Data Science

Роскошный максимум: получить приглашение в команду SberAds за один день! 😉 Сделать это можно на One Day Offer* для Data Analyst**, который пройдёт уже 25 апреля. Сбер ждёт специалистов, которые готовы: ✔️ создавать и улучшать модели для real-time аукционов ✔️ трансформировать SberAds — вывести на пик эффективности, качества и релевантности рекламы ✔️ стать частью команды из 8000+ коллег (это вау! 🤩) Занимай место в проекте мечты! * One Day Offer — предложение о работе за один день. ** Data Analyst — аналитик данных.

CLAWSAFETY: ”Safe” LLMs, Unsafe Agents 📗 Read @datascienceiot

Theory First 📗 Book @datascienceiot

“Self-Distilled RLVR” Most reasoning RL rewards are reliable, but too sparse. 📓 Book @datascienceiot

⚠ Большинство компаний считают, что у них есть проблема с данными. Но когда дело доходит до практики, возникает главный вопрос: как измерить качество данных и начать его улучшать? 🚀 20 апреля в 20:00 МСК на открытом уроке разберём, как измерять качество данных с помощью технических метрик — полнота, уникальность, валидность и другие. Покажем, как проводить профилирование данных и как связать показатели качества с бизнес-процессами через мониторинг в Grafana. Отдельно обсудим роли в процессе управления качеством данных: кто отвечает за проверки, как распределять ответственность по матрице RACI и с чего начать внедрение Data Quality в компании. Вы получите практическую стратегию запуска пилотного проекта контроля качества данных. ➡ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Качество данных (Data Quality)». Принять участие: https://otus.pw/qVs0/?erid=2W5zFHswYYH Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

✔️ 10 книг, чтобы понять, как реально работают LLM (2026) 1. Deep Learning https://deeplearningbook.org Библия нейросетей - backprop, архитектуры, вся база 2. Artificial Intelligence: A Modern Approach https://aima.cs.berkeley.edu Фундаментальный взгляд на AI как систему 3. Speech and Language Processing https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ NLP, трансформеры и язык - максимально глубоко 4. Machine Learning: A Probabilistic Perspective https://probml.github.io/pml-book/ Вероятности, статистика и основа ML 5. Understanding Deep Learning https://udlbook.github.io/udlbook/ Современное объяснение DL с хорошей интуицией 6. Designing Machine Learning Systems https://oreilly.com/library/view/designing-machine-learning/9781098107956/ Как довести модели до продакшена 7. Generative Deep Learning https://github.com/3p5ilon/ML-books/blob/main/generative-deep-learning-teaching-machines-to-paint-write-compose-and-play.pdf Практика генеративных моделей и трансформеров 8. Natural Language Processing with Transformers https://dokumen.pub/natural-language-processing-with-transformers-revised-edition-1098136799-9781098136796-9781098103248.html Как строить NLP-системы на трансформерах 9. Machine Learning Engineering https://mlebook.com Инженерия ML и продакшен 10. The Hundred-Page Machine Learning Book https://themlbook.com Суперконцентрированная база без лишнего

Detecting and Correcting Reference Hallucinations in Commercial LLMs and Deep Research Agents Read @datascienceiot

🚀 GigaChat 3.1 Ultra и GigaChat 3.1 Lightning в опенсорс под MIT лицензией! Обе модели • Обучены с нуля — без инициализации зарубежными весами • MoE + MTP + MLA • Совместимы с HuggingFace, llama.cpp / vLLM / SGLang Код и веса уже на платформе GitVerse. Это не просто релиз весов, а результат большой инженерной работы над качеством, alignment и стабильностью модели. В блоге команда поделилась результатами и своими наработками. В релизе: высокие результаты на аренах, улучшенный function calling, решённая проблема циклов, DPO в нативном FP8, найденный и зарепорченный баг в SGLang при dp > 1.

Farther the Shift, Sparser the Representation: Analyzing OOD Mechanisms in LLMs 📓 Book @datascienceiot

🚨 Google DeepMind caught Gemini cheating at chess. 📓 Book @datascienceiot

Полезный пост от исследователей AI VK про актуальные направления в RecSys: generative retrieval, long-term моделирование и end-to-end системы

BitVLA: 1-bit Vision-Language-Action Models for Robotics Manipulation 📓 Book @datascienceiot

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇 🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data 🖥 Python: t.me/pythonl 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🖥 C++ t.me/cpluspluc 🖥 Docker: t.me/DevopsDocker 🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥 C#: t.me/csharp_ci 🖥 Java: t.me/javatg 🖥 Базы данных: t.me/sqlhub 👣 Rust: t.me/rust_code 🤖 Технологии: t.me/vistehno 💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable 💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi 🖥Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi ⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max Ml: https://max.ru/vistehno Max python: https://max.ru/pythonl Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Max Java: https://max.ru/javatg Max Sql: https://max.ru/sqlhub Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml C++ : https://max.ru/cpluspluc C#: https://max.ru/csharp_ci 🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot 📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy

Python code for Artificial Intelligence Foundations of Computational Agents 📓 Book @datascienceiot

ATTENTION (AND MONEY) IS ALL YOU NEED: WHY UNIVERSITIES ARE STRUGGLING TO KEEP AI TALENT 📚 Read @datascienceiot

NATURAL EMERGENT MISALIGNMENT FROM REWARD HACKING IN PRODUCTION RL 📚 Read @datascienceiot

The Complete Guide to Building Skills for Claude 📚 Read @datascienceiot

“The Economics of Digital Intelligence Capital” 📚 Read @datascienceiot

CUDA Agent: Large-Scale Agentic RL for High-Performance CUDA Kernel Generation https://arxiv.org/abs/2602.24286 @datascienceiot

🐘 Бесплатная конференция по PostgreSQL — Москва, 19 марта PG BootCamp Russia 2026 — комьюнити-конференция российского сообщества PostgreSQL с подтвержденным официальным международным статусом. Мероприятие бесплатное, онлайн+офлайн, ориентировано на администраторов БД, разработчиков, инженеров, аналитиков, архитекторов. Эксперты из Tantor, Яндекс, СберТех, Тензор, Хи-квадрат, Luxms BI и других компаний выступят по темам, связанным с разработкой, эксплуатацией и взаимодействием PostgreSQL с другими системами. В предварительной программе:

📎Решение застарелых архитектурных проблем PostgreSQL для современных нагрузок и масштабирования 📎Временные таблицы для Postgres. Почему это важно для платформы 1С и что можно улучшить? 📎Разделение Compute и Storage: архитектурный прорыв для PostgreSQL в облаке 📎Опыт вынесения OLAP-нагрузки на реплику 📎Highload "из ниоткуда": когда проблема не в СУБД, а в клиентской архитектуре 📎Опыт эксплуатации, проблемы и производительность PostgreSQL на Эльбрус, Baikal-S, Loongson, Repka Pi, x86 📎Поиск проблем планирования запросов до их воздействия на производительность 📎Тестирование, баги и уроки работы с патчем 64-битного счетчика транзакций PostgreSQL 📎Работа с логами PostgreSQL 📎…и другие (всего 25 выступлений)

🗓 19 марта 📍 Москва, офлайн + онлайн ➡️ БЕСПЛАТНАЯ РЕГИСТРАЦИЯ