Математика Дата саентиста
رفتن به کانال در Telegram
@workakkk - админ @data_analysis_ml - ds https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Математика Дата саентиста
کانال Математика Дата саентиста (@data_math) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 14 174 مشترک است و جایگاه 8 836 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 46 154 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 14 174 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 25 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 49 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 14.01% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 5.76% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 985 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 816 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 19 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, программирование, параметр, визуализация, stepik تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“@workakkk - админ
@data_analysis_ml - ds
https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 26 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
14 174
مشترکین
-524 ساعت
+427 روز
+4930 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اوت '26
اوت '26
+127
در 34 کانالها
ژوئیه '26
+173
در 41 کانالها
Get PRO
ژوئن '26
+65
در 1 کانالها
Get PRO
مه '26
+74
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+90
در 2 کانالها
Get PRO
مارس '26
+113
در 2 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+166
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+160
در 2 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+164
در 4 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+369
در 44 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+148
در 15 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+284
در 38 کانالها
Get PRO
اوت '25
+130
در 3 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+546
در 68 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+315
در 34 کانالها
Get PRO
مه '25
+88
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+179
در 31 کانالها
Get PRO
مارس '25
+84
در 2 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+307
در 40 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+517
در 45 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+714
در 41 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+588
در 55 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+756
در 57 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+952
در 195 کانالها
Get PRO
اوت '24
+579
در 39 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+760
در 48 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+849
در 51 کانالها
Get PRO
مه '24
+412
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+422
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '24
+420
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+621
در 2 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+912
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+218
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+659
در 5 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+628
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+298
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+233
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+240
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+384
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+506
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+301
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+4 341
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 26 اوت | +1 | |||
| 25 اوت | +1 | |||
| 24 اوت | +10 | |||
| 23 اوت | +11 | |||
| 22 اوت | +32 | |||
| 21 اوت | +3 | |||
| 20 اوت | +6 | |||
| 19 اوت | 0 | |||
| 18 اوت | +4 | |||
| 17 اوت | +4 | |||
| 16 اوت | +2 | |||
| 15 اوت | +5 | |||
| 14 اوت | +4 | |||
| 13 اوت | +2 | |||
| 12 اوت | +4 | |||
| 11 اوت | +7 | |||
| 10 اوت | +3 | |||
| 09 اوت | 0 | |||
| 08 اوت | +3 | |||
| 07 اوت | +2 | |||
| 06 اوت | +1 | |||
| 05 اوت | +4 | |||
| 04 اوت | +4 | |||
| 03 اوت | +6 | |||
| 02 اوت | +2 | |||
| 01 اوت | +6 |
پستهای کانال
Repost from Data Science
📚 Бесплатная книга по выпуклой оптимизации - 130 страниц
"Convex Optimization: Algorithms and Complexity" - хорошее введение в алгоритмы выпуклой оптимизации и их вычислительную сложность.
Внутри:
* градиентные методы
* ускоренные методы
* субградиентная оптимизация
* проксимальные алгоритмы
* first-order methods
* оценки скорости сходимости
* сложность оптимизационных алгоритмов
Полезно для ML, математики и тех, кто хочет глубже понять, что стоит за обучением моделей.
PDF:
https://arxiv.org/abs/1405.4980
| 2 | 📚 674 страницы по Machine Learning - бесплатно
Вышел открытый учебник Introduction to Machine Learning - полноценное введение в машинное обучение: от фундаментальных идей до алгоритмов и практических методов.
В книге:
* основы ML и математический фундамент;
* обучение с учителем и без учителя;
* классические алгоритмы;
* модели и методы оптимизации;
* оценка качества;
* ключевые техники, используемые в современных системах.
Отличный материал для студентов, разработчиков и всех, кто хочет разобраться в ML не только через готовые библиотеки, а понять, как всё работает внутри.
📖 674 страницы PDF бесплатно:
http://arxiv.org/abs/2409.02668 | 1 029 |
| 3 |  📌 Palomar - реестр проверенных LEAN-доказательств
Последние месяцы доказательства, сгенерированные ИИ, посыпались валом как для новых результатов, так и для старых, причем часть из них формализована на Lean и проверить такой репозиторий непросто, особенно если ты не эксперт. Нужно убедиться:
🟠что заявленные формальные утверждения действительно имеют доказательства, проходящие проверку типов;
🟠что в доказательствах нет жульничества;
🟠что формальные утверждения по смыслу совпадают с тем, что описано словами.
Под эту задачу и Теренс Тао запустил Palomar - реестр математики, верифицированной на Lean. Инициативу вырастили Lean FRO и ICARM.
Прием заявок уже идет, чтобы в него попасть, в репозитории должно быть три вещи:
🟢challenge file с коротким и читаемым человеком описанием заявленных результатов на Lean;
🟢solution module с доказательством любой длины;
🟢файл formalization.yaml, где те же результаты изложены обычным языком и собраны метаданные и раскрытия.
Снимок поданного репозитория проверяют двумя этапами.
Сначала инструмент Comparator смотрит, что solution module типизируется и доказывает ровно то, что заявлено в challenge file. После этого языковая модель сверяет, похоже ли неформальное описание в на то, что заявлено формально.
Прошел оба - попал в реестр. Принимают формализации и старых результатов, и новых. Кто автор доказательства - человек, ИИ или оба вместе - значения не имеет.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 968 |
| 4 |  بدون متن... | 1 309 |
| 5 |  Готовитесь или интересуетесь поступлением в ШАД в 2027 году?
До 24 августа идет набор в текущий поток подготовки ШАД Хелпер.
Программа рассчитана на 11 месяцев и охватывает все темы, необходимые для успешной сдачи экзамена в ШАД: линейная алгебра, матанализ, теория вероятностей, дискретная математика, алгоритмы и анализ данных.
Основная задача курса - не просто пройти теорию, а научиться решать задачи именно в формате вступительных:
- с проверяемыми домашними
- обратной связью
- пробными экзаменами.
Преподают опытные преподаватели с учеными степенями из МГУ и МФТИ.
Уже 120+ учеников поступили в ШАД и ML-магистратуры.
До 24 августа - скидка 30% на первый взнос по промокоду START30
Если не поступите - зачислим на следующий поток бесплатно.
Вы также можете попробовать обучение и если в первые две недели поймёте, что формат вам не подходит - вернём деньги.
→ Посмотреть формат, программу и стоимость курса по ссылке
Реклама, ООО "ШВМ", ИНН 9728100991 Erid: 2VtzquuCwpo | 1 235 |
| 6 |  ⚡️ Теперь RL можно обучать прямо через реальный агентный harness, даже если он для тебя black box
ClawGym II показывает интересный подход: Claude Code или OpenClaw можно оставить без изменений и всё равно встроить их в RL training loop.
Фреймворк запускает агентный harness внутри sandbox, перехватывает model calls на serving-уровне и восстанавливает из них полные trajectories. После этого PPO или GRPO могут оптимизировать поведение модели уже с учётом реальной агентной среды.
Главный плюс: training stack не нужно заново реализовывать tool routing, retries, context management или subagents.
На Qwen3-30A3B это дало:
— +9.98 п.п. Pass@1 через OpenClaw
— +14.81 п.п. через Claude Code
Причём mix-harness training тоже сработал: одна политика, обученная сразу на OpenClaw и Claude Code, не хуже одиночных вариантов под обоими harness.
То есть следующий шаг в RL для агентов — обучать модель не в упрощённой симуляции, а прямо через тот сложный стек, в котором она потом будет реально работать.
Paper: arxiv.org/abs/2608.16798
ClawGym II: Exploring Black-Box RL on Agent Harness | 1 396 |
| 7 |  🔥 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_1001_notes
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: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi
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. | 1 167 |
| 8 |  ⚡️Терренс Тао: AI может сделать доказательства массовыми раньше, чем математика успеет к этому адаптироваться
В новой работе *Mathematics in the age of AI* Терренс Тао пишет, что математика входит в период серьёзной турбулентности.
Проблема уже не только в том, сможет ли AI доказывать теоремы.
Куда важнее другое: что произойдёт, если генерация доказательств станет дешёвой и массовой?
Тогда придётся заново отвечать на вопросы:
— что вообще считать вкладом в математику
— что значит «понять» доказательство
— за что давать признание
— кто считается автором работы: человек, AI или их связка
— какие результаты действительно ценны, если доказательств стало слишком много
Тао считает, что математикам придётся сделать явными те правила и ценности, которые раньше существовали неформально.
То есть AI может изменить не только то, как мы доказываем теоремы, но и само понимание того, что считается хорошей математикой.
https://arxiv.org/abs/2608.16753 | 1 548 |
| 9 | ✔ Физики передали квантовую запутанность на 420 км
Команда Научно-технического университета Китая связала запутанностью два удаленных модуля памяти на холодных атомах через оптоволокно длиной 420 км.
Достижение важно тем, что превзойден предел PLOB - теоретический потолок для прямой передачи запутанности по каналу без ретрансляции, который начинает мешать после 230 км. Обойти его удалось как раз потому, что квантовая память играет роль промежуточного узла. Это один из кирпичей для будущих квантовых повторителей и квантового интернета.
Чтобы уменьшить потери, квантовую память перевели с длины волны 795 нм на 780 нм и перестроили схему преобразования частот, подогнав сигнальные фотоны под окно сверхнизких потерь волокна. Рассинхронизацию фаз убрали автоподстройкой на двух длинах волн и трех частотах. Интерференция фотонов оставалась стабильной на всех 420 км.
https://www.cas.cn/syky/202608/t20260817_5118473.shtml | 1 547 |
| 10 |  ✔️ OpenAI сделала подростковую версию ChatGPT
Пользователей 13-17 лет ChatGPT будет автоматически переводить в безопасный режим. Возраст система определит по поведению, в совокупности она анализирует больше двух тысяч сигналов - от того, в какое время человек заходит, до того, как он формулирует запросы. Решила, что перед ней подросток, - режим включается сам.
В этом режиме модели запрещено изображать эмоциональную привязанность. Фильтры не пропускают контент для взрослых и не дают выдавать сведения о способах самоповреждения и о расстройствах пищевого поведения. Учебные задачи ChatGPT разбирает иначе - вместо готового решения задает наводящие вопросы.
Запуск идет на фоне исков, которые семьи подали к ИИ-компаниям, обвиняя их в психологическом вреде, нанесенном детям сгенерированным контентом.
openai.com
✔️ Cartesia выпустила синтезатор речи, вышедший на первое место у Artificial Analysis
Стартап из Стэнфорда представил Sonic-3.6 - модель синтеза речи реального времени на архитектуре моделей пространства состояний (SSM).
Sonic-3.6 возглавила сразу два рейтинга Artificial Analysis. В категории Controlled Voice, где синтезаторы гоняют на восьми одинаковых эталонных голосах, она обошла Eleven v3 от ElevenLabs.
Задержка до первого аудиокадра, по заявлению компании, меньше 90 мс. Есть управление темпом, громкостью и эмоциями, теги экспрессии внутри запроса и свои словари произношения с транскрипцией IPA. Голос клонируется по десятисекундному фрагменту.
Модель работает через API и в Cartesia Playground. Для проб есть бесплатный тариф, платные подписки начинаются от 5 долларов в месяц.
cartesia.ai
✔️ Artificial Analysis запустила бенчмарк поисковых API
Search Index сравнивает поисковые API, на которые опираются ИИ-агенты. В первый набор вошли Parallel, Exa, Firecrawl, You.com, Tavily, Keenable и Brave.
Замеряют в одинаковых условиях: агент на фреймворке Stirrup под управлением GPT-5.6 Luna проходит каждую задачу по 25 раз. Индекс складывается из трех тестов - DeepSearchQA (множественные запросы), BrowseComp (многошаговый поиск) и AA-Omniscience (вопросы из шести предметных областей).
Чем точнее выдача, тем дешевле инференс - агенту не приходится перебирать лишнее. Parallel Search срезает расход токенов больше чем на 40%, и хотя сам вызов API дороже, задача в сумме обходится в 0,084 доллара вместо 0,110.
Со скоростью сложнее. Очень быстрые, но менее точные поисковики заставляют агента делать лишние круги, так что итоговое время почти не отличается. Лучший баланс цены и качества показали Parallel и Firecrawl.
Методология открытая, новые API можно предлагать к добавлению.
ArtificialAnalysis в X
✔️ ElevenLabs открыла общую библиотеку сгенерированных звуков
В сервисе ElevenMusic заработала бесплатная библиотека аудиосемплов со встроенной моделью text-to-audio. Барабанные лупы, вокальные нарезки и звуковые эффекты генерируются по текстовому описанию, лимит - 25 запросов в день.
Все, что сгенерировано, попадает в общий каталог. Любой пользователь платформы может искать там звуки, слушать их и скачивать.
ElevenMusic в X
✔️ Американские авиакомпании запретили возить гуманоидных роботов
American Airlines запретила провоз гуманоидных и зооморфных роботов и в салоне, и в багаже. Раньше то же самое сделали Delta, United и Southwest.
Причина - литий-ионные батареи. У типичных гуманоидов они на 800-2500 Вт·ч, тогда как Федеральное управление гражданской авиации разрешает провозить устройства с батареями емкостью до 160 Вт·ч. Бортовые средства пожаротушения рассчитаны на ноутбуки и смартфоны и с загоревшимся аккумулятором такой емкости не справятся.
Обойти запрет не выйдет - робота не пустят на борт, даже если выкупить ему отдельное кресло или оформить как вспомогательное устройство.
simpleflying.com
Этот выпуск был озвучен моделью Sonic-3.6 в сервисе Cartesia.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 288 |
| 11 |  🤖 ML-инженер: от первой модели до продакшена — новый курс на Mentorix
Обучили модель в ноутбуке, а дальше тупик? Курс о полном цикле ML-инженерии: от данных и первой модели до деплоя, мониторинга и перезапуска в проде.
⚙️ Внутри: end-to-end проект (API + Docker + CI/CD), MLflow и DVC для экспериментов и версионирования, пайплайны на Airflow, мониторинг дрейфа и метрик (Evidently, Prometheus), алерты, retraining и управление зависимостями
🧩 Задачи с автопроверкой на каждом этапе
💻 Финальный проект — продакшн ML-сервис
🎓 Сертификат · доступ навсегда
▶️ Первые уроки открыты — начать можно бесплатно
🏷 −50% по промокоду ML50 — действует 48 часов
24 990 ₽ → 12 495 ₽
➜ Забрать курс со скидкой
━━━━━━━━━━━━━
Курс предполагает базу по Python. Если хотите подтянуть, на платформе есть бесплатные курсы:
🐍 Python для данных: NumPy, Pandas, визуализация
🐍 Основы Python
🐳 Docker: первые шаги
📚 Все бесплатные курсы Mentorix | 804 |
| 12 |  🚨 OpenAI расформировала команду Preparedness, которая занималась самыми опасными сценариями развития ИИ
По данным Financial Times, команду распустили в конце июля. Она оценивала риски от передовых моделей, включая кибератаки, биологические угрозы и сценарии, где ИИ получает слишком большую автономность. Теперь направления вроде bio и cyber распределили между другими внутренними командами OpenAI.
При этом сама система оценки рисков никуда не исчезла. OpenAI по-прежнему называет Preparedness Framework основой подхода к наиболее серьёзным рискам от продвинутого ИИ, а новый Frontier Governance Framework охватывает cyber, CBRN, манипуляции и потерю контроля.
У такой реорганизации есть логика: специалисты по безопасности теперь могут сидеть ближе к командам, которые реально строят и запускают модели. Многие современные риски зависят уже не только от eval-тестов, но и от sandboxing, сетевых ограничений, мониторинга и всей инфраструктуры вокруг агента.
Но есть и обратная сторона. Отдельная safety-команда могла выступать независимым барьером, когда скорость релиза конфликтовала с безопасностью. При распределённой ответственности такой внутренний стоп-сигнал потенциально становится слабее.
ft.com/content/53082739-7714-4aae-9816-e55ab423cbee?syn-25a6b1a6=1 | 1 670 |
| 13 |  🦾 Современные задачи прогнозирования всё чаще выходят за рамки возможностей классических моделей. Если вы уже работаете с временными рядами, пора разобраться, какие архитектуры действительно определяют развитие машинного обучения сегодня.
24 августа в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок курса «Машинное обучение. Экспертный уровень».
На занятии сравним современные модели с ARIMA, Prophet, XGBoost и LSTM, разберём TimesNet, TimeGPT и другие актуальные подходы, а также на практике построим прогноз и оценим качество современных решений. Вы поймёте, где они дают преимущество и как применять их в реальных задачах.
➡️ Если вы хотите уверенно использовать современные методы прогнозирования, зарегистрируйтесь на открытый урок и получите практическое представление о технологиях, которые уже становятся новым стандартом отрасли: https://tglink.io/f47312dd0c868d?erid=2W5zFHKPFBw
#реклама
О рекламодателе | 1 602 |
| 14 |  🧮 AI может изменить саму природу математических исследований.
Bloomberg пишет о проблеме, которая уже начинает обсуждаться в академической среде: что будет, если AI начнёт создавать доказательства быстрее, чем люди смогут понять их последствия?
Математика может столкнуться не с нехваткой новых результатов, а с их избытком.
Сегодня академический успех строится вокруг количества публикаций, цитат и новых теорем. Но если машины смогут генерировать тысячи доказательств, ценность может сместиться в другое место.
Главным навыком станет не только найти решение, а понять, какие задачи вообще имеют значение.
Будущая роль математиков может быть больше связана с выбором направлений, проверкой важности результатов, объяснением сложных идей и обучением других.
Возможно, самым редким ресурсом станет не способность доказать теорему, а способность понять, почему она важна.
https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2026-08-13/math-faces-an-ai-spiritual-crisis-it-has-a-lesson-for-the-rest-of-us | 2 120 |
| 15 |  بدون متن... | 2 173 |
| 16 |  ✔️ Vercel, OpenAI и Microsoft представили единый стандарт упаковки плагинов для агентов
Vercel совместно с AWS, GitHub, Microsoft, OpenAI и командой Cursor выпустила открытый формат Agent Plugins. Стандарт унифицирует упаковку плагинов для ИИ-агентов.
Ранее структуру директорий и конфигурации навыков или MCP-серверов приходилось адаптировать под каждый клиент. Теперь достаточно собрать расширение в единую файловую структуру с общим манифестом, после чего совместимые платформы распознают и загружают его напрямую.
На старте формат поддерживают ChatGPT, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Kiro и VS Code. Версия 1.0.0 стандартизирует только базовые компоненты - Agent Skills и MCP-серверы.
Дистрибуция, установка, управление правами доступа, а также специфичные команды и хуки остаются на стороне провайдеров.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 2 476 |
| 17 |  🎓 Если вы планируете поступать в ШАД в 2027 году, сейчас можно присоединиться к текущему потоку ShadHelper.
Мы больше 6 лет готовим к ШАД и ML-магистратурам. Среди преподавателей - специалисты из Сбера, МГУ и МФТИ; 120+ выпускников уже поступили в ШАД и ML-магистратуры.
Курс рассчитан на системную подготовку за год: математика, теория вероятностей, дискретная математика и алгоритмы, регулярная практика, домашние задания с обратной связью, поддержка в чате и пробные экзамены.
Поток уже идёт, и сейчас начинается основная часть программы - ключевые темы вступительных экзаменов. Присоединиться к текущей группе можно до 24 августа.
Если пока не готовы принимать решение сразу, оставьте заявку: откроем материалы первой недели курса и договоримся о 15-минутной консультации с академическим куратором. Вы посмотрите, как устроена программа, и сможете задать вопросы по подготовке и входу в текущий поток.
👉 Посмотреть программу и условия | 2 110 |
| 18 |  🧠 ОДИН ДУЭЛЬ ЧУТЬ НЕ УНИЧТОЖИЛ БУДУЩЕЕ МАТЕМАТИКИ
В 1832 году 20-летний математик умер после дуэли.
Его звали Эварист Галуа.
Но за несколько лет до смерти он сделал открытие, которое изменило математику навсегда.
В 18 лет Галуа создал идеи, которые позже стали основой теории Галуа.
Более 2000 лет математики пытались найти универсальную формулу для решения многочленов.
Они смогли решить уравнения:
✅ 2-й степени
✅ 3-й степени
✅ 4-й степени
Но для 5-й степени и выше общей формулы не существует.
Галуа объяснил не просто факт, а почему так происходит.
Он ввёл новые идеи о симметриях решений уравнений, которые позже стали фундаментом:
🔥 теории групп
🔥 современной алгебры
🔥 многих разделов математики и физики
Но при жизни его работу почти никто не признал.
Его статьи:
❌ отклоняли
❌ теряли
❌ игнорировали
Параллельно Галуа участвовал в политической борьбе и несколько раз попадал под арест.
В ночь перед дуэлью он понимал, что может погибнуть.
Он всю ночь записывал свои математические идеи и оставил заметку, что ему не хватает времени.
На следующее утро он был смертельно ранен.
Ему было всего 20 лет.
Спустя годы математики изучили его записи и поняли масштаб открытия.
Человек, которого при жизни почти никто не слушал, стал одним из основателей современной математики.
Иногда одна жизнь длиной 20 лет может изменить науку на века.
#Math #Mathematics #Programming #ComputerScience | 2 055 |
| 19 |  بدون متن... | 2 107 |
| 20 |  Как выглядят задачи машинного обучения в бигтехе?
Открыта регистрация на E-CUP 2026 Students — ежегодное соревнование от Ozon Tech. В этом сезоне — для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных.
Вас ждут три трека: поиск дубликатов товаров, ИИ-модерация карточек маркетплейса и прогнозирование поведения пользователей. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon.
Участвовать можно по одиночке или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE.
Что ждёт участников:
- призовой фонд 7 200 000 ₽;
- обратная связь от инженеров Ozon Tech;
- нетворк с экспертами индустрии;
- лимитированный мерч;
- билеты на конференцию E-CODE, где наградят победителей.
Подробнее — на сайте E-CUP 2026 Students.
➡️ Регистрация уже открыта!
Присоединяйтесь, чтобы выйти за рамки учебных проектов, попробовать свои силы в задачах настоящего бигтеха и сравнить своё решение с лучшими участниками. | 2 357 |
