Господа!
Один из моих любимых авторов Андрей Карпаты (раз, два, три, четыре, пять) на днях выпустил очень интересный анализ "Справочника Бюро статистики труда США перспективам профессий", в котором дается статистика по 342 профессиям, покрывающим 143 миллиона рабочих мест в США (почти всю экономику по сути).
Карпаты взял 3 величины:
* Прогноз роста/сокращения числа рабочих мест из справочника
* Медианную зарплату
* Минимальное образование, требуемое для профессии
И добавил к ним 4 компоненту — влияние AI на профессию, которую "прикинул" с помощью Gemini Flash и все это визуализировал (цветом — величину, прямоугольником — количество людей с такой профессией).
Получилось очень наглядно и прикольно.
Что любопытного видно сходу:
* Часть специальностей (34.1 млн рабочих мест) быстро сокращается. Например, быстро падает число кассиров супермаркетов (прогноз BLS: -10% за 10 лет, 3.2 млн) и General Office Clerks (-7%, 2.6 млн). А часть специальностей растет, например, Home Health and Personal Care Aides (+17%, 4,3 млн)
* Очень любопытно кликать на зарплату и образование. Наглядно видно, как во многих специальностях более высокие требования к образованию конвертируются в большие зарплаты. Заметим, что PhD в среднем получают сильно больше закончивших магистратуру, но при этом закончившие бакалавриат получают чуть больше закончивших магистратуру (первая картинка)!
* Но самая жесть начинается при анализе влияния ИИ. Общая логика такова, что чем больше профессия связана с работой за экраном компьютера, тем сильнее на нее повлияет ИИ. И дальшевнезапно ожидаемо оказывается, что многие не очень высоко оплачиваемые специальности типа рабочих стройки (1.6 млн) оказываются практически неподвержены влиянию ИИ (за ними роботы придут позже))), а вот многие профессии с высокой оплатой оказываются наиболее подвержены! Причем из них сильнее всего те, для которых хватает бакалавриата.
Для постоянных читателей канала в этом нет ничего нового, поскольку еще в августе я писал про масштабное научное исследование, с тем же выводом:
Дальше история была более драматична. В воскресенье Илон наш Маск по поводу Карпаты отхайповал в Х: "Все профессии станут необязательны. Будет всеобщий высокий доход". Пост набрал 2.6 миллиона просмотров и понеслоооось...
Журналисты прочитали и начали строчить тоннами заголовки "Соучредитель OpenAI и бывший директор по AI Tesla предсказал, что все профессии заменит ИИ!!!!!!!!111"🤦♂️
Карпаты посмотрел на это безумие и снес репозиторий. 🤷♂️ Ибо это всего лишь прикидка на основе жалкого Gemini Flash, навайбкоженная с Клодом за субботу, которая очень много параметров не учитывает (если моделировать все минимально более серьезно). Но были успевшие сделать форк...✌️ И он все вернул 😉
Какие выводы:
* Даже после начала СВО у нас студенты поступают в магистратуру за рубежом. Один мой студент закончил магу в Калифорнии в прошлом году, другой учится сейчас в маге в Германии, третья в Лондоне (поступила этой осенью). По факту все отмечают другую атмосферу и заметно большую нацеленность на учебу. Дословно "намного проще учиться, когда тебя не окружают мидлы Яндекса".
* В этом плане массовый уход студентов на работу и иногда достаточно презрительное отношение "мидлов Яндекса" к тем, кто учится, однозначно снизило качество образования. Я как-нибудь выложу вопросы, которыми "валю" студентов на госах магистратуры. Для многих из старших поколений это будет шок) Впрочем, если кто собесы проводит — ничего нового. Да, выпускники сейчас элементарного не знают 🤷♂️ Как следствие, в России аналогичная статистика будет верна и для магистратуры.
Настоятельно рекомендую визуализацию Карпаты вдумчиво потыкать! 😁 Она про наше ближайшее будущее)
Sapienti sat! 😁 (в переводе латинского, вроде, "Что-то для умных" 😉)
#winter_is_coming
@vgcourse
Один из моих любимых авторов Андрей Карпаты (раз, два, три, четыре, пять) на днях выпустил очень интересный анализ "Справочника Бюро статистики труда США перспективам профессий", в котором дается статистика по 342 профессиям, покрывающим 143 миллиона рабочих мест в США (почти всю экономику по сути).
Карпаты взял 3 величины:
* Прогноз роста/сокращения числа рабочих мест из справочника
* Медианную зарплату
* Минимальное образование, требуемое для профессии
И добавил к ним 4 компоненту — влияние AI на профессию, которую "прикинул" с помощью Gemini Flash и все это визуализировал (цветом — величину, прямоугольником — количество людей с такой профессией).
Получилось очень наглядно и прикольно.
Что любопытного видно сходу:
* Часть специальностей (34.1 млн рабочих мест) быстро сокращается. Например, быстро падает число кассиров супермаркетов (прогноз BLS: -10% за 10 лет, 3.2 млн) и General Office Clerks (-7%, 2.6 млн). А часть специальностей растет, например, Home Health and Personal Care Aides (+17%, 4,3 млн)
* Очень любопытно кликать на зарплату и образование. Наглядно видно, как во многих специальностях более высокие требования к образованию конвертируются в большие зарплаты. Заметим, что PhD в среднем получают сильно больше закончивших магистратуру, но при этом закончившие бакалавриат получают чуть больше закончивших магистратуру (первая картинка)!
* Но самая жесть начинается при анализе влияния ИИ. Общая логика такова, что чем больше профессия связана с работой за экраном компьютера, тем сильнее на нее повлияет ИИ. И дальше
Для постоянных читателей канала в этом нет ничего нового, поскольку еще в августе я писал про масштабное научное исследование, с тем же выводом:
наиболее заменимы [...] профессии, для которых хватает диплома бакалавра
Дальше история была более драматична. В воскресенье Илон наш Маск по поводу Карпаты отхайповал в Х: "Все профессии станут необязательны. Будет всеобщий высокий доход". Пост набрал 2.6 миллиона просмотров и понеслоооось...
Журналисты прочитали и начали строчить тоннами заголовки "Соучредитель OpenAI и бывший директор по AI Tesla предсказал, что все профессии заменит ИИ!!!!!!!!111"
Карпаты посмотрел на это безумие и снес репозиторий. 🤷♂️ Ибо это всего лишь прикидка на основе жалкого Gemini Flash, навайбкоженная с Клодом за субботу, которая очень много параметров не учитывает (если моделировать все минимально более серьезно). Но были успевшие сделать форк...
Какие выводы:
* Даже после начала СВО у нас студенты поступают в магистратуру за рубежом. Один мой студент закончил магу в Калифорнии в прошлом году, другой учится сейчас в маге в Германии, третья в Лондоне (поступила этой осенью). По факту все отмечают другую атмосферу и заметно большую нацеленность на учебу. Дословно "намного проще учиться, когда тебя не окружают мидлы Яндекса".
* В этом плане массовый уход студентов на работу и иногда достаточно презрительное отношение "мидлов Яндекса" к тем, кто учится, однозначно снизило качество образования. Я как-нибудь выложу вопросы, которыми "валю" студентов на госах магистратуры. Для многих из старших поколений это будет шок) Впрочем, если кто собесы проводит — ничего нового. Да, выпускники сейчас элементарного не знают 🤷♂️ Как следствие, в России аналогичная статистика будет верна и для магистратуры.
Настоятельно рекомендую визуализацию Карпаты вдумчиво потыкать! 😁 Она про наше ближайшее будущее)
Sapienti sat! 😁 (в переводе латинского, вроде, "Что-то для умных" 😉)
#winter_is_coming
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏7❤4🤔1
Господа!
У нас на финишной наш большой челлендж детекторов дипфейков! Вчера закончилась тестовая фаза!
Напомню, предыдущие 5 лет мы делали много бенчмарков и в MSU Benchmark Collection их 18 штук сейчас, но раскрутить бенчмарки с закрытым датасетом непросто (хотя в лидерборде наиболее популярного у нас Video Quality Metrics Benchmark сотня метрик) — исследователи не очень охотно по какой-то странной никому непонятной причине 😉 в такие сабмиттят. Бенчмарки с открытым датасетом крайне популярны, но очень часто топ их лидерборда заполнен решениями которые почему-то не воспроизводятся на других данных 🤷♂️😁 (deep fake science на марше, масштабы бедствия довольно велики).
В этом плане у челленджа много плюсов:
1. Данные после открываются (и все можно проверить), но во время соревнования никто не знает "правильный ответ" (что логично, но неверно для львиной доли бенчмарков). 🤷♂️
2. Если не хочешь светить алгоритм, можно снять результат с финала. При этом у тебя будет твое реальное место на рынке (если датасет достаточно хорош и реалистичен) в сравнении с пачкой конкурентов (которые также не горят желанием раскрыть код, и с которыми так просто не сравниться). Это проблема и дополнительная работа для организаторов, но прикольность соревы заметно повышает (поскольку университеты видят, насколько лучше решения компаний, например).
3. Можно делать сложные правила и менять датасет по ходу соревнования, как это сделали мы в этот раз. Т.е. изначально порог входа может быть низким, но постепенно ближе к концу соревнования расти, повышая интригу. В бенчмарке аналог — это отдельные треки, но оно менее зрелищно, конечно)
4. Для участников (как из компаний, так и из универа) такое соревнование — шанс побывать на CVPR (конференция #1 по Impact Factor в мире), и уже одно это заметно бустит число участников) (упрощая жизнь организаторам, поскольку обычно собирать участников непросто).
5. Обратная сторона — большое количество желающих организовать соревнование и в прошлом году, например, из 6 наших proposals на проведение челленджа прошел только 1 (в этом 2 из 2))).
Итак! Какие новости к этому часу:
1. Мы пробили границу 500 зарегистрированных участников!💃 Это значит, что мы в топе самых популярных челленджей CVPR за несколько лет 🥳 (точнее постараемся подвести позже)
2. Суммарно было залито 3400+ решений! Кошмар!🥵 (проверка на втором нашем челлендже, кстати, намного "тяжелее" по компьюту и только использование МГУ-270 нас спасает!)
3. Первые два места умудрились сохранить команды "Alipay" (типа разных подразделений, ну или делают вид, ибо у них разница результатов в тысячных). Обратите внимание, их решение прямо с отрывом лучше 3 места. Третье место TeleAI-TeleGuard, похоже на стартап (пока информации нет). Замыкает пятерку лидеров два места представителей INTSIG.
4. Характерно, что товарищи из стартапа Reagvis Labs поднялись с 22 на валидации до 8 места в тесте (это к вопросу практичности решений компаний).
5. Пока код прислали 13 команд, но кто-то пришлет в последний момент перед дедлайном! Тестируем!🥵
Анализ результатов будет позже!
Stay tuned! 😉
#our_successes@vgcourse
@vgcourse
У нас на финишной наш большой челлендж детекторов дипфейков! Вчера закончилась тестовая фаза!
Напомню, предыдущие 5 лет мы делали много бенчмарков и в MSU Benchmark Collection их 18 штук сейчас, но раскрутить бенчмарки с закрытым датасетом непросто (хотя в лидерборде наиболее популярного у нас Video Quality Metrics Benchmark сотня метрик) — исследователи не очень охотно по какой-то странной никому непонятной причине 😉 в такие сабмиттят. Бенчмарки с открытым датасетом крайне популярны, но очень часто топ их лидерборда заполнен решениями которые почему-то не воспроизводятся на других данных 🤷♂️😁 (deep fake science на марше, масштабы бедствия довольно велики).
В этом плане у челленджа много плюсов:
1. Данные после открываются (и все можно проверить), но во время соревнования никто не знает "правильный ответ" (что логично, но неверно для львиной доли бенчмарков). 🤷♂️
2. Если не хочешь светить алгоритм, можно снять результат с финала. При этом у тебя будет твое реальное место на рынке (если датасет достаточно хорош и реалистичен) в сравнении с пачкой конкурентов (которые также не горят желанием раскрыть код, и с которыми так просто не сравниться). Это проблема и дополнительная работа для организаторов, но прикольность соревы заметно повышает (поскольку университеты видят, насколько лучше решения компаний, например).
3. Можно делать сложные правила и менять датасет по ходу соревнования, как это сделали мы в этот раз. Т.е. изначально порог входа может быть низким, но постепенно ближе к концу соревнования расти, повышая интригу. В бенчмарке аналог — это отдельные треки, но оно менее зрелищно, конечно)
4. Для участников (как из компаний, так и из универа) такое соревнование — шанс побывать на CVPR (конференция #1 по Impact Factor в мире), и уже одно это заметно бустит число участников) (упрощая жизнь организаторам, поскольку обычно собирать участников непросто).
5. Обратная сторона — большое количество желающих организовать соревнование и в прошлом году, например, из 6 наших proposals на проведение челленджа прошел только 1 (в этом 2 из 2))).
Итак! Какие новости к этому часу:
1. Мы пробили границу 500 зарегистрированных участников!
2. Суммарно было залито 3400+ решений! Кошмар!
3. Первые два места умудрились сохранить команды "Alipay" (типа разных подразделений, ну или делают вид, ибо у них разница результатов в тысячных). Обратите внимание, их решение прямо с отрывом лучше 3 места. Третье место TeleAI-TeleGuard, похоже на стартап (пока информации нет). Замыкает пятерку лидеров два места представителей INTSIG.
4. Характерно, что товарищи из стартапа Reagvis Labs поднялись с 22 на валидации до 8 места в тесте (это к вопросу практичности решений компаний).
5. Пока код прислали 13 команд, но кто-то пришлет в последний момент перед дедлайном! Тестируем!
Анализ результатов будет позже!
Stay tuned! 😉
#our_successes@vgcourse
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6🔥4
Господа!
В позавчерашнем посте я упомянул проблему, что студенты часто элементарного не знают. Замечательные подписчики тут же отозвались!
Пример от Алексея Шалпегина — человека из того самого набора, в котором мы 4 человек всего набрали, но через 4 года после окончания трое были уже в Google, причем независимо в разных городах))). Алексей мужественно остался в Москве, переплюнул меня по числу лайков на один хабрапост (что очень-очень непросто!))) и вчера пишет:
Забавно, что кандидат даже на работу вышел! 😁😁😁
Тимур Мамедов, наш соискатель, сейчас заходящий на защиту диссера, ему вторит:
🤣😂🤣
Тут забавно, что кандидат на вакансию явно искренне не понимает легкости задачи (особенно в такой постановке). 🙈 Зато со школы работает!!! 😂
У меня по ощущениям тоже впечатление серьезной деградации. Что-то знает на госах магистратуры ну может не 1 студент из 50, но где-то 1 из 10. Справедливости ради — те, кто что-то реально знают — мало ходят по собеседованиям, так что статистике Алексея это не противоречит.
Но ощущения всегда можно списать на субъективность. Раньше, мол, и небо было голубее, и деревья выше, и дискеты больше. Вполне измеримый пример — уже больше 10 лет моя первая лекция — краткое изложение цикла "Уйти с тропы лемминга" — о том, как прийти не по по широкой натоптанной дороге к двери с вакансией и тысячами претендентов, а по не столь натоптанным тропинкам (идущим вверх по тяжелым склонам) к богатой двери, которая открыта и никого, ибо они людей под свои высокие требования набрать не могут. Там есть вопрос в зал: "Сколько книг вы прочитали за последний год? Кто больше 20? Больше 10? Больше 5?"... Короче! Последние пару лет вопрос становится фейспалмом. Не поверите! 10 лет назад студенты ещеумели читать читали книги! Сейчас навык жив у единиц на масштабе единиц книг. Аналогично, за первые 15 лет научного руководства у меня в академ ушел 1 (один) человек. А в последние годы практически каждый семестр 1-3 "академика". 😲 И это еще у нас отбор студентов прямо сильно выше среднего. Что-то ОБЪЕКТИВНО меняется в этом мире.
В прошлом августе уже давал ссылку на статистику HH. Сейчас посмотрел — тренд усиливается. В феврале 2025 было на 23% больше резюме в IT, чем феврале 2024. А в феврале 2026 уже +30% к прошлому году (суммарно в ~1.6 раза рост за 2 года). А количество вакансий феврале 2025 было на 13% меньше, чем в 2024. А в феврале 2026 уже на 36% меньше (итого ~0.6 от 2024). Соотношение резюме к вакансиям в IT в РФ стало хуже примерно в 2.6 раза за 2 года.🤔 Совпадение? Не думаю! 😁 Это #winter_is_coming, котаны! 😉
Если серьезно, то складывается несколько факторов. И увеличение эффективности работы с ИИ-агентами еще серьезного влияния оказывать не начало. Эту драму нам только предстоит увидеть в ближайшие 3 года.
По опыту студенты делятся на тех, кто над этими вопросами не задумывается (таких большинство), там логика — "все пошли на работу, а я рыжий?" Тех, кто созрел качаться и не тянет (такое бывает) и тех, кто созрел и затаскивает. 😁 Работаем над увеличением процента последних) Похоже, они будут заметно успешнее в дивном новом мире.
Sapienti sat! 😁
Больше мотивации тут:
#winter_is_coming@vgcourse
@vgcourse
В позавчерашнем посте я упомянул проблему, что студенты часто элементарного не знают. Замечательные подписчики тут же отозвались!
Пример от Алексея Шалпегина — человека из того самого набора, в котором мы 4 человек всего набрали, но через 4 года после окончания трое были уже в Google, причем независимо в разных городах))). Алексей мужественно остался в Москве, переплюнул меня по числу лайков на один хабрапост (что очень-очень непросто!))) и вчера пишет:
Собеседования сейчас это нечто. Как-то час пытался "вытянуть" знания, навести на мысль, проверял разные направления, мол, может хоть это знает, под конец кандидат попросил прекратить эту пытку))
За около 50 собеседований был только один раз, когда кандидат знал всё и даже больше. Но он к нам вышел раз в офис, сказал, офис у вас стремный, и ушёл куда подальше)
Забавно, что кандидат даже на работу вышел! 😁😁😁
Тимур Мамедов, наш соискатель, сейчас заходящий на защиту диссера, ему вторит:
текущий рынок кадров: пишет кандидат из центрального университета. Сейчас на 3 курсе бакалавриата. Не буду говорить, сколько денег просит. Опыт работы 3 года и 10 месяцев. Вопрос: о какой учебе речь?
достижения такого уровня, резюме кандидата:
"Сократил пик VRAM с 75GB до примерно 24GB за счёт квантования и оптимизированного пути загрузки модели, сделав инференс надёжным на более компактных GPU и заметно снизив аппаратные требования для продакшена"
жду следующее "достижение": прочитал статью
🤣😂🤣
Тут забавно, что кандидат на вакансию явно искренне не понимает легкости задачи (особенно в такой постановке). 🙈 Зато со школы работает!!! 😂
У меня по ощущениям тоже впечатление серьезной деградации. Что-то знает на госах магистратуры ну может не 1 студент из 50, но где-то 1 из 10. Справедливости ради — те, кто что-то реально знают — мало ходят по собеседованиям, так что статистике Алексея это не противоречит.
Но ощущения всегда можно списать на субъективность. Раньше, мол, и небо было голубее, и деревья выше, и дискеты больше. Вполне измеримый пример — уже больше 10 лет моя первая лекция — краткое изложение цикла "Уйти с тропы лемминга" — о том, как прийти не по по широкой натоптанной дороге к двери с вакансией и тысячами претендентов, а по не столь натоптанным тропинкам (идущим вверх по тяжелым склонам) к богатой двери, которая открыта и никого, ибо они людей под свои высокие требования набрать не могут. Там есть вопрос в зал: "Сколько книг вы прочитали за последний год? Кто больше 20? Больше 10? Больше 5?"... Короче! Последние пару лет вопрос становится фейспалмом. Не поверите! 10 лет назад студенты еще
В прошлом августе уже давал ссылку на статистику HH. Сейчас посмотрел — тренд усиливается. В феврале 2025 было на 23% больше резюме в IT, чем феврале 2024. А в феврале 2026 уже +30% к прошлому году (суммарно в ~1.6 раза рост за 2 года). А количество вакансий феврале 2025 было на 13% меньше, чем в 2024. А в феврале 2026 уже на 36% меньше (итого ~0.6 от 2024). Соотношение резюме к вакансиям в IT в РФ стало хуже примерно в 2.6 раза за 2 года.
Если серьезно, то складывается несколько факторов. И увеличение эффективности работы с ИИ-агентами еще серьезного влияния оказывать не начало. Эту драму нам только предстоит увидеть в ближайшие 3 года.
По опыту студенты делятся на тех, кто над этими вопросами не задумывается (таких большинство), там логика — "все пошли на работу, а я рыжий?" Тех, кто созрел качаться и не тянет (такое бывает) и тех, кто созрел и затаскивает. 😁 Работаем над увеличением процента последних) Похоже, они будут заметно успешнее в дивном новом мире.
Sapienti sat! 😁
Больше мотивации тут:
#winter_is_coming@vgcourse
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥7❤4🤔1
Господа!
Две наших модных девушки рассекали на этой неделе в солнечной Италии на одной из самых маленьких А* конференций IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2026)! 😁 В этом году мероприятие проходило в исследовательском кластере CNR в Пизе.
Волшебным образом авторы статьи — ровно те же Настя, Катя и Вика, про которых я писал в поздравительном посте на 8 марта 💐
Из путевых заметок Насти:
Учитывая, сколько было китайцев в июле у Георгия во Франции даже немного удивительно 😉
Передам микрофон Кате:
И снова Настя:
На NeurIPS Настя была, есть с чем сравнивать)
С пизанской башней тоже удалось сфотографироваться (фото было выше). В общем совмещение приятного с полезным 😁 Вика, первый автор, увы, не смогла, девочки за нее отдувались.
У Кати уже есть в достижениях статья первым автором на ICML, и вообще, напомню, она в аспирантуру поступала с 4 А* в загашнике (2 — первым автором), так что была участие в пятой статье в середине первого года аспирантуры.Чисто весной в Италию съездить. 😁
Продолжаем движение! 😁
#pro_conferences
@vgcourse
Две наших модных девушки рассекали на этой неделе в солнечной Италии на одной из самых маленьких А* конференций IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications (PerCom 2026)! 😁 В этом году мероприятие проходило в исследовательском кластере CNR в Пизе.
Волшебным образом авторы статьи — ровно те же Настя, Катя и Вика, про которых я писал в поздравительном посте на 8 марта 💐
Из путевых заметок Насти:
Конференция маленькая и уютная (350 человека), видно что там устоявщееся коммьюнити. Встретила женщину в футболке "PerCom 2014". Оказалось, что она с 2004 посещает конференцию почти каждый год (пропустила только дважды, один из которых конференция проходила в Австралии). Сказала мне "welcome to the community" 😊
По тематикам: в основном около-железячные разработки, но тем и прикольнее - демо были очень живые и интерактивные, пожалуй, самая интересная демо-сессия из всех, что я видела на конференциях. Там было демо от японцев, например, по девайсу распознавания движений мелкой мускулатуры по двум датчикам, по опыту знаю, насколько шумные такие данные и трудно собирать датасет, обучать модели. Вообще японцев было удивительно много, а китайцев удивительно мало - я вообще ни одного китайца не встретила, в основном европейцы (и арабы, которые тоже живут или учатся в Европе).
Учитывая, сколько было китайцев в июле у Георгия во Франции даже немного удивительно 😉
Передам микрофон Кате:
Мы тоже участвовали с демо: демонстрировали атаку на камеру распознавания лиц с помощью патча, показанного с экрана телефона. Тип атаки — «dodging»: без патча камера корректно распознаёт человека, с патчем же система перестаёт идентифицировать владельца корректно и связывает его с «чужим» идентификатором (не фиксированным целевым ID). Интерес к нашему стенду был большой — много людей хотели попробовать «сломать» камеру и посмотреть поведение системы.
И снова Настя:
По уровню работ трудно сказать, они скорее ниже, чем на NeurIPS, но acceptance rate все равно 15%.
На NeurIPS Настя была, есть с чем сравнивать)
Мы успели съездить во Флоренцию в среду но почти никакие музеи посетить не смогли - была ветреная погода и возможно из-за этого большие очереди на вход (а хотелось посмотреть на работы в обители эпохи возрождения в оригинале). Но зато побродили по улочкам и паркам.
В следующем году конференция будет проходить в Индии на Гоа - с одной стороны, получить визу не трудно и там пляжный курорт, с другой - надо быть готовыми к особенностям Индии)
С пизанской башней тоже удалось сфотографироваться (фото было выше). В общем совмещение приятного с полезным 😁 Вика, первый автор, увы, не смогла, девочки за нее отдувались.
У Кати уже есть в достижениях статья первым автором на ICML, и вообще, напомню, она в аспирантуру поступала с 4 А* в загашнике (2 — первым автором), так что была участие в пятой статье в середине первого года аспирантуры.
Продолжаем движение! 😁
#pro_conferences
@vgcourse
🔥20🤩7❤5👍2
Господа!
Тут в пятницу ночером у Андрея Карпаты вышло новое часовое интервью. Вчера его таки посмотрел.
Какие мысли:
* Карпаты признался, что не написал ни строчки кода с декабря, только давал указания агентам. И это при том, что он пару лет назад написал llm.c (~30К звезд на гитхабе, шикарный проект обучения LLM с нуля) и вообще большой фанат оптимизации кода. Программирование меняется.
* Он явно говорит, что гонка упряжки агентов провоцирует у него состояние близкое к психозу. Он столкнулся с тем, что зачастую агент не может решить какую-то задачу правильно не потому, что тупой, а потому, что задача была поставлена недостаточно корректно. При высоких требованиях к качеству кода это вызывает изрядный стресс из-за большого числа параллельных процессов, которые нужно держать в голове. Но и возможности при этом возникают удивительные.
Вообще очень похоже, что в ближайшем будущем крайне продуктивны будут те, кто:
* Будет глубоко понимать, происходящее в коде агентов (тут отваливается 99% вайбкодеров),
* Будет удерживать в голове большой контекст проекта (могут сильно не все),
* Будет устойчив к стрессу информационной перегрузки (это будет ломаться после 30-35 лет, у некоторых раньше)
* Забавно, что Карпаты привел пример, как агент быстро сделал ненужными 6 разных приложений управления умным домом, подхватив все API и вообще "огромное число приложений в App Store скоро станут ненужными", но в конце всех программистов еще раз успокоили парадоксом Джевонса))) Это, конечно, снижает стресс. А кого-то успокаивает в прокрастинации)))
* Несколько раз поминался auto research. Например, агент за ночь оптимизировал один из его очень неплохо оптимизированных проектов, на который он потратил много времени. Т.е. многие задачи агенты уже делают лучше, все упирается в правильную постановку.
* Что лично мне греет — правильная постановка — это, зачастую, измерение качества результата, которое становится все менее и менее тривиальным (а то!))), ибо где оно тривиально было все уже порешали. Также в другом месте мельком прозвучало про взлом метрик при обучении, как непростую проблему (о, да!).
* Между делом были обозначены серьезные резервы по оптимизации LLM, которые позволят и дальше сокращать стоимость токена и стоимость работы агента.
* Шла речь и про недавний проект Карпаты с визуализацией статистики профессий США, про который я недавно писал.
Позабавило, что в конце Карпаты с одной стороны описал преимущество своего положение независимого исследователя и что он может говорить в интервью то, что не могут представители топовых компаний (типа OpenAI или Антропик), с другой по сути прямо сказал, что сейчас хотел бы с ними посотрудничать. Интересно, к чему это приведет!
К просмотру однозначно рекомендую, как и все предыдущие видео с Карпаты (рекомендовал тут и тут, например).🙂 Там есть над чем подумать. 😁
@vgcourse
Тут в пятницу ночером у Андрея Карпаты вышло новое часовое интервью. Вчера его таки посмотрел.
Какие мысли:
* Карпаты признался, что не написал ни строчки кода с декабря, только давал указания агентам. И это при том, что он пару лет назад написал llm.c (~30К звезд на гитхабе, шикарный проект обучения LLM с нуля) и вообще большой фанат оптимизации кода. Программирование меняется.
* Он явно говорит, что гонка упряжки агентов провоцирует у него состояние близкое к психозу. Он столкнулся с тем, что зачастую агент не может решить какую-то задачу правильно не потому, что тупой, а потому, что задача была поставлена недостаточно корректно. При высоких требованиях к качеству кода это вызывает изрядный стресс из-за большого числа параллельных процессов, которые нужно держать в голове. Но и возможности при этом возникают удивительные.
Вообще очень похоже, что в ближайшем будущем крайне продуктивны будут те, кто:
* Будет глубоко понимать, происходящее в коде агентов (тут отваливается 99% вайбкодеров),
* Будет удерживать в голове большой контекст проекта (могут сильно не все),
* Будет устойчив к стрессу информационной перегрузки (это будет ломаться после 30-35 лет, у некоторых раньше)
* Забавно, что Карпаты привел пример, как агент быстро сделал ненужными 6 разных приложений управления умным домом, подхватив все API и вообще "огромное число приложений в App Store скоро станут ненужными", но в конце всех программистов еще раз успокоили парадоксом Джевонса))) Это, конечно, снижает стресс. А кого-то успокаивает в прокрастинации)))
* Несколько раз поминался auto research. Например, агент за ночь оптимизировал один из его очень неплохо оптимизированных проектов, на который он потратил много времени. Т.е. многие задачи агенты уже делают лучше, все упирается в правильную постановку.
* Что лично мне греет — правильная постановка — это, зачастую, измерение качества результата, которое становится все менее и менее тривиальным (а то!))), ибо где оно тривиально было все уже порешали. Также в другом месте мельком прозвучало про взлом метрик при обучении, как непростую проблему (о, да!).
* Между делом были обозначены серьезные резервы по оптимизации LLM, которые позволят и дальше сокращать стоимость токена и стоимость работы агента.
* Шла речь и про недавний проект Карпаты с визуализацией статистики профессий США, про который я недавно писал.
Позабавило, что в конце Карпаты с одной стороны описал преимущество своего положение независимого исследователя и что он может говорить в интервью то, что не могут представители топовых компаний (типа OpenAI или Антропик), с другой по сути прямо сказал, что сейчас хотел бы с ними посотрудничать. Интересно, к чему это приведет!
К просмотру однозначно рекомендую, как и все предыдущие видео с Карпаты (рекомендовал тут и тут, например).
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤7👍4🤔1
Господа!
Мы на финишной самого крупного челленджа CVPR NTIRE 2026 на 500+ участников! (Подробнее тут, тут, тут, тут и тут)
Итак! Получили код. Прогнали его на Private test датасете и получили на этом коде верифицированные данные!
Самое главное: К нашему немалому удивлению, большинство топовых участников выслали код 🔥🔥🔥
Как выглядит топ лидерборда финала (см выше):
1,2. 🇨🇳 Первые два места с заметным отрывом занимают две команды Ant Group (это условный китайский Сбер, наиболее известные в мире продукты AliPay и AliExpress). Разница между ними в четвертом знаке) Утверждается, что подразделения и решения разные. Код отличается. Плотно не смотрели. Верим? 😉
Для справки: 2 года назад Ant Group проводили на Kaggle The Global Multimedia Deepfake Detection, в котором было 2200 участников из 26 стран (что для Kaggle нормально). В этом плане люди давно занимаются темой и, возможно, наняли кого-то из лидеров того соревнования, так что первые места заслужены и ожидаемы (удивительно только, что код открыли)!
3. 🇨🇳 TeleAI-TeleGuard — сохранили 3 место. Ранее я предполагал, что это стартап, но почта участников оказалась из домена chinatelecom.cn (это примерно как наш Ростелеком, но мне сложно представить Ростелеком участником таких соревнований))) Профессионалы, короче.
4. 🇨🇳 INTSIG — сохранили 4 место, это INTSIG Information Co, разработчики популярных программ CamScanner и CamCard. Круто для небольшой компании.
5. 🇨🇳 vincentlc — на 5 место с 7 поднялся... (барабанная дробь) молодой человек Cong Luo, написавший нам по поводу представляемой организации:
Походу он только что окончил аспирантуру) И таки, похоже, в одиночку "сделал" и очень серьезные компании и длинный-длинный список команд из университетов (в самой крупной команде — 23 человека)!
6. 🇨🇳 UESTC — команда University of Electronic Science and Technology of China (Ченду) — лучшая университетская команда. Великолепный результат, особенно учитывая город (это как если бы у нас команды Москвы и Питера обогнала команда из Новосибирска).
7. 🇮🇳 Reagvis Labs — индийский стартап, специализирующийся на детекте дипфейков.
8. 🇦🇪 PSU — Prince Sultan University — очень поэтичное название) Лучший университет ОАЭ! Обогнать пачку китайских университетов крайне непросто!
9. 🇨🇳 ShallowReal — South China University of Technology, Zhejiang University (ZJU, Гуанчжоу) - второй китайский университет в топе.
Ниже рейтинг результатов заметно падает. Последний датасет был сложным! При этом в списке участников были команды ByteDance, Tencent, ZTE, Xiaomi (каждая намного больше даже многомиллиардной Ant Group), а также из таких университетов, как Tsinghua University (№1 по рейтингам в Китае), Fudan University (топ в Китае, топ-100 в мире), National University of Singapore (№1 в Сингапуре), KAIST (№1 техвуз Кореи), NTNU (№1 техвуз Норвегии) и т.д. В общем соревнование было не детским!
Сейчас идет подготовка финальной статьи со всеми участниками топа.
А мы сегодня подали заявку на 4 челленджа в рамках ECCV. В том числе на челлендж по детекту отредактированного нейросетями контента (один из наиболее сложных видов дипфейков сегодня), куда пригласим всех участников этого соревнования!
Продолжение следует! 😉
Stay tuned! 😁
@vgcourse
Мы на финишной самого крупного челленджа CVPR NTIRE 2026 на 500+ участников! (Подробнее тут, тут, тут, тут и тут)
Итак! Получили код. Прогнали его на Private test датасете и получили на этом коде верифицированные данные!
Самое главное: К нашему немалому удивлению, большинство топовых участников выслали код 🔥🔥🔥
Как выглядит топ лидерборда финала (см выше):
1,2. 🇨🇳 Первые два места с заметным отрывом занимают две команды Ant Group (это условный китайский Сбер, наиболее известные в мире продукты AliPay и AliExpress). Разница между ними в четвертом знаке) Утверждается, что подразделения и решения разные. Код отличается. Плотно не смотрели. Верим? 😉
Для справки: 2 года назад Ant Group проводили на Kaggle The Global Multimedia Deepfake Detection, в котором было 2200 участников из 26 стран (что для Kaggle нормально). В этом плане люди давно занимаются темой и, возможно, наняли кого-то из лидеров того соревнования, так что первые места заслужены и ожидаемы (удивительно только, что код открыли)!
3. 🇨🇳 TeleAI-TeleGuard — сохранили 3 место. Ранее я предполагал, что это стартап, но почта участников оказалась из домена chinatelecom.cn (это примерно как наш Ростелеком, но мне сложно представить Ростелеком участником таких соревнований))) Профессионалы, короче.
4. 🇨🇳 INTSIG — сохранили 4 место, это INTSIG Information Co, разработчики популярных программ CamScanner и CamCard. Круто для небольшой компании.
5. 🇨🇳 vincentlc — на 5 место с 7 поднялся... (барабанная дробь) молодой человек Cong Luo, написавший нам по поводу представляемой организации:
I just graduated from grad school and have no affiliation now.
Походу он только что окончил аспирантуру) И таки, похоже, в одиночку "сделал" и очень серьезные компании и длинный-длинный список команд из университетов (в самой крупной команде — 23 человека)!
6. 🇨🇳 UESTC — команда University of Electronic Science and Technology of China (Ченду) — лучшая университетская команда. Великолепный результат, особенно учитывая город (это как если бы у нас команды Москвы и Питера обогнала команда из Новосибирска).
7. 🇮🇳 Reagvis Labs — индийский стартап, специализирующийся на детекте дипфейков.
8. 🇦🇪 PSU — Prince Sultan University — очень поэтичное название) Лучший университет ОАЭ! Обогнать пачку китайских университетов крайне непросто!
9. 🇨🇳 ShallowReal — South China University of Technology, Zhejiang University (ZJU, Гуанчжоу) - второй китайский университет в топе.
Ниже рейтинг результатов заметно падает. Последний датасет был сложным! При этом в списке участников были команды ByteDance, Tencent, ZTE, Xiaomi (каждая намного больше даже многомиллиардной Ant Group), а также из таких университетов, как Tsinghua University (№1 по рейтингам в Китае), Fudan University (топ в Китае, топ-100 в мире), National University of Singapore (№1 в Сингапуре), KAIST (№1 техвуз Кореи), NTNU (№1 техвуз Норвегии) и т.д. В общем соревнование было не детским!
Сейчас идет подготовка финальной статьи со всеми участниками топа.
А мы сегодня подали заявку на 4 челленджа в рамках ECCV. В том числе на челлендж по детекту отредактированного нейросетями контента (один из наиболее сложных видов дипфейков сегодня), куда пригласим всех участников этого соревнования!
Продолжение следует! 😉
Stay tuned! 😁
@vgcourse
🔥8❤4🤔1
Господа!
К вопросу о программировании на русском)
Много лет 1C-программирование у меня на лекциях было э-э-э-э..., скажем мягко... baseline-примером 😉 В том числе я приводил примеры зарплат, которые для "программирования на русском языке" были в самом низу распределения. Мысль была такая: Можно ли не прокачиваться? Можно! Вот эти вакансии ждут вас. 😉
Боюсь, эти прекрасные времена стремительно заканчиваются!
Тут буквально вчера появился проект https://neuraldeep.ru/ Отечественный каталог скилов и MCP: "Навыки, MCP серверы и CLI инструменты для AI-агентов — собранные вокруг российских сервисов: Яндекс, Битрикс, 1С, GigaChat, Wildberries и других."
Тема в принципе хорошая, тем более, что проект опенсорсный, по сути собирает ссылки на гитхаб-репозитории и делает проверку безопасности силами сообщества @neuraldeep (14К канал и 1.8К чат канала) Валерия Ковальского. Уже хорошо!
А теперь что позабавило! На первом месте и по звездам гитхаба, и по скачиваниям с проекта за 24 часа висит набор из 65 скилов для 1C-Enterprise 😂😂😂
Вот кто чем занят в ночь спятницы на понедельник субботы на воскресенье, а люди скилы для 1С под Claude Code качают! 😉
Шутки шутками, но по отзывам в программировании 1С довольно много рутинных операций. И очень похоже на то, что они будут достаточно эффективно автоматизироваться агентами. И дальше все будет сводиться к умению тестировать, читать код и пониманию происходящего под капотом. И у тех, кто понимает, похоже, резко возрастет производительность труда.
Забавная фраза в описании проекта:
Называется, кто на что тратит 6 часов в аэропортуесли у тебя есть ноут и Claude Code 😁
И это только начало изменения рынка труда! Говорят, благодаря парадоксу Джевонса число программистов только возрастет. Посмотрим на динамику изменения вакансий программистов 1С через год.
Очень любопытные процессы идут прямо на глазах! 😁
Stay tuned! (во всех смыслах)🙂
@vgcourse
К вопросу о программировании на русском)
Много лет 1C-программирование у меня на лекциях было э-э-э-э..., скажем мягко... baseline-примером 😉 В том числе я приводил примеры зарплат, которые для "программирования на русском языке" были в самом низу распределения. Мысль была такая: Можно ли не прокачиваться? Можно! Вот эти вакансии ждут вас. 😉
Боюсь, эти прекрасные времена стремительно заканчиваются!
Тут буквально вчера появился проект https://neuraldeep.ru/ Отечественный каталог скилов и MCP: "Навыки, MCP серверы и CLI инструменты для AI-агентов — собранные вокруг российских сервисов: Яндекс, Битрикс, 1С, GigaChat, Wildberries и других."
Тема в принципе хорошая, тем более, что проект опенсорсный, по сути собирает ссылки на гитхаб-репозитории и делает проверку безопасности силами сообщества @neuraldeep (14К канал и 1.8К чат канала) Валерия Ковальского. Уже хорошо!
А теперь что позабавило! На первом месте и по звездам гитхаба, и по скачиваниям с проекта за 24 часа висит набор из 65 скилов для 1C-Enterprise 😂😂😂
Вот кто чем занят в ночь с
Шутки шутками, но по отзывам в программировании 1С довольно много рутинных операций. И очень похоже на то, что они будут достаточно эффективно автоматизироваться агентами. И дальше все будет сводиться к умению тестировать, читать код и пониманию происходящего под капотом. И у тех, кто понимает, похоже, резко возрастет производительность труда.
Забавная фраза в описании проекта:
Проект навайбкожен частично из-за задержки рейса Сочи→СПБ на 6 часов.
Называется, кто на что тратит 6 часов в аэропорту
И это только начало изменения рынка труда! Говорят, благодаря парадоксу Джевонса число программистов только возрастет. Посмотрим на динамику изменения вакансий программистов 1С через год.
Очень любопытные процессы идут прямо на глазах! 😁
Stay tuned! (во всех смыслах)
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8
Господа!
Из текущего любопытного.
The Economist тут опубликовал график (не пейвол) первых авторов на NeurIPS по странам под заголовком "Страны по числу топовых ИИ исследователей".
Почему NeurIPS? Конференция на втором месте после CVPR по h5-index (индекс Хирша за 5 лет) — это круче не только всех остальных конференций, но и почти всех журналов во всех областях. При этом CVPR — это компьютерное зрение+ и NeurIPS по факту стала №1 по всем остальным областям AI. Кроме того, там почти втрое больше участников, чем на CVPR и там публикуются практически все топовые компании.
Короче! Китай уверенно обгоняет! Надо что-то делать!!!!!!! И NeurIPS неделю назад публикует Main Track Handbook с новой санкционной оговоркой: статьи и рецензирование запрещены для 873 китайских структур. Хоба! Недолго Китаю наслаждаться первым местом! 😁
Дальше события развивались очень быстро:
25 марта 2026 — CCF (Китайское компьютерное общество) выпускает НОЧНОЕ заявление с призывом бойкотировать NeurIPS-2026 — не подавать статьи, отказаться от ролей рецензентов и Area Chair.
На следующий день идет большая пачка отказов и ряд ведущих китайских исследователей публично выходят из оргкомитета NeurIPS: Ву Минхао (Alibaba), Ван Цуньсян (Z.AI), Ту Чжаопэн и Чан Хэн (Tencent).
26 марта 2026 — CAST (Китайская ассоциация науки и техники) объявляет о прекращении приёма заявок на финансирование поездок учёных на NeurIPS-2026 и заявляет, что принятые в NeurIPS-2026 статьи не будут засчитываться как "представительные работы".
Казалось бы, ну что такое "представительные работы" какой-то ассоциации. Она дает не так много грантов по AI. Но есть маленький нюанс! Большую часть грантов на AI в Китае дает NSFC (Национальный фонд естественных наук), а он ВЕЗДЕ учитывает ТОЛЬКО статьи из базы CAST! В этом смысле выкидывание из базы CAST автоматически означает выкидывание из отчетности по грантам, аттестации и рейтингов университетов, рейтингов ученых и т.д., что критично для финансирования работы, поездок и т.п. Упс!
Также многие китайский компании (Huawei, Alibaba, Tencent, Baidu, ByteDance и др.) были в числе спонсоров NeurIPS. ByteDance (TikTok) и Alibaba были алмазными спонсорами прошлого года, Huawei — серебрянным в позапрошлом и т.д. В общем компании предупредили NeurIPS о том, что они собираются снять спонсорство в этом году. У-у-у-упс! Не то, чтобы без них никуда, большая часть спонсоров — американские компании и точная информация не публикуется, но доля китайских значительна.
В общем десять баксов, это десять баксов. 😉
И уже 27 марта 2026 — NeurIPS публикует извинения, признаёт «ошибку», мол было «недопонимание» между юристами и оргкомитетом. 🤷♂️
Блин... Похоже США не удастся вернуть 1 место по числу топовых AI ресечеров! 😲
Впрочем директор EPFL AI Center (ведущий университет Швейцарии — 7 место, как видим) написал, что если считать по исследователям на душу населения, то у Китая едва-едва 10-е место, а у Швейцарии как раз первое. В общем — в качестве антикриза нужно просто поменять систему подсчета и все будет норм! 😂
Ну и, раз по населению считаем, деликатно замечу, что бурно ворвавшаяся на 3 место Южная Корея по населению примерно как Московская, Ленинградская, Свердловская области + Краснодарский и Башкортостан (они втрое меньше России). Почему они на 3 месте, а Россия не просматривается в топе?
Впрочем Сингапур (6 место) по населению вообще сравним с Питером (меньше Москвы), Швейцария (8 место) в 1.5 раза меньше Москвы, а Австралия (10 место) сравнима с Московской и Ленинградской областями. Возникает нескромный вопрос — когда уже, наконец, Москва будет в Топ-10?
Почему так происходит на системном уровне (на мой вкус, естественно) сейчас пишу лонг-лонгрид на Хабр, но что-то точно нужно менять к лучшему.
Китай вот меняет даже при неспортивном поведении конкурентов.
А вообще кино разворачивается очень интересное!
Stay tuned! 😁
@vgcourse
Из текущего любопытного.
The Economist тут опубликовал график (не пейвол) первых авторов на NeurIPS по странам под заголовком "Страны по числу топовых ИИ исследователей".
Почему NeurIPS? Конференция на втором месте после CVPR по h5-index (индекс Хирша за 5 лет) — это круче не только всех остальных конференций, но и почти всех журналов во всех областях. При этом CVPR — это компьютерное зрение+ и NeurIPS по факту стала №1 по всем остальным областям AI. Кроме того, там почти втрое больше участников, чем на CVPR и там публикуются практически все топовые компании.
Короче! Китай уверенно обгоняет! Надо что-то делать!!!!!!! И NeurIPS неделю назад публикует Main Track Handbook с новой санкционной оговоркой: статьи и рецензирование запрещены для 873 китайских структур. Хоба! Недолго Китаю наслаждаться первым местом! 😁
Дальше события развивались очень быстро:
25 марта 2026 — CCF (Китайское компьютерное общество) выпускает НОЧНОЕ заявление с призывом бойкотировать NeurIPS-2026 — не подавать статьи, отказаться от ролей рецензентов и Area Chair.
На следующий день идет большая пачка отказов и ряд ведущих китайских исследователей публично выходят из оргкомитета NeurIPS: Ву Минхао (Alibaba), Ван Цуньсян (Z.AI), Ту Чжаопэн и Чан Хэн (Tencent).
26 марта 2026 — CAST (Китайская ассоциация науки и техники) объявляет о прекращении приёма заявок на финансирование поездок учёных на NeurIPS-2026 и заявляет, что принятые в NeurIPS-2026 статьи не будут засчитываться как "представительные работы".
Казалось бы, ну что такое "представительные работы" какой-то ассоциации. Она дает не так много грантов по AI. Но есть маленький нюанс! Большую часть грантов на AI в Китае дает NSFC (Национальный фонд естественных наук), а он ВЕЗДЕ учитывает ТОЛЬКО статьи из базы CAST! В этом смысле выкидывание из базы CAST автоматически означает выкидывание из отчетности по грантам, аттестации и рейтингов университетов, рейтингов ученых и т.д., что критично для финансирования работы, поездок и т.п. Упс!
Также многие китайский компании (Huawei, Alibaba, Tencent, Baidu, ByteDance и др.) были в числе спонсоров NeurIPS. ByteDance (TikTok) и Alibaba были алмазными спонсорами прошлого года, Huawei — серебрянным в позапрошлом и т.д. В общем компании предупредили NeurIPS о том, что они собираются снять спонсорство в этом году. У-у-у-упс! Не то, чтобы без них никуда, большая часть спонсоров — американские компании и точная информация не публикуется, но доля китайских значительна.
В общем десять баксов, это десять баксов. 😉
И уже 27 марта 2026 — NeurIPS публикует извинения, признаёт «ошибку», мол было «недопонимание» между юристами и оргкомитетом. 🤷♂️
Блин... Похоже США не удастся вернуть 1 место по числу топовых AI ресечеров! 😲
Впрочем директор EPFL AI Center (ведущий университет Швейцарии — 7 место, как видим) написал, что если считать по исследователям на душу населения, то у Китая едва-едва 10-е место
Ну и, раз по населению считаем, деликатно замечу, что бурно ворвавшаяся на 3 место Южная Корея по населению примерно как Московская, Ленинградская, Свердловская области + Краснодарский и Башкортостан (они втрое меньше России). Почему они на 3 месте, а Россия не просматривается в топе?
Впрочем Сингапур (6 место) по населению вообще сравним с Питером (меньше Москвы), Швейцария (8 место) в 1.5 раза меньше Москвы, а Австралия (10 место) сравнима с Московской и Ленинградской областями. Возникает нескромный вопрос — когда уже, наконец, Москва будет в Топ-10?
Почему так происходит на системном уровне (на мой вкус, естественно) сейчас пишу лонг-лонгрид на Хабр, но что-то точно нужно менять к лучшему.
Китай вот меняет даже при неспортивном поведении конкурентов.
А вообще кино разворачивается очень интересное!
Stay tuned! 😁
@vgcourse
❤11😁2🤔1
Господа!
Вчера досмотрел на удивление интересное интервью "AI без хайпа: как всё работает на самом деле?" (Apple Podcast, Youtube, VK, Rutube, 3 часа). Личный топ последнего времени! Причем единственное интервью в моем топе на русском языке. 😲👍
Главный герой — Александр Машрабов, дважды финалист ACM ICPC, закончил Физтех, немного поработал в Яндекс, в 2018 основал компанию AI Factory, которую через 2 года продал Snap Inc за $166 млн. Компания делала те самые "масочки", которые так популяризировали Snap среди школьников. Далее он отработал 3 года Head of Generative AI в Snap и 2,5 года назад создал свой стартап Higgsfield.AI, который получил очередной раунд инвестиций по оценке 1.3 миллиарда долларов (!) в январе этого года — т.е. сделал единорога (компанию с капитализацией больше миллиарда). С ней вошел в список Forbes 30 Under 30. Очень крутой путь.
Что было любопытного:
* Очень интересным был рассказ про начало пути в программирование, олимпиадное программирование, ICPC и т.д. Рекомендовал бы всем олимпиадникам посмотреть. 😉
* Для меня любопытно, что человек много лет занимается видео. Сначала — эффектами поверх видео, сейчас видеогенераторами. Тема эта довольно сложная и алгоритмически, и инженерно. И они тянут!
* Очень интересен был рассказ про компанию. И как он команду собирал, и как они сейчас вышли на скорость 1 фича в день! Александр декларирует "300 релизов в год" (каждый рабочий день). В лучшем случае у них от обсуждения фичи до ее релиза проходит меньше суток. Это совершенно фантастическая скорость движения вперед, возможная только с ИИ и с ней возникает совершенно недетский челлендж по удержанию управляемости кодовой базы.
* У них неплохо с заработками, они за 9 месяцев достигли $200 млн ARR, удвоившись с $100 млн всего за 2 месяца. Сейчас у них цель достичь планки $0,5 млрд в год.
* Интересны его подходы к инвестированию. Он пару своих успешных инвестиций привел, в частности он очень рано стал инвестором Antropic и сделал там уже практически х100 + он инвестировал в Scale.AI, но позже и не настолько удачно.
Забавно, что вчера я выступал перед "информатами" в СУНЦ МГУ. В аудитории было 16 всеросников по информатике и активные олимпиадники. Очень интересно наложилось, как я горячо призывал талантливых школьников прокачиваться. И буквально через 3 часа слушал, как Александр сетовал, что слишком мало выходил из зоны комфорта в 18 лет. В общем начало и конец школьникам-олимпиадникам рекомендую🙂 Середину, думаю, будет сложно. С другой стороны станет, возможно, понятнее как много нужно прокачать!
Всем успешной прокачки!)
Stay tuned! 😁
@vgcourse
Вчера досмотрел на удивление интересное интервью "AI без хайпа: как всё работает на самом деле?" (Apple Podcast, Youtube, VK, Rutube, 3 часа). Личный топ последнего времени! Причем единственное интервью в моем топе на русском языке. 😲👍
Главный герой — Александр Машрабов, дважды финалист ACM ICPC, закончил Физтех, немного поработал в Яндекс, в 2018 основал компанию AI Factory, которую через 2 года продал Snap Inc за $166 млн. Компания делала те самые "масочки", которые так популяризировали Snap среди школьников. Далее он отработал 3 года Head of Generative AI в Snap и 2,5 года назад создал свой стартап Higgsfield.AI, который получил очередной раунд инвестиций по оценке 1.3 миллиарда долларов (!) в январе этого года — т.е. сделал единорога (компанию с капитализацией больше миллиарда). С ней вошел в список Forbes 30 Under 30. Очень крутой путь.
Что было любопытного:
* Очень интересным был рассказ про начало пути в программирование, олимпиадное программирование, ICPC и т.д. Рекомендовал бы всем олимпиадникам посмотреть. 😉
* Для меня любопытно, что человек много лет занимается видео. Сначала — эффектами поверх видео, сейчас видеогенераторами. Тема эта довольно сложная и алгоритмически, и инженерно. И они тянут!
* Очень интересен был рассказ про компанию. И как он команду собирал, и как они сейчас вышли на скорость 1 фича в день! Александр декларирует "300 релизов в год" (каждый рабочий день). В лучшем случае у них от обсуждения фичи до ее релиза проходит меньше суток. Это совершенно фантастическая скорость движения вперед, возможная только с ИИ и с ней возникает совершенно недетский челлендж по удержанию управляемости кодовой базы.
* У них неплохо с заработками, они за 9 месяцев достигли $200 млн ARR, удвоившись с $100 млн всего за 2 месяца. Сейчас у них цель достичь планки $0,5 млрд в год.
* Интересны его подходы к инвестированию. Он пару своих успешных инвестиций привел, в частности он очень рано стал инвестором Antropic и сделал там уже практически х100 + он инвестировал в Scale.AI, но позже и не настолько удачно.
Забавно, что вчера я выступал перед "информатами" в СУНЦ МГУ. В аудитории было 16 всеросников по информатике и активные олимпиадники. Очень интересно наложилось, как я горячо призывал талантливых школьников прокачиваться. И буквально через 3 часа слушал, как Александр сетовал, что слишком мало выходил из зоны комфорта в 18 лет. В общем начало и конец школьникам-олимпиадникам рекомендую
Всем успешной прокачки!)
Stay tuned! 😁
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11🔥3🤔1
Господа!
Из текущего интересного. Вчера был не у компа, прочитал небольшую книжку "Не откладывай на завтра. Краткий гид по борьбе с прокрастинацией".
Автор Тимоти Пичил — канадский психолог, профессор психологии Карлтонского университета в Оттаве, ведущий iProcrastinate Podcast на iTunes (Spotify, архив), создатель www.procrastination.ca. На пике у его подкаста были сотни тысяч слушателей, как следствие он получил довольно обширную статистику работающих и не работающих стратегий.
По его наблюдениям прокрастинация актуальна для всех, просто разные люди справляется с ней с разной степенью успеха. С моими наблюдениями это утверждение вполне совпадает. 😉 Хроническая прокрастинация на начало века была примерно у 20% людей, думаю, что сейчас (судя по студентам) процент заметно вырос.
Книга сознательно написана очень кратко (97 страниц в печатном виде), чтобы прокрастинаторы могли дочитать))) Обратная сторона этого — очень многие моменты описаны буквально парой абзацев. Это минус для тех, кто влет не схватывает.
Например:
* Сложная тема расстановки приоритетов очень хорошо раскрыта в книге Стивена Кови "Семь навыков высокоэффективных людей" (есть аудиокнига, кстати)))
* Как справляться с длинными списками дел описано в классической "Getting Things Done" (GTD) Дэвида Аллена. Похоже это единственная книга, в честь которой назван хаб на Хабре, где довольно много статей.
* Как качать мышцу воли (и как она устроена) шикарно раскрыто книжке профессора Стенфорда Келли Макгонигал «Сила воли. Как развить и укрепить».
Список не полный. 😉
В этом плане было скорее интересно, что автор в столь короткую книгу счел нужным собрать, исходя из своего обширного опыта.
Ну и почитал комментарии о книге. Самое сложное, как обычно, это knowledge-action gap. Многие "простые" рекомендации не так просты в исполнении (особенно для тех, у кого ситуация на грани хронической). Естественно им просто жесточайшим образом требуется оправдание своего бездействия (базовая потребность психики), поэтому "оно не работает"! Конечно! Для них, естественно, не работает! 😂
Проспойлерю:Сквозной инструмент, описанный или упоминаемый на всех 5 фазах, базирующийся на работах профессора психологии Питера Голлвитцера, потому постоянно и рекомендуется, что достаточно эффективен даже при истощённой силе воли и низкой мотивации. 😉
Короче, пожелаю всем регулярно успешно съедать больших-больших слонов! По частям, да! 😁 Вы будете сытые и довольные и по данной шкале ближе к успешно справляющимся с этой напастью нашего информационного века🙂 😁
Stay tuned! 😁
@vgcourse
Из текущего интересного. Вчера был не у компа, прочитал небольшую книжку "Не откладывай на завтра. Краткий гид по борьбе с прокрастинацией".
Автор Тимоти Пичил — канадский психолог, профессор психологии Карлтонского университета в Оттаве, ведущий iProcrastinate Podcast на iTunes (Spotify, архив), создатель www.procrastination.ca. На пике у его подкаста были сотни тысяч слушателей, как следствие он получил довольно обширную статистику работающих и не работающих стратегий.
По его наблюдениям прокрастинация актуальна для всех, просто разные люди справляется с ней с разной степенью успеха. С моими наблюдениями это утверждение вполне совпадает. 😉 Хроническая прокрастинация на начало века была примерно у 20% людей, думаю, что сейчас (судя по студентам) процент заметно вырос.
Книга сознательно написана очень кратко (97 страниц в печатном виде), чтобы прокрастинаторы могли дочитать))) Обратная сторона этого — очень многие моменты описаны буквально парой абзацев. Это минус для тех, кто влет не схватывает.
Например:
* Сложная тема расстановки приоритетов очень хорошо раскрыта в книге Стивена Кови "Семь навыков высокоэффективных людей" (есть аудиокнига, кстати)))
* Как справляться с длинными списками дел описано в классической "Getting Things Done" (GTD) Дэвида Аллена. Похоже это единственная книга, в честь которой назван хаб на Хабре, где довольно много статей.
* Как качать мышцу воли (и как она устроена) шикарно раскрыто книжке профессора Стенфорда Келли Макгонигал «Сила воли. Как развить и укрепить».
Список не полный. 😉
В этом плане было скорее интересно, что автор в столь короткую книгу счел нужным собрать, исходя из своего обширного опыта.
Ну и почитал комментарии о книге. Самое сложное, как обычно, это knowledge-action gap. Многие "простые" рекомендации не так просты в исполнении (особенно для тех, у кого ситуация на грани хронической). Естественно им просто жесточайшим образом требуется оправдание своего бездействия (базовая потребность психики), поэтому "оно не работает"! Конечно! Для них, естественно, не работает! 😂
Проспойлерю:
Короче, пожелаю всем регулярно успешно съедать больших-больших слонов! По частям, да! 😁 Вы будете сытые и довольные и по данной шкале ближе к успешно справляющимся с этой напастью нашего информационного века
Stay tuned! 😁
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8🤔1
Господа!
У меня на полке стоит четырехтомник академика Бориса Евсеевича Чертока "Ракеты и люди", который мне подарили два года назад и который я на удивление быстро прочитал (учитывая, что там томики до 700 страниц))).
Борис Евсеевич описывает события начиная со своего детства и работы в юности на заводе по производству бомбардировщиков. Дальше получение образования, работа в конструкторских бюро, работа во время войны над первым реактивным истребителем. В конце войны он руководил подразделением и входил в комиссию по изучению немецкой ракеты Фау-2, успел расписаться на рейхстаге 2 мая 1945 года (когда в Берлине еще стреляли), а позже активно работал над советскими ракетами. В том числе в книжке шикарно описана выигранная гонка с первым спутником🛰 , с первым космонавтом (65 лет полету которого исполняется сегодня) , а заканчивается четырехтомник отдельным томом о проигранной лунной гонке. 🚀
Кстати, он прожил почти 100 лет и в Центре Управления Полетами у него было отдельное кресло, откуда он, уже давно будучи на пенсии, мог наблюдать старты.
Вчера мне вернули очередной прочитанный том, поэтому могу порадовать вас свежей сегодняшней фотографией полного четырехтомника)
Для меня лично книжка была интересна тем, что Черток отвечал сначала за телеметрию 📡, а потом и за управление. Это значит, что каждый раз, когда ракета взрывалась на взлете (а поначалу такого было очень много), поиск причин был с его плотным участием. И в книге очень интересно описано, какими мерами увеличивали надежность ракет. Также управление — это задачи ранней кибернетики, которые изначально решались на аналоговых схемах — в плане того, как начиналось программирование очень любопытно. 🛰
Ну и так сложилось, что я дважды был с большими трехдневными экскурсиями в Звездном городке. Селили нас в общежитии для гостей, куда во время отбора селят кандидатов в отряд космонавтов (в здании большая сушилка для одежды, как на спортбазах, и очень интересный вайб))). Так что я тоже несколько раз разбил МКС при стыковке в ручном режиме на тренажере, пытался закрутить гайку в перчатке космонавта в камере с откачанным воздухом, примерял скафандр, задал много вопросов читавшим нам лекции технарям, космонавтам и выживальщикам (последние учат космонавта выживать, если корабль нештатно приземлится в пустыню, джунгли, на воду, в тайгу и т.д. — суперинтересные люди).🌍
В общем, когда пару лет назад вышел фильм "Вызов" — первый в истории художественный фильм, снятый в космосе, о проведении медицинской операции на борту МКС, с космонавтами, сыгравшими там космонавтов, Пётром Дубровым и Антоном Шкаплеровым я оказался знаком) (у Петра были очень хорошие лекции). А сейчас ко мне едет книга "Это космос, детка!" Юлии Пересильд о том, как она попала в этот проект и какие впечатления у нее были от года подготовки к полету в космос. С одной стороны они летели как туристы, с другой — им там нужно было реально работу работать — сделать качественные съемки, с учетом, что мог полететь только один режиссер-оператор (работавший за всю съемочную команду). Большинство (включая профессиональных космонавтов) думали, что у них не получится. Как минимум в полном объеме. У них получилось!🚀
С днем космонавтики, короче! Пусть у вас тоже получается!🚀 💪 🚀
@vgcourse
У меня на полке стоит четырехтомник академика Бориса Евсеевича Чертока "Ракеты и люди", который мне подарили два года назад и который я на удивление быстро прочитал (учитывая, что там томики до 700 страниц))).
Борис Евсеевич описывает события начиная со своего детства и работы в юности на заводе по производству бомбардировщиков. Дальше получение образования, работа в конструкторских бюро, работа во время войны над первым реактивным истребителем. В конце войны он руководил подразделением и входил в комиссию по изучению немецкой ракеты Фау-2, успел расписаться на рейхстаге 2 мая 1945 года (когда в Берлине еще стреляли), а позже активно работал над советскими ракетами. В том числе в книжке шикарно описана выигранная гонка с первым спутником
Кстати, он прожил почти 100 лет и в Центре Управления Полетами у него было отдельное кресло, откуда он, уже давно будучи на пенсии, мог наблюдать старты.
Вчера мне вернули очередной прочитанный том, поэтому могу порадовать вас свежей сегодняшней фотографией полного четырехтомника)
Для меня лично книжка была интересна тем, что Черток отвечал сначала за телеметрию 📡, а потом и за управление. Это значит, что каждый раз, когда ракета взрывалась на взлете (а поначалу такого было очень много), поиск причин был с его плотным участием. И в книге очень интересно описано, какими мерами увеличивали надежность ракет. Также управление — это задачи ранней кибернетики, которые изначально решались на аналоговых схемах — в плане того, как начиналось программирование очень любопытно. 🛰
Ну и так сложилось, что я дважды был с большими трехдневными экскурсиями в Звездном городке. Селили нас в общежитии для гостей, куда во время отбора селят кандидатов в отряд космонавтов (в здании большая сушилка для одежды, как на спортбазах, и очень интересный вайб))). Так что я тоже несколько раз разбил МКС при стыковке в ручном режиме на тренажере, пытался закрутить гайку в перчатке космонавта в камере с откачанным воздухом, примерял скафандр, задал много вопросов читавшим нам лекции технарям, космонавтам и выживальщикам (последние учат космонавта выживать, если корабль нештатно приземлится в пустыню, джунгли, на воду, в тайгу и т.д. — суперинтересные люди).
В общем, когда пару лет назад вышел фильм "Вызов" — первый в истории художественный фильм, снятый в космосе, о проведении медицинской операции на борту МКС, с космонавтами, сыгравшими там космонавтов, Пётром Дубровым и Антоном Шкаплеровым я оказался знаком) (у Петра были очень хорошие лекции). А сейчас ко мне едет книга "Это космос, детка!" Юлии Пересильд о том, как она попала в этот проект и какие впечатления у нее были от года подготовки к полету в космос. С одной стороны они летели как туристы, с другой — им там нужно было реально работу работать — сделать качественные съемки, с учетом, что мог полететь только один режиссер-оператор (работавший за всю съемочную команду). Большинство (включая профессиональных космонавтов) думали, что у них не получится. Как минимум в полном объеме. У них получилось!
С днем космонавтики, короче! Пусть у вас тоже получается!
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16❤6🤔1🥴1
Господа!
На прошлой неделе прошла конференция Data Fusion 2026 от ВТБ (и примкнувших). На DF рекордное количество panel discussion и множество интереснейших спикеров. Вообще, на конференциях по-моему большинство самых интересных разговоров происходят в спикерских (чисто по составу участников). 😁 Я там, в том числе, вел секцию "Научный прорыв года в ИИ" (13 работ из 141 поданной — acceptance rate круче, чем на А* 😂).
Были интереснейшие дискуссии по поводу А* и будущего стремительно меняющейся науки. Про будущее потом, а вот чем полезны А* сформулирую:
* Для прохождения на А* критична novelty. Результат должен быть новым в мире. Это значит, что вы должны быть не только в состоянии добежать до быстро уходящего вперед научного фронтира, но и спланировать свои исследования таким образом, чтобы успеть выполнить их и написать статью быстрее китайцев. Это КРАЙНЕ нетривиально. Очень частая ситуация, когда придумана хорошая гипотеза и дальше пока вы делаете работу (через месяц или за неделю до публикации) китайцы (как правило) публикуют на www.arxiv.org что-то очень-очень похожее. И дальше это найдут ревьюверы и зарубят статью по novelty (самая частая ситуация и очень серьезный риск). И дальше все по кругу. В наиболее актуальных областях, где статьи выходят каждый день, умение выиграть это соревнование у китайцев — это крайне нетривиальный скилсет (нужно и хорошо ориентироваться в быстро меняющемся ландшафте научного фронтира, и верно оценивать сколько есть времени для присмотренной полянки, быстро ресечить и писать и т.д.). Это тянут не все.
* Для прохождения на А* важен significant contribution. Не получится сделать что-то небольшое по-быстрому. Оно не пройдет. Наш прошлогодний второй ICCV Highlight IQA-Adapter: Exploring Knowledge Transfer from Image Quality Assessment to Diffusion-based Generative Models содержательно это 3 работы, каждая из которых довольно интересна и нова. Потому и Highlight (топ-9.7% принятых статей).
* Для прохождения на А* критично доказательство годности результата. Разного рода читерства и deep fake science очень много. В нашей области videoprocessing мало хороших крупных датасетов и очень частая ситуация, когда многочисленные "типа SOTA" методы не воспроизводятся на других данных. На нашем флагманском по популярности и размеру в своей области датасете CVQAD до сих пор SOTA — VMAF (метод от Netflix ДЕСЯТИЛЕТНЕЙ (!) давности, датасет обучения которой Netflix не раскрыла, но он, очевидно, был не маленьким). Т.е. 10 летнаука гора рожала мышь! В области выходит до 3000 статей в год (много улучшений и разных более узких кейсов), но в базовой задаче при большом числе "типа SOTA" все плохо. Как следствие, ревьюверы А* крайне скептичны (и крайне злы). И малейшей неаккуратности в описании сравнения результата не прощают. Это формирует крайне важный скилсет — умение четко выстроить методику сравнения и четко доказательно донести результат.
Забавно, что в своей области на многочисленных модных конференциях российских компаний по ИИ я регулярно слышу ужасные (методологически) сравнения своих результатов с другими. Причем докладчики без опыта А* часто совершенно искренне не понимают, в чем проблема 😁🤷♂️. Ну и по novelty нередко слышу как наши компании компании хвастаются, но не публикуются ("так-то я легко марафон пробегу, просто времени нет", а у Google 175+ статей только на одной (!) NeurIPS 2025, 140+ на ICML 2025 и 125+ на ICLR 2025, у них время есть, да))) 😉
AI — мощнейший усилитель. Если есть ум и навыки, то ума и навыков, если нет, то их отсутствия. Что мы в ближайшее время радостно пронаблюдаем (уже, собственно). 😁
В этом плане есть те (люди и компании), кто считает, что ему (им) эти навыки не нужны. Посмотрим на результат. Счет будет (и уже есть) на табло. Я лично ставлю на Google 😁
Всем конкурентоспособности!🙂
Stay tuned! 😁
@vgcourse
На прошлой неделе прошла конференция Data Fusion 2026 от ВТБ (и примкнувших). На DF рекордное количество panel discussion и множество интереснейших спикеров. Вообще, на конференциях по-моему большинство самых интересных разговоров происходят в спикерских (чисто по составу участников). 😁 Я там, в том числе, вел секцию "Научный прорыв года в ИИ" (13 работ из 141 поданной — acceptance rate круче, чем на А* 😂).
Были интереснейшие дискуссии по поводу А* и будущего стремительно меняющейся науки. Про будущее потом, а вот чем полезны А* сформулирую:
* Для прохождения на А* критична novelty. Результат должен быть новым в мире. Это значит, что вы должны быть не только в состоянии добежать до быстро уходящего вперед научного фронтира, но и спланировать свои исследования таким образом, чтобы успеть выполнить их и написать статью быстрее китайцев. Это КРАЙНЕ нетривиально. Очень частая ситуация, когда придумана хорошая гипотеза и дальше пока вы делаете работу (через месяц или за неделю до публикации) китайцы (как правило) публикуют на www.arxiv.org что-то очень-очень похожее. И дальше это найдут ревьюверы и зарубят статью по novelty (самая частая ситуация и очень серьезный риск). И дальше все по кругу. В наиболее актуальных областях, где статьи выходят каждый день, умение выиграть это соревнование у китайцев — это крайне нетривиальный скилсет (нужно и хорошо ориентироваться в быстро меняющемся ландшафте научного фронтира, и верно оценивать сколько есть времени для присмотренной полянки, быстро ресечить и писать и т.д.). Это тянут не все.
* Для прохождения на А* важен significant contribution. Не получится сделать что-то небольшое по-быстрому. Оно не пройдет. Наш прошлогодний второй ICCV Highlight IQA-Adapter: Exploring Knowledge Transfer from Image Quality Assessment to Diffusion-based Generative Models содержательно это 3 работы, каждая из которых довольно интересна и нова. Потому и Highlight (топ-9.7% принятых статей).
* Для прохождения на А* критично доказательство годности результата. Разного рода читерства и deep fake science очень много. В нашей области videoprocessing мало хороших крупных датасетов и очень частая ситуация, когда многочисленные "типа SOTA" методы не воспроизводятся на других данных. На нашем флагманском по популярности и размеру в своей области датасете CVQAD до сих пор SOTA — VMAF (метод от Netflix ДЕСЯТИЛЕТНЕЙ (!) давности, датасет обучения которой Netflix не раскрыла, но он, очевидно, был не маленьким). Т.е. 10 лет
Забавно, что в своей области на многочисленных модных конференциях российских компаний по ИИ я регулярно слышу ужасные (методологически) сравнения своих результатов с другими. Причем докладчики без опыта А* часто совершенно искренне не понимают, в чем проблема 😁🤷♂️. Ну и по novelty нередко слышу как наши компании компании хвастаются, но не публикуются ("так-то я легко марафон пробегу, просто времени нет", а у Google 175+ статей только на одной (!) NeurIPS 2025, 140+ на ICML 2025 и 125+ на ICLR 2025, у них время есть, да))) 😉
AI — мощнейший усилитель. Если есть ум и навыки, то ума и навыков, если нет, то их отсутствия. Что мы в ближайшее время радостно пронаблюдаем (уже, собственно). 😁
В этом плане есть те (люди и компании), кто считает, что ему (им) эти навыки не нужны. Посмотрим на результат. Счет будет (и уже есть) на табло. Я лично ставлю на Google 😁
Всем конкурентоспособности!
Stay tuned! 😁
@vgcourse
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13🤔4🥴1