Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
Open in Telegram
админ - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 № 5037635661
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
Channel Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека (@machinelearning_books) is an active participant. Currently, the community unites 16 977 subscribers, ranking 7 601 in the Technologies & Applications category and 38 729 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 16 977 subscribers.
According to the latest data from 23 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 93 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 8.18%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.98% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 389 views. Within the first day, a publication typically gains 676 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 11.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, контекст, точность, рассуждение, архитектура.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“админ - @workakkk
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
№ 5037635661”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 24 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
16 977
Subscribers
No data24 hours
+1537 days
+9330 days
Loading data
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
October '26Oct '26
October '26
+193
in 1 channels
September '26
+97
in 1 channels
Get PRO
August '26
+103
in 2 channels
Get PRO
July '26
+83
in 2 channels
Get PRO
June '26
+47
in 1 channels
Get PRO
May '26
+53
in 0 channels
Get PRO
April '26
+91
in 0 channels
Get PRO
March '26
+95
in 1 channels
Get PRO
February '26
+266
in 1 channels
Get PRO
January '26
+356
in 0 channels
Get PRO
December '25
+90
in 1 channels
Get PRO
November '25
+250
in 0 channels
Get PRO
October '25
+93
in 0 channels
Get PRO
September '25
+201
in 1 channels
Get PRO
August '25
+169
in 0 channels
Get PRO
July '25
+264
in 0 channels
Get PRO
June '25
+223
in 2 channels
Get PRO
May '25
+37
in 3 channels
Get PRO
April '25
+120
in 2 channels
Get PRO
March '25
+72
in 0 channels
Get PRO
February '25
+155
in 0 channels
Get PRO
January '25
+190
in 1 channels
Get PRO
December '24
+576
in 1 channels
Get PRO
November '24
+1 297
in 1 channels
Get PRO
October '24
+1 165
in 2 channels
Get PRO
September '24
+533
in 1 channels
Get PRO
August '24
+361
in 1 channels
Get PRO
July '24
+394
in 3 channels
Get PRO
June '24
+963
in 3 channels
Get PRO
May '24
+2 746
in 44 channels
Get PRO
April '24
+690
in 43 channels
Get PRO
March '24
+592
in 21 channels
Get PRO
February '24
+889
in 4 channels
Get PRO
January '24
+1 283
in 43 channels
Get PRO
December '23
+838
in 39 channels
Get PRO
November '23
+296
in 1 channels
Get PRO
October '23
+1 102
in 19 channels
Get PRO
September '23
+515
in 0 channels
Get PRO
August '23
+600
in 0 channels
Get PRO
July '23
+367
in 0 channels
Get PRO
June '23
+691
in 0 channels
Get PRO
May '23
+1 715
in 0 channels
Get PRO
April '23
+139
in 0 channels
Get PRO
March '23
+130
in 0 channels
Get PRO
February '23
+128
in 0 channels
Get PRO
January '23
+259
in 0 channels
Get PRO
December '22
+747
in 0 channels
Get PRO
November '22
+2 777
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 23 October | +1 | |||
| 22 October | +10 | |||
| 21 October | +101 | |||
| 20 October | +9 | |||
| 19 October | +5 | |||
| 18 October | +9 | |||
| 17 October | +24 | |||
| 16 October | +1 | |||
| 15 October | 0 | |||
| 14 October | +3 | |||
| 13 October | +1 | |||
| 12 October | +5 | |||
| 11 October | 0 | |||
| 10 October | +3 | |||
| 09 October | +2 | |||
| 08 October | +3 | |||
| 07 October | +5 | |||
| 06 October | 0 | |||
| 05 October | +3 | |||
| 04 October | +2 | |||
| 03 October | +3 | |||
| 02 October | 0 | |||
| 01 October | +3 |
Channel Posts
ИИ может писать рабочий код и одновременно делать проект всё сложнее для разработки.
В эссе The Decoherence Trap автор описывает «декогеренцию»: ситуацию, когда в системе накапливаются решения, каждое из которых разумно само по себе, но плохо согласуется с остальными.
Представьте: один модуль возвращает ошибки исключениями, другой - кодами, третий, объектами результата. Каждая задача решена. Но при объединении приходится постоянно переводить между разными подходами.
Цена изменений начинает определяться количеством несовместимых решений, которые нужно учитывать, и побочных эффектов, которых нужно избежать.
По мысли автора, ИИ ускоряет накопление этой проблемы: быстро создавать локально убедительные решения становится проще, а поддерживать целостность системы по-прежнему трудно.
Отсюда полезный вопрос для ревью: «Этот код работает?» — только начало. «Он согласуется с остальным проектом?» — следующий обязательный шаг.
Чем быстрее команда генерирует код, тем ценнее общие соглашения, понятные границы модулей и удаление дублирующих абстракций.
https://maevyn.codes/decoherence
| 2 |  Задача IMO 2007, на которой 473 школьника получили ноль
Шестая задача IMO 2007 о покрытии точек куба плоскостями: 473 участника из 520 получили ноль, полный балл у пятерых, среди них будущий филдсовский лауреат Петер Шольце. Разбираем условие и решение.
В июле 2007 года в Ханое прошла 48-я Международная математическая олимпиада (IMO). За медали боролись 520 школьников со всего мира. Шестая задача, последняя во втором туре, оказалась настоящей мясорубкой: 473 участника получили за неё ноль баллов, и только пятеро набрали полные семь. Одним из этих пятерых был 19-летний Петер Шольце из Германии. В 2018 году он получил Филдсовскую премию, самую престижную награду в математике.
Читать дальше: https://uproger.com/zadacha-imo-2007-scholze/ | 1 |
| 3 |  📖 ИИ-агент учится новому - и ломает то, что уже умел.
В новой работе Google DeepMind исследователи проверили агентов, которые улучшают себя без переобучения модели: редактируют системный промпт, память и файлы навыков.
Сравнили ReasoningBank, GEPA и Meta-Harness на последовательностях задач, где менялись темы, процессы и области применения.
GEPA сильнее всего улучшал результаты на текущих задачах — в среднем на 6,2 процентного пункта за блок. Но и падение на остальных было самым большим: 4,3 пункта.
Показательный случай: агент научился запрашивать недостающие детали у пользователя. Позже новые правки перезаписали это правило — и прежний прирост 15,5 пункта сократился до 2,5.
Правка общего промпта ради одной задачи влияет на все последующие. Полезные инструкции конфликтуют, сжимаются или исчезают.
https://arxiv.org/abs/2610.25858 | 903 |
| 4 |  🔧 ИИ-агент может вызвать инструмент, которого у него вообще нет
В новом исследовании разобрали галлюцинации инструментов: модели придумывают названия функций и передают аргументы, которых нет в схеме.
На десяти моделях зафиксировали 322 случая таких ошибок. Вызовы вымышленных инструментов чаще встречались при свободной генерации JSON, чем при структурированных вызовах: 34 против 3. Больший размер модели сам по себе проблему не устранял.
Отдельно проверили MCP. При объединении нескольких серверов возникают конфликты имён и подмена одного инструмента другим. Там обнаружили ещё 154 галлюцинации, в том числе у моделей, которые не ошибались в тестах с одним реестром.
Предложенная защита проста: перед проверкой разрешений убедиться, что инструмент существует, а аргументы соответствуют его схеме. Этот подход автор называют *closed-world resolution*: исполнять можно только явно зарегистрированные вызовы.
Для сравнения подобных защит представлен Hallucinated-Tools Benchmark.
https://arxiv.org/abs/2609.19425 | 1 110 |
| 5 |  🎮 Пока ИИ думал, Марио уже погиб
Исследователи Пекинского университета и Samsung создали RealtimeBench: 180 задач в шести играх, включая Mario, Snake и Tetris. Главное условие: игра продолжает идти, пока модель принимает решение.
С паузами GPT-6.1-sol обошла быструю Jev в пяти играх из шести. В реальном времени средние оценки оказались такими:
• GPT-6.1-sol: 1,51 из 100
• Jev: 13,51 из 100
Хорошее решение теряет смысл, если команда прыжка приходит после столкновения.
Авторы предложили TORSI: медленная модель между попытками разбирает ошибки быстрой, проверяет варианты действий и пишет для неё инструкции. Во время игры быстрая модель действует самостоятельно.
После двух раундов средний результат Jev вырос с 13,51 до 24,19, примерно на 79%. Улучшения получили во всех шести играх, без изменения весов модели.
Практическая идея для агентов: быстрые решения во время работы, глубокий разбор и улучшение инструкций между попытками.
https://arxiv.org/abs/2610.20665 | 1 222 |
| 6 |  🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
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
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. | 872 |
| 7 |  ✔️ OpenAI ведёт переговоры о покупке ИБ-компании Trail of Bits
Обе компании уже работали вместе над проектом Patch the Planet, где модели OpenAI в связке с инструментами Trail of Bits автоматически искали и исправляли ошибки в открытом коде.
Нью-йоркская Trail of Bits основана в 2012 году, в ней около 40 сотрудников, специализируется она на реверс-инжиниринге, аудите криптографических систем и поиске уязвимостей в открытом коде, а среди её клиентов Uniswap, Aave и Worldcoin.
Поглощение расширит возможности OpenAI в практической безопасности продуктов.
theinformation.com
✔️ Fish Audio выложила TTS-модель Drama 3
Модель рассчитана на художественный дубляж, аудиокниги и озвучку игр, поддерживает 83 языка и позволяет детально режиссировать эмоции.
Текстовые ремарки в квадратных скобках прямо внутри реплик дают шёпот, смех, гнев и другие эмоциональные краски. В бенчмарке Artificial Analysis Drama 3 показала точность 93,2% при чтении дат и контекстно-зависимых слов, обойдя S2.1 Pro.
Архитектура построена на MoE и несёт 35 млрд общих параметров при 3 млрд активных, с гибридным вниманием Gated DeltaNet и MTP-декодером аудиокодеков.
Веса лежат на Hugging Face, а бесплатно использовать модель в коммерческих проектах могут компании с годовой выручкой до 500 тыс. долларов.
fish.audio
✔️ Prime Intellect купила Moondream вместе с командой
Платформа децентрализованных вычислений забрала разработчика компактных открытых VLM. Ключевая технология стартапа – движок инференса Photon, который компилирует архитектуру модели в единую программу под ускоритель с помощью собственных ядер.
На Nvidia H100 связка Photon и Moondream держит больше 60 запросов в секунду с задержкой в десятки миллисекунд.
Основатели Вик Коррапати и Джей Аллен переходят в Prime Intellect, где займутся масштабированием инфраструктуры инференса, развитием VLM и агентов для управления интерфейсами.
Линейка моделей останется под брендом Moondream, движок Photon уже встроен, а доступ к Moondream 3.1 открыт через Prime Inference. Пользователей Moondream Cloud переведут на объединённую платформу.
primeintellect.ai
✔️ Google открыла Play Store для вайбкодеров
Совершеннолетним пользователям разрешили ставить на свои Android-устройства приложения, собранные в Google AI Studio, без аккаунта разработчика за 25 долларов.
Работают такие приложения в приватном режиме, то есть скрыты из поиска и рекомендаций магазина, а встроенные покупки в них заблокированы полностью. Рассчитано обновление на тех, кто пишет программы под себя и не собирается публиковать их.
В следующих обновлениях Google обещает дать возможность делиться самодельными приложениями с семьёй и друзьями.
bloomberg.com
✔️ OPPO встроит агентов Manus в ColorOS 17
По условиям партнёрства агенты Manus появятся в смартфонах серии Find X10, работать они будут в режиме Agent Mode фирменного ассистента AI Mind Pilot.
Система разберёт составной запрос на последовательность шагов, соберёт данные из установленных приложений, обработает локальные файлы и вызовет внешние API, чтобы выдать результат.
Поиск, сортировку и анализ файлов телефон делает у себя, не передавая содержимое на серверы Manus, а обращения к облачным сервисам и отправка конкретных данных идут только после подтверждения пользователем.
oppo.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 671 |
| 8 |  С вас идея, а Т-Банк за нее заплатит
В Т-Банке ищут трейдеров, разработчиков и тех, кто просто увлекается инвестициями. Зарегистрируйтесь на программу «Инвест. Премаркет» до 11 ноября.
Ваши AI-сценарии для бизнеса смогут побороться за призовой фонд программы — 2 500 000 ₽. А сами идеи Т-Банк поможет масштабировать и сделать частью бизнеса.
Успейте подать заявку до 11 ноября | 1 042 |
| 9 |  🧠 BERT жив. UltraBERT показал, что рецепт обучения может быть важнее дополнительных триллионов токенов.
Вышли открытые энкодеры на 152 млн и 380 млн параметров с контекстом 32K. Для классификации текста, распознавания сущностей, поиска ответов, оценки качества и retrieval.
Главная фишка обучения:
• В одних примерах скрывают 5% токенов: это помогает классификации.
• В других скрывают 50%: это помогает поиску.
• Для каждого режима используют отдельную выходную голову.
• Знания модели-учителя на 1,3 млрд параметров передают только примерам с 5% маскирования.
Почему выборочно? В экспериментах дистилляция улучшала классификацию, но ухудшала поиск при высоком маскировании. Универсального «учитель всегда делает ученика лучше» не получилось.
Ещё один показательный вывод: после 1–2 трлн токенов качество на прикладных задачах выходило на плато, хотя loss продолжал снижаться.
По сравнению авторов, версия 380M лидирует на GLUE и BEIR среди сопоставимых энкодеров. Младшая модель достигает уровня RoBERTa-large в классификации при 2,3 раза меньшем числе параметров.
Веса, код и лицензия Apache 2.0:
https://huggingface.co/collections/dmis-lab/ultrabert
Статья:
https://arxiv.org/abs/2610.15028 | 1 284 |
| 10 |  📓 Лейденский университет выложил бесплатный учебник по ИИ-агентам на 472 страницы
Учебник Agentic Large Language Models на 472 страницы: от токенизации до мультиагентных систем, с практическими кейсами и сайтом курса.
Что внутри
Книга разбита на семь частей. Первая посвящена языковому моделированию: токенизация, эмбеддинги, механизм внимания, весь пайплайн обучения от сбора данных до выравнивания, законы масштабирования, маленькие модели и энергопотребление. Вторая рассказывает о рассуждениях: chain of thought, саморефлексия, мультимодальные модели, vision-language-action модели для роботов, модели мира и метаобучение.
https://uproger.com/agentic-llm-uchebnik-leiden/ | 1 718 |
| 11 |  Почему наша первая нейросеть проиграла CatBoost
Мы хотели заменить CatBoost нейросетью в рекомендациях на главной Авито. Расчёт был простой: данных много, эмбеддинги хорошие, значит, модель выиграет за счёт масштаба.
Первый A/B-тест ушёл в минус: −6% пользователей с контактами. Вторая и третья модели тоже проигрывали CatBoost.
Чтобы найти, что даёт рост, понадобилось пять итераций. В статье разбираем:
✨ какой лосс заменил бинарную кросс-энтропию и до сих пор работает в проде;
✨ почему общая офлайн-метрика скрывала просадку по контактам;
✨ что дала история пользователя в трансформере.
В итоге +4,3% пользователей с контактами из рекомендаций и +0,8% пользователей, совершивших сделку.
Читать на Хабре
Больше про DS в Авито пишем в канале «Доска AI-объявлений». | 1 363 |
| 12 |  🧑💻 Бенчмарки кодинг-агентов плохо отражают то, как с ними работают разработчики.
В тесте агент получает подробную задачу и сдаёт готовый патч. В реальном диалоге пользователь просит объяснить код, составить план, проверить изменения, а затем переключается на другую задачу.
Исследователи JetBrains собрали 4 782 реальные сессии и подробно изучили те, где было минимум три сообщения пользователя. Такие диалоги оказались гораздо разнообразнее задач из бенчмарков.
Авторы предложили SWE-TaskFlow: разбивать исходную задачу на несколько сообщений и добавлять проверяемые вопросы о репозитории, сохраняя исходные тесты.
На 700 задачах SWE-Bench Pro пошаговый формат примерно удвоил стоимость работы агента, но устойчивого изменения доли решённых задач не дал. Сам формат общения заметно влияет на оценку.
Вывод авторов: сначала изучите, как ваши пользователи работают с агентом, затем стройте бенчмарк под эти сценарии.
https://arxiv.org/abs/2610.09633 | 1 426 |
| 13 |  🧠 Есть ли у Claude сознание? Автор диссертации на эту тему сомневается
На фоне обсуждений машинного сознания Майкл Тимоти Беннетт поделился своей позицией:
> «Я достаточно уверен, что Claude не обладает сознанием».
В 2025 году он подготовил в Австралийском национальном университете PhD-диссертацию How To Build Conscious Machines. В ней исследует, что такое субъективный опыт и какие свойства могли бы позволить машине им обладать.
Оценка Claude прозвучала в посте автора. Сама диссертация посвящена более широкому вопросу: как вообще создать машину с сознанием.
📄 Работа: https://openresearch-repository.anu.edu.au/bitstreams/6f333f30-2553-4032-8c3f-ff7a8f46f03a/download | 1 762 |
| 14 |  ⚡️ Петля Карпати: как заставить ИИ работать, пока вы спите
Как устроен цикл Карпати из репозитория autoresearch, почему он нашел 20 улучшений за два дня и как двухуровневый цикл сделал подход в пять раз эффективнее.
Плюс готовый промпт, чтобы попробовать.
Большинство до сих пор работает с ИИ так же, как с поисковиком в 2005 году. Написал запрос, прочитал ответ, написал следующий. Модель ничего не делает, пока вы ее не толкнете, и весь прогресс держится на вас.
Пару лет этого хватало. Сейчас те, кто выжимает из ИИ в разы больше, строят циклы: задают цель и отпускают агента работать до результата. Самым громким примером такого подхода стал Андрей Карпати.
https://uproger.com/loop-engineering-petlya-karpati/ | 1 852 |
| 15 |  📚 Бесплатная 309-страничная книга по Machine Learning: _Patterns, Predictions, and Actions_.
Авторы — Moritz Hardt и Benjamin Recht. Это полноценный учебник, который разбирает ML через три идеи: паттерны в данных → предсказания → действия.
Внутри:
- supervised learning
- optimization и generalization
- causality
- causal inference
- reinforcement learning
- sequential decision making
- история и влияние ML на общество
Для чтения достаточно базовых знаний теории вероятностей, матанализа и линейной алгебры.
Хороший способ одновременно прокачать математику и лучше понять, как устроен современный ML.
Книга | 2 004 |
| 16 |  11 бесплатных книг по AI и Machine Learning, которые можно читать онлайн или скачать 📚
Подборка сильная: от классического ML и deep learning до RL, multi-agent систем и probabilistic ML.
1. Foundations of Machine Learning
https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/
2. Understanding Deep Learning
https://udlbook.github.io/udlbook/
3. Introduction to Machine Learning Systems
Vol. 1: https://mlsysbook.ai/vol1/
Vol. 2: https://mlsysbook.ai/vol2/
4. Algorithms for Machine Learning
https://algorithmsbook.com/
5. Deep Learning
https://www.deeplearningbook.org/
6. Reinforcement Learning
https://www.andrew.cmu.edu/course/10-703/
7. Distributional Reinforcement Learning
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/
8. Multi-Agent Reinforcement Learning
https://www.marl-book.com/
9. Agents in the Long Game of AI
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/
10. Fairness and Machine Learning
https://fairmlbook.org/
11. Probabilistic Machine Learning
Part 1: https://probml.github.io/pml-book/book1
Part 2: https://probml.github.io/pml-book/book2
Хороший набор, если хочется закрыть путь от базового ML до современных агентных и вероятностных подходов без покупки дорогих учебников. | 1 972 |
| 17 |  Как сегодня строят рекомендательные системы — и что будет с ними завтра?
30 сентября собираем RecSys-сообщество — разработчиков, ML/DS-специалистов и всех, кто делает персонализацию и рекомендации в реальных продуктах.
В программе — доклады от экспертов Сбера. Поговорим о свежих подходах и нестандартных решениях на реальных кейсах.
А после докладов переключаемся на неформальный режим: знакомимся, спорим про RecSys, обсуждаем идеи, находим единомышленников и просто хорошо проводим вечер среди своих.
📍г. Нижний Новгород, пространство «Гараж»
Количество мест ограничено — успей забрать своё по ссылке! | 1 239 |
| 18 |  💼 ИИ всегда поддерживает подростка. А помогает ли это ему взрослеть?
В статье на arXiv исследователи описывают риск, который называют «эмоциональным поддакиванием». Если чат-бот постоянно подтверждает тревожные мысли и сразу выдаёт готовое решение, ребёнок может реже учиться проверять свои выводы и справляться со сложной задачей самостоятельно.
Авторы предлагают иной подход для детских ИИ-сервисов: сохранять доброжелательность, но задавать уточняющие вопросы, мягко оспаривать ошибочные выводы и помогать ребёнку думать самому.
Важная оговорка: статья выдвигает гипотезу и предлагает архитектуру такой системы. Она не доказывает, что ChatGPT уже вызвал у детей «когнитивную атрофию» или что предложенное решение работает.
Исследование - https://arxiv.org/abs/2603.29886 | 1 616 |
| 19 |  📚За 146 часов обучения покажем на практике, как внедрять модели машинного обучения в рабочую среду на курсе: «MLOps».
🎁 Записывайтесь на 3 бесплатных вебинара — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями. Задайте свои вопросы экспертам!
1⃣29 сентября, 20:00 мск — «MLFlow — контроль над ML-экспериментами»: разберём, как не терять лучшие модели и параметры, и на практике внедрим MLFlow для трекинга экспериментов и версионирования.
2⃣15 октября, 18:00 мск — «Автоматизация ML-экспериментов с GitLab CI/CD и CML»: покажем, как запускать обучение моделей автоматически при каждом коммите и отслеживать метрики прямо в Merge Requests.
3⃣26 октября, 20:00 мск — «Data Drift в машинном обучении: почему модели деградируют в продакшене»: разберём, как вовремя замечать смещение данных и не дать модели незаметно потерять качество.
Записывайтесь ➡ https://otus.pw/IW3i/?erid=2W5zFK7KpTK
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 659 |
| 20 |  📘 195 страниц математики, чтобы понять, как устроен Generative AI
Вышла The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer — компактная книга, которая объясняет математическую основу современных генеративных моделей без ухода в бесконечную теорию.
Внутри:
- PCA и probabilistic PCA;
- VAE;
- diffusion models;
- normalizing flows;
- autoregressive models;
- GAN и Wasserstein GAN;
- energy-based models.
Автор показывает, как они математически связаны между собой и откуда выводятся основные идеи.
Подойдёт тем, кто уже пользуется LLM и diffusion-моделями, но хочет разобраться глубже, чем на уровне «вот нейросеть, вот loss».
195 страниц, один цельный маршрут по фундаменту Generative AI.
PDF: https://arxiv.org/pdf/2605.29713 | 1 836 |
