(sci)Berloga Всех Наук и Технологий

Современные проблемы биологии: AI решит всё? Лет десять назад на тех, кто пытался применять искусственный интеллект в своих исследованиях, в академическом сообществе смотрели косо. Но затем нейросети стали обыгрывать человека в го и шахматы, научились предсказывать укладку белка, а потом начался бум генеративных моделей. Если отбросить хайп, сегодня разработка AI-алгоритмов выглядит как кратчайший путь к успеху в науке. Вызовы, казавшиеся невозможными, преодолеваются благодаря машинному обучению. Факультет биоинженерии и биоинформатики МГУ и компания Бластим продолжают серию лекций о трендах и перспективах в биотехе. Следующая встреча с доктором биологических наук, профессором ФББ МГУ Борисом Фенюком состоится в понедельник 8 июня в 15:00 мск. Борис Александрович поделится своим видением будущего и расскажет, как AI изменил естественные науки и какие открытия уже внедрены в индустрию: • предсказание структуры белков • анализ геномов • in silico drug design • персонализированная медицина • синтетическая биология 🔗 Зарегистрироваться и оставить вопрос на сайте: https://agency.blastim.ru/bio_ai Или быстро в боте: https://s.salebot.pro/fbbmsu_ai_1

Свежая работа по ИИ в математических доказательствах от Google DeepMind (AlphaProof) Успехи ИИ в решении серьёзных математических задач уже мало кого удивляют, но новая работа Google DeepMind интересна не только результатами, а тем, как именно они были получены. Исследователи представили AlphaProof Nexus — систему, где LLM перестаёт быть просто генератором текста и начинает работать как полноценный агент внутри среды с обратной связью. Это важный сдвиг. Главная проблема обычных LLM — галлюцинации. Для математики это критично: одна ошибка ломает всё доказательство. Но вместо попыток «сделать модель аккуратнее» исследователи изменили сам процесс работы ИИ. Ключевая идея в том, что модель больше не работает в вакууме. Теперь у неё есть внешняя система проверки, которая может мгновенно подтвердить или опровергнуть каждый шаг рассуждений. Для этого используется Lean — язык формальных математических доказательств, где каждое утверждение проходит строгую автоматическую верификацию компилятором. Получается такой цикл: — модель предлагает следующий шаг доказательства; — система проверки валидирует его; — при ошибке агент получает точную обратную связь; — корректирует стратегию; — и продолжает поиск решения. То есть система работает уже не как чат-бот, выдающий ответ за один проход, а как агент, взаимодействующий со средой и постоянно адаптирующий свои действия. Именно это сейчас становится одним из главных направлений развития ИИ: не просто “больше нейронных связей”, а появление циклов генерация → проверка → обратная связь → исправление → новая попытка. По сути, модель получает нечто похожее на настоящий исследовательский процесс. Результаты при этом очень серьёзные: — решены 9 открытых задач Эрдёша; — доказаны 44 гипотезы из OEIS; — найден контрпример к одной из гипотез Бена Грина; — продвинут 15-летний спор в алгебраической геометрии. Но, возможно, главный вывод работы даже не в математике. Похоже, что следующий этап развития ИИ — это не «ещё более умные чат-боты», а системы, которые умеют: — долго работать над задачей; — проверять себя; — использовать внешние инструменты; — хранить промежуточное состояние; — и постепенно улучшать собственное решение. Именно это и называют переходом к агентному ИИ. 📄 Статья: https://arxiv.org/abs/2605.22763v1?ref=airadar.one 🔗 GitHub с полученными доказательствами: https://github.com/google-deepmind/alphaproof-nexus-results #AIAndMath #GoogleDeepMind #AlphaProof

#дайджест Дайджест AI/ML за неделю 18-24 мая 2026 Google: Gemini 3.5 Flash На этой неделе прошел Google I/O, на котором фронтир убийцу беэнчмарков не показали (пообещали через месяц), но выпустили лучшую рабочую лошадку. Flash модель, которая теперь обходит прежний флагман 3.1 Pro на агентных и кодинговых задачах (на них был упор) со скоростью ~280 т/с. Цена $1.50/$9, сильно дороже чем раньше, но сильно дешевле чем например Sonnet. Блогпост, Карточка модели Google: Gemini Omni Очень мультимодальная модель, текст/картинка/звук/видео на входе, на выходе пока только видео, картинки и звук обещают позже. Можно разговаривать с генератором видео, наконец-то. Блогпост Alibaba: Qwen 3.7-Max Флагманская text-only модель под длинные агентные задачи. Опять закрытая :с 1M контекст, $2.50/$7.50 за 1M. SWE-bench Pro 60.6 (между Opus 4.6 и 4.7), Terminal-Bench 69.7 (лидер). В демо 35 часов автономной работы и 1158 вызовов инструментов. Самый низкий hallucination rate ~22.9%. Plus-версия (мультимодальная) обещана позже с открытыми весами. Блогпост, Alibaba Cloud, OpenRouter Cohere: Command A+ первый открытый фронтир от Cohere. 218B MoE (25B активных). Объединяет четыре прежние модели (Command A / Reasoning / Vision / Translate) в одну. 48 языков, нативные ссылки на источники в ответах. Блогпост , HF Datadog: Toto 2.0 открытое семейство моделей TSFM (time series foundation models) размерами от 4M до 2.5B. Главный посыл репорта в том что для задачи предсказания временных рядов тоже работает Scaling law и общие модели на все задачи подряд. Статья, Блогпост Менее значительные релизы: DeepSeek: V4-Pro стал в 4 раза дешевле навсегда ($0.435/$0.87) Прайсинг ByteDance: Lance — открытая 3B-активных мультимодальная модель: понимание, генерация и редактирование картинок и видео. Статья, GitHub Perplexity: Bumblebee - оупенсорс read-only сканер ИИ-окружений. проверяет конфиги агентов, расширения редакторов и пакетные зависимости. Блогпост, GitHub Microsoft: RAMPART + Clarity - еще два опенсорс-инструмента для безопасности агентов. RAMPART - pytest-фреймворк, встраивающий ред-тим-тесты (включая prompt injection). Clarity - чат-планировщик архитектуры проектов с акцентом на кибербезопасность. Блогпост OpenAI: опровергли гипотезу Эрдёша 1946 года с помошью внутренней модели, Тимоти Гауэрс назвал работу уровня Annals of Mathematics. Статья UCSD: GPT-4.5 прошёл тест Тьюринга - его приняли за человека в 73% случаев. То есть сильно чаще чем настоящего человека🙂. Первая статья со статистически значимым прохождением. Статья Anthropic: Project Glasswing Вышел отчет по раздаче Mythos Preview. Нашли гору критичных багов, оупенсорс просит котелочек не варить, не успевают латать дыры. Artificial Analysis: Coding Agent Index новый лидерборд AA для агентных систем: Claude Code (66), Codex (65), Cursor Composer 2.5 (62), Gemini CLI (43). Бенчмарки недели: OmniGUI (GUI-агенты с omni-modal входом), CHI-Bench (длинные healthcare-воркфлоу), Spreadsheet-RL (RL для агентов в Excel), OpenComputer (1000 верифицируемых десктоп-задач)

Обзор актуальных ИИ-инструментов для жизни и рисеча Вот скажите честно, вы можете объяснить, чем языковая модель отличается от чат-бота? А агентный ИИ от ИИ-агента? Почему нейросети умные, но с такой плохой памятью? Сложное. К сожалению, большинство ИИ-экспертов жонглируют модными терминами и хвастаются очередными успешными успехами. Но у обычных людей это вызывает только вопросы и непонимание. Чтобы избавиться от тумана в голове, Бластим приглашает на лекцию Сергея Антопольского — человека с уникальным опытом: в науке и индустрии, в нейробиологии и нейросетях. Вечером 20 мая спикер поможет слушателям составить цельную картину современных ИИ-инструментов: как они устроены на практике, чем отличаются, как их применять осознанно и безопасно. Готовы? Программа встречи очень насыщенная:

• Базовая терминология: языковые модели, боты, агенты, harness • Роли ИИ сегодня: собеседник, помощник, аналитик, кодер и многое другое • Лестница доступа: чат в браузере, приложение с доступом к файлам или агент, полностью управляющий вашим ПК • Контекст, память и компактизация: как работать с длинными задачами и проектами • Практические примеры использования ИИ • Оверхайп и фомо в области

🔗 Подробности и регистрация: https://agency.blastim.ru/neuro2neuro 🔗 Или моментальная запись в боте: https://s.salebot.pro/ai_web_1 Не пропустите — на этот раз всё разложат по полочкам!

Квантовые алгоритмы и графы Кэли🌀 1/2 Как мы уже писали, коллеги, техника дошла до того, что любой желающий может проводить вычисления на реальных квантовых чипах IBM. Я решил пойти дальше простых примеров и попробовать реализовать алгоритмы поиска на графах Кэли (математическая модель вращательных пазлов вроде Кубика Рубика). Пока провожу тесты в симуляции, но скоро планирую запуск на реальном квантовом железе. Получится ли что-то вменяемое? Не факт. Техническое несовершенство квантовых чипов - это раз. А два - алгоритмические вызовы. Квантовые алгоритмы требуют совершенно иной логики проектирования — это не просто «быстрый компьютер», а другая парадигма мышления. Квантовые аналоги многих классических алгоритмов пока просто неизвестны. Продолжение тут 👇

Фрактальная Одиссея Полвека назад Мандельброт придумал слово «фрактал». В честь этого 23 мая мы делаем фестиваль о красоте математики. Все наши активности связаны общей идеей: показать эту красоту с разных сторон — через математические сюжеты, через искусство, через музыку, через науку. От лекций и мастерских до перформансов и ночной дискотеки — всё это разные подступы к одной теме 🔵 Начнём в 14:00 в библиотеке Достоевского, а во второй половине дня переместимся в соседний клуб Лахесис и продолжим там до 4 утра 🟠 Главный партнёр фестиваля — Technology Leaders of the Future, стипендиальная программа Фонда Тимашева. TLF предоставляет школьникам 14–17 лет, сильным в математике, физике или информатике, полностью оплаченные стипендии на обучение в The Island School (Кипр) и H-FARM International School (Италия). Первая когорта из 60 школьников уже учится; поступление на 2026/2027 ещё доступно — сильных кандидатов мы готовы рассматривать по Fast Track 🔴 Лекции Михаил Гельфанд расскажет про иерархию бесконечностей, Александра Скрипченко — про математику живого, Андрей Райгородский — про раскраски плоскости, Вячеслав Гусев — про фракталы внутри нейросетей. Утром в библиотеке Михаил Евдокимов расскажет про лучшие визуальные задачи для любого возраста, а Ваня Яковлев и Полина Романова — про фракталы вокруг нас 🔴 Мастерские и станции Двадцать активностей, которые стоит посетить и попробовать своими руками: дерево Пифагора и ковёр Аполлония, печать фрактальных тайлингов, витражи, симметрия наноматериалов, квантовые эксперименты, морские фракталы, VR-путешествие, эволюция графов, лингвистические задачи, оригами, мастер-класс по терменвоксу, тай-дай, японская каллиграфия и другие 🔴 Кино, искусство, перформансы Арт-программа включает в себя фрактальную живопись Петра Николаева, работы Александра Солеева, Александра Вайсмана, Алекса Мухина, Ирины Канделариа, группы Evpraxis, а также видео-арт от группы «Явь», «Cactus Juice», художников Артёма Ткача, Meta Chaos и многое другое В социальной части — нетворкинг «Аттрактор» от бюро «Розетка», музыкальный спектакль «Точка-ноль» Алины Асомнии, круглый стол о фракталах между математикой и философией, вечерний научпоп-квиз Григория Тарасевича, а также стихотворный вечер и возможность сделать татуировку Кинопоказ состоит из демонстрации фильма «Пи» Аронофски, документального фильма про фракталы, а также тематической подборки короткометражек и анимаций 🔴 Ночная программа Откроют её Пётр Термен — правнук Льва Термена, один из ведущих исполнителей на терменвоксе в мире, и Влад Горелов с группой «Научно-технический рэп», единственной в России, играющей нердкор. Дальше до 4 утра — мастера экспериментального звука с live-перформансами: Brinstaar, Spiralfractal, Stropharia, S66, Rombix, Womba, Morakh, Hobboth, ænsof, garish_cyborg, The Darkest Supernova, Misha Nikitin 🟠 Фестиваль для взрослых, но детей с родителями пускаем на дневную и вечернюю часть до 22:00 Соорганизаторы: Кроссворд Тьюринга, Летняя школа, бюро Розетка, клуб Лахесис 🔵Сайт фeстиваля, билеты До встречи на фесте!

Добрый день! Текст готов, размещение в тг и в чате) ⚡️ Большой обзор новинок искусственного интеллекта 2026 Нейросети сыплются как из рога изобилия, угнаться за ними нереально. ИИ-исследователи уже не ждут выхода статей, а спешат доложиться на конференциях — так быстрее. Как же нам, простым юзерам, отделить зерна от плевел и найти для себя полезное в этом водовороте? Как получить доступ к передовым инструментам в обход блокировок и ограничений? Если вы застряли в использовании ИИ на уровне диалогов с чат-ботами и ждете руку помощи — вот она! 13 мая в 19:00 мск эксперт Бластима Александр Декан сделает срез новинок и трендов и покажет, какие навыки работы с ИИ реально востребованы. Программа: • Краткий экскурс в историю ИИ: от истоков до последних прорывов • Топовые кейсы применения флагманских LLM от OpenAI, Anthropic и Google • Продвинутая автономия: поручаешь модели задачи, и она трудится сутки напролет • Прогнозы: насколько нейросети станут умнее, дешевле и мощнее через 3 года 🔗 Записаться: https://agency.blastim.ru/homo_promptus Технологии развиваются стремительно, и нужно адаптироваться. Если не стать Homo promptus, то есть риск разделить судьбу неандертальцев. Не пропустите обзор от Бластим!

ФЕНОМЕНАЛЬНО! Именно такую оценку дал ведущий мировой специалист по вычислительным аспектам головоломок Tomas Rokicki результату Vlad Kuznetsov (МФТИ), полученному на основе методологии проекта CayleyPy. С помощью этого подхода удалось найти более короткие решения для некоторых состояний Megaminx, чем те, что ранее были получены ценой огромных усилий. Ниже Tomas Rokicki пишет, что потратил месяцы работы, задействовал весь свой колоссальный опыт и значительные вычислительные ресурсы, чтобы найти решения для суперфлипов Megaminx. Новый подход, основанный на нейронных сетях, позволил получить улучшенные решения при затратах времени и вычислительных ресурсов, меньших на порядок. Поздравим Влада с мировым рекордом в этой области ! А также напоминаем, что мы приглашаем всех присоединится к нашему проекту CayleyPy на стыке ИИ, математики, физики и пазлов. И поучаствовать в соревнованиях по созданию наиболее точных ИИ алгоритмов для решения задач дискретной оптимизации см. подробнее - https://t.me/sberlogabig/643 . Мы используем пазлы как бенчмарк для RL алгоритмов планирования или pathfinding, которые имеют применение в широком спектре вопросов от квантовых вычислений до ллм и теории струн.

🚀 Серия соревнований по МЛ и научный проект ! Денежный призовой фонд больше 150 000 р и будет расти ! Кому интересен МЛ/RL или математика или пазлы или роботы. Приглашаем Вас принять участие в серии челленджей и развитии научного опен-соурс проекта. Соревнование организуется совместно с учеными лаборатории интеллектуальных технологий робототехники МФТИ, (руководит проектом - Илья Осокин), которые поставили себе амбициозную цель создать робота, который побьет мировой рекорд по сборке Мегаминкса ! Узнать больше о робототехнической части проекта Вы можете в сообщении д.ф.-м.н. А. Арутюнова: https://t.me/forodirchNEWS/3165 , или хабре или чате @starkitmega. Проект CayleyPy предлагает Вам принять участие в решении алгоритмической части задачи - создании алгоритмов - которые смогут получать наиболее короткие (близкие к оптимальным ) решения. Методы решения важны в широком круге проблем от математики до квантовых компьютеров, МЛ/РЛ и теории струн. Для этого мы организовали соревнования на платформе Каггл. Первый Второй разыгрываемый приз - 10 000 рублей. Условия первого второго этапа очень простые. Есть три челленджа на Каггле Мегаминкс https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-megaminx/leaderboard Кубик Рубика 333 https://www.kaggle.com/competitions/cayleypy-ihes-cube Кубик Рубика 444 https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-444-cube Приз будет получен первым, кто достигнет ЛЮБУЮ из целей: 1 Или в конкурсе Мегаминкс - кто достигает скор 75 000 (вы получите 5 000 рублей, 70 000 ещё 5 000 рублей) и опубликует публичное решение. (Первая цель 80 000 уже достигнута. Приз уйдёт Владу Кузнецову, МФТИ). 2 Или обогнать Томаса Рокицкого в конкурсах по кубику 333 или 444 (любом из них) и тоже опубликовать публичное решение. (Томас Рокицкий - легендарный специалист по вычислительным аспектам головоломок - именно его команда нашла "число Бога" кубика Рубика в 2010 году - подведя итог более 30 годам усилий большого количества специалистов). Подробное описание соревнований -- по ссылкам выше. Кратко: даны 1000 состояний пазлов и Вам надо предъявить их решения -- чем короче решение тем лучше (то есть чем меньше шагов/"мувов"). Score на лидерборде = сумма длин решений по всем пазлам. Соревнования полностью аналогичны соревнованию Каггл Санта 2023 -- можно навайбкодить изменения лучших решений оттуда. Также стоит взять наш подход CayleyPy и изменить в нем образующие на мегаминкс. Это сделали те, кто сейчас в топе. Дополнительную информацию, обсуждение и советы - см. чаты - @starkitmega @sberlogacompete @sberlogasci. Вводные лекции: четверг 19.00, пятница 20.00 (время по Москве). Дополнительным призом будет возможное участие в научных публикациях. Наши цели амбициозны - мы уже добились исключительных результатов, которые имеют приложение в МЛ, математике, теории струн, квантовых вычислениях и т.д. Публикации отмечены NIPS spotlight. Узнать больше Вы можете в наших статьях. Если у Вас есть несколько свободных часов в неделю, знание Питона или математики и Вам интересно принять участие - пишите @alexander_v_c - мы рады всем - начинающим и профи. Планируется серия челленджей и призов. Первый приз уже разыгран, второй объявлен, скоро будут новые объявления -- оставайтесь с нами ! ================ А также мы ищем Cпоносоров. Вы можете поддержать нас переведя на карту Илье Осокину 2202208362030505 Или напишите @alexander_v_c (Александр Червов) И кидайте нам, пожалуйста, звезды на гитхаб, Вы нам очень поможите: https://github.com/cayleypy/cayleypy ================ Выражаем благодарность компании RYBE - толстовки для айтишников: https://rybe.store https://t.me/rybe_store ================ Выражаем благодарность агентству BLASTIM за поддержку: ❤️ Наши курсы: agency.blastim.ru 🥨 Свежие вакансии в биотехе: blastim.ru 🤝 https://t.me/blastim

Запилили открытый учебник по Reinforcement Learning — от жадных бандитов до выравнивания LLM. Идея — собрать в одну книгу путь от классической теории RL до современных RLHF-пайплайнов и reasoning-моделей. 320 страниц, 17 глав в 4 частях: 1. Основы: бандиты, MDP, DP, Monte Carlo, TD-learning 2. Глубокое RL: DQN, policy gradient, actor-critic, PPO с GAE 3. RLHF и выравнивание: модели вознаграждения, DPO/IPO/KTO/ORPO, GRPO, RLVR 4. Настоящий фронтир уровень: reasoning, chain-of-thought, агентные и мультиагентные системы + их обучение К каждой главе идет Jupyter-ноутбук (запускается в бесплатном Colab) и задачи с решениями. Внутри - разбор кейсов InstructGPT, Llama 2, Constitutional AI и DeepSeek-R1. Есть черновой перевод на русский. По материалу уже готовились (и успешно прошли) собесы в топ-компании на hard-RL секции, а скоро его пустят в печать Если зайдёт — буду благодарен звезде на GitHub ⭐️ так учебник смогут найти новые люди через рекомендации платформы гитхаб и перевод на русский 🏔 Сообщество ML-энтузиастов и AI в горах Телеграм: @mountainai_info Сайт: https://mountainai.tech

Внезапно, панкейки 🥞 Допустим, у нас есть набор последовательных натуральных чисел, расставленных в произвольном порядке. Такие последовательности называются перестановками, и для каждой выбранной длины n их количество будет составлять ровно n! Например, перестановки длины 3 будут выглядеть так: 123, 132, 213, 231, 312, 321. Их количество равно 3! = 1•2•3 = 6 Введем операцию "флип", смысл которой можно описать так: "Возьми первые k чисел в перестановке и расставь в обратном порядке". Для краткости будем обозначать ее Rk (reverse k). Например, 123 -> R2 -> 213 123 -> R3 -> 321 Назовем упорядоченной перестановку, в которой числа расставлены в порядке возрастания. Сможем ли мы построить последовательность флипов, переводящую произвольную перестановку в упорядоченную? Спойлер: да, и этот алгоритм несложно придумать. Рекомендую попробовать. Эта задача называется блинной сортировкой (pancake sorting). И алгоритм построения самой короткой последовательности флипов человечеству неизвестен по сей день.

Как построить AI-First компанию Новое видео забирает титул самого полезного на канале. 📹 https://youtu.be/Q7pI3uUwfTI Этот рассказ о том, через что вам придется пройти, чтобы превратить компанию в AI-First. Что вообще такое AI-First и чем это отличатся от компаний прошлой эпохи? Может ли в такой компании быть только CEO и 1000 агентов? Как вообще перекладывать опыт людей в AI-агентов и кто этим должен заниматься? Видео не просто про идеологию, оно также задевает техничку. Без каких составных частей вам никогда не построить новое будущее? В чем отличие инфраструктурых от бизнесовых скиллов и кто должен их писать? Сколько придется нанять программистов, чтобы написать 100500 агентов? На самом деле, это не просто доклад. Это результат нескольких месяцев мыслей, разговоров с умными людьми и экспериментов, которые постепенно сошлись в нечто законченное, чем не стыдно поделиться. Оно будет полезно и первым лицам компаний и людям ответственным за AI-трансформацию, а также тем, кто просто хорош в своей профессии и хочет поменять мир. И последнее - если сейчас в вашей компании не происходит ничего подобного, это уже красный флажок. И возможно, именно вы станете тем, кто начнет это направление. Дерзайте! 👍 ——— На докладе у слушателей было задание - искать проблемы этой логики и ушатывать меня, за это давали призы. Можно продолжить в комментариях, за самые жесткие панчи найду что подарить.

И напоминаем о нашем совместом конкурсе с коллегами: https://t.me/sberlogabig/643

Мировой рекорд и россыпь наград: «Старкит» покоряет Тайвань 🤖⚽️ Команда МФТИ по робобутболу «Старкит» триумфально выступили на международном кубке International Intelligent RoboSports Cup 2026 (FIRA Asia). Среди 101 команды со всего мира физтехи вновь доказали, что наша школа робототехники — одна из сильнейших на планете! Достижения: 🥇 1 место — HuroCup Adult Hybrid 🥈 2 место — HuroCup Adult Mobility 🥈 2 место — Общий зачет HuroCup Adult 🥈 2 место — AndroSot 🥉 3 место — HuroCup Kid Hybrid Сенсация турнира: робот команды «Старкит» установил мировой рекорд, пробежав спринт всего за 14,4 секунды 🎉 Также этом году наши ребята помогли команде талантливых школьников из Татарстана попасть на турнир в Гаосюне, проконсультировав их по визам и правилам участия. Поздравляем «Старкит» с фантастическим результатом! #МФТИ #Физтех #Старкит #Робофутбол #STARKIT #Робототехника #Минобрнауки #FIRA2026

🦾 — Продолжается набор в магистратуру ФПМИ МФТИ по искусственному интеллекту и робототехнике! Поступление проходит по 2 направлениям: — “Фундаментальные методы искусственного интеллекта” – база ЦКМ, 25 мест — “Мультимодальный искусственный интеллект”– база Институт AIRI, 10 мест Для поступления необходимо: 🪼Заполнить заявку на нашем сайте до 1 июня и пройти собеседование в Центре. 🪼Подать документы на сайте приёмной комиссии МФТИ и успешно пройти вступительные испытания. В Центре под руководством ведущих специалистов в своих областях вы сможете заниматься написанием статей на передовые конференции А* (NeurIPS, ICLR, ICML, IJCAI и др.), а также работать над прикладными проектами по тематикам: 🪼Обучение с подкреплением для задач робототехники (манипуляция, навигация) 🪼Мультимодальные карты знаний в компьютерном зрении и робототехнике 🪼Компьютерное зрение для задач робототехники и беспилотного транспорта 🪼Большие языковые и мультимодальные модели для генерации действий в роботототехнике 🪼Мультимодальные среды и модели в обучении с подкреплением 🪼Заполняйте зявку на прохождение собеседования до 1 июня! Информация для поступающих есть на сайтах ЦКМ и приёмной комиссии.

Хватит просто кодить — пора создавать проекты, которые увидят эксперты и инвесторы. В ИТ побеждает не тот, кто больше знает, а тот, кто умеет быстро решать реальные задачи. И лучшая площадка для этого — хакатоны. На хакатоны.рус. собираем актуальные анонсы локальных, онлайн и федеральных ИТ-соревнований. Не пропускай крутые возможности, когда они появляются! Зачем тебе это? — прокачать скиллы на реальных кейсах. — собрать портфолио, от которого у HR пойдут мурашки. — найти команду мечты или единомышленников для стартапа. Подписывайся и следи за новыми хакатонами: 🔗 Телеграм: https://t.me/hackathonsrus 🌐 Сайт: хакатоны.рус

уже на 7-м месте ) ребята, подключайтесь ) введение сделаем, там вообще не сложно и идеальная задача чтобы понять как работают нейросети и для чего они вообще нужны

📢 Дорогие коллеги, хочу напомнить про эти соревнования! Если вы давно думали «зайти» в машинное обучение, но не знали, с чего начать — это идеальная возможность. Особенно для тех, у кого есть базовая математика (группы, подгруппы), но нет опыта с нейросетями. 🤔 Почему это интересно математику или софт-разработчику? Мы работаем с вращательными головоломками — вроде кубика Рубика. С математической точки зрения это элементы группы перестановок огромного порядка: • Кубик 3x3x3 → 4.3 * 10^19 состояний. • Другие, более сложные пазлы → еще на десятки порядков больше. Математически любая вращательная головоломка - это подгруппа так называемой симметрической группы. ⚠️ Проблема: Нам нужно найти кратчайший путь к собранному состоянию головоломки. Но пространство настолько огромно, что полный перебор невозможен. 🧭 Идея: Нам нужен не «решатель», а подсказчик по принципу «тепло–холодно». Функция, которая говорит, насколько какой из следующих ходов (мувов) приближает нас к решению (собранному состоянию кубика Рубика). Эту функцию и вычисляет нейросеть. 🏗 Как это устроено внутри? Любая нейросеть — это сложная математическая функция с настраиваемыми параметрами. В нашем случае мы используем архитектуру Residual neural network (или сокращенно ResNet). Процесс обучения (Random Walks): Как нейросеть узнает, «тепло» или «холодно»? Мы учим её на обратных примерах: Берем собранный кубик и делаем от него случайное количество вращений (Random Walk), например, 20 вращений. Мы точно знаем, что из этого состояния до цели — 20 шагов. Показываем это состояние сети и корректируем её веса, пока её предсказание не совпадет с реальностью. Так она постепенно начинает «чувствовать» расстояние до цели. Разберём структуру нашей сети: 🔹 1. Вход (Input) Мы подаем полное описание состояния головоломки. Технически это кодируется как вектор чисел. • Каждый кусочек → набор индексов. • Всё вместе → длинный вектор, описывающий положение всей системы в пространстве группы. 🔹 2. Скрытые слои (Hidden layers) Вектор проходит через цепочку слоев. Каждый слой «переосмысливает» данные: • Первые слои видят простые вещи (например: «этот кусок не на месте»). • Средние слои начинают замечать паттерны и блоки элементов. • Глубокие слои улавливают глобальную структуру и «дальность» до цели. 🔹 3. Остаточные блоки (Идея «поправок») В обычных глубоких сетях сигнал об ошибке «затухает», не успевая распространиться по всей сети, и сеть перестает учиться. Residual blocks используют идею y = x + F(x). Слой не переписывает информацию полностью, а лишь вычисляет поправку к текущему значению. Это создает «скоростную трассу» для данных: сигнал проходит через десятки слоев без искажений, позволяя строить по-настоящему глубокие и умные модели. 🔹 4. Выход (Output) Оценка расстояния до решения (например, «до цели 15 шагов»). 🔗 Как это работает в связке? Алгоритм поиска пробует разные ходы, для каждого спрашивает нейросеть «насколько стало теплее?» и выбирает только лучшиe. 🏆 Перспективы для участников Aрхитектура ResNet зарекомендовала себя как надежная база. Однако мир ИИ не стоит на месте. Если вы сможете адаптировать другие архитектуры (например, трансформеры или графовые сети) и получите лучшие результаты — вы выиграете! Но для старта ResNet — норм вариант. ✨ Вместо заключения Всё это может показаться слишком сложным. Но как только вы начнете решать первые пазлы и увидите, как нейросеть находит выход в пространстве из квадриллионов состояний — всё встанет на свои места. Нейросеть здесь — это не магия, а умный оценщик в пространстве группы. Она делает возможным поиск там, где перебор грубой силой бессилен. P.S.Чтобы начать и войти в тему можно взять какой-нибудь из уже готовых ноутбуков, например этот. И попросить кого-нибудь рассказать что там и как. Легко сделаем! P.P.S.Решить все эти пазлы с помощью нейросетей — не проблема. Они обучаются на случайных прогулках по графу состояний буквально за 10 минут. Настоящий вызов — находить именно кратчайшие пути и собирать головоломки за минимальное число вращений. И это действительно современный челлендж!

⚡️Пока энтузиасты создают робота, который побьет мировой рекорд по сборке мегаминкса, растет наш призовой фонд! Новым спонсором конкурса выступил магазин головоломок CCCSTORE.RU! 😃 Тысячи кубиков Рубика для спидкубинга, авторские коллекционные головоломки и загадки даже для самых юных мыслителей ждут вас на сайте, а вот небольшая подборка:

Основной кубик 3x3 мирового рекордсмена Теодора Зайдера Gan V100 Maglev 👉 https://cccstore.ru/product/gan-v100-maglev-uv-3x3x3/ Профессиональный мегаминкс, в котором 240 комбинаций настроек DaYan Megaminx Pro+ Magnetic 👉 https://cccstore.ru/product/dayan-megaminx-pro-magnetic/ Модель часов Рубика, на которой ставят мировые рекорды QiYi MoFangGe Clock v2 M 👉 https://cccstore.ru/product/qiyi-mofangge-clock-v2-m-green-limited/

А в их ТГ-канале вы можете почитать про новинки, новые мировые рекорды и прочие занятные факты спидкубинга. Развивайте мышление всеми доступными способами, а головоломки — один из них!

❓Почему "Валютные удалёнки" — лучший вариант твоего карьерного роста в IT. Любой разработчик кто успел поработать на российском рынке задаётся вопросом "а что дальше?". А этого "дальше" просто нет. Поясню. Максимальный карьерный рост который я видел своими глазами — из разработчика в тимлида. И то это происходит не часто. Почему? Обычно, современные айти компании работают "командами разработки", где каждая "команда" — 3-7 человек которые отвечают за какой-то отдельный внутренний сервис. Структура примерно такая: Типичная средняя компания:

CEO / Владелец │ CTO (технологии) │ └── Тимлиды (по командам) ├── Разработчики (junior-middle–senior) ├── QA ├── Аналитика (BA / DA) ├── DevOps (иногда отдельно) └── и тд

В бигтехе эта структура немного усложняется, но по сути добавляется 1-2 шага в иерархии. Вертикальный рост (в менеджмент) выглядит примерно так:

Junior → Middle → Senior → Team-Lead → Head → CTO

Вариант крутой и интересный, но есть минусы: - Он долгий - Если тебя уволили с топ-должности, найти новую очень трудно, тк они редкие - Привязка к месту (особенно на топ-позициях) Как быть? Есть вариант — горизонтальный рост!

Junior → Middle → Senior → Senior+ → Senior++++

Минусы: - Нужно постоянно учиться - Придётся писать код (в эпоху ИИ уже не так актуально) Плюсы: + Быстрее (в разы) + Уволили - нашел новую работу без проблем + Можно работать удаленно + Можно совмещать несколько работ + Зарплаты больше. Тут поясню подробнее. Но ни для кого не секрет, что топ-разрабы всегда зарабатывают больше их руководителей. А ответственности у них меньше!

Меньшая ответственность → меньше горит жопа → меньше стресса → больше свободного времени → есть возможность взять несколько работ (мы ведь контрактники-удалёнщики, нам никто не запрещает).

⏺ Опытный ML-NLP-разработчик получает $20,000+ \ мес ⏺ Опытный backend — $10,000+\мес А теперь представьте что у вас не одна такая работа, а 2-3 (с опытом люди совмещают и 4 и 5). Это уже геометрическая прогрессия))) 🌎 И для того чтобы открыть для вас возможности горизонтального роста, мы открыли направление Валютных Удалёнок (ВУ) у нас в школе. Что включает в себя прохождение программы: TL;DR: Трудоустройство "под ключ" на ВУ (Европа, США, ОАЭ, и тд), а именно:

1. Оформление и прокачка LinkedIn 2. Мощное резюме 3. Решение всех юридических нюансов 4. Английский язык (да мы его тоже прокачаем) 5. Допрокачка хард-скилов (если нужно) 6. Помощь с прохождением собесов 7. Практические советы и рекомендации 8. Групповые мероприятия, созвоны, обсуждения 9. Доступ к платформе с вопросами с собесов 10. Трудоустройство на несколько работа (если хочется) + помощь с совмещением (лайфхаки, советы, поддержка).

Программа находится в разработке и будет дорабатываться в процессе трудоустройства первой группы, поэтому, скорее всего, в этот что-то ещё добавится. В команде — исключительно опытные валютные удалёнщики 😁 (и я, немного) Подать заявку на нашем сайте: https://offer.gernar.ru/ 📆 Старт группы - после майских праздников. ❗️ Заявки на первый поток принимаются до 1 мая.