хочется устроить большое обсуждение практических задач ИИ. На общие вопросы гпт отвечает прекрасно, у YOLO могут быть отличные результаты на бенчмарках, но когда дело доходит до применения на практике... расскажите, какие задачки вы пробовали решать на нейросетях? какие получились? какие есть проблемы?

from bertopic import BERTopic
быстрый-быстрый topic modeling с BERT-ом и визуализацией из коробки. Удобно, когда результаты нужны прямо сейчас, а Gensim окончательно разочаровал. Просто загружаете датафрейм и наслаждаетесь результатами

Еще мне нравится наблюдать, как из раза в раз, когда я пробую проанализировать тексты, мне попадается категория "время"

https://medium.com/geekculture/nlp-tutorial-topic-modeling-in-python-with-bertopic-da760e1d03aa
Документация: https://maartengr.github.io/BERTopic/index.html

еще один ресурс для генерации презантаций с помощью ИИ. Дизайн однотипный, но мне понравилось наполнение

Открыта квалификация Yandex Cup! Вот уже пару лет я регистрируюсь, а потом не хватает времени прорешать задания. Надеюсь в этом году совершить прорыв и хотя бы прочитать задачи

Вы участвуете? В каких треках?

Стартуем, открыта квалификация на Yandex Cup 24

Контест доступен в личном кабинете Yandex Cup: у вас есть ровно неделя, чтобы пройти задания чемпионата в одном или нескольких направлениях.

Выделите себе достаточно времени, сделайте небольшую зарядку, возьмите любимый напиток и перекус — и садитесь за комп.

Вас ждут сложные, но интересные задачи. Соревноваться можно в нескольких направлениях. 20 лучших участников в каждом направлении войдут в полуфинал.

Если вы ещё не зарегистрировались, успевайте.

вау, на гитхабе есть бесплатный курс по промпт инжинирингу - https://www.promptingguide.ai/ru/introduction/examples

Тут:
- техники промптинга
- примеры промптов для конкретных задач
- базовая инфа о разных моделях
- слабые места llm-ок

Курс настолько свежий, что многие статьи еще в разработке. Но уже содержит много полезной инфы, я бы сказала, что он очень хорош для ознакомления с прописными истинами сегодняшнего дня

а еще знаю, что кто-то предпочитает модельки Anthropic, эти ребята выпустили гайды по промптингу (тык) и оценке своих моделей (тык). Примеры часто приводятся в инфраструктуре Anthropic, но многие идейные моменты универсальны

передозировка нейросетями - это когда ты 10 раз за день пытаешься написать слово touch и 10 раз пишешь torch

Вот уже почти год я работаю тимлидом в Weeek. Мы адаптируем современные ИИ-решения для команд и бизнесов, использующих наш таск-менеджер. Я целенаправленно поступала в университет, чтобы уметь решать такие задачи. И обнаружила большой пробел в образовательных материалах на эту тему.

А как работать с данными? В университете мы просто загружали подготовленные бенчмарки, но такие данные мало кого интересуют. В реальности мы бесконечно создаем и тестируем собственные датасеты, и хотелось бы знать, какие в этой сфере есть хорошие практики. Как отслеживать версии экспериментов и самих данных? Что и как можно автоматизировать в процессе оценки?

Однозначного ответа у меня пока нет

Всем привет! С наступающим новым годом 🎄

Расскажите про свои ИТ-достижения в этом году? В карьере, в обучении, в чтении книжек, открытии для себя новых языков программирования и все-все-все

из опыта:
самое простое решение = самое подходящее решение

Всем привет, хочу дать слово моему другу Александру. Он преподает математику и придумал кое-что интересное для вас

Если вам актуально пройти собесы с мат.содержанием - предлагаю присмотреться и пройти опрос

Всем доброго времени суток! Ненавязчивая реклама в этом чатике.

Меня зовут Александр. Мне 26 лет и уже 9-й год я преподаю математику разных уровней. Раньше это начиналось как хобби, а последние 2 года стало моей основной деятельностью. Я набрался уверенности и опыта: мои ученики поступают теперь не просто в лучшие ВУЗы России, а топ-5 мира (согласно QS World University Rankings 2025), принимают участие в международных олимпиадах и просто становятся более образованными людьми в плане математики.

Поэтому я решил прийти к вам с новым предложением. В начале марта (или чуть раньше, если группы наберутся быстро) я запускаю 2 курса: по теории вероятностей и мат. статистике и по дискретной математике. Кому подойдут эти курсы? Если вы уже в мире IT или всего технарского, но вам кажется, что вы вовремя не прослушали теоретический материал разделов прикладной математики или же не научились решать задачи хорошего уровня - вы — основная целевая аудитория.

Я планирую проводить лекции в формате раз в неделю в течение 2ух месяцев (каждый курс - 8 часовых лекций) в вечернее время по поясу UTC +3 . В планах вести записи наших уроков, грузить вас домашней работой, в чатах рабочих групп активно обсуждать ее и любые вопросы вокруг наших тем. Понимаю, что с первой попытки мы не станем новым Яндекс Практикумом, но задача сделать все максимально красиво и на достойном уровне.

Мы начнем со основ и изучения теоретического материала. Не бойтесь, эта часть не будет скучной и будет снабжена массой примеров какие задачи в работе помогает нам решать математика. Во второй половине курса мы перейдем к обсуждению продвинутых тем, которые помогут решить задачи на собеседования в топ компании или же пройти ревью на работе и получить то самое заветное повышение грейда.

И это еще не все. Сам я до мозга костей математик и готов обсуждать с вами сложные темы именно внутри этой наук. Но у меня отличное окружение коллег с горящими глазами. А еще я понял, что у людей, достигших успеха в своей сфере появляется потребность делиться знаниями. Поэтому я очень надеюсь, что мы сможем запустить более IT направленные лекции от крутых специалистов в своей сфере, которые поделятся с вами всеми тонкостями и нюансами востребованных направлений.

Буду рад, если вы пройдете короткий опрос — так я смогу сделать курс удобнее и полезнее для вас. Мы вместе решим в каком формате и временном диапазоне удобнее проводить лекции, а также узнаю что вам интересно изучить, чтобы максимально эффективно подготовить остальные темы и спикеров.

https://forms.gle/bKUM9VbCTwt2qrmaA

И в качестве бонуса за внимание к этому длинному тексту — приятное предложение.
Группы планируются открываться от 10 человек, по предоплате сейчас цена будет минимальной, а именно:
3200 рублей за один полноценный курс (в переводе 400 рублей/лекция).
6000 рублей при покупке обоих курсов по математики.

По всем вопросам можно писать:
@downshifta
Ну и переходить в канал https://t.me/safe_olympic_space

Скоро у канала день рождения, перечитывала его и так тепло стало ☀️

Здесь нечасто появляются новые посты и нет громких новостей вроде выхода DeepSeek или разбора новой версии ChatGPT

Зато есть целая история длиною в три года. Как выходил курс по numpy, как проходила учеба в МФТИ и как я попала в WEEEK

И, кажется, получился ламповый междусобойчик начинающих и не очень айтишников. Я очень рада, что три года назад решилась нажать кнопку «Создать канал»

А давайте расскажу про свой магистерский диплом! 🎓

📣 Вводное слово
Последние года два ситуация была стабильно печальной. Я даже взяла академ, чтобы попробовать больше методов. По закону подлости, конечно же, ни один не сработал. Примерно в январе 25 года меня настигла паника, я записалась на все-все-все консультации, поговорила с научным руководителем и с моей подругой Зоей. Она работает в лаборатории когнитивного моделирования МФТИ/AIRI и каждый день занимается исследованиями в мире нейросетей. В итоге именно ее идея кардинально все изменила. Но про это подробнее в следующих постах

❓Так в чем задача?
Суть описывала в этом посте. Мы хотим дешево и быстро предсказывать карту внимания пользователей. Например, есть сайт. Какие элементы UI пользователь заметит, а какие ускользнут от его взгляда? Модель построит тепловую карту и поможет это понять

💥В итоге мы могли бы эффективно размещать триггерные кнопки, растить CTR (конверсии) и полагаться не только на опыт дизайнера, но и на данные. Круто!

вот прошлый пост

Немного философский пост

Жадные алгоритмы - это класс алгоритмов, где предполагается, что оптимальное решение на каждом шаге = оптимальное решение задачи в целом. И я пришла к выводу, что эта идея очень жизненная. По крайней мере, мой опыт показывает: что для меня лучше сегодня, то для меня в принципе лучше. За последние два года я приняла несколько смелых решений и каждый раз боялась, что они станут крышкой моего гроба. И каждый раз все оборачивалось только новыми возможностями

Для примера мне нравится эта задача на литкоде с покупкой акций. Дан массив, нужно выбрать один удачный день для покупки акции и один - для удачной продажи. Достаточно пройтись циклом по массиву, выбирая на каждом шаге минимум и максимум. Не нужно заглядывать далеко вперед, искать индкес минимума, а потом максимума и только после индекса минимума... Принимаем оптимальное решение в текущих условиях и получаем ответ