Любой сложный временной ряд (например, продажи мороженого) можно разложить на несколько составляющих. Как называется компонент, который отвечает за регулярные колебания данных в зависимости от времени года, дня недели или часа?
Anonymous Quiz
7%
Тренд (Trend)
16%
Цикличность (Cycle)
75%
Сезонность (Seasonality)
1%
Белый шум (White Noise)
👍2
В GNN используется механизм под названием Message Passing (передача сообщений). Представь, что ты хочешь предсказать, купит ли человек товар, зная только его друзей в соцсети.
Как нейронная сеть собирает информацию для конкретного узла на каждом слое?
Как нейронная сеть собирает информацию для конкретного узла на каждом слое?
Anonymous Quiz
1%
Она смотрит только на собственные признаки этого человека (возраст, пол)
15%
Она ищет похожих людей по всей базе данных, даже если они не связаны
83%
Она суммирует или усредняет информацию от всех соседних узлов, «впитывая» контекст окружения
2%
Она превращает связи в обычный текст и читает его как LLM
❤2
Чтобы нейросеть «влезла» в микрочип, её нужно сжать. Один из методов называется Квантование (Quantization).
Обычно веса нейросети — это дробные числа высокой точности (float32). В чём суть квантования при подготовке модели для Edge-устройства?
Обычно веса нейросети — это дробные числа высокой точности (float32). В чём суть квантования при подготовке модели для Edge-устройства?
Anonymous Quiz
2%
В замене некоторых весов на случайные числа для экономии места
93%
В переводе весов из 32-битных дробей в простые 8-битные целые числа
5%
В удалении некоторых слоев нейросети, кроме первого и последнего
0%
В превращении нейросети в текстовый файл
❤1
Представь, что банк обучил модель для выдачи кредитов. В данных за 30 лет мужчины чаще занимали руководящие посты и имели более высокие зарплаты. Модель это заметила и начала занижать кредитный рейтинг всем женщинам.
Как называется этот эффект?
Как называется этот эффект?
Anonymous Quiz
3%
Underfitting (Недообучение)
75%
Algorithmic Bias (Алгоритмическая предвзятость)
2%
Data Integrity (Целостность данных)
20%
Overfitting (Переобучение)
😁6❤3🤩1
За год мы провели три потока курса по ИИ-агентам, а теперь запускаем масштабное обновление!
В новом, четвёртом потоке мы учли все пожелания студентов, добавили большой блок про
В программе:
— практика с первого занятия:
— оркестрация в
— продвинутый
— контроль экономики агентов: маршрутизация и кеширование запросов;
— развёртывание локальных опенсорс-моделей с соблюдением 152-ФЗ.
В честь старта продаж действует спецпредложение: 3 курса по цене 1 (два дополнительных курса в подарок).
Доступ к материалам для предварительной подготовки откроется сразу после оплаты.
По промокоду
👉 Присоединиться к четвёртому потоку и вывести пайплайны в прод
В новом, четвёртом потоке мы учли все пожелания студентов, добавили большой блок про
AgentOps и сместили фокус с базовых концепций на суровый инжиниринг. Ответить на вопрос про архитектуру трансформеров на собесе легко, а вот выкатить ИИ-агента в прод, чтобы он не сливал бюджет — задача со звёздочкой.В программе:
— практика с первого занятия:
Jupyter-ноутбуки с автопроверкой;— оркестрация в
LangGraph: human-in-the-loop и механизм time-travel;— продвинутый
RAG для продакшена и парсинг сложных документов;— контроль экономики агентов: маршрутизация и кеширование запросов;
— развёртывание локальных опенсорс-моделей с соблюдением 152-ФЗ.
В честь старта продаж действует спецпредложение: 3 курса по цене 1 (два дополнительных курса в подарок).
Доступ к материалам для предварительной подготовки откроется сразу после оплаты.
По промокоду
Agent забирайте скидку 10 000 ₽ (89 000 ₽ вместо 99 000 ₽). Успейте занять место до 28 февраля!👉 Присоединиться к четвёртому потоку и вывести пайплайны в прод
Представь, что ты разрабатываешь систему беспилотного вождения. Тебе нужно научить машину реагировать на очень редкое и опасное событие — например, когда на дорогу в тумане внезапно выбегает лось.
Почему в этой ситуации синтетические данные лучше?
Почему в этой ситуации синтетические данные лучше?
Anonymous Quiz
89%
Потому что мы можем сгенерировать 10 000 таких сценариев в симуляции
8%
Потому что реальные лоси слишком быстро бегают, и их трудно сфотографировать
1%
Потому что синтетические данные всегда занимают меньше места на диске
2%
Потому что нейросети не могут учиться только на реальных фотографиях
Когда ты задаешь вопрос нейросети, где-то в дата-центре работают тысячи процессоров. Ученые подсчитали углеродный след от обучения и эксплуатации моделей.
Как ты думаешь, что потребляет больше энергии в долгосрочной перспективе?
Как ты думаешь, что потребляет больше энергии в долгосрочной перспективе?
Anonymous Quiz
27%
Процесс обучения модели (Training) — один раз, но очень мощно
68%
Процесс использования модели пользователями (Inference) — миллионы маленьких запросов каждый день
2%
Процесс написания кода программистами
2%
Хранение кода модели на GitHub
❤1
Последний шанс: 3 курса по цене 1 и запуск AI-агентов в продакшн
На собеседованиях дата-сайентистов всё больше вопросов про вывод LLM в продакшн. Как превратить «голую» модель в автономную мультиагентную систему с RAG, контролировать затраты на инференс и не нарушить 152-ФЗ?
Обновлённая программа делает упор на жёсткий ML-инжиниринг и вывод в прод. Вы научитесь строить ReAct-циклы, работать с
Почему нельзя откладывать:
— масштабная акция «3 курса по цене 1» сгорает уже сегодня;
— промокод
— сразу после оформления открываются материалы для подготовки — начать учиться можно прямо сейчас.
Забронировать место на курсе и забрать бонусы до конца дня
На собеседованиях дата-сайентистов всё больше вопросов про вывод LLM в продакшн. Как превратить «голую» модель в автономную мультиагентную систему с RAG, контролировать затраты на инференс и не нарушить 152-ФЗ?
Обновлённая программа делает упор на жёсткий ML-инжиниринг и вывод в прод. Вы научитесь строить ReAct-циклы, работать с
LangGraph и AutoGen, внедрять продвинутый RAG, протоколы MCP и AgentOps. Все ключевые навыки в одном месте: измеримость систем, time-travel дебаггинг, управление браузером, human-in-the-loop и развёртывание в закрытых контурах.Почему нельзя откладывать:
— масштабная акция «3 курса по цене 1» сгорает уже сегодня;
— промокод
Agent на скидку 10 000 рублей действует последние часы;— сразу после оформления открываются материалы для подготовки — начать учиться можно прямо сейчас.
Забронировать место на курсе и забрать бонусы до конца дня
Представь, что ты показываешь нейросети видео, где человек плачет, но при этом звучит веселая музыка и текст на экране говорит: «Я так счастлив!».
Как мультимодальная модель понимает, что это сарказм, а не просто ошибка?
Как мультимодальная модель понимает, что это сарказм, а не просто ошибка?
Anonymous Quiz
1%
Она анализирует только текст, так как он важнее всего
19%
Она переводит видео и аудио в текст и читает их по отдельности
79%
Она использует «сквозное внимание» в едином математическом пространстве
0%
Нейросеть выбирает самый грустный элемент и игнорирует остальные
❤1
В Трансформерах сложность Self-Attention растет квадратично относительно входной последовательности N. В новых моделях вроде Mamba используется State Space Models. Какое математическое свойство позволяет моделям Mamba достигать линейной сложности?
Anonymous Quiz
51%
Использование разреженного внимания (Sparse Attention)
19%
Применение рекуррентной формулировки (Recurrent Representation)
26%
Полный отказ от использования матриц весов и замена их на быстрые преобразования Фурье
4%
Использование квантового распределения данных
👍1
При обучении LLM инженеры часто сталкиваются с феноменом "Grokking". Это специфический режим обучения, который обычно наблюдается на алгоритмических задачах или модульной арифметике.
В чем заключается главная особенность феномена Grokking?
В чем заключается главная особенность феномена Grokking?
Anonymous Quiz
40%
Переобучение: 100% на обучении, 0% на новых. Потом тест резко становится идеальным.
23%
Мгновенное переобучение: за несколько итераций — 100%, тест падает до 0%.
18%
Модель ускоряет генерацию, оптимизируя градиентный спуск в собственных весах.
20%
Модель мгновенно забывает старые знания при смене домена (catastrophic forgetting).
❤1
В основе диффузионных моделей лежит процесс превращения случайного шума в четкое изображение. Этот процесс называется обратной диффузией. На каждом шаге нейросеть выполняет одну операцию. Что предсказывает нейросеть на каждом шаге обратной диффузии?
Anonymous Quiz
20%
Конечный цвет каждого пикселя будущего изображения, который должен получиться в самом конце
7%
Класс объекта (например, «собака» или «дерево»), чтобы заменить шум на текстуру этого объекта
70%
Шум, который был добавлен к изображению на данном этапе, чтобы его можно было математически вычесть
3%
Векторную траекторию движения каждого атома в цифровом пространстве кадра
👍2❤1🤩1
При разработке сложных AI-агентов часто используется техника ReAct. Она позволяет модели не просто выдавать ответ, а взаимодействовать с внешними инструментами.
В чем заключается главная особенность цикла работы агента по методу ReAct?
В чем заключается главная особенность цикла работы агента по методу ReAct?
Anonymous Quiz
13%
Модель сначала генерирует сразу 10 вариантов ответа, а затем выбирает лучший с помощью голосования
2%
Модель пишет код на языке C++, компилирует его и выполняет на сервере для получения результата
78%
Модель пишет рассуждения в текст, выбирает действие, получает результат от среды и повторяет цикл
7%
Модель использует скрытые слои для предсказания того, что пользователь нажмет в следующую секунду
❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📅 Старт курса — 20 апреля.
Если хотите разобраться, как строить управляемые агентные системы:
P.S.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Когда мы дообучаем готовую нейросеть на новых данных, она часто начинает «забывать» то, чему училась раньше. Это катастрофическое забывание.
Какая из перечисленных техник является наиболее эффективной для борьбы с этим эффектом в Continual Learning?
Какая из перечисленных техник является наиболее эффективной для борьбы с этим эффектом в Continual Learning?
Anonymous Quiz
56%
Elastic Weight Consolidation (EWC)
24%
Data Shuffling
13%
Weight Pruning
8%
Learning Rate Maximization
👍1
В оригинальной архитектуре Transformer (2017 год) использовались синусоидальные позиционные эмбеддинги. Однако современные модели (Llama, Mistral, PaLM) перешли на более продвинутую технологию — RoPE.
В чем заключается главное преимущество RoPE?
В чем заключается главное преимущество RoPE?
Anonymous Quiz
17%
RoPE удаляет информацию о позиции слов, заставляя модель ориентироваться только на смысл
76%
RoPE внедряет информацию о позиции путем вращения векторов в комплексной плоскости
5%
RoPE сжимает текст в 2 раза, позволяя подавать в модель в два раза больше слов
1%
Это слой, который передвигает нейроны в видеокару в зависимости от того, насколько длинный текст
При дообучении модели с помощью учителей-людей используется важный промежуточный этап: создание Reward Model. Вместо того чтобы человек проверял ответ основной нейросети, обучается отдельная нейросеть-судья.
Как именно обучается эта модель?
Как именно обучается эта модель?
Anonymous Quiz
10%
Ей показывают один идеальный ответ от эксперта, и она должна выучить его наизусть, чтобы сравнивать
78%
Ей показывают ответы на вопрос, и человек помечает, какой лучше. Модель предсказывает предпочтения
2%
Она обучается искать грамматические ошибки в тексте; чем меньше ошибок, тем выше балл
9%
Модель вознаграждения — это база данных из словаря «плохих слов», за которые она снижает баллы
❤1
Исследователи из Anthropic обнаружили внутри модели миллионы features. Оказалось, что один и тот же нейрон может активироваться и на изображение кошки, и на код на языке Python. Это называется полисемантичностью.
Как ученые решили эту проблему?
Как ученые решили эту проблему?
Anonymous Quiz
14%
Они увеличили количество слоев в n раз, пока каждый нейрон не стал отвечать за что-то одно
34%
Они обучили доп. нейросеть, которая раскладывает сложные состояния модели на понятные признаки
43%
Они начали удалять случайные нейроны и смотреть, когда модель перестанет узнавать кошек
9%
Они заставили модель саму описывать каждый свой нейрон словами
👍1
Представь, что ты просишь ИИ решить сложную математическую задачу. Обычная GPT-4o начинает отвечать мгновенно. Но модель с System 2 Thinking (медленным мышлением) берет паузу в 30 секунд.
Что именно делает нейросеть в эти 30 секунд «молчания»?
Что именно делает нейросеть в эти 30 секунд «молчания»?
Anonymous Quiz
2%
Она ждет, пока освободится очередь на сервере, чтобы не перегружать систему
1%
Она ищет ответ в Google и копирует самый популярный вариант
94%
Она генерирует дерево возможных стратегий решения
2%
Она переводит задачу на 50 языков, чтобы найти решение в учебниках
😁2🤩1
⏳ Часовая готовность: создаём ИИ-агента в прямом эфире
В 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» стартует вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке.
Будет live-демо работающего агента, реальные метрики из корпоративной среды и честный разбор архитектурных граблей — без воды и «успешного успеха».
Всем зрителям эфира дадим эксклюзивный промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.
👉 Занять место на вебинаре
В 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» стартует вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке.
Будет live-демо работающего агента, реальные метрики из корпоративной среды и честный разбор архитектурных граблей — без воды и «успешного успеха».
Всем зрителям эфира дадим эксклюзивный промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.
👉 Занять место на вебинаре