Анонсируют такой вот вебинар из цикла опенсорс-курсов по ИИ от МФТИ:
Forwarded from Зоопарк из слоновой кости
#зоопарк_одобряет #конференции
Вернее, не конференция, а интересный (и бесплатный) вебинар от girafe.ai "Рабочее окружение ML-инженера: делегируем рутину ИИ-агентам"
Почему интересно: хотя бы по той причине, что у girafe.ai есть совместная онлайн-мага с МФТИ, что, на наш взгляд, уже знак качества (Физтех очень разборчив в выборе таких партнеров)
Темы:
• организация удобного рабочего окружения ML-инженера с нуля
• настройка безопасного состояния удалённого сервера для любых нужд
• автоматизация всех рутинных процессов агентами
• формирование скиллов агентов для однокнопочного воспроизводства операций
• кастомизация под свои вкусы и нужды
Когда: 5 августа (среда), в 19:00 (МСК)
Спикер: Владислав Гончаренко - основатель girafe.ai и автор курса MLOps онлайн-магистратуры MSAI (girafe.ai × МФТИ)
Язык русский, участие, повторяем, бесплатное, но нужна предварительная регистрация - вот тут
Вернее, не конференция, а интересный (и бесплатный) вебинар от girafe.ai "Рабочее окружение ML-инженера: делегируем рутину ИИ-агентам"
Почему интересно: хотя бы по той причине, что у girafe.ai есть совместная онлайн-мага с МФТИ, что, на наш взгляд, уже знак качества (Физтех очень разборчив в выборе таких партнеров)
Темы:
• организация удобного рабочего окружения ML-инженера с нуля
• настройка безопасного состояния удалённого сервера для любых нужд
• автоматизация всех рутинных процессов агентами
• формирование скиллов агентов для однокнопочного воспроизводства операций
• кастомизация под свои вкусы и нужды
Когда: 5 августа (среда), в 19:00 (МСК)
Спикер: Владислав Гончаренко - основатель girafe.ai и автор курса MLOps онлайн-магистратуры MSAI (girafe.ai × МФТИ)
Язык русский, участие, повторяем, бесплатное, но нужна предварительная регистрация - вот тут
girafe.ai
MSAI – онлайн-магистратура по искусственному интеллекту и машинному обучению
Для тех, кто переходит в ML, развивает карьеру в AI или хочет усилить фундаментальную подготовку
🔥3
Коллеги из Sber AI Lab опубликовали новый открытый репозиторий https://github.com/sb-ai-lab/SIRIN (Semantic Inconsistency Recognition and Inspection Nexus) - инструмент для поиска смысловых ошибок в ответах языковых моделей.
Что умеет SIRIN:
- Проверяет соответствие ответа исходному контексту на уровне токенов, последовательностей и отдельных утверждений.
- Поддерживает детекцию галлюцинаций и оценку answerability - достаточности данных для ответа.
- Объединяет несколько классов детекторов: llm-as-a-judge, uncertainty, probing с использованием метамоделей.
- Позволяет сравнивать и комбинировать разные методы детекции - работает как инструмент для исследований и разработки.
Ссылки:
🔗 GitHub
🔗 GitVerse
🔗 Демо на Hugging Face
🔗 Статья на arxiv
Поддержать традационно можно звездочками.
Что умеет SIRIN:
- Проверяет соответствие ответа исходному контексту на уровне токенов, последовательностей и отдельных утверждений.
- Поддерживает детекцию галлюцинаций и оценку answerability - достаточности данных для ответа.
- Объединяет несколько классов детекторов: llm-as-a-judge, uncertainty, probing с использованием метамоделей.
- Позволяет сравнивать и комбинировать разные методы детекции - работает как инструмент для исследований и разработки.
Ссылки:
Поддержать традационно можно звездочками.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7🔥5
Попался интересный лонгрид про конкурентоспособность людей и ИИ-агентов: https://t.me/vgcourse/560
Разбираются различные модели продуктивности, методики её оценки, статьи по теме и т.п.
Цитируя основные выводы автора:
- Большинство студентов не понимает, почему они могут быть конкурентоспособны в век агентов и как двигаться к этой конкурентоспособности.
- В свежем исследовании METR рассматривается Expenditure Horizon — момент, начиная с которого агент становится менее эффективен, чем квалифицированный человек, что будет использоваться как для измерения эффективности агентов, так и для повышения эффективности использования агентов человеком.
- Наиболее перспективны в век ИИ AI-Amplifier задачи, когда использование ИИ существенно повышает производительность наиболее квалифицированных людей, увеличивая их отрыв от менее опытных. Доля таких задач будет с ближайшие годы расти просто потому, что в AI-Equalizer задачах ИИ будет все сильнее вытеснять людей, а их работа будет использоваться в первую очередь как разметка для ИИ.
- В ваших руках увеличение доли AI-Amplifier задач в вашей работе/учебе. Если она мала — дружеский совет — меняйте работу/учебу.
Разбираются различные модели продуктивности, методики её оценки, статьи по теме и т.п.
Цитируя основные выводы автора:
- Большинство студентов не понимает, почему они могут быть конкурентоспособны в век агентов и как двигаться к этой конкурентоспособности.
- В свежем исследовании METR рассматривается Expenditure Horizon — момент, начиная с которого агент становится менее эффективен, чем квалифицированный человек, что будет использоваться как для измерения эффективности агентов, так и для повышения эффективности использования агентов человеком.
- Наиболее перспективны в век ИИ AI-Amplifier задачи, когда использование ИИ существенно повышает производительность наиболее квалифицированных людей, увеличивая их отрыв от менее опытных. Доля таких задач будет с ближайшие годы расти просто потому, что в AI-Equalizer задачах ИИ будет все сильнее вытеснять людей, а их работа будет использоваться в первую очередь как разметка для ИИ.
- В ваших руках увеличение доли AI-Amplifier задач в вашей работе/учебе. Если она мала — дружеский совет — меняйте работу/учебу.
🔥6👍2
Небольшой кейс не-кодового образательного опенсорса от коллег:
В конце июля в ИТМО проводили ДПО для преподавателей образовательных программ топ-уровня в сфере искусственного интеллекта (проект Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации").
Участвовали 331 преподаватель из 19 российских вузов - они учились применять компетентностно-ролевые модели при разработке рабочих программ дисциплин и комплексных фондов оценочных средств.
По итогам обучения участники представили экспертам 54 проекта учебных дисциплин, посвященных MLOps, инженерии данных, компьютерному зрению, большим языковым моделям и другим направлениям искусственного интеллекта.
И чтобы максимизировать полезность данного мероприятия - участники выложили каждый проект в свой мини-репозиторий (на GitHub или GitVerse), а организаторы агрегировали всё это в один общий каталог:
https://github.com/aimclub/top-ai-dpo
Можно посмотреть как в разных университетах видят связанные с ИИ курсы, переиспользовать их или закинуть issue авторам.
Шаблоны репозиториев тоже выложили - на случай, если пригодится будущим разработчикам таких учебных материалов.
В конце июля в ИТМО проводили ДПО для преподавателей образовательных программ топ-уровня в сфере искусственного интеллекта (проект Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации").
Участвовали 331 преподаватель из 19 российских вузов - они учились применять компетентностно-ролевые модели при разработке рабочих программ дисциплин и комплексных фондов оценочных средств.
По итогам обучения участники представили экспертам 54 проекта учебных дисциплин, посвященных MLOps, инженерии данных, компьютерному зрению, большим языковым моделям и другим направлениям искусственного интеллекта.
И чтобы максимизировать полезность данного мероприятия - участники выложили каждый проект в свой мини-репозиторий (на GitHub или GitVerse), а организаторы агрегировали всё это в один общий каталог:
https://github.com/aimclub/top-ai-dpo
Можно посмотреть как в разных университетах видят связанные с ИИ курсы, переиспользовать их или закинуть issue авторам.
Шаблоны репозиториев тоже выложили - на случай, если пригодится будущим разработчикам таких учебных материалов.
🔥7❤2👍2🎉1
Про открытый курс Антона Костина (МФТИ) мы уже упоминали - а теперь коллеги из Центра научного программирования МФТИ проводят семинар с его участием.
Обсудят и нашу разработку OSA (которую недавно расширили на учебные задачи в формате отдельного инструмента OSA Edu - скоро про это расскажем).
Обсудят и нашу разработку OSA (которую недавно расширили на учебные задачи в формате отдельного инструмента OSA Edu - скоро про это расскажем).
Forwarded from > SPC.news (Anastasya Budzinskaya)
Открытый семинар: «Образование после ChatGPT: опенсорс-курс на Физтехе и план развития на 2026–2028»
В среду, 16 сентября, в 15:30 состоится совместный семинар Учебно-научного центра гуманитарных и социальных наук и Центра научного программирования МФТИ.
Докладчик — Антон Костин, доцент УНЦ ГСН МФТИ, автор опенсорс-курса «Анализ данных в научной литературе».
О чём поговорим:
- почему нейросети обесценили домашние задания и как превратить курс в настоящий опенсорс-проект;
- что показал первый запуск: слушатели пишут код, размечают датасеты и чинят формы вместе с преподавателем;
- четыре курса 2026/27 на Физтехе, ИИ-сокурсник botai и стандарт качества курсов OCA, Open-Course Advisor, OSA для образования;
- планы развития опенсорс-образования на Физтехе и за его пределами — и что нужно проекту от научного сообщества и индустриальных партнеров.
Участие свободное, офлайн и онлайн.
Дата: среда 16 сентября
Время: 15:30 - 18:30
Место: МФТИ, поточная ауд. Арктики
Трансляция: доступна по ссылке
До встречи на семинаре!
В среду, 16 сентября, в 15:30 состоится совместный семинар Учебно-научного центра гуманитарных и социальных наук и Центра научного программирования МФТИ.
Докладчик — Антон Костин, доцент УНЦ ГСН МФТИ, автор опенсорс-курса «Анализ данных в научной литературе».
О чём поговорим:
- почему нейросети обесценили домашние задания и как превратить курс в настоящий опенсорс-проект;
- что показал первый запуск: слушатели пишут код, размечают датасеты и чинят формы вместе с преподавателем;
- четыре курса 2026/27 на Физтехе, ИИ-сокурсник botai и стандарт качества курсов OCA, Open-Course Advisor, OSA для образования;
- планы развития опенсорс-образования на Физтехе и за его пределами — и что нужно проекту от научного сообщества и индустриальных партнеров.
Участие свободное, офлайн и онлайн.
Дата: среда 16 сентября
Время: 15:30 - 18:30
Место: МФТИ, поточная ауд. Арктики
Трансляция: доступна по ссылке
До встречи на семинаре!
❤3🔥2🥰1🤩1
Пишут про узкотематический научный опенсорс-инструмент для органической химии.
С одной стороны, выглядит весьма полезно для авторов, статей, надеюсь пригодится кому-то из подписчиков.
Но с другой - хоть сам код и открыт, но какой-то конкретной лицензии не заявлено. А на такой случай позиция гитхаба:
"You're under no obligation to choose a license. However, without a license, the default copyright laws apply, meaning that you retain all rights to your source code and no one may reproduce, distribute, or create derivative works from your work".
Upd: автор лицензию докинул.
С одной стороны, выглядит весьма полезно для авторов, статей, надеюсь пригодится кому-то из подписчиков.
Но с другой - хоть сам код и открыт, но какой-то конкретной лицензии не заявлено. А на такой случай позиция гитхаба:
"You're under no obligation to choose a license. However, without a license, the default copyright laws apply, meaning that you retain all rights to your source code and no one may reproduce, distribute, or create derivative works from your work".
Upd: автор лицензию докинул.
Forwarded from Зоопарк из слоновой кости
#зоопарк_одобряет #дорогая_редакция
Автоматический генератор Supplementary Information для статей!
Нам пишут:
Привет! Я Данила, занимаюсь органической химией и сделал Auto Support Generator — программу, которая помогает избавиться от ручной сборки Supporting Information (SI).
Она собирает готовый SI в Word из таблицы соединений, экспериментальных данных и исходных спектров: переносит структуры из ChemDraw, обрабатывает ЯМР через MestReNova и оформляет всё под выбранный журнал. Ещё помогает заметить возможные несоответствия в ЯМР и HRMS. Готовый документ можно быстро править, переоформлять под другой журнал и дополнять новыми соединениями, не собирая всё заново.
Сам генератор полностью бесплатный, исходный код доступен на GitHub. Хочется поделиться им с другими химиками-органиками, которым он может облегчить работу, и получить обратную связь — что удобно, а чего пока не хватает.
https://github.com/danilalebedev/Auto_support_generator/tree/Auto_support_generator_beta.1.1
Автоматический генератор Supplementary Information для статей!
Нам пишут:
Привет! Я Данила, занимаюсь органической химией и сделал Auto Support Generator — программу, которая помогает избавиться от ручной сборки Supporting Information (SI).
Она собирает готовый SI в Word из таблицы соединений, экспериментальных данных и исходных спектров: переносит структуры из ChemDraw, обрабатывает ЯМР через MestReNova и оформляет всё под выбранный журнал. Ещё помогает заметить возможные несоответствия в ЯМР и HRMS. Готовый документ можно быстро править, переоформлять под другой журнал и дополнять новыми соединениями, не собирая всё заново.
Сам генератор полностью бесплатный, исходный код доступен на GitHub. Хочется поделиться им с другими химиками-органиками, которым он может облегчить работу, и получить обратную связь — что удобно, а чего пока не хватает.
https://github.com/danilalebedev/Auto_support_generator/tree/Auto_support_generator_beta.1.1
GitHub
GitHub - danilalebedev/Auto_support_generator at Auto_support_generator_beta.1.1
Contribute to danilalebedev/Auto_support_generator development by creating an account on GitHub.
❤1
Завершим рабочую неделю подборкой опенсорс-релизов разного рода:
1) Как уже обсудили в чате, Яндекс выкатил Alice AI‑T5-35B‑A0.6B.
Модель обучена с нуля, в онлайн-эксперименте винрейт 56% против Google AI Overview.
На картинке - фронт Парето для моделей схожих весовых категорий.
Веса - https://huggingface.co/yandex/AliceAI-T5-35B-A0.6B
Техпрепорт - https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1080654
2) Сбер в свою очередь выкатил GigaChat 3.5 Reasoning - первую в России открытая модель с рассуждениями. В основе - архитектура 432B-A28B MoE.
- Хабр: статья
- Hugging Face: fp8 | bf16
- GitVerse: репозиторий
3) Нашумевшая оцифровка мухи-дроздофилы.
Мемы про использование этого мозга видели наверное многие, а вот репо c туториалом по использованию данных вряд ли - https://github.com/sjcabs/fly_connectome_data_tutorial
На картинке соответственно муха и её мозг со 140 тыспараметров нейронов.
Вообще считаю это хорошим примером того, как потенциал научного опенсорса и агентов сочетается. Статья без открытых данных так и осталась бы интересной только узким специалистам. Вручную делать все эти примеры использования тоже вряд ли бы кто-то стал. А так околонаучный вайбкодинг позволяет проверять даже самые забавные гипотезы очень быстро.
4) Отчет Antropic "Detecting and countering misuse of AI: September 2026", где рассказывается множество интересных историй о том, как люди со всего мира используют Claude разными необычными способами. Наиболее пугающие из них как раз околонаучные (про "engineering highly pathogenic mammal-adapted avian influenza")...
Но даже для более здоровых применений важно помнить, что провайдеры LLM вам не друзья (математики из недавней истории про Навье-Стокса не дадут соврать), и для многих чувствительных задач локальные модели подходят лучше.
Иначе можно увидеть свои запросы заопенсоршенными в очередном отчете. На приложенной картинке - мем с реддита, а не настоящий отчет, если что)
1) Как уже обсудили в чате, Яндекс выкатил Alice AI‑T5-35B‑A0.6B.
Модель обучена с нуля, в онлайн-эксперименте винрейт 56% против Google AI Overview.
На картинке - фронт Парето для моделей схожих весовых категорий.
Веса - https://huggingface.co/yandex/AliceAI-T5-35B-A0.6B
Техпрепорт - https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1080654
2) Сбер в свою очередь выкатил GigaChat 3.5 Reasoning - первую в России открытая модель с рассуждениями. В основе - архитектура 432B-A28B MoE.
- Хабр: статья
- Hugging Face: fp8 | bf16
- GitVerse: репозиторий
3) Нашумевшая оцифровка мухи-дроздофилы.
Мемы про использование этого мозга видели наверное многие, а вот репо c туториалом по использованию данных вряд ли - https://github.com/sjcabs/fly_connectome_data_tutorial
На картинке соответственно муха и её мозг со 140 тыс
Вообще считаю это хорошим примером того, как потенциал научного опенсорса и агентов сочетается. Статья без открытых данных так и осталась бы интересной только узким специалистам. Вручную делать все эти примеры использования тоже вряд ли бы кто-то стал. А так околонаучный вайбкодинг позволяет проверять даже самые забавные гипотезы очень быстро.
4) Отчет Antropic "Detecting and countering misuse of AI: September 2026", где рассказывается множество интересных историй о том, как люди со всего мира используют Claude разными необычными способами. Наиболее пугающие из них как раз околонаучные (про "engineering highly pathogenic mammal-adapted avian influenza")...
Но даже для более здоровых применений важно помнить, что провайдеры LLM вам не друзья (математики из недавней истории про Навье-Стокса не дадут соврать), и для многих чувствительных задач локальные модели подходят лучше.
Иначе можно увидеть свои запросы заопенсоршенными в очередном отчете. На приложенной картинке - мем с реддита, а не настоящий отчет, если что)
🔥6
Попался ещё один предметный открытый проект, на этот раз из области биомеханики:
❤1👍1🥰1😁1
Forwarded from Закулисье МатМодельера
Кажется, у меня случился тот самый момент, когда проект перестаёт быть папкой на ноутбуке.
BiomechPy 1.1.0 опубликован.
Теперь его действительно можно установить одной командой:
BiomechPy — это Python-библиотека для механики мягких биологических тканей, роста и ремоделирования, constituent turnover и constrained-mixture моделей.
И самое важное для меня здесь даже не сам факт публикации.
Перед релизом библиотека прошла тот уровень проверки, который я давно хотела видеть у собственных вычислительных проектов: тесты, научные инварианты, независимый аудит, сравнение NumPy и DOLFINx, реальные MPI-запуски на 1/2/4 процессах, проверку wheel и source distribution в чистых окружениях.
То есть в какой-то момент это перестало быть:
«у меня вроде работает».
И стало:
«вот постановка, вот эталон, вот независимые проверки, вот воспроизводимый результат».
Для математического моделирования эта разница, пожалуй, важнее количества написанных строк кода.
Пока BiomechPy не пытается быть «библиотекой вообще обо всём». В текущей версии ядро — это конечные деформации, волоконно-армированная механика, рост и ремоделирование, turnover составляющих ткани, когортная память и пространственные constrained-mixture модели.
Дальше хочется двигаться уже к экспериментальным данным, калибровке и обратным задачам.
Но сегодня можно просто зафиксировать:
первая стабильная публичная версия — есть.
GitHub: https://github.com/karinaurazova/biomechpy
PyPI: https://pypi.org/project/biomechpy/
И да. Теперь фраза «я написала библиотеку» звучит чуть менее подозрительно, потому что её хотя бы можно поставить через pip.
#матмоделирование #биомеханика #mechanobiology #python #opensource #BiomechPy #ЗакулисьеМатМодельера
BiomechPy 1.1.0 опубликован.
Теперь его действительно можно установить одной командой:
pip install biomechpy BiomechPy — это Python-библиотека для механики мягких биологических тканей, роста и ремоделирования, constituent turnover и constrained-mixture моделей.
И самое важное для меня здесь даже не сам факт публикации.
Перед релизом библиотека прошла тот уровень проверки, который я давно хотела видеть у собственных вычислительных проектов: тесты, научные инварианты, независимый аудит, сравнение NumPy и DOLFINx, реальные MPI-запуски на 1/2/4 процессах, проверку wheel и source distribution в чистых окружениях.
То есть в какой-то момент это перестало быть:
«у меня вроде работает».
И стало:
«вот постановка, вот эталон, вот независимые проверки, вот воспроизводимый результат».
Для математического моделирования эта разница, пожалуй, важнее количества написанных строк кода.
Пока BiomechPy не пытается быть «библиотекой вообще обо всём». В текущей версии ядро — это конечные деформации, волоконно-армированная механика, рост и ремоделирование, turnover составляющих ткани, когортная память и пространственные constrained-mixture модели.
Дальше хочется двигаться уже к экспериментальным данным, калибровке и обратным задачам.
Но сегодня можно просто зафиксировать:
первая стабильная публичная версия — есть.
GitHub: https://github.com/karinaurazova/biomechpy
PyPI: https://pypi.org/project/biomechpy/
И да. Теперь фраза «я написала библиотеку» звучит чуть менее подозрительно, потому что её хотя бы можно поставить через pip.
#матмоделирование #биомеханика #mechanobiology #python #opensource #BiomechPy #ЗакулисьеМатМодельера
👍10👎2🤩1
Как-то уже писали про опенсорс-проекты Ивана Дейнеки (ВИТШ ИТМО) - а тут с ним вышел масштабный подкаст от компании YADRO. Ниже по ссылкам - и запись интервью, и открытый код для Edge AI-примеров.
Forwarded from ODS Events
Привет!
Рады сообщить, что🦜 ODS совместно с Международным университетом информационных технологий запустили соревнование по написанию кода ИИ-агентами - SWE MERA Challenge.
Соревнование пройдет в три этапа:
✅ на первом этапе участникам с помощью любых агентов предстоит решить представленные задания на своей стороне;
✅ на последующих этапах то же самое нужно будет делать уже в изолированном окружении.
⭐️Для Топ-3 участников будет дана возможность представить свою работу на конференции по программной инженерии ICSE 2027!
Присоединяйтесь к соревнованию по 🔗ссылке!
Рады сообщить, что
Соревнование пройдет в три этапа:
⭐️Для Топ-3 участников будет дана возможность представить свою работу на конференции по программной инженерии ICSE 2027!
Присоединяйтесь к соревнованию по 🔗ссылке!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
Научный опенсорс
1) Как уже обсудили в чате, Яндекс выкатил Alice AI‑T5-35B‑A0.6B.
Модель обучена с нуля, в онлайн-эксперименте винрейт 56% против Google AI Overview.
Модель обучена с нуля, в онлайн-эксперименте винрейт 56% против Google AI Overview.
И ещё один опенсорс-релиз от Яндекса - Alice AI Foundation 80B LLM.
AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base – базовая языковая модель с гибридной архитектурой и MoE-слоями. Модель содержит 80 млрд параметров, из которых для каждого токена активируются 3 млрд, и поддерживает контекст длиной до 262 144 токенов. Модель была обучена полностью с нуля.
При создании модели мы заново собрали обучающий корпус, выбрали архитектуру и гиперпараметры, а также подготовили данные для сложных рассуждений и взаимодействия с инструментами.
Пост авторов: https://t.me/MLunderhood/427
HF: https://huggingface.co/yandex/AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base
Техрепорт: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1083300/
Лицензия - Апач 2.0.
AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base – базовая языковая модель с гибридной архитектурой и MoE-слоями. Модель содержит 80 млрд параметров, из которых для каждого токена активируются 3 млрд, и поддерживает контекст длиной до 262 144 токенов. Модель была обучена полностью с нуля.
При создании модели мы заново собрали обучающий корпус, выбрали архитектуру и гиперпараметры, а также подготовили данные для сложных рассуждений и взаимодействия с инструментами.
Пост авторов: https://t.me/MLunderhood/427
HF: https://huggingface.co/yandex/AliceAI-Foundation-80B-A3B-Base
Техрепорт: https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/1083300/
Лицензия - Апач 2.0.
🔥7❤2
Китайские авторы сделали открытый датасет иллюстраций из топ-статей по AI/ML:
https://github.com/qwdwqfwq/topconf-paper-figure-gallery
https://qwdwqfwq.github.io/topconf-paper-figure-gallery/
Развиваем художественный вкус, получается.
https://github.com/qwdwqfwq/topconf-paper-figure-gallery
https://qwdwqfwq.github.io/topconf-paper-figure-gallery/
Развиваем художественный вкус, получается.
❤8