Математика Дата саентиста
Открыть в Telegram
@workakkk - админ @data_analysis_ml - ds https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946
Больше
Сеть:📈 Аналитический обзор Telegram-канала Математика Дата саентиста
Канал Математика Дата саентиста (@data_math) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 14 127 подписчиков, занимая 8 979 место в категории Технологии и приложения и 46 634 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 14 127 подписчиков.
Согласно последним данным от 02 августа, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило 81, а за последние 24 часа — -6, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 12.19%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 6.30% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 723 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 890 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 16.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как llm, программирование, параметр, визуализация, stepik.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“@workakkk - админ
@data_analysis_ml - ds
https://gosuslugi.ru/snet/67b55bb01a1c5a6fb6ecc946”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 03 августа, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
14 127
Подписчики
-624 часа
+57 дней
+8130 день
Архив постов
✔️ ИИ помог Теренсу Тао найти контрпример в математике
Один из величайших математиков современности, Теренс Тао, использовал искусственный интеллект, чтобы решить задачу на MathOverflow о последовательности наименьших общих кратных.
У него было теоретическое подозрение, что ответ отрицательный, но требовались конкретные числовые параметры для построения контрпримера. Сначала Тао просил ИИ сгенерировать Python-код для поиска, но из-за неверных параметров и долгого времени выполнения этот путь оказался неэффективным.
Затем он перешёл к пошаговому алгоритму: ИИ выполнял эвристические расчёты, помогая сузить диапазон параметров. В итоге удалось получить рабочие значения, которые Тао проверил самостоятельно с помощью короткого Python-скрипта, также созданного ИИ.
Такая стратегия позволила сэкономить часы ручного кодирования и отладки: ИИ не только ускорил поиск, но и выявил несколько ошибок в начальных рассуждениях. Этот случай показывает, как современные системы могут становиться реальными ассистентами даже в фундаментальной математике.
mathstodon
✔️ Математика в машинном обучении» - бесплатный курс, который предназначен для тех, кто хочет углубить свои знания в области математики, необходимой для понимания и применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта.
Этот курс охватывает ключевые математические концепции, лежащие в основе современных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная алгебра, теория вероятностей, статистика и оптимизация.
Курс
Ряд Тейлора - это мощный инструмент в математическом анализе, который позволяет представить гладкую функцию в виде бесконечной суммы её производных в одной точке.
По сути, он даёт способ приближать сложные функции с помощью многочленов. Каждый член ряда включает производную более высокого порядка, вычисленную в выбранной точке, и умноженную на соответствующую степень переменной.
Вблизи этой точки многочлен Тейлора точно повторяет поведение исходной функции, и чем больше членов ряда учитывать, тем точнее становится приближение. Эта концепция является фундаментальной как в теоретической, так и в прикладной математике - от решения дифференциальных уравнений до работы алгоритмов в численном анализе и физике.
Выбираешь вуз? Давай разберёмся!
Если завис на последнем варианте – тебе в ЦЭ-500 👈
Рассказываем, как выбрать перспективную специальность и сразу после выпуска попасть на крутое предприятие.
#реклама
О рекламодателе
📐 Генерируйте пошаговую LaTeX-документацию прямо из Python-кода с помощью handcalcs
Показывать промежуточные шаги расчёта — критично для отчётов и верификации: так стейкхолдеры видят логику, а не только итоговое число. Писать LaTeX вручную для каждого шага — долго и рутинно. handcalcs снимает эту боль: он автоматически превращает ваш Python-код в понятные математические выкладки (с формулами и подстановками), готовые для вставки в отчёт, ноутбук или публикацию.
Зачем это нужно
• инженерные записки и техотчёты с проверяемыми шагами
• документация к моделям данных и расчётам в DS/ML
• учебные материалы и туториалы с «развёрнутыми» формулами
Как это выглядит на практике
# pip install handcalcs
from math import pi
from handcalcs.decorator import handcalc
# handcalcs возьмёт выражения внутри функции и сгенерирует пошаговые формулы
@handcalc()
def circle_area(r):
A = pi * r**2
return A
latex_output = circle_area(3) # возвращает LaTeX со всеми шагами: A = π·r^2 → подстановка → результат
print(latex_output)
# Пример для инженерной механики
@handcalc()
def bending_stress(F, L, b, h):
I = b * h**3 / 12
M = F * L
y = h / 2
sigma = M * y / I
return sigma
print(bending_stress(F=1500, L=2.0, b=0.05, h=0.02))
🔍 Интерактивный визуальный гид по математике и алгоритмам через концепты геймдева
Это отличный ресурс, где сложные идеи показываются через визуализацию и примеры из геймдева.
💡 Особое внимание главам про теорию графов
- визуализация узлов, рёбер, путей
- алгоритмы поиска: DFS, BFS, A*
- минимальные остовные деревья и прочие структурные концепты
Если хочешь, могу собрать подборку самых полезных страниц/статей с Red Blob Games про графы, которые стоит сохранить.
https://redblobgames.com
Repost from DevOps
🎮 DOOMscrolling: The Game
Думскроллинг превратился в игру! Энтузиаст сделал пародию на DOOM, где вместо стрелялки — бесконечная лента новостей.
⚡ Как играть:
- листаешь вниз/вверх → так двигается персонаж
- на пути — монстры, оружие с апгрейдами, ловушки и даже стена огня, которая подгоняет вперёд
- сверху накладываются реальные заголовки из RSS
В итоге получается безумный микс: привычный думскроллинг, но теперь он реально «убивает».
👉 Попробовать: https://gisnep.com/doomscroll/?ref=ironicsans.ghost.io
Как выучить вышмат за 1 вечер? 😨
Никак. Ведь в первую очередь важно научиться понимать математику. Это позволит не только быстро восстанавливать известные факты, но и адаптировать их под свои задачи и цели!
И поможет вам в этом единственный канал в телеграме о высшей математике. Его автор - выпускник СПБГУ, а ныне — аспирант РАН, преподаватель теории вероятностей и математического анализа.
На простом языке разбирает сложные вещи, даёт шпаргалки и проводит регулярные консультации по высшей математике 📈
Находка для студентов и тех, кому нужен вышмат по работе. От полезных материалов и книг до ответов на вопросы и уроков по подготовке к олимпиадам, собеседованиям, вступительным испытаниям.
Посмотрите сами 👉 @lav_math
🌟 Lumina-DiMOO
Lumina-DiMOO — это передовая модель, использующая дискретную диффузию для обработки мультимодальных задач, таких как генерация изображений и их редактирование.
Она демонстрирует высокую эффективность и превосходит существующие решения по множеству показателей.
🚀Основные моменты:
- Унифицированная архитектура для различных модальностей.
- Поддержка текстово-изображенческой генерации и понимания.
- Увеличенная скорость выборки с помощью кэширования.
- Достижение состояния искусства в нескольких бенчмарках.
📌 GitHub: https://github.com/Alpha-VLLM/Lumina-DiMOO
#python
Почему нужно подать заявку на Студкемп по математике в ИИ от Яндекс Образования в СПбГУ по этой ссылке? 🤔
Потому что это:
1️⃣ Возможность пообщаться с экспертами из ШАД, СПбГУ и Яндекс Образования
2️⃣ Перспектива подключиться к научным исследованиям по математике и ИИ
3️⃣ Потенциал получить глубокий математический взгляд на ML
4️⃣ Обработка теоретических и практических профессиональных знаний
5️⃣ Можно продолжать до бесконечности…
И это точно нельзя упускать! Ведь даже проезд и проживание оплатит Яндекс Образование 💙
Приём заявок открыт до 21 сентября — не теряем время.
Repost from Machinelearning
+4
⚡ Speculative Cascades — как ускорить работу LLM
Google Research придумали новый способ сделать большие языковые модели быстрее и дешевле.
Что это такое:
🔹 Каскады
Сначала отвечает маленькая модель. Если задача слишком сложная - подключается большая. Так экономятся ресурсы, но качество может прыгать.
🔹 Спекулятивная декодировка
Маленькая модель угадывает сразу несколько слов вперёд. Большая быстро проверяет данные и подтверждает. Скорость выше, но большая модель всё равно тратит много ресурсов.
🟢 Speculative Cascades
Это комбинация: маленькая модель иногда отвечает полностью сама, а иногда используется как ускоритель для большой. В итоге получаем меньше затрат, больше скорости и то же качество.
🔥Что показали тесты (тестили на Gemma, T5):
- быстрее, чем обычная спекулятивная декодировка
- дешевле и качественнее, чем каскады
- удобнее настраивать баланс «скорость ↔ качество»
При том же уровне качества, что и у спекулятивной декодировки, новый метод работает быстрее (генерирует больше токенов за один вызов большой модели).
А в задачах математических рассуждений получен явный апгрейд по скорости при сохранении или даже улучшении качества.
LLM всё чаще используются в поиске, чатах, ассистентах. Чтобы они реально были полезными, их нужно ускорять и удешевлять. *Speculative cascades* помогают это сделать без потери качества.
🔗 Подробнее: https://research.google/blog/speculative-cascades-a-hybrid-approach-for-smarter-faster-llm-inference/
@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #Inference #SpeculativeDecoding #Cascades #GoogleResearch
+1
🔥Авито открыл набор на стажировку для тех, кто хочет прокачаться в ML и работать в одной из самых технологичных DS-команд!
Развивайте уникальные продукты и получите шанс продолжить свой путь в Авито по результатам программы — подробнее в карточках.Отправляйте заявку до 15 сентября: https://u.to/FpdXIg
💡 Новая физика: “тёмный свет”
Учёные предложили квантовую теорию, которая утверждает: даже в темноте есть свет.
📌 Раньше считалось, что «тёмные зоны» возникают, когда световые волны гасят друг друга и там пусто.
🔬 Теперь же физики говорят: фотоны остаются, но переходят в «тёмное квантовое состояние» — они существуют, но их невозможно увидеть.
✨ Как это работает:
- Свет — это смесь «ярких» и «тёмных» состояний.
- В ярком состоянии фотоны взаимодействуют с детекторами и становятся видимыми.
- В тёмном — остаются скрытыми, хотя никуда не исчезают.
- Сам акт наблюдения переводит фотон из тёмного в яркое состояние — и именно тогда возникает видимый результат.
⚡️ Это переосмысление может объяснить старые парадоксы квантовой механики и открыть путь к технологиям, которые будут уметь обнаруживать и управлять скрытыми состояниями света.
📌 Источник: https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.134.133603
+3
🔢 Качество математических данных — ключ к развитию reasoning-моделей.
Но тут есть проблема: лучшие данные скрыты в старых научных статьях, а OCR математики — это настоящий кошмар: куча исключений, форматы, языки.
👉 Даже GPT-5 при распознавании путает F с τ (маленькая правка в символе, но огромная смысловая разница) и ломает форматирование.
Исследования (*deepseek-math, NVIDIA Nemotron*) подтверждают: предобучение на математике критично для улучшения рассуждений LLM. Работа HuggingFace над *smollm* показала, что фильтрация токенов с 34B → 10B только по качеству повысила результативность.
⚠️ Для хорошего математического корпуса OCR должен быть почти 100% точным, справляться с разными языками и макетами страниц.
💡 Обычно используют MathPix — он неплох, но дорогой, медленный и закрытый.
Хорошие новости: за последние месяцы open-source модели обошли MathPix.
Marker уже показывает SoTA на бенчмарке *olmocr* по математике.
Внутренние тесты в tier-1 AI-лаборатории: лучше MathPix.
Минимальные ошибки даже на китайских статьях, где GPT-5 «сдавался».
📌 Репозитории:
- Marker → https://github.com/datalab-to/marker
- Surya → https://github.com/datalab-to/surya
Персонализация и on-prem кастомизация тоже доступны — разработчики открыты к диалогу.
⚡ Открытые решения для математического OCR двигаются быстрее, чем кажется.
🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat
💼 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
😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
🚨 Новый отчёт от Epoch AI: GPT-5 значительно превосходит GPT-4
Хотя запуск GPT-5 прошёл тише, чем громкий дебют GPT-4, цифры показывают обратное — это снова огромный скачок, как когда-то между GPT-3 и GPT-4.
📊 Рост по ключевым бенчмаркам:
🧠 +67% на HumanEval
📚 +80% на Mock AIME
📈 +75% на продвинутой математике (Level 5 MATH)
Итог: GPT-5 подтверждает тренд — каждое поколение приносит качественный прорыв в возможностях моделей.
https://epoch.ai/data-insights/gpt-capabilities-progress
✔️ NVIDIA и Университет Эссекса провели крупнейшую в истории симуляцию в статистической физике.
Инженеры из Университет Эссекса при поддержке NVIDIA установили новый мировой рекорд в компьютерном моделировании. Эксперимент позволил впервые на практике наблюдать термодинамический предел — ключевое понятие, объясняющее, как свойства материи проявляются в макроскопических системах.
Для симуляции использовалась стоечная архитектура NVIDIA GB200 NVL72, которая позволила смоделировать поведение до 70 триллионов взаимодействующих частиц. Система достигла рекордной производительности почти в 115 000 обновлений решетки в наносекунду.
Результаты исследования, опубликованные в Physical Review Research, могут ускорить разработку новых дисплеев, магнитных материалов и дать более глубокое понимание фундаментальных свойств материи.
essex.ac.uk
📚 Mathos (ранее MathGPT Pro) — ИИ-репетитор по математике
Mathos — это умная платформа на базе искусственного интеллекта, которая помогает решать задачи по математике: от алгебры до высшей математики. Подходит и школьникам, и студентам, и преподавателям.
✨ Возможности:
- На 20% точнее GPT-4o при решении задач по математике и STEM
- Поддерживает ввод с фото, PDF, голосом, текстом или рисунком
- Пошаговые объяснения + интерактивные графики и аннотации
- Доверие более 1 млн студентов в 200+ странах
- Стартап из акселератора Y Combinator (Winter 2024), офис в Калифорнии
Идеально для самоподготовки, помощи с домашкой, подготовки к экзаменам и для учебных занятий.
http://mathgptpro.com/
#AI #EdTech #Math #Образование
🌌 Математический мем в стиле «Звёздных войн»
Внизу — маленький Энакин:
зовая основная теорема анализа — интеграл от производной равен приращению функции.
А тень — Дарт Вейдер, то есть «взрослая форма»:
Это обобщённая теорема Стокса, которая объединяет под собой все классические результаты: Ньютона–Лейбница, Грина, Остроградского–Гаусса и Стокса.
⚡️ Смысл мема: основная теорема анализа — лишь маленький частный случай великой теоремы Стокса.
Подпространства в ℝ³ за минуту
У линейных подпространств в ℝ³ всего четыре типа — именно их и шутливо показали на меме:
• {0} — только нулевой вектор.
• Прямая через начало: span(d) = { t·d }.
• Плоскость через начало: { p | n·p = 0 } = ker(nᵀ).
• Всё пространство ℝ³.
Как понять, что множество — подпространство:
1) 0 ∈ S
2) Замкнутость по умножению на скаляр: αx ∈ S
3) Замкнутость по сложению: x + y ∈ S
Быстрые примеры:
• z = 0 — подпространство (плоскость через начало).
• z = 1 — уже не подпространство (нет нулевого вектора, нет замкнутости).
Запомнить просто: линейные подпространства всегда проходят через начало координат.
