Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
الذهاب إلى القناة على Telegram
Вопросы с собеседований по Data Science и ответы на них. Учиться у нас: clc.to/GjjbkQ По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/7dfb7235 Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
إظهار المزيد
الشبكة:4 474
المشتركون
+224 ساعات
-17 أيام
-1930 أيام
أرشيف المشاركات
Когда модель не влезает в одну видеокарту, её «режут» на части. Если вы разделяете модель по слоям (например, первые 40 слоев на одной GPU, остальные 40 — на другой), как называется такой тип параллелизма?
Многие современные модели показывают аномально высокие результаты на бенчмарке MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Часто это происходит не потому, что модель стала умнее, а из-за «загрязнения» данных.
Что такое Data Contamination?
Кажется, мы окончательно перешли от игрушек к суровому AgentOps
Приглашаем на наш обновлённый курс по разработке ИИ-агентов. Никакой воды про «будущее нейросетей», только инженерный подход.
На курсе мы:
— пошагово строим готовые системы на
LangGraph, CrewAI и MCP;
— настраиваем кэширование и роутинг, чтобы бот не сожрал токены;
— разбираемся со стейтом, учимся дебажить через time-travel и прикручиваем human-in-the-loop;
— выводим RAG в прод так, чтобы безопасники не завернули архитектуру из-за 152-ФЗ.
В пекло скучные лекции про общую инфраструктуру — сразу фокусируемся на агентных фреймворках и написании кода. Занятия ведут бывалые лиды из Газпромбанка и Альфы, набившие шишки на реальных задачах.
Кстати, на днях мы пилили агента в прямом эфире, если пропустили — есть запись вебинара.Сегодня последний день, когда можно забрать курс по старым ценам. Базовый тариф сейчас стоит 49 000 ₽ (вместо 62 990 ₽), продвинутый трек — 99 000 ₽ (вместо 124 990 ₽). Если не хочется отдавать всю сумму сразу, есть рассрочка. Торопитесь — на потоке осталось всего 5 мест! → Зафиксировать цену и перейти к сборке своих агентов
Вы хотите ускорить генерацию текста в 2–3 раза. Для этого вы запускаете одновременно огромную модель (Target) и крошечную быструю модель (Draft).
В чем заключается суть этого метода?
Обычный векторный поиск хорошо ищет похожие по смыслу тексты, но часто ошибается, когда нужно найти точный термин или когда запрос очень короткий.
Как называется подход, объединяющий классический поиск по ключевым словам и современный векторный поиск?
Самый востребованный навык в ИТ в 2026-м — навык создания ИИ-агентов
Мы полностью переработали курс «Разработка AI-агентов» под реалии 2026 года. Никакой долгой теории — с самого начала пишем код. Обучать и делиться набитыми шишками будут эксперты-практики из Газпромбанка, Альфа-Банка и других бигтехов.
В программе:
— архитектура автономных систем с тестированием, ReAct-циклами и контролем токенов;
— практическая работа с актуальными фреймворками LangGraph, AutoGen, MCP и CrewAI;
— настройка продвинутого RAG для парсинга документов и точного поиска;
— внедрение решений с учётом действующего законодательства (152-ФЗ);
— дипломная работа, за основу которой можно взять свой рабочий проект или задачу, которую предложим мы.
Эксперты поделятся инсайтами из реального продакшна — тем, о чём вам никогда не расскажет ни одна нейросеть.
Запись первого открытого вебинара, на котором мы вместе с руководителем AI-направления в Альфа-Банке Полиной Полуниной пилили агента в прямом эфире.Ах да, чуть не забыли! Дарим промокод AGENTSWEB на скидку 10 000 рублей и два курса сверху при покупке до 15 марта 🎁 → Стать AI-инженером
В 2025-2026 годах стал популярным стандарт MCP (Model Context Protocol), упомянутый в роадмапе Логана Торнлоу.
В чем главная задача этого протокола?
Вы работаете с данными в очень высокой размерности (например, эмбеддинги на 10 000 чисел). Вы замечаете, что k-NN начинает работать очень плохо: все точки кажутся почти одинаково удаленными друг от друга.
Как называется этот эффект в линейной алгебре?
На вечеринке N человек, среди них может быть Знаменитость:
её знают все;
она никого не знает. Можно задавать только вопрос: «Вы знаете этого человека?» Сколько минимум вопросов нужно, чтобы гарантированно найти Знаменитость (если она есть)?
⏳ Часовая готовность: создаём ИИ-агента в прямом эфире
В 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» стартует вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке.
Будет live-демо работающего агента, реальные метрики из корпоративной среды и честный разбор архитектурных граблей — без воды и «успешного успеха».
Всем зрителям эфира дадим эксклюзивный промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.
👉 Занять место на вебинаре
☝️ Уже сегодня: ИИ-агенты в продакшене — инженерный подход к интеграции LLM
Индустрия активно обсуждает потенциал нейросетей, способных автоматизировать бизнес-процессы и заменить целые отделы. Однако реальное внедрение агентов в
production вскрывает серьёзные проблемы: разработчикам приходится бороться с непредсказуемыми галлюцинациями моделей, нестабильными API и сложной интеграцией в существующую архитектуру.
Сегодня в 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» мы проведём открытый вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке. Будем говорить о нейросетях с позиции жёсткой инженерии.
Разберём три реальных кейса из сурового банковского энтерпрайза, напишем и запустим агента прямо в эфире, честно обсудим грабли, на которые наступает бизнес при интеграции LLM.
Тем, кто придёт на эфир, дадим промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.
👉 Занять место на вебинареПредставь, что ты просишь ИИ решить сложную математическую задачу. Обычная GPT-4o начинает отвечать мгновенно. Но модель с System 2 Thinking (медленным мышлением) берет паузу в 30 секунд.
Что именно делает нейросеть в эти 30 секунд «молчания»?
Исследователи из Anthropic обнаружили внутри модели миллионы features. Оказалось, что один и тот же нейрон может активироваться и на изображение кошки, и на код на языке Python. Это называется полисемантичностью.
Как ученые решили эту проблему?
При дообучении модели с помощью учителей-людей используется важный промежуточный этап: создание Reward Model. Вместо того чтобы человек проверял ответ основной нейросети, обучается отдельная нейросеть-судья.
Как именно обучается эта модель?
В оригинальной архитектуре Transformer (2017 год) использовались синусоидальные позиционные эмбеддинги. Однако современные модели (Llama, Mistral, PaLM) перешли на более продвинутую технологию — RoPE.
В чем заключается главное преимущество RoPE?
Когда мы дообучаем готовую нейросеть на новых данных, она часто начинает «забывать» то, чему училась раньше. Это катастрофическое забывание.
Какая из перечисленных техник является наиболее эффективной для борьбы с этим эффектом в Continual Learning?
👍 На курсе по контролируемой разработке AI-агентов мы будем разбирать ровно то, о чём говорит Владислав в голосовом, но уже в формате системной практики.
📅 Старт курса — 20 апреля.
Если хотите разобраться, как строить управляемые агентные системы:
➡️ Присоединяйтесь.
P.S. С первого занятия будет практика: код и разбор реальных ошибок, а не только теория.
При разработке сложных AI-агентов часто используется техника ReAct. Она позволяет модели не просто выдавать ответ, а взаимодействовать с внешними инструментами.
В чем заключается главная особенность цикла работы агента по методу ReAct?
В основе диффузионных моделей лежит процесс превращения случайного шума в четкое изображение. Этот процесс называется обратной диффузией. На каждом шаге нейросеть выполняет одну операцию. Что предсказывает нейросеть на каждом шаге обратной диффузии?
