Data Science

OpenMMReasoner: Pushing the Frontiers for Multimodal Reasoning with an Open and General Recipe" 📚 Read @datascienceiot

Вышел подробный разбор на примере VK про то, как крупные рекламные платформы выстраивают ML-архитектуру: 🔹 Product ML: модели бюджетирования, прогнозирования конверсий, выбора креативов 🔹 Anti-fraud ML: бертовые энкодеры и LLM для обнаружения аномалий и сложного фрода 🔹 Discovery-платформа: фактически полный ML-пайплайн, объединяющий данные и модели для рекомендаций, поиска и рекламы. Читать

✔️ Модель P1 взяла золото на Международной олимпиаде по физике. Shanghai AI Lab натренировал семейство моделей P1 для решения сложнейших физических задач. Флагманская модель P1-235B-A22B добилась исторического результата, став первой открытой моделью, которая решила задачи Международной олимпиады по физике 2025 года на уровень золотой медали. P1 сравнялась на физическом бенче HiPhO по количеству медалей с Gemini-2.5-Pro и обошла GPT-5. Основой успеха стала мультиагентная система PhysicsMinions, которая итеративно проверяет и улучшает решения, анализируя их логику и физическую состоятельность. Весь проект P1, включая сами модели и бенчмарки, опубликован в открытом доступе. prime-rl.github.io ✔️ Google готовит тысячекратное увеличение ИИ-мощностей. Техногигант планирует в 1000 раз нарастить свои вычислительные мощности для ИИ в течение следующих 4-5 лет. По словам топ-менеджеров, Google уже вынуждена удваивать серверные емкости для ИИ каждые полгода, чтобы справляться с растущей нагрузкой. Руководство Google считает, что риск недоинвестирования в инфраструктуру сейчас выше, чем риск перерасхода средств. План расширения опирается на три элемента: более тесную интеграцию аппаратного и программного обеспечения, повышение эффективности моделей и использование кастомных чипов. cnbc.com ✔️ В NotebookLM добавили возможность создавать презентации и инфографику. Сервис расширили функцией генерации слайдов на основе загруженных источников. Инструмент подойдет для быстрого структурирования информации и создания черновиков презентаций или визуально улучшения уже существующих материалов. Слайды доступны для скачивания в формате PDF, экспорт в Google Slides и PowerPoint уже находится в разработке. За работу новой функции отвечает Nano Bana Pro. Лимиты на использование зависят от типа аккаунта пользователя. NotebookLM в сети Х ✔️ Reality Labs Марка Цукерберга анонсировала text-to-world систему. WorldGen — система генерации полностью интерактивных 3D-мирой на основе простых текстовых запросов. Технология использует процедурную логику и диффузионные модели для создания детализированных и стилистически выдержанных локаций размером до 50x50 метров. Итоговые сцены WorldGen, согласно демо-роликам, не просто статичны, а готовы к навигации и взаимодействию. Созданные миры совместимы с игровыми движками Unity и Unreal и не требуют дополнительных конвертаций или сложной настройки рендеринга. Проект находится на стадии исследования и пока недоступен для широкого использования. roadtovr.com ✔️ Ubisoft создает ИИ-NPC для игр. Игровая студия анонсировала экспериментальный проект Teammates, который меняет взаимодействие с неигровыми персонажами. Технология на базе генеративного ИИ позволяет NPC понимать естественную речь и действовать как участники процесса, а не просто скриптовые боты. В рамках прототипа, созданного на основе шутера от первого лица, игроку помогают два ИИ-напарника и голосовой ассистент Джаспар. Они способны реагировать на голосовые команды: подсвечивать цели, предоставлять информацию о сюжете, изменять игровые настройки или ставить игру на паузу. Система анализирует контекст и действия игрока, обеспечивая динамическую реакцию персонажей в реальном времени. Ubisoft говорит, что проект уже прошел закрытое тестирование. По мнению CEO компании, ИИ станет для индустрии революцией, сравнимой с переходом игр от 2D к 3D. news.ubisoft.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Data-driven — звучит красиво, но чем больше это слово повторяют, тем меньше становится понятно, что оно значит на самом деле. С одной стороны, все твердят, что решения должны основываться на данных. С другой — никто толком не объясняет, как это выглядит в реальной жизни. Где проходит грань между «мы сделали дашборд» и «мы реально принимаем решения иначе»? Почему одним компаниям удается стать data-driven, а другие буксуют годами? И вообще — это необходимость или просто очередное модное выражение, которое со временем забудут? На вебинаре «Data-Driven: хайп или реальная необходимость» от karpovꓸcourses Дмитрий Казаков разберет эту тему без пафоса и абстрактных фраз. Вам расскажут, что стоит за data-driven подходом, какие реальные проблемы он решает и почему у компаний возникают сложности с внедрением. Это не про «как должно быть», а про «как бывает на самом деле» — со всеми шероховатостями, сопротивлением и типичными ошибками. Спикер — Дмитрий Казаков, директор по аналитике Kolesa Group. 10+ лет опыта в data, BI и ML. Создает эксперименты, строит data-культуру и делится опытом с аналитиками как ментор и преподаватель. Вебинар бесплатный и пройдет 27 ноября в 18:00 по МСК, присоединяйтесь по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFGNvuyA Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGNvuyA

Introduction to Compilers and Language Design 📚 Book @datascienceiot

The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation 📚 Read @datascienceiot

Data-driven — звучит красиво, но чем больше это слово повторяют, тем меньше становится понятно, что оно значит на самом деле. С одной стороны, все твердят, что решения должны основываться на данных. С другой — никто толком не объясняет, как это выглядит в реальной жизни. Где проходит грань между «мы сделали дашборд» и «мы реально принимаем решения иначе»? Почему одним компаниям удается стать data-driven, а другие буксуют годами? И вообще — это необходимость или просто очередное модное выражение, которое со временем забудут? На вебинаре «Data-Driven: хайп или реальная необходимость» от karpovꓸcourses Дмитрий Казаков разберет эту тему без пафоса и абстрактных фраз. Вам расскажут, что стоит за data-driven подходом, какие реальные проблемы он решает и почему у компаний возникают сложности с внедрением. Это не про «как должно быть», а про «как бывает на самом деле» — со всеми шероховатостями, сопротивлением и типичными ошибками. Спикер — Дмитрий Казаков, директор по аналитике Kolesa Group. 10+ лет опыта в data, BI и ML. Создает эксперименты, строит data-культуру и делится опытом с аналитиками как ментор и преподаватель. Вебинар бесплатный и пройдет 27 ноября в 18:00 по МСК, присоединяйтесь по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFGNvuyA Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGNvuyA

Generative AI as a Linguistic Equalizer in Global Science 📚 Read @datascienceiot

Конференция AI Driver & RecSys Темы — пространство, где наука и бизнес встречаются, чтобы обсудить будущее рекомендаций ⚡️ 28 ноября пройдёт конференция о том, как создаются и развиваются современные рекомендательные системы. На площадке Сбера соберутся эксперты топовых российских IT-компаний и вузов, чтобы обсудить новые исследования, открытые датасеты и практические решения, которые меняют подход к персонализации. Это возможность за один день познакомиться с ключевыми трендами RecSys, пообщаться со специалистами и вдохновиться идеями, формирующими будущее рекомендаций. Присоединяйтесь к профессиональному сообществу 28 ноября в 10:00 — регистрация по ссылке!

Accelerate Large-Scale LLM Inference and KV Cache Offload with CPU-GPU Memory Sharing 📚 Read

🎯 Как взять качество данных под контроль?  Неточные отчёты, дубликаты в базах, несоответствия данных - всё это тормозит бизнес и подрывает доверие к аналитике. Если вы хотите стать экспертом в управлении качеством данных и повысить свою ценность на рынке, новый курс «Data Quality» от OTUS - то, что нужно! 📚 Что вас ждёт на курсе: ✔️ Автоматизация контроля качества с помощью Soda, OpenMetadata, Airflow, NiFi ✔️ Построение системы Data Governance - от метаданных до Data Contracts ✔️ Метрики и профилирование данных - научитесь измерять и улучшать качество ✔️ Управление инцидентами и соответствие регуляторным требованиям  ✔️ Практические проекты, которые можно добавить в портфолио 🎓 Формат обучения: 📅 Старт: 26 ноября 💻 Онлайн с практическими заданиями и обратной связью от экспертов 👉 Узнать подробности и записаться: https://tglink.io/01a9f1d7c7ba?erid=2W5zFJAJCWC #реклама О рекламодателе

Gemini 3 Developer Guide 📚 Read @datascienceiot

LiteAttention: A Temporal Sparse Attention for Diffusion Transformers 📚 Read @datascienceiot

Успей зарегистрироваться на масштабный ИТ-фест от МТС 🔥 21 ноября на True Tech Champ тебя ждет насыщенный день со зрелищной битвой роботов, нетворкингом и прокачкой навыков. В программе: 📝 Доклады о ИИ-технологиях. Специалисты MWS AI, Skoltech, Яндекса и Unitree Robotics расскажут о трансформерах для управления автомобилями, работе с RAG-системами и физическими агентами. 📝 Воркшоп по работе с ИИ-агентами от канадского разработчика и автора книги AI Agents in Action Майкла Ланэма. 📝 Воркшоп по разработке игр с помощью AI плагина MWS DevTools Agent. 🛻 Шоу-битва роботов. Камеры от первого лица, профессиональные комментаторы создадут вайб больших видов спорта. На огромных экранах МТС Live Холл ты увидишь, как роботы будут проходить 3 уровня препятствий: запутанные лабиринты, офф-роад маршруты, парящие платформы — и сразятся в битве на выживание. ◻️ 20+ площадок с активностями. Попробуй родео и оседлай механического быка, пройди лазерный лабиринт, как настоящий спецагент, выведи на ринг своего робопаука и протестируй другие ИТ-челленджи. 🔴 В завершение дня — афтепати со звездным хедлайнером. Фестиваль бесплатный, он пройдет 21 ноября в Москве и онлайн. Смотри подробную программу на сайте и регистрируйся — количество мест ограничено.

RobustMerge: Parameter-Efficient Model Merging for MLLMs with Direction Robustness 📚 Read @datascienceiot

🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов. Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды. Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты! AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Devops: t.me/DevOPSitsec Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview C++ t.me/cpluspluc Docker: t.me/DevopsDocker Хакинг: t.me/linuxkalii Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/java_library Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Физика: t.me/fizmat 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Папка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Сохрани себе, чтобы не потерять!

Understanding neural networks through sparse circuits 📚 Read @datascienceiot

Fighting the New York Times’ invasion of user privacy 📚 Read @datascienceiot

✅🧐🎁😌👹😋😡🙊😍🤷‍♂️👹 AI-агенты перестали быть экспериментом — они становятся основой продуктовых решений. Вопрос лишь в том, умеете ли вы создавать своих? С 20 ноября будет Yandex AI Studio Series — серия практических вебинаров для тех, кто хочет пройти путь от идеи до production-ready AI-агента за 7 дней. 💡Что будет на интенсиве: 🟠 4 онлайн-трансляции с сессией вопросов и ответов. 🟠Предзаписанный воркшоп для самостоятельной практики. 🟠Квиз и приятные сюрпризы. 🟠Нетворкинг в продуктовом комьюнити. 🟠Офлайн-встреча в офисе Яндекса в Москве. Все решения будем деплоить на базе Yandex AI Studio — платформы от Яндекса для разработки AI-агентов. Участие в мероприятии бесплатное. Если вы AI/ML-инженер или разработчик и хотите углубиться в инженеринг агентов и мультиагентных систем — присоединяйтесь. Регистрация @datascienceiot

Introduction to Agents 📚 Read @datascienceiot