اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
ШВМ - Программы по AI
رفتن به کانال در Telegram
1 464
مشترکین
-124 ساعت
-77 روز
+1930 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
هیچ دادهای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+37
در 2 کانالها
مه '26
+165
در 4 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+29
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '26
+65
در 3 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+10
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+30
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+19
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+19
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+67
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+14
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+29
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+18
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+53
در 1 کانالها
Get PRO
مه '25
+36
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+130
در 7 کانالها
Get PRO
مارس '25
+261
در 4 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+333
در 5 کانالها
Get PRO
ژانویه '250
در 8 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+488
در 4 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 29 ژوئن | +1 | |||
| 28 ژوئن | 0 | |||
| 27 ژوئن | 0 | |||
| 26 ژوئن | +1 | |||
| 25 ژوئن | 0 | |||
| 24 ژوئن | 0 | |||
| 23 ژوئن | +1 | |||
| 22 ژوئن | 0 | |||
| 21 ژوئن | 0 | |||
| 20 ژوئن | +1 | |||
| 19 ژوئن | 0 | |||
| 18 ژوئن | +1 | |||
| 17 ژوئن | 0 | |||
| 16 ژوئن | +1 | |||
| 15 ژوئن | +2 | |||
| 14 ژوئن | 0 | |||
| 13 ژوئن | +1 | |||
| 12 ژوئن | +2 | |||
| 11 ژوئن | +3 | |||
| 10 ژوئن | +1 | |||
| 09 ژوئن | +1 | |||
| 08 ژوئن | +1 | |||
| 07 ژوئن | 0 | |||
| 06 ژوئن | +4 | |||
| 05 ژوئن | 0 | |||
| 04 ژوئن | +3 | |||
| 03 ژوئن | +2 | |||
| 02 ژوئن | +6 | |||
| 01 ژوئن | +5 |
پستهای کانال
Сильная математика — это не про экзамены, а про скорость в реальной работе.
Теория вероятностей, линейная алгебра, асимптотика — фундамент DS, ML и AI Engineering. Кто свободно ими владеет, быстрее раскладывает задачу на части, видит, где модель «врёт», и не застревает на ровном месте.
В новой статье на Хабре мы разобрали 6 непростых задач — марковские цепи, теория восстановления, метод Лапласа, симплектическая алгебра, комбинаторика — и заодно проверили, как с ними справляются 8 frontier-моделей. Спойлер: даже сильнейшие LLM спотыкаются там, где человек с крепкой базой не ошибётся.
Читать 👉 по ссылке
| 2 | ⚡️ Завтра закрываем донабор в текущий поток курса «Оценка AI-агентов». После этого попасть в группу уже не получится.
Если вы откладывали решение, есть способ не покупать вслепую: мы открыли доступ к первому вводному занятию. Можно посмотреть, как устроен курс, какие кейсы разбираются и как мы подходим к оценке качества AI-систем.
На вводном занятии:
- рассказываем, как будет устроено обучение, практика и домашние задания;
- разбираем, зачем нужны evals и почему AI-системы нельзя оценивать “на глаз”;
- смотрим несколько кейсов: где модель ошибается, как это заметить и как превратить ошибки в критерии качества.
Если после просмотра поймёте, что формат вам подходит, можно успеть зайти в текущий поток до закрытия донабора.
👉 Получить доступ к вводному занятию можно по ссылке | 315 |
| 3 | Курс «Оценка AI-агентов» уже стартовал - но до воскресенья включительно ещё можно попасть в текущий поток.
Мы открыли доступ к первому вводному занятию, чтобы вы могли посмотреть, как устроен курс, оценить формат и понять, подходит ли вам такой подход.
На вводном занятии:
- рассказываем, как будет устроено обучение, практика и домашние задания;
- разбираем, зачем нужны evals и почему AI-системы нельзя оценивать “на глаз”;
- смотрим несколько кейсов: где модель ошибается, как это заметить и как превратить ошибки в критерии качества.
Если вы думали о курсе, но не успели принять решение - сейчас хороший момент посмотреть вводное и понять, стоит ли заходить в поток.
До воскресенья включительно можно записаться в текущую группу.
👉 Получите доступ к вводному занятию по ссылке | 348 |
| 4 | 🎓 Реально ли подготовиться к ШАД за год, если сейчас вы на начальном уровне?
30 июня проведём открытый семинар по подготовке к ШАД.
Разберём задачи, которые встречались на экзаменах, олимпиадах и собеседованиях в ШАД. Но главное - не просто покажем решение, а разберём, как вообще подступиться к задаче, если в первые минуты непонятно, с чего начать.
На семинаре:
- разберём задачи разного уровня: от понятных без специальной подготовки до задач с идеями из линейной алгебры, анализа и теории вероятностей;
- покажем, какие подходы и идеи регулярно повторяются на экзаменах;
- обсудим, как готовиться самостоятельно и не утонуть в материалах;
- разберём, сколько времени реально закладывать на подготовку, если совмещаете её с работой или учёбой;
- честно поговорим, кому подготовка за год по силам, а кому лучше сначала закрыть базу.
Ведёт Андрей Канунников, к.ф.-м.н., преподаватель ShadHelper.
Семинар подойдёт тем, кто хочет поступать в ШАД, AI Masters или сильную ML-магистратуру, но пока не понимает, с чего начинать математику и как выстроить подготовку на год.
📅 30 июня, 19:00 МСК Онлайн
👉 Записывайся: по ссылке | 427 |
| 5 | Если вы делаете AI-агентов, рано или поздно возникает один и тот же вопрос: новая версия действительно стала лучше - или просто кажется лучше на демо и зелёных тестах?
Сегодня стартует первый поток курса «Оценки AI-агентов» - и это последний шанс зайти со скидкой −15%.
На курсе за 5 недель вы соберёте eval-процесс на реальных прод-кейсах: научитесь находить регрессии до прода, сравнивать версии агентов и доказывать улучшения метриками.
🚀 Первое занятие начнётся уже через 3 часа.
Ведёт Андрей Киселёв — Head of Product, ex-Revolut, ex-Yandex. Строил AI-продукты с миллионами вызовов агентов в день. Без теории ради теории — цифры, ошибки, рабочие плейбуки.
💸 Промокод START15 даёт −15% только сегодня: 79 999₽ → 67 999₽
👉 Записаться по ссылке | 568 |
| 6 |  پیام ویدیو | 259 |
| 7 | 🎓Послезавтра — бесплатный вебинар о поступлении в ШАД
Наша выпускница ShadHelper — Елена записала для вас кружок и уже вышла на этап собеседования в ШАД — расскажет на вебинаре, как шла подготовка с нуля.
На вебинаре:
— живые истории выпускников: ШАД, AI Masters, магистратура МФТИ/МГУ/ИТМО/ВШЭ
— как выбрать формат подготовки под свою цель
— вопросы спикерам вживую
Ведёт Александр Лыков, к.ф.-м.н., академический руководитель Школы Высшей Математики и ShadHelper.
📅 17 июня, 18:30 (мск)
👉 Записывайтесь: по ссылке | 645 |
| 8 | 18 июня стартует курс по оценке AI-агентов.
Пока большинство команд смотрят на примеры и надеются, что «стало лучше», другие знают это точно — с метриками, воспроизводимыми тестами и системным ростом.
Мест мало. До старта — несколько дней.
Записывайтесь 👉 shvm.xyz/ai-evals | 686 |
| 9 | Открытый вебинар: ШАД, магистратура МФТИ/МГУ/ИТМО, AI Masters: куда ведёт сильная математика
Сильная математика — это не только про ШАД. Это про магистратуру топ вузов, AI Masters и реальный рост в Data Science и ML. На вебинаре разберём, как выстроить траекторию под вашу цель и уровень — и как держаться её, совмещая с работой.
Что будет:
— как выбрать формат под цель: курс, практикум или задачник;
— путь к сильной программе из первых уст — выпускники расскажут, с чего начинали;
— ответы на ваши вопросы вживую.
Ведёт Александр Лыков, к.ф.-м.н., академический руководитель ШВМ. К нам приходят и новички, и практикующие инженеры — подтянуть математический фундамент.
📅 Когда: 17 июня, 18:30 (мск)
👉 Записывайся: по ссылке | 986 |
| 10 | بدون متن... | 899 |
| 11 | Наш новый продукт — курс по AI Evals 🧪
Создание LLM-систем отличается от традиционной разработки. Недетерминистические системы требуют особого подхода в оценке их качества.
Большинство AI-продуктов ломаются не из-за плохих моделей — а из-за отсутствия понимания, что вообще считать хорошим результатом.
На курсе разбираем:
— как строить eval-пайплайны с нуля
— error analysis и трейсинг реальных систем
— LLM-as-a-judge: создание и калибровка
— оценка агентов, RAG и multi-turn диалогов
— работа без размеченных данных
5 недель, реальные кейсы, максимум практики
Старт: 18 июня
Записаться | 861 |
| 12 | В новом видео разибраем как обучить свою LoRA и не сломать модель
Полное переобучение весов нейросети — это не только огромные затраты на VRAM, но и высокий риск безвозвратно испортить базовую модель. Вы получаете нужный стиль, но модель внезапно «забывает» как рисовать обычные объекты или лица.
LoRA (Low-Rank Adaptation) решает эту проблему, предлагая профессиональный подход к персонализации:
Сохранность базовых знаний: исходные веса остаются замороженными, поэтому модель физически не может «сломаться».
Экономия ресурсов: возможность обучать кастомные стили и персонажей на консьюмерском железе (уровня RTX 3090 или даже в Colab) за считанные минуты.
Производственная гибкость: адаптеры весят мало и переключаются в коде буквально одной строчкой, позволяя использовать один пайплайн для множества разных задач и персонажей.
Это необходимый инструмент для тех, кому важна предсказуемость результата и эффективное использование вычислительных мощностей при работе с генеративными моделями. | 946 |
| 13 | 🔴 Мы в эфире!
Подключиться на воркшоп | 1 |
| 14 | Ждем вас сегодня на воркшопе в 19.30 мск по AI Evals
Записывайтесь здесь | 784 |
| 15 | Коллеги, вопрос к командам, которые занимаются внедрением LLM-решений и AI-агентов в продакшен. | 907 |
| 16 | Через 3 дня проведём воркшоп о том, как системно измерять качество работы AI-приложений.
Андрей Киселёв, ex-AI Product Owner в Revolut, расскажет, как это делать на масштабе миллионов пользователей.
Записывайтесь здесь | 1 140 |
| 17 | Простые цепочки (Chains) и базовый RAG ломаются на нетривиальных задачах. Индустрия уже давно перешла к агентам, которые сами принимают решения и исправляют свои ошибки.
В видео:
LangChain vs LangGraph: четкие критерии, когда достаточно пайплайна, а когда необходим граф с узлами, ребрами и общим State.
Паттерны: от ReAct и Tool Calling до Reflection (когда агент сам критикует и рефакторит свой код).
Архитектура: как реализовать долгосрочную эпизодическую память и оркестровать мультиагентные системы без жестких галлюцинаций.
Практическая часть: с нуля пишем агента для поиска по каталогу техники на обеих библиотеках.
Смотреть здесь: https://www.youtube.com/watch?v=fCxgeF4cOuw | 1 140 |
| 18 | Используете ли вы оценку качества при разработке AI-продуктов?
Если вы до сих пор не внедрили систему Evals - вы теряете очень много часов на ручной отсмотр всех логов или просто полагаетесь на удачу и застреваете в бесконечном цикле "тушения новых пожаров".
Почему без оценки качества ваш AI-продукт стоит на месте и как внедрить системный процесс улучшений, который не даст вашему продукту деградировать — читайте в новой статье: https://habr.com/ru/articles/1037874/ | 1 829 |
| 19 | 90% AI-продуктов проваливаются из-за отсутствия методологии системной оценки и улучшения качества.
В условиях непредсказуемой природы LLM невозможно эффективно развивать продукт, не имея объективных инструментов измерения результатов.
Об этом говорят и лидеры индустрии:
"Writing evals is going to become a core skill for product managers."
— Kevin Weil (OpenAI CPO)
"If there is one thing we can teach people, it's that writing evals is probably the most important thing."
— Mike Krieger (Anthropic CPO)
"Evals are surprisingly often all you need."
— Greg Brockman (OpenAI President)
Объективная и системная оценка — фундамент успеха любого AI-решения.
🗓 28 мая в 19:30 на прямом эфире с Андреем Киселевым — Head of Product в AI-компании (ex-Revolut, ex-Яндекс) вы узнаете, как правильно подходить к измерению качества и улучшению AI-продуктов.
Мы покажем полный цикл оценки на реальных примерах. Самое важное — сразу после эфира вы сможете использовать полученные знания в своих проектах.
👉 Записывайтесь по ссылке | 834 |
| 20 | Text2Image → Image2Video полный пайплайн генерации видео
В новом видео разбираем подход к созданию видеоконтента с помощью ИИ: Text2Image → Image2Video. Этот метод позволяет избежать артефактов прямой генерации и обеспечивает максимальный контроль над финальным результатом.
Вы узнаете почему работа через изображение эффективнее прямой генерации из текста. Разберем технический стек и механику процесса. В конце - пошаговая реализация пайплайна на Python с использованием библиотеки Diffusers которую вы сможете забрать в свои проекты.
Смотреть: https://youtu.be/PKu1REFu6WE | 1 454 |
