uk
Feedback
epsilon correct

epsilon correct

Відкрити в Telegram

Машинное обучение, графы, языковые модели. Чуток про карьеру исследователя в FAANG, путь PhD и щепотка полезной математики. Связаться с автором: @deltaincorrect. Рекламы в канале нет.

Показати більше
Росія77 943Технології та додатки14 078
8 073
Підписники
-124 години
+127 днів
+4130 день

Триває завантаження даних...

Схожі канали
Just links
6.8K
Just links
Empty Set of Ideas
3.0K
Empty Set of Ideas
iggisv9t channel
2.2K
iggisv9t channel
Mikhail Samin
1.6K
Mikhail Samin
Сегодня родился Бенедикт Киберксюш
254
Сегодня родился Бенедикт Киберксюш
avatar
1
Більше каналів
Хмара тегів
граф42
gemini35
параметр18
ранг12
рецензент12
матрица11
llm9
openai9
бенчмаркам9
пластик9
llmок8
контекст8
рецензия8
cvpr7
neural7
phd7
api6
chair6
math6
токенов6
Вхідні та вихідні згадування
---
---
---
---
---
---
Залучення підписників
липень '26
липень '26
+16
в 0 каналах
червень '26
+157
в 0 каналах
Get PRO
травень '26
+148
в 0 каналах
Get PRO
квітень '26
+218
в 5 каналах
Get PRO
березень '26
+111
в 0 каналах
Get PRO
лютий '26
+256
в 2 каналах
Get PRO
січень '26
+171
в 3 каналах
Get PRO
грудень '25
+109
в 5 каналах
Get PRO
листопад '25
+152
в 2 каналах
Get PRO
жовтень '25
+106
в 3 каналах
Get PRO
вересень '25
+148
в 3 каналах
Get PRO
серпень '25
+156
в 6 каналах
Get PRO
липень '25
+147
в 2 каналах
Get PRO
червень '25
+214
в 5 каналах
Get PRO
травень '25
+159
в 5 каналах
Get PRO
квітень '25
+213
в 3 каналах
Get PRO
березень '25
+521
в 10 каналах
Get PRO
лютий '25
+541
в 10 каналах
Get PRO
січень '25
+150
в 6 каналах
Get PRO
грудень '24
+381
в 9 каналах
Get PRO
листопад '24
+152
в 3 каналах
Get PRO
жовтень '24
+388
в 10 каналах
Get PRO
вересень '24
+2 489
в 19 каналах
Get PRO
серпень '24
+198
в 10 каналах
Get PRO
липень '24
+232
в 4 каналах
Get PRO
червень '24
+76
в 0 каналах
Get PRO
травень '24
+85
в 4 каналах
Get PRO
квітень '24
+138
в 1 каналах
Get PRO
березень '24
+185
в 8 каналах
Get PRO
лютий '24
+105
в 3 каналах
Get PRO
січень '24
+119
в 1 каналах
Get PRO
грудень '23
+408
в 3 каналах
Get PRO
листопад '23
+52
в 0 каналах
Get PRO
жовтень '23
+165
в 3 каналах
Get PRO
вересень '23
+106
в 0 каналах
Get PRO
серпень '23
+140
в 0 каналах
Get PRO
липень '23
+1 495
в 0 каналах
Дата
Залучення підписників
Згадування
Канали
04 липня+3
03 липня+2
02 липня+6
01 липня+5
Дописи каналу
epsilon correct
Мечта всех, кто хотел кожаночку как у Дженсена Хуанга – на следующем Sotheby's можно будет купить подписанную им куртку Tom F
Мечта всех, кто хотел кожаночку как у Дженсена Хуанга – на следующем Sotheby's можно будет купить подписанную им куртку Tom Ford. Средства пойдут на благотворительность, ориентировочная цена – 40-60k$, хотя зачастую у аукционных домов не всё хорошо с оценкой спроса, и куртка может уйти за сильно больше какому-нибудь сотруднику фронтирной лабы.

2
Пока я откисаю в Корее от очередного сезона исхода дорогих коллег [1, 2, 3, и др.] перед ICML, наша с читателями любимая Лили
Пока я откисаю в Корее от очередного сезона исхода дорогих коллег [1, 2, 3, и др.] перед ICML, наша с читателями любимая Лилиан Вэн – авторка топ-1 блога по диплёрнингу – написала первый за почти два года пост про историю и развитие науки об оценке правил масштабирования (scaling laws) языковых моделей. Почему "правил", а не "законов" – чтобы не создавать ощущения универсальности самих законов: всех необходимых факторов для по-настоящему точных предсказательных правил для конкретных архитектур, моделей, данных, оптимизаторов и других факторов, на них влияющих. Особого почтения заслуживает упоминание статьи Lovelace et al., где в первый раз в академическом мире разбираются, как влияют повторения данных на scaling laws. Так что у кого знания остановились на шиншилле – бежим освежать знания, чтобы фронтир толкался предсказуемо и безопасно.
3 190
3
Проверяемся, запомнили ли вас ллмки на intheweights.com Гпт 5.5 меня задизреспектила 😭
Проверяемся, запомнили ли вас ллмки на intheweights.com Гпт 5.5 меня задизреспектила 😭
5 004
4
MTP спекулятивный декодинг в Gemma 4: ускоряемся в два раза без потери качества 🥳 В нашу дорогую гемму наконец завезли спеку
MTP спекулятивный декодинг в Gemma 4: ускоряемся в два раза без потери качества 🥳 В нашу дорогую гемму наконец завезли спекулятивный декодинг, когда более маленькая модель предсказывает токены, которые могут верифицироваться большой моделью параллельно, существенно ускоряя инференс для локальных юзкейзов. Попробовать можно через HuggingFace transformers, остальные движки тоже скоро будут поддерживать. блогпост, технический блог
0
5
Продолжаем геммапропаганду. В прошлом году у NVIDIA вышла неплохая статья о том, как ловить людей, которые доливают тест в тр
Продолжаем геммапропаганду. В прошлом году у NVIDIA вышла неплохая статья о том, как ловить людей, которые доливают тест в трейн. CoDeC – нормализованный показатель перплексии, где для тестсета бенчмарка считают изменения в перплексии с дополнительными примерами из того же бенчмарка. Для неконтаминированных моделек мы ожидаем, что дополнительные примеры не будут сбивать модель с толку, а в лучшем случае помогут. С другой стороны, если модель запомнила текст из теста, дополнительные примеры собьют её с толку и уверенность модели в ответе упадёт. Шкала нормализована от 0 до 100, где ~80% значит, что примеры из теста модель видела буквально, ~40% – в перефразированном виде. Товарищ с твиттера посчитал CoDeC для Gemma 4 и сравнил с Qwen 3.5 – почему-то у наших китайских коллег модель почти запоминает примеры из теста.
0
6
WeirdML – один из самых необычных бенчмарков для ЛЛМок. В него входят необычные open-ended задачки по МЛю, например, распозна
WeirdML – один из самых необычных бенчмарков для ЛЛМок. В него входят необычные open-ended задачки по МЛю, например, распознавание цифр со всего 28 размеченными примерами и ~50к неразмеченными, распознавание формы фигур, или восстановление перемешанных фрагментов изображений. Gemma 4 31B оказалась самой сильной открытой моделью на этом бенчмарке, опередив GLM 5 (MoE на 700B) и GPT-OSS с хорошим отрывом, показав результат на уровне с О3 или Gemini 2.5 Pro.
0
Переглянути всі дописи