Data Scientist | ML & AI

📰 Composer 2.5 от Cursor: новый уровень AI-кодинга Cursor выкатили Composer 2.5 и заявляют, что модель уже сопоставима с Opus 4.7, но заметно дешевле и эффективнее по токенам. В обучении используют targeted reinforcement learning — ИИ получает точную обратную связь, где именно ошибся, и доучивается на этих местах. ⛓️ Тестируем тут tags: #новости ➡ Data Scientist | Чат

Когда ты в последний раз искал работу и не страдал?

Открываешь HeadHunter: — 1000 откликов — «Мы вам перезвоним» → *никто не перезванивает*

Открываешь Telegram: — 50 каналов — «Срочно ищем Сеньора за 3 копейки» — вакансии, которым по полгода

Мы тоже через это проходили и решили создать свой агрегатор, который: — Собирает вакансии из 100+ IT-каналов в Telegram — Разбирает каждый пост и приводит к нормальному виду — Даёт прямые контакты работодателя — Подбирает вакансии под твоё резюме — Присылает подборки в личку каждый день 🎁 Для всех подписчиков «Data Scientist | ML & AI» действует бесплатный период на 3 дня со всем функционалом! Его можно активировать в вашем профиле. ➡️ Опробовать бесплатно ➡️ Опробовать бесплатно ➡️ Опробовать бесплатно

🔖 Большая база по AI-агентам Нашли репозиторий, где собраны туториалы по созданию AI-агентов с реальными кейсами использования. Подойдёт тем, кто хочет разобраться, как строятся современные AI-системы, а не только играться с API. ⛓️ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 26 лекций по Deep Learning бесплатно Материал помогает пройти путь от базового понимания до уверенной DL-базы примерно за несколько часов просмотра. Хороший вариант для входа в нейросети и Data Science. ⛓️ Смотреть плейлист tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Интерактивный учебник по теории вероятностей и статистике Супер наглядный сайт, где можно визуально изучать распределения, sampling и статистические концепции. Без тонны формул и скучной теории — всё показывается через интерактивные примеры и симуляции. ⛓️ Забираем тут tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

🔖 DFlash может стать новым бустом для LLM inference Новая техника speculative decoding заменяет обычную draft-модель на diffusion-based генерацию токенов. Фишка в том, что черновые токены генерируются параллельно, а не по одному, из-за чего скорость инференса резко растёт. ⛓️ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

Совет на 2027 год — переходите в ML. Пока обычные разрабы конкурируют с ИИ-копилотами, ML-инженеры эти самые нейронки создают. В эпоху нейростей это самые востребованые люди в мире программирования. Зарплаты мидлов начинаются от 250 000 ₽, а у сеньоров в BigTech доходят до 700 000 ₽. А чтобы освоить его всего за 4 месяца без лишней суеты — изучите канал Марка Миргалеева. Он помог 20+ ученикам найти работу от 250к в ML/NLP/AI-агентах На канале вы найдёте: — Всё про самые востребованные стеки(Python, ИИ-агенты, NLP) и почему математика — это не страшно, если учить только нужное. — Как оформить резюме, чтобы оно пролетало через любые LLM-фильтры и ATS-системы прямо к тимлидам. — Скрипты переговоров, которые помогли его ученикам прыгнуть с 0 до 360к всего за 8 месяцев. Во времена острой нехватки ML-разработчиков, это лучшее время, чтобы перекатиться. Переходи и изучай: https://t.me/+TwxQ8W6MF6hhY2My

📱 GPT-5.5 Instant — новая дефолтная модель в ChatGPT Галлюцинаций стало вдвое меньше, скорость выросла, персонализация подтягивает контекст из предыдущих чатов. Работает для всех пользователей по умолчанию. ⛓️ Подробнее здесь tags: #новости ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

🔖 Теперь кодовую базу можно превратить в граф знаний Understand-Anything сканирует проект и визуализирует архитектуру как граф: узлы — файлы и классы, рёбра — зависимости и связи. Внутри:

— поиск по структуре; — AI-описания компонентов; — semantic search; — анализ изменений и архитектуры.

Поддерживаются Claude Code, Cursor, Codex и другие AI-агенты. ⛓️ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

📰 MCP-серверы становятся новым слоем для AI-агентов В статье объясняется, как через LangGraph и Python научить нейросети работать с кодом, API и внешними инструментами. Хороший практический материал по agentic AI и MCP. ⛓️ Читать статью tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

📰 NumPy с нуля для Data Science Практический гайд по NumPy, который объясняет, зачем вообще нужны массивы и почему обычные списки Python плохо подходят для работы с данными. Без лишней теории:

▶️ массивы и операции; ▶️ работа с числами и матрицами; ▶️ базовые инструменты для аналитики и DS.

⛓️ Читать статью tags: #статья ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

👍 NVIDIA Dynamo — инференс, перестроенный под агентный кодинг Агентные инструменты делают сотни API-вызовов за сессию — стандартный инференс для этого не рассчитан. Dynamo перестраивает стек: KV-кэш роутинг, агентное планирование, многоуровневое кэширование и единая оркестрация. Меньше задержек, выше попадания в кэш, в 7 раз больше throughput. ⛓️ Подробнее здесь tags: #новости ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

🔖 DeepSeek-OCR можно дообучить под любой язык на одной GPU Модель использует optical context compression — вместо длинных последовательностей токенов документ сжимается в визуальные токены. На эксперименте с персидским языком CER улучшили на 88% всего за 60 шагов обучения. Весь код и окружение полностью open-source. ⛓️ Ссылка на ресурс tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

🔖 RAG без векторов и чанкинга OpenKB предлагает другой подход к работе с документами: вместо векторной базы строится связанная wiki-структура знаний. Что умеет:

▶️ Анализ PDF на сотни страниц; ▶️ Авто-суммаризация и concept pages; ▶️ Кросс-ссылки между документами; ▶️ Поиск противоречий и пробелов; ▶️ Обновление базы знаний без пересборки.

⛓️ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

🔖 Книга по fine-tuning LLM на 115 страниц Внутри сочетание теории и практики: пайплайны обучения, подготовка данных и работа с LLM на реальных примерах. Полезно для тех, кто хочет перейти от использования моделей к их адаптации под свои задачи. ⛓️ Забираем книгу tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

🔖 MIT выложили 7 часов по Generative AI Большая подборка лекций по генеративному ИИ: от базовых нейросетей до diffusion-моделей и GAN. Внутри:

▶️ Stable Diffusion и DALL·E; ▶️ Reinforcement Learning; ▶️ Autoencoders и GAN; ▶️ Foundation Models; ▶️ Contrastive и self-supervised learning.

⛓️ Смотреть лекции tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

🔖 Новый уровень code review Этот плагин «чувствует» качество кода и реагирует звуками: норм код — спокойно, плохой — крики и слёзы. Простой, но наглядный пример того, как можно использовать поведенческую обратную связь в разработке. ⛓️ Ссылка на GitHub tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

Привет. Вот тебе самые топовые каналы по IT! ⚙️ Dev Boost — Самая огромная коллекция платных курсов, которые можно скачать бесплатно; 👩‍💻 IT Books — Самая огромная библиотека книг; 💻 Hacking & InfoSec Base — Крутой блог белого хакера; 🛡 CyberGuard — Всё про ИБ; 🤔 ИБ Вакансии — Всё, чтобы найти работу в ИБ; 👩‍💻 linux administration — Всё про Линукс; 📲 В Max тоже есть место для линуксоидов; 👩‍💻 Программистика — Python, python и ещё раз python; 👩‍💻 GameDev Base — Всё про GameDev; 😆 //code — Самые топовые мемы по IT: 📲 Мы в Max; Подпишись, чтобы не потерять!

🔖 Трансформер прямо в железе: MicroGPT на ПЛИС без GPU и PyTorch 50 000+ токенов в секунду, фиксированная арифметика Q4.12 и веса в ПЗУ. Инференс существует только в виде логических схем. Интересно не скоростью, а подходом: авторы показали как каждый шаг трансформера — внимание, MLP, проекции — ложится в железо в виде конечных автоматов и арифметических блоков. ⛓️ GitHub | Демо tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот

🔖 10 курсов Стэнфорда по ИИ и ML — с официальными страницами и всеми материалами

▶️ CS221: Искусственный интеллект ▶️ CS229: Машинное обучение ▶️ CS229M: Теория машинного обучения ▶️ CS230: Глубокое обучение ▶️ CS234: Обучение с подкреплением ▶️ CS224N: Обработка естественного языка ▶️ CS231N: Глубокое обучение для компьютерного зрения ▶️ CME295: Большие языковые модели ▶️ CS236: Глубокие генеративные модели ▶️ CS336: Моделирование языка с нуля

Покрывают весь спектр: классический ML, LLM и генеративные модели — с теорией и практикой. tags: #полезное ➡ Data Scientist | Чат | ИИ-Бот