MadML 🚀

Почему ИИ не отберет у тебя работу (пока что)? ЛЛМ пишут очень быстро и часто пишут работающий код. Но если копнуть глубже, то оказывается, что ЛЛМ не могут быть умнее среднего разработчика (не джуна). Косвенно об этом говорят и исследования. Например, в этом исследовании выяснили, что идеи, которые генерят ЛЛМ агенты, хотя и кажутся на первый взгляд более новаторскими и прорывными, при реализации страдают от недостатка “реалистичности”. То есть они красивы на бумаге, но реализовать их оказывается гораздо сложнее, если вообще возможно. Реализация “человеческих” идей не сильно далеко уходит от первоначальной оценки, что говорит об их более тщательной проработке. А вот тут оказалось, что ЛЛМки не могут оптимизировать код лучше человека - они часто пишут неработающий код или код, который ничего не улучшает. Получается, человек думает глубже. А здесь пишут, что внедрение ассистентов вообще может замедлить опытных разработчиков, даже если они сами утверждают обратное. Но этот вопрос, конечно, дискуссионный, потому что ЛЛМ-кой тоже нужно уметь пользоваться и иногда нужно потратить много времени на подготовку среды, чтобы сэкономить время разработки в будущем, но об этом в другой раз. В любом случае, все эти статьи подтверждают, что ОПЫТНЫЕ разработчики по-прежнем ценны и это дает небольшую надежду продержаться некоторое время наплаву. А что вы думаете на этот счет? ОтобралУпростил ли ИИ вашу работу? Поделитесь мыслями в комментариях. П.С. Этот текст написан без использования ИИ.

Если вы, как и мы, часто работаете с научными статьями по AI, эти инструменты могут серьёзно упростить вам жизнь. Делимся двумя сервисами, которые помогают быстро находить и анализировать исследования в области искусственного интеллекта. Сегодняшнюю подборку сделал наш ML инженер Павел. 1) Emergent Mind: - https://www.emergentmind.com/ - Удобный поисковик статей по arXiv с возможностью саммаризации текста (5 поисков в день в бесплатной версии) - Работает по принципу RAG системы на основе последних LLM моделей с возможностью выбора (в бесплатной версии доступны Gemini 2.5 Flash, GPT 4o) - Раздел Trending отображает наиболее популярные статьи за последнее время, анализируя активность в X, Reddit, GitHub и других источниках - В платной версии есть доступ к "чату со статьей", безлимитные запросы - Есть подписка на еженедельную рассылку с популярными статьями Павел: "Лично я пользуюсь инструментом регулярно, ускоряет разбор статей и позволяет легко следить за трендами в области AI" 2) AINews - https://news.smol.ai/ - Удобный и быстрый поисковик статей в области AI - Есть подписка на рассылку популярных статей - Быстрый поиск с удобной и специализированной фильтрацией - Ежедневные обновления Поделитесь в комментариях какие инструменты для работы с научными статьями используете вы?

Приглашаем вас на доклад "Diffusion of Thought: Chain-of-Thought Reasoning in Diffusion Language Model". В последнее время диффузионные LLM набирают популярность и показывают перспективу роста. Они не только работают быстрее, но и иногда выбиваяют более высокие метрики на бенчмарках (но пока только в своих весовых категориях). Мы уже рассказывали о таких моделях ранее А в этот раз мы разберем подходы по реализации ризонинга для диффузионных языковых моделей (DoT). Разберем основы CoT и iCoT и их главные недостатки. Рассмотрим возможности по самокоррекции размышлений, а также оценим скорость инференса и сравнение с классическими LLM. Спикер Павел Силаенков, ML инженер Mad Devs Время и дата 3 июля, четверг, с 18:00 до 19:00 (по Бишкеку) Ссылка на встречу meet.google.com/ryk-irww-moz

Доклад "AI агенты в крипто индустрии" от инженер-исследователя в Dune Analytics, Диаса, стартует 🎉 Ссылка на встречу: meet.google.com/ryk-irww-moz

Приглашаем вас на доклад "AI агенты в крипто индустрии", который прольёт свет на одну из самых динамичных областей технологии и финансов. Мы углубимся в последние тренды и инновации, которые формируют будущее AI агентов в криптопространстве. Доклад будет основан на глубоких исследованиях развития стейблкоинов в мировой финансовой индустрии, с использованием обширных данных с Dune Analytics. Dune Analytics — это платформа для анализа и визуализации блокчейн-данных с миллионами дашбордов и тысячами активных аналитиков. Спикер Диас Алымбеков, инженер-исследователь в Dune Analytics Время и дата 19 июня, четверг, с 18:00 до 19:00 (по Бишкеку) Ссылка на встречу meet.google.com/ryk-irww-moz

👋 Приглашаем на доклад: «Deepfake, face swapping, video generation -> останавливаем подмену видео в реальном времени» 5 июня в 18:00 по Бишкеку. Дипфейки становятся всё доступнее, а мошенники — изобретательнее. Как защититься, если подделать видео теперь может каждый? Михаил расскажет, как простые задания на камеру и анализ технических характеристик помогают выявлять подмену в реальном времени. Узнайте, как без сложных нейросетей и больших затрат можно эффективно остановить современные атаки. Доклад будет интересен исследователям, разработчикам и любителям, следящим за тенденциями в AI, а также специалистам по информационной безопасности. Наш спикер: Михаил Шкорин, ML-инженер Verigram Ссылка на встречу: meet.google.com/ryk-irww-moz

👋 Приглашаем на доклад: «Интерпретируемость LLM» 8 мая в 18:00 по Бишкеку. Компания Anthropic известна не только своими языковыми моделями, но и исследованиями в области вскрытия черных ящиков LLM. Мы попробуем дать краткий обзор основных этапов таких исследований и расскажем про SAE, Cross-Layer Transcoders и Attribution Graphs. Наш спикер: Александр Брыль, ML-инженер Mad Devs Ссылка на встречу: meet.google.com/ryk-irww-moz

Сегодняшнюю встречу мы отменяем. К следующей встрече через 2 недели уже запланировали доклад, так что не теряемся, все будет. (каринка для красоты)

Хей 👋 Участники нашего сообщества поделились курсами и книгами, которые сейчас изучают. Мы собрали для вас этот список, чтобы вы могли ознакомиться, найти что-то полезное для себя и поделиться своими впечатлениями! 🙌🏻 📚Учебник по машинному обучению — https://education.yandex.ru/handbook/ml/article/about 📚Курс по агентам от hugging face — https://huggingface.co/agents-course 📚Cookbook от Opean AI по использованию агентов — https://cookbook.openai.com/examples/gpt4-1_prompting_guide 📚Тренировки по ML и Алгоритмам от Яндекс — https://yandex.ru/yaintern/training?utm_campaign=yaintern25&utm_content=yy&utm_medium=internal&utm_source=telegram&utm_term=BusinessCamp_video1504

👋 Приглашаем на доклад: «S1: simple test-time scaling, простой и дешёвый способ повысить точность ризонинга LLM» 10 апреля в 18:00 по Бишкеку. В ходе доклада расскажем про один из простых способов поднять точность инференса ризонинг моделей с помощью подхода test-time scaling. Разберём как авторам статьи удалось добиться точности выше чем у OpenAI, что такое test-time scaling и как подход budget forcing помог автором сэкономить. Доклад будет интересен исследователям, разработчикам и любителям, следящим за тенденциями в AI. Наш спикер: Павел Силаенков, ML-инженер Mad Devs Ссылка на встречу: meet.google.com/ryk-irww-moz

👋 Приглашаем на доклад: «S1: simple test-time scaling, простой и дешёвый способ повысить точность ризонинга LLM» 10 апреля в 18:00 по Бишкеку. В ходе доклада расскажем про один из простых способов поднять точность инференса ризонинг моделей с помощью подхода test-time scaling. Разберём как авторам статьи удалось добиться точности выше чем у OpenAI, что такое test-time scaling и как подход budget forcing помог автором сэкономить. Доклад будет интересен исследователям, разработчикам и любителям, следящим за тенденциями в AI. Наш спикер: Павел Силаенков, ML-инженер Mad Devs Ссылка на встречу: meet.google.com/ryk-irww-moz

Уже завтра приглашаем на MadML Talks, где мы обсудим статью о XLNet — мощной альтернативе BERT, устраняющей его ограничения благодаря авторегрессивному подходу. Разберем ключевые идеи, сравним с BERT и рассмотрим, как XLNet улучшает результаты в задачах обработки естественного языка. Будет полезно всем, кто интересуется современными методами предобучения! Время: 18:00 по Бишкеку (Четверг, 27 марта) Ссылка на встречу: meet.google.com/ryk-irww-moz

Сегодня четверг, а значит мы приглашаем вас на доклад: "Хранилища данных: от основ до Big Data" Хотите узнать больше о методах хранения данных и освоить технологии Big Data? Присоединяйтесь к нашему докладу, где мы проведем обзор концепций и практических аспектов. Спикер: Павел Силаенков (ML-инженер в Mad Devs) Ссылка на встречу: meet.google.com/ryk-irww-moz Время доклада: сегодня в 18:00 по Бишкеку (13 марта, 2025) Что вас ждет: ℹ Методы организации хранилищ данных: Рассмотрим различные схемы и архитектуры. ℹ Типы баз данных: Сравним реляционные и колоночные базы данных, выявим их преимущества и недостатки. ℹ Big Data и распределенные хранилища: Погрузимся в мир больших данных, изучим принципы работы распределенных систем и их применение. ℹ Области применения: Обсудим основные области и примеры применения в различных отраслях. Для кого этот доклад: - Разработчики и инженеры, работающие с данными. - Аналитики данных и специалисты по Big Data. - Все, кто интересуется технологиями хранения и обработки данных. Присоединяйтесь, чтобы получить знания и расширить свой кругозор в области хранения данных!

👋 Приглашаем на доклад: «LLM: Китайский прорыв с LLaDA» 27 февраля в 18:00 по Бишкеку. Мы обсудим подход к обучению LLM, предложенный китайскими исследователями. Они разработали модель LLaDA, которая использует диффузионный процесс для «расшумления» и восстановления текста, вместо традиционного авторегрессионного подхода. Доклад будет интересен исследователям, разработчикам и любителям, следящим за тенденциями в AI. В докладе мы рассмотрим: ✔️ Сравнение LLaDA с LLaMA и GPT-4o на различных задачах. ✔️ Возможности файнтюнинга и масштабирования LLaDA. Наш спикер: Алина Бурыкина, ML-инженер Mad Devs Ссылка на встречу: meet.google.com/ryk-irww-moz

Привет, любители машинного обучения! Приглашаем вас на увлекательный доклад, посвященный одной из самых горячих тем в мире ИИ – моделям ризонинга. О чем пойдет речь: — Что такое ризонинг и зачем он нужен? Разберемся в основах этой концепции и поймем, как она отличается от традиционных языковых моделей. — Как обучить модель ризонинга? Рассмотрим различные подходы и алгоритмы, которые используются для этого на примере DeepSeek. — Можно ли обучить модель ризонинга за $50? Попробуем ответить на этот вопрос, взвесив все "за" и "против". Наш спикер: Александр Брыль, ML-инженер в Mad Devs. Дата и время проведения: Сегодня в 18:00 по Бишкеку Ссылка на онлайн-встречу: meet.google.com/ryk-irww-moz