Кажется openai все же решили быть прибыльными и стали продавать мерч. Иначе как 'мерчем' назвать рескин нумпада за 5к и попытки продать его за $230 я не могу.

Это кажется самое важное, чем можно научиться в данном соревновании: собирать набор карт, которыми потом уже будет играть ваш рл

Не совсем про кагл, но про раннее написание пейперов

Подписчики/тиммейты с орбит ворс побили нвидию

NeurIPS опубликовал официальный список ML-челленджей этого года — и моей победоносной астрофизики Ariel в нём нет.

Да и много Kaggle в этот раз не завезли. Явный фаворит года — CodeBench: там пройдут 7/19 соревнований. Ещё шесть будут на собственных платформах, а для двух площадки пока не объявлены. Так что совместить красивую публикацию с каггловскими медальками в этом году почти не получится

Распределение по темам:
5 — физика
4 — биология
4 — ризонинг и фундаментальные модели
4 — робототехника

Единственный Kaggle-челлендж — и, на мой взгляд, самый интересный — Smart Building Challenge 2026.

Помните статью Google о том, как RL управлял дата-центром? Здесь похожая идея, только управлять нужно коммерческими зданиями (офисы/склады). Цель — одновременно снизить дискомфорт людей, потребление энергии и выбросы CO2 для конкретного модельного дня. Комфорт важнее, так что у него вес 0.6. У CO2 и энергии по 0.2. Мне одному интересно, как можно экономить CO2 и не экономить энергию?

На вход алгоритм получает температуру в каждой комнате, температуру водопроводной воды, количество людей в каждой комнате здания и их предпочтения по температурному режиму. Собственно по ним и меряется 'комфорт'- степень отклонения от цифры, которую люди выставили на термостате

Action space здесь шире, чем у судебных приставов: можно регулировать практически любые параметры подачи воды и воздуха — вплоть до температуры и давления в каждой комнате. При желании можно вообще перекрыть и кислород, и воду

При этом фиксация на комфорте задает тактическую глубину: если заранее прогреть задние перед приходом людей, то получится фармить побольше комфорта ценой малых затрат энергии. Или можно убивить отопление людных комнат, потому что люди их подогревают теплом тел

Для Kaggle Regret-RL формат довольно редкий. Обычно мы либо оптимизируем метрику на фиксированном датасете, либо сражаемся в PvP. Здесь нужно принимать решения о параметрах девайсов контроля климата каждые 5 минут (и стало быть 288 раз в день)
Последний Regret челлендж на моей памяти был аж в Санте 2020

Даты проведения пока не известны
Призы пока не известны
Медальки будут
И на сладкое: главный спонсор КАДЗИМА КОРПОРЕЙШН

И вот еще одна RL сорева
Это RL-обгон?
У нас будет 4 подряд соревнования на РЛ. Видимо, появится много новых мастеров
https://www.kaggle.com/competitions/kaggriculture

Собрал для вас таймлайны NeurIPS челленджей. Дату соревнования по отоплению домов пока не объявили, так что этой соревы нет на графике

Отдельно хочу всех школьников/студентов исключить из конкуренции на kaggle убедить влететь в другое соревнование трека NeurIPS:

Fusion equilibrioum challenge (возможно нужен vpn для ссылки)

Датасет — 98 ГБ и 9 121 плазменный импульс с двух токамаков: DIII-D и MAST.
На вход модели идут временные ряды токов в электромагнитах и плазме, а также лазерные измерения температуры и плотности электронов.
По сути, это многомерная регрессия: нужно восстановить карту магнитного потока размером 65×65 и предсказать ещё два параметра плазмы — q95 и βN. Первое надо, чтобы плазма на вырвалась наружу. Обычно конечно считают q99.9999, но видимо тут организаторы на чилле и решили меньше упора делать на предельную статистику. Второе- соотношение затрат энергии на удержание плазмы к ее энергии.

Токомаки это круто, потому что:
Именно для их создания Отто Актавиус вживил себе AGI-клешни. Токомакам не нужен уран, они работают на изтопах воды. Дейтейрия с тритием нам хватит буквально на миллионы лет при текущем потреблении энергии и на тысячи- если все же построим AGI. Токомаки не могу бабахнуть, потому что установка сама гаснет при поломке и реакция прекращается. Токомаки вообще не выделяют CO2. Вот бы их можно было использовать в умных домах.
Основная проблема- это уметь удерживать плазму с температурой 100 млн градусов цельсия внутри.

В первом треке модель обучается и тестируется на DIII-D — надо как можно точнее восстановить скрытую магнитную геометрию плазмы на уже знакомом токамаке.
Во втором нужно обучиться на DIII-D и перенести модель на токамак MAST (другая конструкция) — пытаемся учить физику, а не оверфититься под аппарат.

Участвовать можно как одному, так и командой Вообще не намекаю на команду едущую на межнар и их сбор в одного огромного паверрейнджера

Почему иммено студенты/школьники:
0. Организаторы сделали специальный тулкит, чтобы было легче вкатиться: визуализаторы, верхнеуровневый гайд по тому, что происходит и выдали бейзлайн.
1. Низкая конкуренция: у соревы кастом платформа + низкие призы (по $500 за каждый трек), а значит знаменитые NVIDIA-фармеры с бесконечным железом не придут всех унижать.
2. Дают билеты на NeurIPS топу треков (тут без подробностей про число) + можно выступить с Oral Presentation (есть онлайн опция, если не дали визу). Такое точно можно себе в резюме вписать в достижения
3. Организаторы это профы из Texas Austin, топ 25 CS-ranking мира. Это ваши потенциальные научные руководители и реферы при поступлении в магистратуру/PhD и даже бакалавриат. У одного только ведущего автора 16411 цитирований и хирш 70!
4. Эти самые организаторы берут вас соавтором в публикацию, которая 99.99% попадет в A* конфу + у вас будет реальный опыт колаборации с ними -> можно попросить рефер не на пустом месте + можно и на берегу разойтись, если работа с ними вам не нравится. При этом в соавторы зовут топ-3 каждого трека + 4 человек на выбор оргов
5. Орги дают халявный компьют, так что можно быть бедным

Короче я обижусь, если вы этот пост не перешлете в чат своей группы в универе