Scaling Graph Neural Networks for Friend Recommendation: Multi-Hash User Embeddings and Temporal Neighbor Sampling
📓 Read
@datascienceiot
📓 Read
@datascienceiot
С вас идея, а Т-Банк за нее заплатит
В Т-Банке ищут трейдеров, разработчиков и тех, кто просто увлекается инвестициями. Зарегистрируйтесь на программу «Инвест. Премаркет» до 11 ноября.
Ваши AI-сценарии для бизнеса смогут побороться за призовой фонд программы — 2 500 000 ₽. А сами идеи Т-Банк поможет масштабировать и сделать частью бизнеса.
Успейте подать заявку до 11 ноября
В Т-Банке ищут трейдеров, разработчиков и тех, кто просто увлекается инвестициями. Зарегистрируйтесь на программу «Инвест. Премаркет» до 11 ноября.
Ваши AI-сценарии для бизнеса смогут побороться за призовой фонд программы — 2 500 000 ₽. А сами идеи Т-Банк поможет масштабировать и сделать частью бизнеса.
Успейте подать заявку до 11 ноября
LLM-to-Flow Distillation: Teaching Natural Language Goals to Scientific Generators
📓 Read
@datascienceiot
📓 Read
@datascienceiot
🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Зачем готовиться к собеседованию вслепую, если можно заранее посмотреть, какие будут вопросы и задачи?
Ребята из Поступашек уже 6 лет собирают реальные задания и разборы собеседований в BigTech. Там можно найти не только сами вопросы, но и разборы технических секций, критерии оценки и рекомендации по подготовке.
Собрали подборку полезных материалов под разные направления:
➡️ Аналитикам:
— Собеседования на продуктового и бизнес-аналитика в Т-Банке🟨
— Что спрашивают по A/B-тестированию в X5🌿 , разбор собес на DS в Яндекс 🟥
➡️ Разработчикам:
— Go и System Design в Ozon🔵 , GO в Авито😎
— Банк алгоритмических собеседований из BigTech
➡️ ML/AI-инженерам:
— Все вопросы на ML-собеседование в Яндексе🟥 и ML в Авито 😎
— 10 кейсов по ML System Design в Т-Банке🟨
➡️ Тем, кто ищет первую стажировку:
— Как получить стажировку в 2026 году
— Где взять опыт, если его нет
В Поступашках регулярно выходят новые разборы собеседований, карьерные гайды, стажировки и инсайды о найме в BigTech.
Лучше увидеть эти вопросы до собеседования, чем узнать о них после отказа
ПОСТУПАШКИ ПОДПИСАТЬСЯ
Ребята из Поступашек уже 6 лет собирают реальные задания и разборы собеседований в BigTech. Там можно найти не только сами вопросы, но и разборы технических секций, критерии оценки и рекомендации по подготовке.
Собрали подборку полезных материалов под разные направления:
— Собеседования на продуктового и бизнес-аналитика в Т-Банке
— Что спрашивают по A/B-тестированию в X5
— Go и System Design в Ozon
— Банк алгоритмических собеседований из BigTech
— Все вопросы на ML-собеседование в Яндексе
— 10 кейсов по ML System Design в Т-Банке
— Как получить стажировку в 2026 году
— Где взять опыт, если его нет
В Поступашках регулярно выходят новые разборы собеседований, карьерные гайды, стажировки и инсайды о найме в BigTech.
Лучше увидеть эти вопросы до собеседования, чем узнать о них после отказа
ПОСТУПАШКИ ПОДПИСАТЬСЯ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Patch the Planet: global response coordination as agents uncover critical vulnerabilities
https://openai.com/index/coordinated-disclosure-of-critical-vulnerabilities/
@datascienceiot
https://openai.com/index/coordinated-disclosure-of-critical-vulnerabilities/
@datascienceiot
At the Limits of Computability: Steps Towards Autonomous AI Discovery on the Busy Beaver Frontier
📓 Read
@datascienceiot
📓 Read
@datascienceiot
The Geometry of Agent Memory: Forecasting Retrieval-Bound Memory Failures, and Characterizing Its Limits
📓 Read
@datascienceiot
📓 Read
@datascienceiot
Working with Agentic `Teammates': When a New Organizational Actor Collides with the Human Ecosystem of Work
📓 Read
@datascienceiot
📓 Read
@datascienceiot
Бесплатная книга о больших языковых моделях – 315 страниц от предобучения до рассуждений.
Foundations of Large Language Models Тун Сяо и Цзинбо Чжу системно объясняет, как устроены LLM, как их обучают и применяют.
Внутри шесть основных тем:
- Предобучение: задачи обучения и архитектуры моделей.
- Генеративные модели: Transformer, подготовка данных, масштабирование и длинный контекст.
- Промптинг: обучение на примерах в контексте, декомпозиция задач, RAG и инструменты.
- Выравнивание: обучение выполнению инструкций и использование человеческой обратной связи.
- Инференс: декодирование, ускорение и дополнительные вычисления во время генерации.
- Рассуждения: методы улучшения способности решать сложные задачи.
Авторы делают акцент на фундаментальных принципах. Материал подойдёт студентам, разработчикам и ML-инженерам, которым хочется связать отдельные знания о LLM в целостную картину.
Книга на английском. Базовые знания машинного обучения и нейросетей помогут при чтении.
Скачать PDF бесплатно:
https://arxiv.org/pdf/2501.09223
Foundations of Large Language Models Тун Сяо и Цзинбо Чжу системно объясняет, как устроены LLM, как их обучают и применяют.
Внутри шесть основных тем:
- Предобучение: задачи обучения и архитектуры моделей.
- Генеративные модели: Transformer, подготовка данных, масштабирование и длинный контекст.
- Промптинг: обучение на примерах в контексте, декомпозиция задач, RAG и инструменты.
- Выравнивание: обучение выполнению инструкций и использование человеческой обратной связи.
- Инференс: декодирование, ускорение и дополнительные вычисления во время генерации.
- Рассуждения: методы улучшения способности решать сложные задачи.
Авторы делают акцент на фундаментальных принципах. Материал подойдёт студентам, разработчикам и ML-инженерам, которым хочется связать отдельные знания о LLM в целостную картину.
Книга на английском. Базовые знания машинного обучения и нейросетей помогут при чтении.
Скачать PDF бесплатно:
https://arxiv.org/pdf/2501.09223
"Large Flow Language Models"
What if we could turn existing LLMs into diffusionLMs that generate multiple tokens in parallel without losing accuracy?
📓 Read
@datascienceiot
What if we could turn existing LLMs into diffusionLMs that generate multiple tokens in parallel without losing accuracy?
📓 Read
@datascienceiot