fa
Feedback
Shad Helper

Shad Helper

رفتن به کانال در Telegram
2 124
مشترکین
-124 ساعت
+57 روز
+1830 روز
جذب مشترکین
سپتامبر '26
سپتامبر '26
+26
در 0 کانال‌ها
اوت '26
+67
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+71
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+41
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+73
در 1 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+36
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+29
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+78
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+95
در 2 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+21
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+55
در 2 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+21
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+30
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+84
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+42
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+47
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+20
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+29
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+35
در 1 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+87
در 3 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+1 186
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+37
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+87
در 3 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+39
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+37
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+103
در 5 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+90
در 4 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+123
در 4 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+44
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+41
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+219
در 8 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+26
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+36
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+61
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+22
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+31
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+43
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+87
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+43
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '23
+48
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '23
+37
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '23
+266
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '23
+194
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '23
+110
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '23
+32
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '22
+28
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '22
+118
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '22
+3
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '22
+24
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '22
+29
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '22
+18
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '22
+15
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '22
+21
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '22
+122
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '220
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '220
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '220
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '210
در 0 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '210
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '210
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '210
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '210
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '210
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '21
+4
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '21
+16
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '21
+20
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '21
+364
در 0 کانال‌ها
تاریخ
رشد مشترکین
اشارات
کانال‌ها
19 سپتامبر0
18 سپتامبر0
17 سپتامبر0
16 سپتامبر+1
15 سپتامبر+1
14 سپتامبر+5
13 سپتامبر+1
12 سپتامبر0
11 سپتامبر0
10 سپتامبر+2
09 سپتامبر+1
08 سپتامبر0
07 سپتامبر+2
06 سپتامبر+2
05 سپتامبر+1
04 سپتامبر+2
03 سپتامبر+2
02 سپتامبر+4
01 سپتامبر+2
پست‌های کانال
Каждый поток у нас есть студенты, для которых ШАД — одна из целей, а не единственная. Кто-то идёт за магистратурой, кто-то за уверенностью в работе, кто-то просто хочет закрыть пробелы в знаниях конкретных областей. И через год выпускники пишут нам отзывы с одним посылом — это был правильный выбор. Потому что программа — полный курс высшей математики для ML: линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей, дискретная математика, алгоритмы, анализ данных. Ведут его кандидаты физ.-мат. наук из МГУ и МФТИ. Где это работает: — магистратура МФТИ, МГУ, ИТМО, ВШЭ — вступительные экзамены про ту же математику; — технические собеседования в DS/ML — разделы линейной алгебры и теории вероятностей, о которых спрашивают на интервью, курс покрывает целиком. Если цель — сильная математика, курс для вас. До воскресенья, 20 сентября, действует спецпредложение на годовую программу. Напишите нам @academic_guidance_shvm или оставьте заявку на пробную неделю: shadhelper.com/course

2
Как AI агенты работают в Wildberries? Привет! 16 сентября Василий Исаев расскажет как строит агентные системы в Wildberries. Возьмёт несколько своих кейсов и пройдёт по каждому одной схемой: — агент прошёл демо: 5 примеров из 5, ответ за 1.1 секунды, выкатили; — что случилось в проде: вызвал не тот инструмент, потерял контекст диалога, вернул 200 OK с неверным ответом; — что изменили в архитектуре: eval-set на 240 кейсов, проверка схемы tool-call, fallback на человека. Ошибки — с 18% до 2%. На выходе — чек-лист, по которому можно проверить своего агента. 16 сентября, среда, 19:00 мск. Час в Zoom, прямой эфир, вопросы в чате. Записаться
413
3
Ждем всех сегодня в 19.00 на нашем вебинаре про продакшн AI агентов 💫 Записаться
403
4
Отличная программа, которую можно использовать как для подготовки к поступлению в шад/другие места, так и просто для формирования у себя сильной математической базы. Курсы тщательно проработаны и оптимизированы на получение всех нужных знаний за относительно короткое время. Нагрузка предполагается большая, и если раньше вы никогда не имели дела с высшей математикой, то, скорее всего, придётся стабильно тратить около 30 часов в неделю, чтобы закрывать домашки в полном объёме до дедлайнов. Но после прохождения этого пути у вас будет идеальная база, и вам станет под силу любой математический курс, будь то компьютерное зрение, статистика или что-то ещё. Мой уровень после этих курсов сильно вырос, хоть есть и многое, что я ещё не успел освоить. Одним из результатов для меня стало поступление в шад на годовую программу для сотрудников, ну и ещё я познакомился с классными умнейшими людьми :-)
460
5
Наш студент поступил в ШАД по фаст-треку. Делимся его отзывом о курсе 🙂
434
6
Примерно половина абитуриентов не проходит собеседование — третий, финальный этап вступительных испытаний в ШАД. Только вдумайтесь, как обидно: вложить месяцы в подготовку, заполнить качественно анкету, пройти онлайн-тестирование, написать письменный экзамен — и всё равно не поступить. Именно поэтому мы создали спикинги — уникальный формат, который готовит именно к этому этапу. За год мы отводим на него до 42 часов практики: после такого объёма звучать неуверенно на собеседовании становится просто невозможно. В чём суть: студенты готовят выступления по выбранной теме и рассказывают их группе. Уже на этапе подготовки докладчики учатся корректно использовать термины, выбирать удобные обозначения и выстраивать логику рассказа. На выступлении — увлекать аудиторию, излагать суть чётко и последовательно, упрощать формулировки без потери точности. Это ровно те навыки, которые оценивает интервьюер в ШАД — а потом и работодатель на технических собеседованиях. К курсу ещё можно присоединиться без потери в качестве подготовки. До воскресенья, 20 сентября, действует спецпредложение на годовую программу — с понедельника цена возвращается к обычной. Напишите нам @academic_guidance_shvm или оставьте заявку на пробную неделю shadhelper.com/course
573
7
پیام ویدیو
762
8
В 2009 году Алексей Досовицкий заканчивал мехмат МГУ. Про трансформеры никто не слышал, а ШАД был маленькой школой при Яндексе, куда шли те, кому чистой математики было мало. Дальше — ШАД, кандидатская, постдок, Google Brain. В 2020-м он первым автором написал статью, где предложил применять трансформеры к картинкам напрямую. Сегодня Vision Transformer стоит внутри почти каждой модели, которая умеет видеть. В мае 2026-го Алексей стал сооснователем Recursive Superintelligence. Компания вышла из стелса с $650 млн инвестиций и оценкой $4,65 млрд — при команде меньше 30 человек. Мы это рассказываем не ради миллиардов. А чтобы показать, как выглядит горизонт событий. Когда в 2009-м человек решал, тратить ли вечера на линал и тервер, из той точки не было видно ни 2026 года, ни $4,65 млрд. Была только математика и желание вкладываться в неё, когда непонятно, куда это ведёт. Отдача от фундаментальной математики приходит не через семестр. Она приходит, когда индустрия делает поворот, которого никто не ждал, — и оказывается, что вы к нему готовы. Вы не увидите, что за горизонтом. Но можете выбрать, с каким багажом туда прийти. Набор на годовой поток подготовки к ШАД и магистратуре ещё открыт — группа только вышла на основные темы вступительных экзаменов, присоединиться ещё не поздно. По ссылке shadhelper.com/course или просто напишите нам @academic_guidance_shvm
851
9
«Гарантируем поступление» — фраза, которой в онлайн-образовании принято не верить. Поэтому коротко о том, как это устроено у нас. Что гарантируем. Вы проходите годовую программу и поступаете в ШАД или магистратуру по анализу данных или ИИ. Если не поступили — учитесь на следующем годовом потоке бесплатно. Что нужно от вас. Учиться. Гарантия действует для тех, кто прошёл программу по-настоящему: решал, сдавал, дошёл до конца и подался на экзамены. Это честная сделка: вы вкладываете год, мы отвечаем за результат. Условия и детали расскажет наш академический консультант — напишите Кириллу @academic_guidance_shvm, и мы подберём формат под вашу цель.
724
10
ИИ закрыл одну из «задач тысячелетия». Разбираемся, что это значит 8 сентября OpenAI выложили решение проблемы существования и гладкости для уравнений Навье–Стокса — одной из семи Millennium Prize Problems Института Клэя. Вопрос оставался открытым около 90 лет. Что за задача. Уравнения Навье–Стокса описывают движение жидкости через второй закон Ньютона, рассматривая её как сплошную среду. Главный открытый вопрос: может ли гладкое трёхмерное течение несжимаемой жидкости, стартовав из гладкого состояния, за конечное время «сломаться» — то есть скорость вырастет неограниченно (сингулярность)? Причём вопреки вязкости, которая, наоборот, сглаживает движение. Что доказали. Вопреки заголовкам про «решение» — это не доказательство гладкости, а её опровержение. Система показала, что сингулярность может возникнуть за конечное время: изначально покоящаяся жидкость под действием гладкой силы развивает вихрь, который закручивается внутрь и вытягивается, как спагетти. Центральная область сжимается и ускоряется — но энергия при этом остаётся конечной, как и требует физика. В терминах формулировки Клэя это утверждения C и D. Как решали. Внутренняя модель OpenAI, по их словам заметно мощнее GPT-6 Astra, плюс система из ~10 000 параллельных агентов. Само решение получено примерно за 88 часов; формализация и проверка в Lean заняли ещё 17 часов. Почему Lean — важно. Доказательство не просто написано текстом, а формализовано в Lean — системе, которая машинно проверяет каждый логический шаг. Это снимает вопрос «а нет ли дыры в рассуждении». Но одну вещь Lean не проверяет: что формализованное утверждение — ровно та задача Клэя, а не её ослабленная версия. Это сейчас и будут сверять математики. Пара оговорок для честности. Это свежий препринт от лаборатории, а не отрецензированный результат — математическое сообщество ещё будет разбирать. Параллельно Левент Альпёге (Anthropic) и Тристан Бакмастер (NYU) получили решение форсированной задачи Эйлера — родственной, но другой; OpenAI признаёт приоритет их работы. И сами OpenAI на приз Клэя не претендуют, называя результат «снимком прогресса», а не финалом. Читать: пейпер · Lean-доказательство
766
11
Есть один паттерн, который мы видим в каждой истории про агентов в проде. Команда собирает агента. На демо он отвечает уверен
Есть один паттерн, который мы видим в каждой истории про агентов в проде. Команда собирает агента. На демо он отвечает уверенно, пять примеров проходят, ответ за секунду. Выкатываем. А через две недели агент вызывает поиск вместо календаря, теряет контекст на длинных диалогах, а в редком сценарии возвращает 200 OK с неправильным ответом. И узнают об этом не из мониторинга, а из жалоб пользователей. Причем модель тут почти ни при чем. Разница между «агент отвечает» и «агент решает задачу» живет в архитектуре: как разбита задача, как проверяется результат до релиза и что происходит, когда модель или инструмент ошиблись. Пока этого нет, более умная модель просто ошибается убедительнее. Ровно про это наш воркшоп 16 сентября в 19:00 мск. Ведет Василий Исаев - строит агентные системы в Wildberries, до этого в Точка Банке сделал оценку качества звонков на ~5000 звонков в день. Вместе с ним Александр Лыков, академический руководитель ШВМ, разрабатывает агентов в технологическом банке. Формат - разбор кейсов из практики по одной схеме: как агент выглядел на демо, где именно сломалось в проде и во что обошлось, что изменили в архитектуре и проверках, чтобы проблема ушла. На выходе - чек-лист, по которому можно прогнать своего агента. Час, онлайн в Zoom, вопросы в чате. Записаться: https://shvm.xyz/agents-workshop
848
12
Как готовиться к ШАД, когда мотивация закончилась, а работа никуда не делась 3 сентября в 19:00 МСК поговорим с двумя выпускн
Как готовиться к ШАД, когда мотивация закончилась, а работа никуда не делась 3 сентября в 19:00 МСК поговорим с двумя выпускниками ShadHelper: один поступил в ШАД, второй - в ML-магистратуру. Они покажут, как подготовка выглядела в реальности: сколько часов в неделю выходило, в какие дни занимались, что происходило в авралы на работе и в недели, когда сил не оставалось. Обсудим: - что реально помогло не бросить подготовку; - зачем нужны дедлайны, куратор и внешний ритм; - кому курс не нужен и можно подготовиться самостоятельно. Это живой эфир - можно задать свой вопрос тем, кто уже прошёл этот путь. 📅 3 сентября · 19:00 МСК · онлайн Зарегистрироваться →
422
13
Если умеете решать задачи в тетради - ещё не значит, что вы готовы к собеседованию. Можно решить задачу дома, свериться с отв
Если умеете решать задачи в тетради - ещё не значит, что вы готовы к собеседованию. Можно решить задачу дома, свериться с ответом и решить, что тема закрыта. А потом на устном разборе услышать: - Почему выбран именно этот метод? - На что вы здесь опираетесь? - А если изменить условие? И обнаружить, что ответ есть, а объяснить его - сложно. Поэтому в подготовке ShadHelper есть спикинги - устные встречи с преподавателем. Каждый участник отвечает на блиц-вопросы и решает задачи вслух. На спикингах тренируется не только скорость. Этот формат позволяет глубже разобраться в интересующих темах, потому что нужно объяснить ход мысли другому человеку, и получить необходимую практику перед собеседованиями. Преподаватель сразу видит, где именно проблема: в определениях, выборе метода, доказательстве или математическом языке. И это можно исправить во время подготовки, а не уже на собеседовании. Если вам нужна не только теория и домашки, а практика устных разборов с преподавателем — спикинги уже входят в полную подготовку ShadHelper. Для подписчиков канала действуют специальные условия: промокод на дополнительную скидку и сертификат на обучение. Напишите @manager_shvm слово «ШАД» - расскажем, какой формат подойдёт вам и как получить условия.
469
14
ИИ поступает в ШАД Пять моделей сдали первый этап ШАД-2026. Четыре прошли. Одна списала. Александр Лыков дал нейросетям 40 задач. Лучший результат — 39.5/40 за 25 минут. Но главное не рейтинг. Главное — карта сложности: темы, где модели сыпались, оказались ровно теми, на которых сыпятся живые абитуриенты. А Gemini на середине эксперимента нашёл в директории чужие решения и просто их скопировал. 👉 Полностью ознакомиться со статьей и всеми задачами можно здесь: https://habr.com/ru/articles/1074182/ До 7 сентября идёт донабор на основной годовой курс подготовки к ШАД. Те самые темы из списка выше разбираем на наших занятиях с преподавателями. 👉 Записаться на курс: можно по ссылке
1 223
15
ИИ поступает в ШАД Александр Лыков, к.ф.-м.н. и академический руководитель SHAD Helper, взял 40 задач первого этапа ШАД-2026 и дал их пяти языковым моделям. Результат: Claude Opus 4.8 — 39.5/40 (25 минут) DeepSeek-R1 — 38.25/40 ChatGPT Sol Medium — 37.75/40 Qwen 3.7 Max — 32.5/40 GigaChat-3-Ultra — 25.25/40 Проходной балл был не ниже 30. Все зарубежные модели прошли бы первый этап, отечественная — нет. Но самое интересное здесь не рейтинг моделей, а карта сложности экзамена. Разделы, где модели ошибались чаще всего: — системы линейных уравнений — 60% — амортизационный анализ — 67.5% — характеристические функции — 72.5% Это ровно те темы, на которых спотыкаются и живые абитуриенты. При этом универсальной слабости нет: «совокупно наиболее труден алгоритмический блок, но результат сильно зависит от модели». И отдельная история из эксперимента: Gemini нашёл в рабочей директории решения DeepSeek и просто скопировал их. «Агент оптимизировал выполнение поставленной задачи, а не соблюдение неявного намерения экспериментатора». Позиция автора однозначная: мы категорически против списывания и использования LLM на экзаменах, где это запрещено. На реальном экзамене вы один на один с задачей — и работает там только собственный навык. 👉 Полностью ознакомиться со статьей и всеми задачами можно здесь: https://habr.com/ru/articles/1074182/ Кстати, до 7 сентября идёт донабор на основной годовой курс подготовки к ШАД. Те самые темы из списка выше разбираем на наших занятиях с преподавателями. 👉 Записаться на курс: можно по ссылке
51
16
В ШАД поступает небольшая часть тех, кто подаёт заявку. И не проходят чаще не самые слабые - а те, кто готовился урывками. Ти
В ШАД поступает небольшая часть тех, кто подаёт заявку. И не проходят чаще не самые слабые - а те, кто готовился урывками. Типичный сценарий: математический анализ пройден, линейная алгебра начата, дискретная математика не открыта, теория вероятностей отложена «на потом». За месяц до экзамена выясняется, что закрыто два направления из четырёх, а первое уже забылось. Это вопрос не способностей, а системы. Подготовка к ШАД - это 11 месяцев равномерной работы по четырём направлениям и умение решать незнакомую задачу в ограниченное время, а не объём выученного материала. У нас два формата. Полная подготовка - если самостоятельно не выходит держать темп. Около 20 часов в неделю: занятия с преподавателями, мини-группы, персональные задания, сопровождение до экзамена. Практикум - если дисциплина есть, а структуры нет. Дискретная математика, линейная алгебра, математический анализ, теория вероятностей - в той последовательности и глубине, в которой их спрашивают на отборе. До подачи заявок осталось 1 неделя. Практикум - 49 999 ₽ вместо 69 999 ₽. Для подписчиков канала дополнительно: промокод на скидку и сертификат на обучение. Напишите в @manager_shvm слово «ШАД» - разберём вашу ситуацию и подскажем, какой формат нужен. Иногда достаточно задачника.
1 242
17
🚀 Подготовили запись вчерашнего вебинара о подготовке к ШАД Вчера вместе с Александром Лыковым разобрали, что именно нужно учить к вступительным в ШАД и как правильно выстроить подготовку и отвечали на ваши вопросы. 📌 На вебинаре обсудили: - шесть блоков, которые действительно нужны к экзамену: линейную алгебру, дискретную математику, матанализ, теорию вероятностей, алгоритмы и анализ данных; - в каком порядке проходить темы и где обычно возникает провал в подготовке; - решали задачу вступительного формата - какой уровень и ход мысли в ней проверяются; - вопросы о стартовом уровне, самостоятельной подготовке и прошлых неудачных попытках поступления. Запись вебинара: https://www.youtube.com/watch?v=GslIAXVD_SU Набор в текущий поток открыт до 24 августа. Для тех, кто рассматривает подготовку к ШАД в этом году, мы подготовили специальные условия на вход в текущий поток, напишите @manager_shvm - расскажем, как ими воспользоваться, и ответим на вопросы о программах и подготовке. Записаться на курс также можно по ссылке.
1 301
18
Начинаем через 5 минут 👋 В 18:30 стартуем с вебинаром «Что учить к вступительным в ШАД и сколько это займёт». Разберём карту тем, решим задачу вступительного формата и ответим на ваши вопросы. 🔗 Подключайтесь к вебинару: https://us06web.zoom.us/j/81831015093?pwd=kGIKe61sEDBCakN7zNGsoOm1H9ao6b.1 До встречи через 5 минут!
1 179
19
🎓 Через 4 часа начинаем открытый вебинар о подготовке к ШАД. Если вы ещё не успели зарегистрироваться присоединяйтесь. Разберём: - какие темы по математике нужны для вступительных; - как выглядят задачи вступительного формата и что в них проверяют; - как оценить свою текущую базу и спланировать подготовку. После основной части проведём Q&A с преподавателем и ответим на вопросы участников. 📅 Начинаем сегодня в 18:30 МСК. 👉 Регистрация на вебинар
848
20
«Хватит ли мне моей базы для ШАД?» - вопрос, на который нельзя честно ответить одним “да” или “нет”. Сначала нужно понять: -
«Хватит ли мне моей базы для ШАД?» - вопрос, на который нельзя честно ответить одним “да” или “нет”. Сначала нужно понять: - какие разделы математики действительно проверяют на вступительных и на каком уровне; - как устроены сами задачи и этапы отбора; - где у вас уже есть база, а где отдельные знания пока не складываются в решение. Завтра, 20 августа в 18:30 МСК, на открытом вебинаре разберём эту картину: покажем карту тем, задачу вступительного формата и логику, которую в таких задачах обычно проверяют. После основной части проведём Q&A с преподавателем. Можно заранее оставить свой вопрос - о стартовом уровне, нагрузке, самостоятельной подготовке или конкретной теме. Повторяющиеся вопросы объединим и разберём самые частые в эфире. 👉 Регистрация на вебинар После регистрации вы получите ссылку на короткую анкету, где можно заранее оставить свой вопрос преподавателю.
968