Machine learning Interview
前往频道在 Telegram
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
显示更多📈 Telegram 频道 Machine learning Interview 的分析概览
频道 Machine learning Interview (@machinelearning_interview) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 30 298 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 4 283,并在 俄罗斯 地区排名第 21 144 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 30 298 名订阅者。
根据 15 九月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 196,过去 24 小时变化为 7,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 13.05%。内容发布后 24 小时内通常能获得 7.38% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 3 955 次浏览,首日通常累积 2 235 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 28。
- 主题关注点: 内容集中在 claude, llm, контекст, hermes, nvidia 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
凭借高频更新(最新数据采集于 16 九月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
30 298
订阅者
+724 小时
+257 天
+19630 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
九月 '26
九月 '26
+186
在18个频道中
八月 '26
+309
在37个频道中
Get PRO
七月 '26
+320
在45个频道中
Get PRO
六月 '26
+305
在8个频道中
Get PRO
五月 '26
+237
在1个频道中
Get PRO
四月 '26
+265
在6个频道中
Get PRO
三月 '26
+246
在7个频道中
Get PRO
二月 '26
+572
在28个频道中
Get PRO
一月 '26
+243
在6个频道中
Get PRO
十二月 '25
+132
在1个频道中
Get PRO
十一月 '25
+324
在48个频道中
Get PRO
十月 '25
+201
在17个频道中
Get PRO
九月 '25
+256
在43个频道中
Get PRO
八月 '25
+18 874
在18个频道中
Get PRO
七月 '25
+9 997
在60个频道中
Get PRO
六月 '25
+471
在38个频道中
Get PRO
五月 '25
+589
在5个频道中
Get PRO
四月 '25
+430
在29个频道中
Get PRO
三月 '25
+355
在9个频道中
Get PRO
二月 '25
+415
在42个频道中
Get PRO
一月 '25
+794
在47个频道中
Get PRO
十二月 '24
+1 508
在44个频道中
Get PRO
十一月 '24
+846
在60个频道中
Get PRO
十月 '24
+881
在59个频道中
Get PRO
九月 '24
+960
在202个频道中
Get PRO
八月 '24
+859
在42个频道中
Get PRO
七月 '24
+897
在57个频道中
Get PRO
六月 '24
+1 014
在64个频道中
Get PRO
五月 '24
+973
在41个频道中
Get PRO
四月 '24
+2 303
在57个频道中
Get PRO
三月 '24
+840
在23个频道中
Get PRO
二月 '24
+1 242
在3个频道中
Get PRO
一月 '24
+1 498
在45个频道中
Get PRO
十二月 '23
+791
在39个频道中
Get PRO
十一月 '23
+248
在4个频道中
Get PRO
十月 '23
+715
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+735
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+952
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+782
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+739
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+297
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+504
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+228
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+775
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+841
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+494
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+1 448
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+287
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+1 096
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+2 283
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+2 559
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 16 九月 | 0 | |||
| 15 九月 | +14 | |||
| 14 九月 | +16 | |||
| 13 九月 | +23 | |||
| 12 九月 | +6 | |||
| 11 九月 | +7 | |||
| 10 九月 | +9 | |||
| 09 九月 | +4 | |||
| 08 九月 | +6 | |||
| 07 九月 | +12 | |||
| 06 九月 | +15 | |||
| 05 九月 | +2 | |||
| 04 九月 | +6 | |||
| 03 九月 | +27 | |||
| 02 九月 | +14 | |||
| 01 九月 | +25 |
频道帖子
🐳 Инженер DeepSeek объяснил, почему ускоряет развитие ИИ, который может превзойти его самого.
Согласно пересказу его эссе, Шэнъюй Лю работает над основным ядром механизма внимания DeepSeek V4.1. Ещё год назад ИИ помогал ему искать документацию и ошибки. Теперь самостоятельно разбирает CUDA, PTX и SASS, использует инструменты профилирования и подбирает оптимизации.
По личной оценке Лю, через 6–12 месяцев ИИ может сравняться с ним или обойти его. Это прогноз самого инженера.
Его беспокоит потеря любимой части профессии. Раньше он мог провести полдня, тщательно ускоряя код и пытаясь побить собственный рекорд. Теперь работа постепенно превращается в управление агентом, который делает это за него.
Почему тогда продолжать?
Лю опасается мира, где самые сильные модели принадлежат нескольким компаниям, а доступ к ним определяет возможности остальных. Получается замкнутый круг: для заработка нужен передовой ИИ, а для доступа к передовому ИИ уже нужны деньги.
Он описывает два крайних сценария: общедоступный ИИ как дешёвая инфраструктура — или мир Cyberpunk 2077 с концентрацией технологий и власти.
Открытые модели для него — способ приблизить первый сценарий. Лю не рассчитывает, что OpenAI и Anthropic добровольно откроют свои передовые разработки. По его словам, именно поэтому он остаётся в DeepSeek, даже понимая, как быстро меняется ценность его собственных навыков.
| 2 | 🚨 Google обвинили в том, что она взяла open-source код мобильного AI-агента, убрала имена авторов и выпустила его как Artemis.
Команда mobile-use нашла очень странные совпадения:
- из 229 файлов 228 были идентичны
- внутри остался агент с случайным именем hopper и тем же prompt
- в раннем pyproject.toml сохранились имена трёх разработчиков mobile-use
- в следующем коммите эти имена заменили на другого автора, а остальные 228 файлов не изменились
Команда не возражает против использования их Apache 2.0-кода, претензия именно к отсутствию attribution.
После публичной жалобы в репозитории Google уже появился PR с исправлением attribution.
Очень неловкая история для компании, которая сама построила огромную часть своей репутации вокруг open source.
https://github.com/google/artemis/issues/40 | 2 280 |
| 3 | Хакатон на космических данных. Санкт-Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны.
Стартуем 18 сентября.
За выходные участники доводят одну из задач до рабочего решения.
Санкт-Петербург. К 2035 году над Землёй должен работать топливный узел, у которого заправляются корабли, и откуда он будет получать топливо - с Земли, с Луны или из резерва - пока не решил никто. Команде предстоит собрать схему поставок, посчитать резервы и решить, во что вкладываться сразу. Призовой фонд 1,2 млн ₽.
Красноярск. Спутник видит горящий лес раньше любого наземного поста, но вместе с пожаром ловит нагретые крыши, факелы на месторождениях и блики на воде. Команде предстоит научить сервис отличать настоящий очаг от шума, обвести гарь и выдать площадь в гектарах. Призовой фонд 600 тыс. ₽.
Лучшие забирают приз на площадке и билет в московский финал 25–27 сентября, где разыграют ещё 2,4 млн рублей.
Команда 3–5 человек, недостающих можно найти на платформе.
Регистрация по ссылке космохакатон.рф | 2 167 |
| 4 | Майкл Бьюрри считает, что OpenAI и Anthropic раздувают разговоры об опасности ИИ на фоне замедления роста и подготовки к IPO.
Его аргументы:
1. LLM — это не AGI
По мнению Бьюрри, современные языковые модели не ведут напрямую к AGI, поэтому призывы «замедлить ИИ» он считает сильно преувеличенными.
2. Замедление выгодно лидерам рынка
Если конкуренция быстро догоняет, пауза или более жёсткое регулирование сильнее всего помогает текущим лидерам сохранить позиции.
3. Опасность ИИ — часть IPO-нарратива
Логика Бьюрри: тезис «наши модели настолько мощные, что могут стать опасными» одновременно работает как сильный маркетинговый сигнал перед выходом на биржу.
4. Это может маскировать замедление роста
Он также предполагает, что разговоры о необходимости притормозить могут быть удобным объяснением более приземлённой проблемы — темпы роста уже сложнее поддерживать, а сроки IPO могут сдвигаться.
Фактически Бьюрри трактует AI safety-риторику OpenAI и Anthropic не только как вопрос безопасности, но и как часть конкурентной и финансовой стратегии. | 2 697 |
| 5 | 🚨 Китайские исследователи выпустили 75-страничную работу с почти апокалиптическим названием - «The Last AI Built by Humans».
33 автора предлагают дорожную карту к настоящему Recursive Self-Improvement (RSI) — системе, которая улучшает не только свои способности, но и сам процесс собственного улучшения.
Они выделяют 5 уровней автономности:
1. AI выполняет придуманные человеком улучшения
2. сам выбирает стратегию улучшения
3. самостоятельно собирает новый опыт
4. адаптирует себя под новые среды
5. recursive meta-improvement - начинает улучшать сам механизм, с помощью которого становится лучше
Авторы также вводят Headroom-Closed Index (HCI) для оценки того, насколько существующие LLM приблизились к пределам улучшения в конкретных задачах.
Работа рассматривает RSI в software engineering, научных исследованиях и embodied AI и связывает концепцию с уже существующими системами и ранними экспериментами.
Важно: это пока не демонстрация готового самоулучшающегося сверхинтеллекта. Это попытка формализовать путь от современных AI-агентов к системам, которые смогут всё большую часть собственного R&D делать самостоятельно.
Название работы звучит соответствующе:
«Последний ИИ, построенный людьми».
https://arxiv.org/abs/2609.11873 | 2 529 |
| 6 | One Day Offer: научи роботов понимать мир! 🤖
Команда Центра робототехники Сбера делает то, что ещё недавно казалось невозможным — создаёт ИИ, который живёт в физическом мире: двигается, видит и принимает решения.
И ты можешь стать частью этого будущего — если пройдёшь отбор на One Day Offer для Robotics Software Engineer и Machine Learning Engineer.
Важно: твой код будет не просто строкой в репозитории, а командой для робота — сделать шаг или распознать предмет. Работать ты будешь с современным стеком: C++/Python, ROS2, PyTorch/Jax, VLA‑моделями.
Готов присоединиться? Регистрируйся по ссылке — встречаемся 19 сентября! 😉 | 2 334 |
| 7 | 🚨 Хроники «лопающегося ИИ-пузыря» становятся всё интереснее.
Демис Хассабис из Google DeepMind поддержал позицию Дарио Амодея: темпы развития frontier AI уже требуют общих стандартов безопасности и отраслевого контроля.
Параллельно Сэм Альтман заявил, что OpenAI готова делать паузы в выпуске новых моделей, если безопасность не успевает за возможностями систем, и что регулировать отрасль должны не только сами AI-компании, но и государства.
Всё это происходит на фоне слухов о прогрессе Китая в сторону RSI — recursive self-improvement.
Дополнительный интерес вызывает новая архитектура RTL — Recurrent Looped Transformer. Модель рекуррентно передаёт себе состояние предыдущих шагов, фактически создавая значительно большую вычислительную глубину. Это ещё не RSI, но направление очень показательное.
На рынке одновременно растёт нервозность: Nvidia уже несколько недель под давлением, а инвесторы всё внимательнее смотрят на то, насколько устойчивы огромные AI-инвестиции.
При этом open-source сообщество относится к призывам «замедлиться» крайне скептически: многие считают, что крупные лаборатории просто пытаются закрепить своё преимущество через регулирование.
И главный вопрос остаётся прежним: даже если США решат притормозить кто убедит Китай сделать то же самое? | 2 514 |
| 8 | Лучшая ИИ-реклама с за всю историю 😂 | 2 740 |
| 9 | 🔥 Хочешь расти в IT быстрее остальных? Перестань учиться в одиночку
Можно годами смотреть курсы, читать документацию и всё равно топтаться на месте.
А можно попасть в правильное окружение, где каждый день обсуждают новые инструменты, вакансии, реальные кейсы, ошибки и то, что уже завтра станет стандартом.
Здесь собраны папки и каналы по разным направлениям IT, чтобы ты быстрее находил нужных людей, идеи и полезный контент - без бесконечного поиска.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
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
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подпишись и сохрани, здесь регулярно появляются новые подборки, инструменты и материалы, которые реально помогают расти быстрее. | 2 296 |
| 10 | 🔥 Stanford + MIT: производительность ИИ зависит не только от модели, но и от harness вокруг неё
Новая работа Meta-Harness: End-to-End Optimization of Model Harnesses показывает важную вещь: один и тот же LLM может давать радикально разные результаты в зависимости от того, как устроен surrounding system code.
Harness решает:
- что хранить в контексте
- что извлекать из памяти
- какие данные показывать модели
- как вызывать инструменты
- как обрабатывать ошибки и повторные попытки
- как вообще строится workflow агента
На одном и том же benchmark разница между harness может доходить до 6× при неизменной базовой модели.
Авторы предлагают Meta-Harness — внешний optimization loop, который автоматически улучшает код harness.
Вместо одного score он получает доступ к:
code → logs → execution traces → previous attempts
через filesystem-like среду и на основе этого переписывает сам harness.
Результаты:
- +7,7 пункта на online text classification относительно сильного SOTA context management
- при этом примерно в 4 раза меньше context tokens
- +4,7 пункта в среднем на retrieval-augmented math reasoning по 5 held-out моделям и 200 задачам уровня IMO
- на agentic coding найденные harness обошли сильные hand-engineered baselines на TerminalBench-2
Главный вывод работы:
вопрос уже не только в том, “какая модель лучше”, а в том, “как построена вся система вокруг модели”.
Для production это напрямую влияет на reliability, tool use, context management, recovery после ошибок и стоимость запуска.
Paper:
https://arxiv.org/abs/2603.28052 | 2 229 |
| 11 | Google обучает ИИ, который будет улучшать следующие модели?
В соцсетях обсуждают слух о рекурсивном самоулучшении — RSI — внутри DeepMind. Идея: ИИ помогает совершенствовать процесс обучения, а полученные улучшения ускоряют следующий цикл.
Поводом стали скриншот с названием rsi-model-liverl-le и загадочное поздравление DeepMind, в котором пользователи выделили буквы RSI.
Автор публикации предполагает, что Google может использовать такую систему для подготовки следующих поколений Gemini. Этим он объясняет ожидание Gemini 4.
https://x.com/lyraxana/status/2098492030787727804 | 2 635 |
| 12 | 🚀 Nex-N2.5-Pro и Nex-N2.5-mini теперь доступны через бесплатный API на ModelScope
Обе модели заточены под long-horizon agentic задачи:
- computer use
- web browsing
- визуально привязанные workflow
- длинные цепочки действий агента
Бесплатный доступ действует до 24 сентября по пекинскому времени.
Nex-N2.5-Pro:
https://modelscope.ai/models/nex-agi/Nex-N2.5-Pro
Nex-N2.5-mini:
https://modelscope.ai/models/nex-agi/Nex-N2.5-mini | 2 517 |
| 13 | 🤖 У A2A появился официальный CLI
Теперь с A2A-агентами можно работать прямо из терминала:
- получать Agent Card
- отправлять сообщения
- стримить ответы и события
- создавать и отслеживать задачи
- управлять task lifecycle
- использовать CLI в скриптах и CI/CD
Пример:
a2a send -a https://agent.example.com "Hello"
Или со streaming:
a2a send -a https://agent.example.com --stream "Summarize this document"
Удобная штука для тестирования A2A-агентов без написания отдельного клиента.
GitHub:
https://github.com/a2aproject/a2a-cli | 2 744 |
| 14 | Сбер представил GigaChat 3.5 Reasoning — флагманскую модель с режимом рассуждений
Новая версия умеет последовательно решать сложные задачи. Сначала разбирает их на этапы и выстраивает план. Затем проверяет промежуточные результаты и исправляет ошибки.
Ещё одна особенность релиза — экономный расход токенов. В среднем на математические расчёты здесь используется на 37% меньше токенов, чем у открытой ИИ-модели DeepSeek V4 Flash Preview.
По сравнению с моделью без режима рассуждений GigaChat 3.5 Reasoning заметно улучшила результаты бенчмарков. В IFBench показатель вырос с 44 до 77 баллов, в Natural Plan — с 64 до 80, а в Live Code Bench v6 — с 56 до 85.
Модель доступна бесплатно по лицензии MIT на HuggingFace и GitVerse. Её можно интегрировать в собственные продукты.
Попробуйте обновлённый режим «Рассуждение» на giga.chat. Подробнее – в посте команды. | 2 985 |
| 15 | 没有文字... | 2 574 |
| 16 | ✔️ IFM представил K2 Horizon - шесть открытых моделей от 0,9B до 375B
Линейка Institute of Foundation Models охватывает задачи от работы на устройствах до рассуждений, программирования и AI-агентов.
По заявлению IFM, для каждой модели публикуются веса, код обучения, конфигурации, данные или подробные рецепты их подготовки, промежуточные чекпоинты, логи и оценки качества. Материалы охватывают путь от предобучения до обучения рассуждениям и агентным задачам.
Основные детали:
* Около 20 трлн токенов на модель. В обучающей смеси - веб, код, математика, научные, многоязычные и синтетические данные.
* Около 17% корпуса содержат явные цепочки рассуждений. По данным IFM, при предобучении использовали примерно 10 трлн синтетических токенов.
* Более 100 млн уникальных задач подготовлены для постобучения. Открывается пайплайн SFT, объединения моделей, RL и специализированного обучения агентов.
* 36B-A4B активирует около 4 млрд параметров на токен. Архитектура Mixture-of-Value Attention переносит маршрутизацию экспертов в механизм внимания. По оценкам авторов, модель приближается к плотной 32B, обученной в сопоставимых условиях.
Для версий 0,9B, 3,7B и 7B IFM заявляет лучшие результаты в своих размерных категориях.
Также команда выпускает инфраструктуру обучения xLLM. Один из датасетов предобучения, TxT360-v2 объёмом 5,3 ТБ, опубликован на Hugging Face.
https://huggingface.co/datasets/IFM/TxT360-v2 | 2 953 |
| 17 | 🚨 Слухи: OpenAI решила гипотезу Ходжа
В соцсетях обсуждают возможное решение ещё одной задачи тысячелетия. Параллельно распространяются заявления, что OpenAI или Anthropic близки к доказательству гипотезы Бёрча - Свиннертона-Дайера.
За решение каждой предусмотрена премия $1 млн.
Но публичных доказательств и официальных подтверждений этих сообщений найти не удалось. На сайте Института Клэя гипотеза Ходжа по-прежнему имеет статус нерешённой.
Если результаты подтвердятся, это станет крупным достижением ИИ в математике. Пока заявления об AGI и гонке за решениями перед IPO остаются интерпретациями авторов слухов.
Статус гипотезы Ходжа - https://www.claymath.org/millennium/hodge-conjecture/ | 3 306 |
| 18 | Tencent открыла AuK - универсальную модель для обработки аудио
AuK выполняет несколько задач через инструкции на естественном языке:
* синтез речи и клонирование голоса без примеров для обучения
* замена, добавление и удаление слов в записи
* изменение эмоции, высоты, скорости и громкости голоса
* удаление акцента и преобразование речи в шёпот
* переписывание текста песни с сохранением мелодии и голоса
* удаление шума и реверберации
* разделение спикеров
* извлечение вокала из музыки
Модель содержит 1,5 млрд параметров. Опубликованы веса и код под лицензией MIT, доступны CLI, Gradio и ComfyUI. По данным Tencent, AuK превосходит Qwen3-TTS в заявленных тестах.
Также выпущена AuK-Flash - дистиллированная версия, которой требуется всего четыре шага инференса. В одинаковых условиях она работает в 4,5 раза быстрее полной модели.
Важно: 1,5B - размер только основной модели. Эталонная конфигурация дополнительно загружает Qwen2.5-Omni-3B как мультимодальный энкодер и отдельный VAE. Запуск рассчитан на PyTorch + CUDA, поддержки llama.cpp и GGUF нет.
https://www.orcarouter.ai/blog/auk-open-weights-speech-explained | 3 936 |
| 19 | 🚨 «Играют в рулетку с нашими жизнями»: исследователь ушёл из Anthropic из-за гонки ИИ
Джейкоб Коксон покинул компанию и опубликовал большой тред о рисках самоулучшающегося ИИ.
🔬 Последние три года он занимался предобучением моделей в OpenAI и Anthropic. По его оценке, ни одна из компаний не проявляет достаточной осторожности.
⏳ Коксон утверждает, что среди разработчиков передовых моделей есть люди, которые всерьёз допускают катастрофические последствия, вплоть до гибели человечества, уже в ближайшие годы.
🏁 По его словам, в Anthropic понимают риски, но продолжают разработку из опасения, что менее ответственная лаборатория первой создаст сверхмощный ИИ.
⚙️ Главная тревога исследователя - рекурсивное самоулучшение: ИИ начинает ускорять создание собственных преемников, а людям становится всё сложнее контролировать этот процесс.
Коксон опасается потери контроля уже к концу 2027 года. Это его прогноз, а не установленный срок появления сверхразума. | 3 418 |
| 20 | КосмоХакатон 11–13 сентября.
Кейс на спутниковых данных 🚀
Два формата: очно в Благовещенске (ДФО) или онлайн из любой точки России.
Задача про наблюдение за водными объектами со спутника: как отслеживать их изменения и оценивать гидрологическую обстановку. Паводки, обмеление, разливы. Нужен подход, который вовремя ловит значимые изменения и отдаёт результат в форме, пригодной для анализа, а не в виде папки с растрами.
🏆 Призовой фонд площадки — 600 000 ₽
🛰 Команды от 3 до 5 человек. Собери свою или присоединяйся к другим на нашей платформе.
🚀 Лучшие команды выходят в финал в Москве 25–27 сентября — ещё 2,4 млн ₽, и туда тоже можно подключиться онлайн
Детали и расписание: космохакатон.рф/blagoveshchensk | 2 760 |
