Насчет соревнования про классификации ллмок:
Уже видно, у кого списывают китайские модели
Контент обнаружен https://t.me/rand_lear
Уже видно, у кого списывают китайские модели
Контент обнаружен https://t.me/rand_lear
😁59💊8🔥4❤3👍1🍌1
Т-Банк некоторое время назад выпустил MCP-сервер для доступа к инвестициям, и он шикарный. Я им пользовался пару месяцев, и это лучший интерфейс доступа к портфелю ценных бумаг, который я когда либо использовал. Теперь по разработке на его основе хостят целый ai челлендж:
Т-Банк запустил Инвест. Премаркет: команды из 2–4 человек будут придумывать и собирать AI-решения для инвестиционного рынка. Например, AI-агента для управления портфелем, торгового робота, инструмент для анализа портфеля или скоринга идей, ассистент инвестора либо сервис, который автоматизирует исследования. Доводить идею до прототипа помогут эксперты Т-Банка.
Можно участвовать разработчикам, AI/ML-инженерам, аналитикам, продуктовым специалистам, трейдерам или инвесторам. Готовая идея не обязательна, но в команде должен быть хотя бы один человек, который умеет делать прототипы. Я уже говорил, что инструмент шикарный?
Призовой фонд - 2,5 млн ₽, главный приз - 1 млн ₽. Заявки принимают до 11 ноября.
Подать заявку
Т-Банк запустил Инвест. Премаркет: команды из 2–4 человек будут придумывать и собирать AI-решения для инвестиционного рынка. Например, AI-агента для управления портфелем, торгового робота, инструмент для анализа портфеля или скоринга идей, ассистент инвестора либо сервис, который автоматизирует исследования. Доводить идею до прототипа помогут эксперты Т-Банка.
Можно участвовать разработчикам, AI/ML-инженерам, аналитикам, продуктовым специалистам, трейдерам или инвесторам. Готовая идея не обязательна, но в команде должен быть хотя бы один человек, который умеет делать прототипы. Я уже говорил, что инструмент шикарный?
Призовой фонд - 2,5 млн ₽, главный приз - 1 млн ₽. Заявки принимают до 11 ноября.
Подать заявку
❤67👍50👎37🍌15🤡5😁2💅2🤩1🫡1
Запрети мне псевдолейблить
Стало ли фармить кагл легче, чем в 2018? 🤔 Поспорил с Криптовалерием насчет того, сложнее или проще стало фармить каггл сейчас, чем годами ранее. Спор был горячий и чуть не закончился поломанными ногами, но в споре родилась истина. Для того, чтобы решать…
Стало ли фармить кагл легче? Другие три года спустя 🤔
Я как-то собирал информацию о том, насколько сложно было стать мастером/грандмастером в разное время.
В прошлый раз я руками парсил вебархив и переносил цифры в эксель. С тех пор я узнал о Meta Kaggle, что упрощает задачу и позволяет залезть в профиль буквально каждого участника.
Спойлер:ничего не изменилось, кроме одной важной детали 📊
Что видно:
1️⃣ Тайтлов стало заметно больше: с конца 2023 года +89 GM (319 -> 408), +423 мастера и +3.4k экспертов. Но доля «титулованных» среди всех, кто когда-либо сабмитил, с 2021 года стоит на месте: эксперт+ ≈ 3%. Это потому, что большая часть титулованных- это эксперты, которые фармятся через получение серебра (топ 5%) и бронзы (топ 10%). А вот мастер+ медленно, но верно падает: 1.06% в 2016 -> 0.54% сейчас.
2️⃣ Нормированная производная: стать мастером стало сложнее (≈0.06 против 0.12–0.13 в 2018–2019). У GM она выросла (0.11–0.13 против ~0.07), но это скорее эффект знаменателя: новых мастеров стало меньше, а не GM проще. В пересчёте на участников новых GM после пика 2023 снова меньше. У экспертов ничего не поменялось
3️⃣ На 1000 активных участников в год: экспертов как давали ~20, так и дают. Новых мастеров стало вдвое меньше: 5 в 2018 -> 2.4–3 сейчас. GM пик был в 2023 (почти 1 на 1000), дальше снова спад
4️⃣ Почему мастером стать сложнее: меньше соревнований с золотом относительно прироста числа людей. Пик был в 2019: 1100 золотых медалей (каждый участник команды считается отдельно) и 37 медальных соревнований. В 2024–2025: ~700 золотых и 27–28 соревнований в год, а претендентов на это золото стало в 2.3 раза больше: экспертов 11.3k против 5.0k в 2019. При этом активных участников в год даже меньше, чем в 2019 (56–61k против 75k), так что дело не в наплыве новичков: очередь за первым голдом растёт, а золота раздают меньше. Сюда еще можно выделить соревнования типа ARC AGI и прочие 'продукты идентичные Kaggle-соревнованию'
В старом посте были колонки contrib/novices. 7 июля 2025 года Кагл в один день перевёл в Contributor 24.6 миллиона аккаунтов — сразу во всех категориях. С тех пор Contributor дают почти сразу после регистрации, то есть разница между Novice и Contributor фактически исчезла. Поэтому сейчас на странице рейтинга 207k контрибьюторов и… 71 новайс
Новайсов на всём Кагле осталось 40 904 из 34 миллионов. И почти все они зарегистрировались за три дня- 23–25 ноября 2024. Из всех, кто завёл аккаунт в эти дни, новайсами до сих пор остаются 81–92%, а регистраций было обычное количество. Похоже, этих ботов просто забыли при июльской миграции. Из них 71- человек, который реально соревнуется: сабмиты в CMI, Jane Street, CZII, AIMO-2, у семерых есть медали (3 серебра и 4 бронзы), у лучшего- 777 очков рейтинга. Т.е. это те кто (взял медальку, но не перешел в контрибьюторы по старой схеме) U (кого забыли)
TLDR: экспертом стать так же «легко», как и раньше. Получить первый голд и добить мастера стало еще сложнее: золота на всех не хватает. Каглить становится конкурентнее, серебро/бронзу фармить легче.
Нюансы: 2026 год неполный (по 20 октября). Для экспертов в формуле Валерия «тайтл ниже» = все, кто когда-либо сабмитил, так что после июля контрибьюторов нет.
Я как-то собирал информацию о том, насколько сложно было стать мастером/грандмастером в разное время.
В прошлый раз я руками парсил вебархив и переносил цифры в эксель. С тех пор я узнал о Meta Kaggle, что упрощает задачу и позволяет залезть в профиль буквально каждого участника.
Спойлер:
Что видно:
1️⃣ Тайтлов стало заметно больше: с конца 2023 года +89 GM (319 -> 408), +423 мастера и +3.4k экспертов. Но доля «титулованных» среди всех, кто когда-либо сабмитил, с 2021 года стоит на месте: эксперт+ ≈ 3%. Это потому, что большая часть титулованных- это эксперты, которые фармятся через получение серебра (топ 5%) и бронзы (топ 10%). А вот мастер+ медленно, но верно падает: 1.06% в 2016 -> 0.54% сейчас.
2️⃣ Нормированная производная: стать мастером стало сложнее (≈0.06 против 0.12–0.13 в 2018–2019). У GM она выросла (0.11–0.13 против ~0.07), но это скорее эффект знаменателя: новых мастеров стало меньше, а не GM проще. В пересчёте на участников новых GM после пика 2023 снова меньше. У экспертов ничего не поменялось
3️⃣ На 1000 активных участников в год: экспертов как давали ~20, так и дают. Новых мастеров стало вдвое меньше: 5 в 2018 -> 2.4–3 сейчас. GM пик был в 2023 (почти 1 на 1000), дальше снова спад
4️⃣ Почему мастером стать сложнее: меньше соревнований с золотом относительно прироста числа людей. Пик был в 2019: 1100 золотых медалей (каждый участник команды считается отдельно) и 37 медальных соревнований. В 2024–2025: ~700 золотых и 27–28 соревнований в год, а претендентов на это золото стало в 2.3 раза больше: экспертов 11.3k против 5.0k в 2019. При этом активных участников в год даже меньше, чем в 2019 (56–61k против 75k), так что дело не в наплыве новичков: очередь за первым голдом растёт, а золота раздают меньше. Сюда еще можно выделить соревнования типа ARC AGI и прочие 'продукты идентичные Kaggle-соревнованию'
В старом посте были колонки contrib/novices. 7 июля 2025 года Кагл в один день перевёл в Contributor 24.6 миллиона аккаунтов — сразу во всех категориях. С тех пор Contributor дают почти сразу после регистрации, то есть разница между Novice и Contributor фактически исчезла. Поэтому сейчас на странице рейтинга 207k контрибьюторов и… 71 новайс
Новайсов на всём Кагле осталось 40 904 из 34 миллионов. И почти все они зарегистрировались за три дня- 23–25 ноября 2024. Из всех, кто завёл аккаунт в эти дни, новайсами до сих пор остаются 81–92%, а регистраций было обычное количество. Похоже, этих ботов просто забыли при июльской миграции. Из них 71- человек, который реально соревнуется: сабмиты в CMI, Jane Street, CZII, AIMO-2, у семерых есть медали (3 серебра и 4 бронзы), у лучшего- 777 очков рейтинга. Т.е. это те кто (взял медальку, но не перешел в контрибьюторы по старой схеме) U (кого забыли)
TLDR: экспертом стать так же «легко», как и раньше. Получить первый голд и добить мастера стало еще сложнее: золота на всех не хватает. Каглить становится конкурентнее, серебро/бронзу фармить легче.
Нюансы: 2026 год неполный (по 20 октября). Для экспертов в формуле Валерия «тайтл ниже» = все, кто когда-либо сабмитил, так что после июля контрибьюторов нет.
1❤17🔥8❤🔥2👍2🍌2
🌱 Alfa Connectome ML Competition 🌱
АПДЕЙТ: Осталось чуть меньше месяца до конца нового раунда Wunder Challenge.
Это соревнование по машинному обучению на биржевых данных. Нужно предсказывать индикаторы будущего движения цены, используя ордербуки двух связанных инструментов.
✶ Идет до 15 ноября
✶ Призовой фонд $13,600
✶ За прошедший месяц+ было сделано около 15,000 сабмишенов
Победители получат денежные призы, приглашение побеседовать в Wunder Fund, а главное — большое интеллектуальное удовольствие.
>>> wundernn.io
АПДЕЙТ: Осталось чуть меньше месяца до конца нового раунда Wunder Challenge.
Это соревнование по машинному обучению на биржевых данных. Нужно предсказывать индикаторы будущего движения цены, используя ордербуки двух связанных инструментов.
✶ Идет до 15 ноября
✶ Призовой фонд $13,600
✶ За прошедший месяц+ было сделано около 15,000 сабмишенов
Победители получат денежные призы, приглашение побеседовать в Wunder Fund, а главное — большое интеллектуальное удовольствие.
>>> wundernn.io
😁24🥰3👍2❤1🍌1
3/5 🥇 , пора задумываться о эпопее сологолда
RSNA (колени) законился и нам повезло не вылететь с последнего места с голдом в трубу. Придется разбирать соревнование и как так вышло
Спасибо всей команде, а особенно @biostat_r и @F1VEL
RSNA (колени) законился и нам повезло не вылететь с последнего места с голдом в трубу. Придется разбирать соревнование и как так вышло
Спасибо всей команде, а особенно @biostat_r и @F1VEL
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍38🔥11🫡7❤4🍌1 1
Новое соревнование: Google Quantum AI - Verifiable Quantum Circuit Compilation
https://www.kaggle.com/competitions/google-verifiable-quantum-circuit-compilation
Нужно оптимизировать квантовые алгоритмы, чтобы они дешевле считались и все еще были корректными. Пока что выглядит как соревнование на оптимизацию субзадач через кодинг агентов. По сути- квантогольф, где нужно метапромтить агентов на эффективное сжигание токенов
Медали, 150к призовых и 50к из них за первое место
Лучшее место, чтобы подождать санту
https://www.kaggle.com/competitions/google-verifiable-quantum-circuit-compilation
Нужно оптимизировать квантовые алгоритмы, чтобы они дешевле считались и все еще были корректными. Пока что выглядит как соревнование на оптимизацию субзадач через кодинг агентов. По сути- квантогольф, где нужно метапромтить агентов на эффективное сжигание токенов
Медали, 150к призовых и 50к из них за первое место
Лучшее место, чтобы подождать санту
Kaggle
Google Quantum AI - Verifiable Quantum Circuit Compilation
Reducing the resources required for quantum applications
❤🔥18👍5🔥4❤3 2🍌1
У ваших 3090 купленых с майнинг бума может быть вторая жизнь для фарма кагла
https://github.com/Zagitta/gpu-unlock
Кастомное анлок ядро линукса, которое разблокирует часть железа.
Можно получить почти двухкратный прирост в Bf16/fp16/Tf32 и получить карту эквивалентную по производительности трем четвертям 5070TI с 24 гб чуть более медленной памяти. Зато можно NVlink использовать, чтобы в консьюмер машину поставить 4/8 карт
https://github.com/Zagitta/gpu-unlock
Кастомное анлок ядро линукса, которое разблокирует часть железа.
Можно получить почти двухкратный прирост в Bf16/fp16/Tf32 и получить карту эквивалентную по производительности трем четвертям 5070TI с 24 гб чуть более медленной памяти. Зато можно NVlink использовать, чтобы в консьюмер машину поставить 4/8 карт
GitHub
GitHub - Zagitta/gpu-unlock: Your GeForce runs AI at half speed. This fixes it for 20/30/40 series cards. Up to 2× FP16 / BF16…
Your GeForce runs AI at half speed. This fixes it for 20/30/40 series cards. Up to 2× FP16 / BF16 / TF32 tensor throughput - Zagitta/gpu-unlock
🔥21❤4🍌1
Тут еще есть и для 40* серии анлок, оказывается:
https://github.com/JustAResearcher/gpu-unlock-ada
Судя по мнению ллмок, такой анлок потенциально можно и для серии 50* сделать
https://github.com/JustAResearcher/gpu-unlock-ada
Судя по мнению ллмок, такой анлок потенциально можно и для серии 50* сделать
❤11🍌1 1
mr Pa3฿aJluHа специально для @pseudolabeling описывает свое решение RSNA
Замечу от себя:
Мы размечали астрой
Мы не додумались несколько раз разметить астрой
Нам помогало хорошо стакать модели и вообще там вундервафля. Разберу его как опубликуем окончательно
SigReg изeine Jepa тащит и стабилизирует обучение, попробуйте его везде
Попробуйте все варианты разрешения инпута для картинок, 512 почти всегда лучше 256 и 344
Наш райтап живет тут, лайки ставить тоже сюда:
https://www.kaggle.com/competitions/rsna-knee-abnormality-detection/writeups/19th-place-solution
Ты скорее всего тоже в курсе что, соревнование чисто про метки по сути. Вся суть была в том, как из текста сделать метки, по которым можно учить картиночную модель.
Что делал:
- отчёты читали (без картинок) Kimi K3, MiMo-V2.6-Pro-RL, DeepSeek-V4.1-Flash, Qwen3.8-Flash-Next-FP8 и GLM-5.3 на арендованных гпу, по два раза каждая, взял средние метки. В промпт дословно вшил рубрику организаторов (что считается разрывом ACL, какой выпот уже "да" и т.д.) и просил не "упомянуто ли в отчёте", а вероятность, что эксперт по снимку поставил бы плюс. Gold метки заметно строже текста, так что это реально решало. Всё калибровал на gold.
- дальше самообучение: цель = смесь LLM-метки и OOF-предсказаний самой модели, и так 10 раундов подряд (в начале каждый раунд давал ощутимо, но начиная с 4-5 начал уже приколы придумывать с метками, но это копейки давало и скорее шум). Между раундами также делал мелкие внедрения, но на четкие абляции ресурсов не хватило.
- модель 2.5D: бэкбон (в итоге ConvNeXt-S) на окнах по 3 среза, от каждого окна сетка признаков 2x2/3x3 вместо одного вектора, сверху трансформер и свой query на каждую патологию. Сетка дала самый жирный скачок, 0.938 -> 0.951.
- зум на колено: кроп 110 мм по центру вместо всего поля. Плюс правые колени зеркалю в левые и проверяю сторону по снимку — медиальный/латеральный от неё зависят, а тег пустой был в районе 30% исследований.
- судья — 58 gold: они предсказывали LB лучше, чем OOF на моих метках, хотя в дискашенах видел противополжное у кого-то.
С этим в начале октября вышел на 0.963, это была первая строчка по скору, и дней пять держался в топ2, потом народ подтянулся. Ансамбли своих моделей не давали практически ничего (корреляция 0.98), зашёл только второй тип моделей в бленде - 0.965 и 24 на паблике. На привате бог рандома смиловался и я поднялся на 16.
Замечу от себя:
Мы размечали астрой
Мы не додумались несколько раз разметить астрой
Нам помогало хорошо стакать модели и вообще там вундервафля. Разберу его как опубликуем окончательно
SigReg из
Попробуйте все варианты разрешения инпута для картинок, 512 почти всегда лучше 256 и 344
Наш райтап живет тут, лайки ставить тоже сюда:
https://www.kaggle.com/competitions/rsna-knee-abnormality-detection/writeups/19th-place-solution
🔥18👍7❤5🍌2
Университетская аудитория, только теперь вопросы другие: не «как сдать экзамен», а «как не уронить прод».
29 октября в кампусе Центрального университета — митап для тех, кто давно вышел из студенческого чата, но скучает по разговорам о том, как всё устроено на самом деле. Приглашаем инженеров данных, MLOps-специалистов и техлидов.
В программе — три доклада от практиков:
⚫️ Никита Гирш из ДОМ. РФ и Центрального университета расскажет, как мигрировали с SAS на dbt + Airflow: что пошло не так, как планировалось, и что в итоге получилось
⚫️ Ислам Янгуразов из Magnit Tech покажет, как чистить S3 так, чтобы не потерять важную историю — и почему здесь стоит подключить ИИ-агента
⚫️ Павел Лисичкин из X5 Tech объяснит, как научить ИИ самому находить узкие места в Spark-задачах и чинить их
Если захочется не только слушать, но и делиться опытом — при регистрации можно указать, что вам интересно преподавание: ссылка на регистрацию
29 октября в кампусе Центрального университета — митап для тех, кто давно вышел из студенческого чата, но скучает по разговорам о том, как всё устроено на самом деле. Приглашаем инженеров данных, MLOps-специалистов и техлидов.
В программе — три доклада от практиков:
Если захочется не только слушать, но и делиться опытом — при регистрации можно указать, что вам интересно преподавание: ссылка на регистрацию
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💩12❤3😁3👌2🍌1
Запрети мне псевдолейблить
Нам пообещали починить Rl соревы на каггле! Кагл стафф пообещал починить будущие RL соревнования: будут прогонять модель Бредли-Терри после периода 'охлаждения' лб. Это ответ на огромную дисперсию и шатание рейтинга в покемонах. Сейчас используют вариацию…
Kaggriculture: перестановки после Брэдли–Терри
Придумал как визализировать сразу обе важные метрики, на которые по идее должен был влиять пересчет:
1. Медали
2. Очки рейтинга в competition ranking
В итоге после пересчета что-то реально изменилось аж для 4.6% участников Kaggriculture. 102 команды сменили в ту или иную сторону свою медаль.
Думаю все же статфикс был совершено, бесповоротно бесполезен:
Из золота в серебро (и обратно) переместилось буквально две команды и основная драма, как водится, случилась на границе бронзы/серебра.
Зато Каггл первый раз на моей памяти посчитал паблик скор по одной формуле, а приват по другой. В итоге очки пересчитали примерно по формуле: BTscore = Elo * 1.354 + 2093. Скорее всего просто всем 'добавили сверху', чтобы худшая команда имела ноль + eps очков, а потом уже посчитал BT. Для всех, кто минимально решал между просто Elo и BT R^2 удержался в 0.959.
Короче фикс ради фикса, популизм для нищих и дополнительная провокация лудоманов на фарм рл соревнований
Придумал как визализировать сразу обе важные метрики, на которые по идее должен был влиять пересчет:
1. Медали
2. Очки рейтинга в competition ranking
В итоге после пересчета что-то реально изменилось аж для 4.6% участников Kaggriculture. 102 команды сменили в ту или иную сторону свою медаль.
Думаю все же статфикс был совершено, бесповоротно бесполезен:
Из золота в серебро (и обратно) переместилось буквально две команды и основная драма, как водится, случилась на границе бронзы/серебра.
Зато Каггл первый раз на моей памяти посчитал паблик скор по одной формуле, а приват по другой. В итоге очки пересчитали примерно по формуле: BTscore = Elo * 1.354 + 2093. Скорее всего просто всем 'добавили сверху', чтобы худшая команда имела ноль + eps очков, а потом уже посчитал BT. Для всех, кто минимально решал между просто Elo и BT R^2 удержался в 0.959.
Короче фикс ради фикса, популизм для нищих и дополнительная провокация лудоманов на фарм рл соревнований
❤9🔥4😢2🤡2😁1🤣1🍌1
Кагл выпустил интервью с Исаеей из Туфа лабс.
Lux 3 он выиграл на домашнем пк, а через три года выиграл Orbit wars на железе туфы 2x8xb200
https://youtu.be/udrXyYygddo?is=8rkwsJIrTbeVgnfd
Lux 3 он выиграл на домашнем пк, а через три года выиграл Orbit wars на железе туфы 2x8xb200
https://youtu.be/udrXyYygddo?is=8rkwsJIrTbeVgnfd
YouTube
The Compute Divide: Inside Orbit Wars | Beyond the Leaderboard | Kaggle
What does a Kaggle leaderboard actually measure when the winner has almost 8x more compute than the second place finisher? Using Kaggle’s massive "Orbit Wars" AI competition as a case study, we break down how being a compute “have” or “have not” changes the…
👍15❤6🔥3🤔1🍌1