можно читать онлайн, а часть скачать в PDF.
Главная находка здесь Discover Linear Algebra, полноценный курс линейной алгебры на два семестра. Для тех, кому нужно быстрее, есть сокращённая версия на один семестр. Для ML это база: векторы, матрицы, собственные значения, разложения и всё, на чём держатся нейросети.
Ещё два учебника: Calculus Concepts & Modelling по матанализу и дифференциальным уравнениям с упором на моделирование и Elementary Foundations по дискретной математике и логике, который автор обещает скоро открыть полностью.
Хороший вариант, если хочется подтянуть математику под машинное обучение по нормальным университетским учебникам и бесплатно.
https://sites.ualberta.ca/~jsylvest/
Джереми Сильвестр, доцент кафедры математики Университета Альберты, выложил свои учебники в открытый доступ. Их можно читать онлайн, а часть скачать в PDF.
Главная находка здесь Discover Linear Algebra, полноценный курс линейной алгебры на два семестра. Для тех, кому нужно быстрее, есть сокращённая версия на один семестр. Для ML это база: векторы, матрицы, собственные значения, разложения и всё, на чём держатся нейросети.
Ещё два учебника: Calculus Concepts & Modelling по матанализу и дифференциальным уравнениям с упором на моделирование и Elementary Foundations по дискретной математике и логике, который автор обещает скоро открыть полностью.
Хороший вариант, если хочется подтянуть математику под машинное обучение по нормальным университетским учебникам и бесплатно.
https://sites.ualberta.ca/~jsylvest/
Forwarded from Machinelearning
Платформа, которая хостит модели Cursor, Notion и Harvey, выложила в открытый доступ книгу
Inference Engineering за авторством Филипа Кайли. который четыре года работает в Baseten и написал её по интервью с инженерами компании и собственным докладам.Среди рецензентов - автор FlashAttention Три Дао.
Книга собирает в одном месте путь от выбора модели и GPU до мониторинга работающего сервиса.
Baseten основана в 2019 году тремя выходцами из Gumroad, четвёртым сооснователем стал Панкадж Гупта из Uber.
Компания продаёт выделенные развёртывания открытых и собственных моделей клиентов, готовые Model APIs и инфраструктуру для дообучения, а также развивает открытый фреймворк упаковки моделей Truss.
Восемь глав объясняют, как сформулировать требования к продукту, как устроены модели и где они тормозят, прежде всего в механизме внимания, разбирают GPU NVIDIA поколений Hopper и Blackwell и программный уровень, от CUDA и PyTorch до движков vLLM, SGLang, TensorRT-LLM и Dynamo.
Отдельные главы посвящены методам ускорения, моделям для речи, изображений и видео, а также эксплуатации - от автомасштабирования и батчинга до постепенной выкатки новых версий.
Новичку книга даёт карту области и порядок действий - как определить задачу, бюджет задержки, стоимости и подобрать модель, а в последующем заняться оптимизацией.
Базовые понятия вроде предзаполнения, декодирования и KV-кэша объяснены с нуля, а незнакомые термины можно найти в глоссарии.
Опытным инженерам будут интересны пороги и практические правила. Для каждой техники ускорения автор объясняет, как она устроена, при каком трафике и размере модели окупается и чем рискует качество ответов.
Отдельно сравниваются движки инференса и разобраны задачи эксплуатации, которые обычно приходится решать методом проб и ошибок.
Последний раздел посвящён продуктам компании, а оборудование рассматривается почти целиком на примере NVIDIA, другим ускорителям отведено около двух страниц.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Inference #Book #Baseten
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Catching Developers in the Flow: Low-Latency Agentic Program Repair at Google Scale
📓 Read
@datascienceiot
📓 Read
@datascienceiot
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Physical AI: почему научить робота брать предметы сложнее, чем кажется
Манипуляция объектами остаётся одной из актуальных задач робототехники. Антропоморфному роботу нужно оценить положение объекта, рассчитать силу захвата и скорректировать движение до того, как предмет упадёт. Отдельная проблема — генерализация: модели пока с трудом применяют освоенные навыки в новых условиях, поэтому о массовом появлении домашних роботов говорить рано.
Как решаются эти задачи и на что уже способны современные роботы, разобрали CEO MWS Павел Воронин и руководитель Лаборатории интеллектуальной космической робототехники Сколтеха Дмитрий Тетерюков.
Посмотреть выпуск подкаста «Паша AI AI AI» — тут.
@datascienceiot
Манипуляция объектами остаётся одной из актуальных задач робототехники. Антропоморфному роботу нужно оценить положение объекта, рассчитать силу захвата и скорректировать движение до того, как предмет упадёт. Отдельная проблема — генерализация: модели пока с трудом применяют освоенные навыки в новых условиях, поэтому о массовом появлении домашних роботов говорить рано.
Как решаются эти задачи и на что уже способны современные роботы, разобрали CEO MWS Павел Воронин и руководитель Лаборатории интеллектуальной космической робототехники Сколтеха Дмитрий Тетерюков.
Посмотреть выпуск подкаста «Паша AI AI AI» — тут.
@datascienceiot