Математика Дата саентиста
Ir al canal en Telegram
@workakkk - админ @data_analysis_ml - ds https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946
Mostrar más
📈 Análisis del canal de Telegram Математика Дата саентиста
El canal Математика Дата саентиста (@data_math) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 14 424 suscriptores, ocupando la posición 8 832 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 44 987 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 14 424 suscriptores.
Según los últimos datos del 10 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 173, y en las últimas 24 horas de 3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 12.85%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.19% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 853 visualizaciones. En el primer día suele acumular 893 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 18.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, программирование, параметр, визуализация, stepik.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“@workakkk - админ
@data_analysis_ml - ds
https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 11 noviembre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
14 424
Suscriptores
+324 horas
+77 días
+17330 días
Archivo de publicaciones
Postgres: best practices для AI-агентов (и почему это важно)
Supabase выпустили Postgres Best Practices - набор правил/“скиллов” для AI coding agents (Claude Code, Cursor, Copilot и т.д.), чтобы они писали не просто рабочий SQL, а нормальный продовый Postgres.
Потому что классическая проблема такая:
агент сгенерит “правильный” запрос, тесты пройдут,
а через 2 недели это превратится в:
- медленные JOIN’ы
- seq scan на миллионы строк
- взрыв коннектов
- блокировки
- RLS, которая внезапно тормозит всё
Что внутри “Postgres Best Practices”
Это структурированный набор правил по 8 темам (от самых критичных к менее критичным):
- Query Performance (Critical) - как писать запросы, чтобы не убивать базу
- Connection Management (Critical) - пулы, лимиты, правильная работа с коннектами
- Schema Design (High) - индексы, типы, ключи, нормальные схемы
- Concurrency & Locking (Medium-High) - как не словить дедлоки и долгие locks
- Security & RLS (Medium-High) - RLS без боли и сюрпризов
- Data Access Patterns (Medium) - как правильно читать/писать данные в приложении
- Monitoring & Diagnostics (Low-Medium) - что мониторить и как дебажить
- Advanced Features (Low) - продвинутые приёмы
Самое полезное:
это не “статья”, а готовый набор инструкций, который агент может автоматически применять, когда он:
- пишет SQL
- проектирует схему
- предлагает индексы
- оптимизирует запросы
- настраивает RLS / connection pooling
То есть агент начинает думать ближе к DBA, а не как генератор SQL.
https://supabase.com/blog/postgres-best-practices-for-ai-agents
Карьера — это путь, на котором иногда хочется остановиться и сверить курс. Вы осваиваете новые навыки и решаете задачи, но превращается ли это в системный рост или просто в движение по инерции?
Вместо неопределенности хочется ясности: четкого понимания, какие навыки действительно важны, в каком направлении движется карьера и куда стоит направить усилия для уверенного развития.
На вебинаре «Аналитик данных: все, что нужно знать для старта в профессии в 2026» Анатолий Карпов поможет навести порядок в этом хаосе: объяснит, как сегодня устроена аналитика, какие навыки дают реальную ценность и как выстроить развитие так, чтобы чувствовать опору и уверенность в своих шагах.
Анатолий Карпов — ez-аналитик Mailꓸru Group и VK, самый читаемый эксперт в аналитике, по исследованию NEWHR.
Зарегистрируйтесь на вебинар и получите ясность в своем развитии — https://clc.to/erid_2W5zFH7HdvG
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFH7HdvG
+1💼 5 AI-репозиториев, которые реально помогут устроиться на работу в 2026
Сохрани себе - это готовые идеи, которые можно собрать в портфолио и показать на собесе.
1) RAG с нуля (RAG from Scratch)
Поймёшь, как устроены retrieval, embeddings, чанкинг, ранжирование и ответы LLM.
GitHub: https://github.com/langchain-ai/rag-from-scratch
2) AI-агент для соцсетей (Social Media Agent)
Автоматизация контента: генерация постов, планирование, работа с трендами.
GitHub: https://github.com/langchain-ai/social-media-agent
3) Анализ медицинских изображений (Medical Image Analysis)
Компьютерное зрение + реальные кейсы: классификация, сегментация, пайплайны.
GitHub: https://github.com/databricks-industry-solutions/pixels
4) MCP Tool-Calling агенты
Агенты, которые умеют вызывать инструменты и внешние сервисы (LangGraph + MCP).
Notebook: https://docs.databricks.com/aws/en/notebooks/source/generative-ai/langgraph-mcp-tool-calling-agent.html
5) AI-ассистент с памятью (Assistant with Memory)
Персонализация: хранение контекста, long-term memory, улучшение диалогов со временем.
GitHub: https://github.com/Makememo/MemoAI
Если хочешь войти в AI - собирай не “игрушки”, а проекты, которые показывают реальные навыки.
⚡️Пошаговый план: как получить оффер на аналитика в 2026 году?
Приглашаем на бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян - эксперт в области аналитики и CEO школы аналитики Simulative — в прямом эфире разберет все важные аспекты в работе аналитика, а также расскажет как получить оффер быстрее других.
Это очень полезное событие для тех кто только зашел в аналитику и для тех, кто хочет в нее зайти в ближайшее время. Особенно если вы не понимаете, какие навыки действительно важны или боитесь, что без опыта вас не возьмут на работу. Кстати тут разберут и возрастной аспект: как стать аналитиком в 30/40/50 лет и т.д.
На вебинаре будет:
🟠Разберем полный роадмап: что учить, в каком порядке, до какого уровня;
🟠Структура хорошего портфолио с примерами;
🟠Что говорят реальные наниматели - какие у них сейчас требования:
— Покажем реальные примеры, как оформить резюме и портфолио, чтобы привлекать внимание; — Обсудим какие отклики работают, а какие сразу отправляют в корзину; — Изнанка найма: инсайдерский взгляд на процессы отбора🟠 Практические техники для новичков: разберём, как компенсировать недостаток опыта и быстро закрывать пробелы в знаниях. 💬 Всем зарегистрировавшимся Simulative пришлют полезный материал — карту компетенций аналитика данных со всеми нужными инструментами для освоения. 😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар
🧊 pyPFC - Python-библиотека для Phase Field Crystal (PFC) симуляций
Если ты занимаешься моделированием материалов, кристаллов или фазовых переходов - сохрани.
pyPFC позволяет запускать PFC-симуляции быстро и удобно прямо на Python.
Что такое Phase Field Crystal (PFC)?
PFC (Phase Field Crystal) - это метод моделирования, который описывает материал как непрерывное поле плотности.
Проще:
- вместо того чтобы симулировать каждый атом отдельно (как в molecular dynamics)
- PFC моделирует “узор кристаллической решётки” как волну/поле
За счёт этого PFC может моделировать процессы на более длинных временных масштабах, чем классические атомарные симуляции.
PFC используют, чтобы изучать:
- рост кристаллов и формирование структуры
- дефекты решётки (дислокации)
- зернистость и границы зёрен
- фазовые переходы и самоорганизацию
- поведение материалов при охлаждении/нагреве
Что даёт pyPFC:
⚡ ускорение на GPU через PyTorch (можно гонять и на CPU, и на RTX)
🧪 готовые 3D-симуляции, примеры, эксперименты
🧩 удобно для исследований и обучения
📦 open-source проект + нормальная инженерная структура
GitHub:
https://github.com/HHallb/pyPFC
Тренд на «универсалов»: кто будет востребован в аналитике в 2026?
Эра «просто аналитиков», которые умеют только собирать таблицы, проходит. Сейчас заметен четкий сигнал рынка: компаниям нужны специалисты полного цикла — те, кто понимает путь данных от сбора до принятия бизнес-решения. Знания таблиц и базового SQL больше недостаточно, если вы хотите получать приглашения на собеседования и выигрывать конкуренцию у других кандидатов.
Чтобы не тонуть в бесконечном списке требований работодателей, важно сфокусироваться на самом нужном.
Илья Ковалёв (Senior-аналитик Dodo Brands) и Наталья Рожкова (HR-эксперт) проведут прямой эфир о том, как выжить и вырасти в этой среде 👍
🟠На примерах из Dodo посмотрим, как вести задачу от сырых данных до рабочего дашборда. 🟠Почему универсальные навыки стали преимуществом и как джуну соответствовать этому фильтру. 🟠Советы от HR, как доработать резюме и отклики, чтобы «пробивать» автоматические фильтры и внимание рекрутеров.💬 Всем зарегистрировавшимся Simulative пришлют полезный материал — карту компетенций аналитика данных со всеми нужными инструментами для освоения. 🔗 Регистрируйтесь на бесплатный вебинар
🧠 Почти 40 лет прошло… и мы снова спорим о том же. Только теперь - про ИИ.
В 1986 году учителя математики протестовали против калькуляторов.
Боялись, что дети перестанут учить базу и будут просто “жать кнопки”.
И на тот момент это была вполне реальная проблема.
Перематываем в 2026 - и мы видим тот же спор, только уже про AI.
Но есть важная разница:
Калькулятор - просто даёт ответ.
А ИИ способен сделать весь процесс:
- придумать решение
- объяснить шаги
- написать код
- оформить вывод
- предложить варианты
И вот это уже не “удобный инструмент”.
Это смена самой модели обучения и работы.
Калькулятор ускорял вычисления.
ИИ ускоряет мышление и действия.
И именно поэтому спор вокруг него будет намного жестче.
🧠 Grok 4.20: ИИ нашёл новую Bellman-функцию и продвинул сложную задачу в анализе
По сообщениям, Grok 4.20 смог идентифицировать новую Bellman function, которая помогает продвинуться в одной из “тяжёлых” тем математики - на стыке:
- гармонического анализа
- стохастических процессов
- и поведения случайных средних
Самое интересное - ИИ не просто “угадал ответ”, а предложил явную формулу, основанную на времени выхода броуновского движения (exit time of Brownian motion).
Результат:
- удалось улучшить известную нижнюю оценку
- и приблизить математическое сообщество к более точному пониманию того,
как ведут себя средние значения в стохастических системах
Мы входим в эпоху, где ИИ ускоряет математику не на проценты - а на порядки. ⚡️
https://x.com/PI010101/status/2011560477688463573
+1
DeepSeek снова в игре 🔥
"Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models"
Идея мощная: DeepSeek предлагают Engram - модуль памяти, который добавляет к LLM *lookup-память* с доступом за O(1).
Что это значит по-человечески:
вместо того чтобы каждый раз “вспоминать” шаблоны через слои трансформера, модель может моментально доставать нужные куски знаний из отдельной памяти.
Engram - это:
- хешированная N-gram память (modernized hashed N-gram embeddings)
- которая работает как быстрый словарь: *пришёл паттерн → достали представление → усилили модель*
Анализ показывает интересное:
🧠 Engram снижает необходимость ранним слоям заново реконструировать “статичные паттерны”
(частые формы, устойчивые токены, регулярные последовательности)
➡️ То есть ранние слои (слои трансформера, которые стоят ближе всего ко входу.) меньше заняты “механической работой”и больше ресурсов остаётся на главное.
В результате модель становится как будто глубже там, где надо:
- reasoning
- планирование
- длинные цепочки мыслей
Фактически это новый тип sparsity:
не только MoE/спарсные слои,
а спарсная память с быстрым доступом.
Это уже похоже на шаг к LLM, где часть знаний живёт как “кэш-память”, а не внутри весов.
Paper: https://github.com/deepseek-ai/Engram/blob/main/Engram_paper.pdf
🧠 Джеффри Хинтон: ИИ может обогнать людей в математике
Хинтон считает, что математика - это «закрытая система», а значит ИИ может работать с ней как с игрой с понятными правилами.
Модели уже умеют:
• ставить себе задачи
• проверять собственные доказательства
• учиться на своих же ошибках — без примеров от людей
«Я думаю, что ИИ станет гораздо лучше людей в математике - возможно, уже в ближайшие 10 лет».💡 Если это случится, ИИ сможет не просто решать задачи, а открывать новые теоремы и методы, двигая науку еще быстрее, чем раньше.
Repost from N/a
+2
⚡️ Wavelet Matrix - структура данных, которая делает сложные запросы быстрыми
Wavelet Matrix позволяет хранить последовательности так,
чтобы работать с ними молниеносно и компактно.
🔥 Что умеет библиотека:
- rank - сколько раз элемент встречается до позиции
- select - где находится k-е вхождение элемента
- quantile - k-й по величине элемент на отрезке
- top-k - самые частые элементы на диапазоне
И всё это — за логарифмическое время и с экономией памяти.
Чем полезен
- работает быстрее, чем наивные структуры
- меньше памяти, чем обычные массивы
- подходит для поиска, индексирования, сжатия, аналитики
Wavelet Matrix - это пример того,
как «умные» структуры данных дают реальные ускорения,
а не просто красивая теория.
Если интересуешься алгоритмами -
этот репозиторий точно стоит сохранить.
Репозиторий: https://github.com/math-hiyoko/wavelet-matrix
@pythonl
⚡️ Математик Теренс Тао - один из самых цитируемых учёных в мире о LLM:
Обучать и запускать большие языковые модели не так уж математически сложно: базу вполне может понять обычный студент-математик.
Но настоящая загадка в другом - у нас нет теории, которая объясняет,
почему модели блестяще решают одни задачи и внезапно проваливаются на других.
По словам Тао, сегодня мы можем только пробовать, измерять и сравнивать результаты —
«мы можем делать лишь эмпирические эксперименты».Это редкое честное признание: ИИ пока работает как инженерия без полноценной науки — сначала строим, потом понимаем.
⚡️ Mo Gawdat: ИИ больше не просто пишет код, он исправляет нашу математику
Бывший топ-менеджер Google X Мо Гавдат рассказал:
ИИ перестал быть «инструментом программиста». Он начал исправлять человеческие математические методы.
📁 56 лет мы использовали одну и ту же формулу для умножения матриц.
ИИ обнаружил, что подход был неэффективным — и придумал новую математику, а не просто оптимизировал софт.
Результат:
- +23% к производительности
- минус сотни миллионов долларов затрат
- огромная экономия энергии
Это не просто ускорение алгоритмов —
это момент, когда ИИ начинает изобретать фундаментальные вещи, на которых стоит весь софт.
И будущее становится ещё интереснее.
Япония протестировала передачу энергии из космоса - без проводов и топлива 🚀⚡
Японские инженеры успешно провели тест:
солнечные панели в космосе собрали энергию и передали её на Землю по микроволновому каналу.
На наземной станции сигнал снова преобразовали в электричество и система заработала.
В отличие от наземных солнечных станций, космические панели работают:
- без облаков и погоды
- без ночи
- круглосуточно — 24/7
То есть это потенциально *стабильный источник чистой энергии*.
Этот тест ранний, но ключевой шаг к будущим
орбитальным солнечным фермам.
В перспективе такие системы смогут обеспечивать энергией:
- целые города
- удалённые и труднодоступные регионы
Эксперты считают, что это может стать переломным моментом: космические технологии начинают помогать в борьбе с климатическими проблемами.
Пока это эксперимент, но главное доказано: идея работает.
ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА АНАЛИТИЧЕСКАЯ ГЕОМЕТРИЯ
А. М. ИВЛЕВА, П. И. ПРИЛУЦКАЯ, И. Д. ЧЕРНЫХ
В пособии подобраны задачи по курсу линейной алгебры и аналитической геометрии, читаемому на I курсе всех факультетов НГТУ. Теоретический материал пособия и приведенные решения типовых задач способствуют лучшему усвоению материала, самостоятельной работе и приобретению навыков решения задач, необходимых для успешной подготовки к экзамену. Авторы не претендуют на абсолютно корректное из- ложение теоретического материала, упростив его для улучшения понимания.
Есть свежая научная статья об искусственном интеллекте твоего авторства? Подавай заявку на участие в Data Fusion Awards 2026 и получи шанс выиграть 1 млн рублей ⚡
Банк ВТБ и Институт ИИ МГУ находятся в поиске авторов, чьи работы могут быть официально признаны научным прорывом в ИИ. За это трое победителей разделят призовой фонд 3 000 000 рублей.
Какие темы подходят:
— Математический аппарат ИИ
— Алгоритмы оптимизации
— Машинное обучение и глубокое обучение
— Нейроморфные вычисления
— Робототехника
— Объяснимый ИИ (Explainable AI)
— Другие смежные области
Для участия принимается научная статья, опубликованная в журнале или материалах конференций за 2025 год. При условии, что заявитель:
✔️ выступает первым в списке авторов;
✔️ имеет аффилиацию с российской организацией, которая упоминается в подаваемой работе.
Зарегистрироваться необходимо до 20 января 2026 года на официальном сайте конкурса.
INTELLECT-3 показывает, что открытое RL способно серьёзно улучшить рассуждение и кодирование в open-source моделях 🤖📈
INTELLECT-3 это Mixture-of-Experts модель:
- 106B параметров всего
- около 12B активны на каждом шаге
Главная идея проекта - стек prime-rl.
Обучение и инференс идут параллельно: GPU продолжают генерировать длинные ответы, пока тренер обновляет веса. Ничего не простаивает.
Что помогает системе работать быстро:
- непрерывное батчирование
- обновления весов на лету
- перекрытие обучения и генерации
По сути, открытое RL отставало не из-за метода, а из-за отсутствия правильной инженерии.
Пайплайн устроен так:
- тренер обновляет модель
- пул инференса генерирует ответы
- координатор держит всё загруженным и синхронизированным
Задачи приходят из модулей-проверяющих с автоскорингом и безопасными песочницами для кода.
Старт идёт с GLM-4.5-Air: сначала примеры диалогов и инструментов, затем RL с наградами за правильные решения.
Результат впечатляет:
- 90.8% на AIME 2024
- открыты и веса, и весь тренировочный стек, так что пайплайн можно воспроизвести
Paper: https://arxiv.org/abs/2512.16144
Небанальные прогнозы развития ИИ
В новом выпуске подкаста ВТБ «Деньги любят техно» — разговор с Юрием Валентиновичем Визильтером, одним из ключевых экспертов в области ИИ и компьютерного зрения в России. Юрий Визильтер — профессор РАН, научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ, директор по направлению ИИ ГосНИИ авиационных систем.
В беседе с ведущим подкаста, заместителем руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ Денисом Суржко, Юрий Валентинович рассказал о личном и профессиональном: с чего начинается карьера исследователя, что формирует её вектор и почему важно не замыкаться на одной теме.
Эксперты поговорили об актуальных прорывах в ИИ: где граница между «слабым» и «сильным» ИИ, в каких сферах ИИ уже даёт измеримый эффект, где он помогает (или мешает) науке. И обсудили важное для всех, кто находится в начале карьерного пути в ML и Data Science: какие навыки будут ключевыми для ML‑специалистов в ближайшие 5 лет и в чём сильные стороны отечественной школы.
Слушать подкаст можно здесь
Смотреть здесь
⁉️ Хотите стать экспертом в создании торговых роботов и финансовом анализе с ML?
🎯 Курс «ML для финансового анализа» от OTUS — ваш шанс углубить знания в финанализе и создать торговых роботов.
Что вас ждёт:
✔️ Полный цикл создания робота: от данных до продакшна.
✔️ Анализ финданных, оценка инструментов, формирование портфеля.
✔️ Практика с нейронными сетями (PyTorch) для автоматизации и прибыли.
После курса вы сможете создавать роботов для оценки рисков и операций, размещать их в облаке и работать с биржами.
➡️ Закрытие набора скоро! Успейте присоединиться: https://otus.pw/Opxo/?erid=2W5zFJVjnyE
🎄Учитесь в новом году по старым ценам!
Максимальная скидка 30% 🎁 на обучение до 26.12.2025:
1 курс — тающая скидка 15% до 26.12
2 курса −25%, 3 курса −30%
Учиться системно — выгоднее!
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
