Machine learning Interview

⚡️ OpenAI УНИЧТОЖЕН - правительство Индии обвиняет компанию в незаконном использовании рабского труда индийских программистов. По «утечке», до 40% всех запросов по программированию якобы обрабатывает не GPT-5.4 Codex, а реальные разработчики из Индии, работающие в закрытых центрах в Корапуте. История получила продолжение после «закрытия» Sora, якобы сотни аниматоров вышли наружу и рассказали, как всё устроено на самом деле. Вишенка на торте - к теме даже «подключили» Трампа: он якобы заявил, что с американскими программистами у ChatGPT был бы шанс снова стать великим. Звучит как громкое расследование.

С тебя — желание работать над передовой генеративной языковой моделью. С нас — классные условия и возможность попасть в Сбер за один день! 😉 4 апреля состоится One Day Offer* для NLP-специалистов, которые готовы изменить представление о возможностях ИИ и создать технологию будущего. За последний год твоя будущая команда: ✔️ выпустила сильную русскоязычную модель GigaChat MAX уровня GPT-4 ✔️открыла доступ к MoE-модели А следующее достижение может быть уже с твоим участием. Регистрируйся по ссылке и будь готов к карьерному взлёту! * One Day Offer — предложение о работе за один день. * NLP-специалист — инженер по разработке больших языковых моделей

Парень переписал Claude Code на Python за ночь - и взорвал GitHub Anthropic случайно засветили исходники своего ИИ-редактора Claude Code и они мгновенно разлетелись по сети. Разработчик из Южной Кореи, Sigrid Jin, увидел это в 4 утра и не стал ждать. За одну ночь он переписал ключевые части проекта на Python и выложил форк под названием Claw Code. Результат: - 50 000 звёзд всего за 2 часа - вирусное распространение по всему GitHub - полноценный агентный стек, сохранённый в новой реализации Сейчас он уже работает над версией на Rust. История про то, как скорость и скилл иногда решают больше, чем команды и бюджеты https://github.com/instructkr/claw-code

Тест свежих LLM теперь - полноценная работа в 2026

Осталось 10 дней регистрации на Agents Week — интенсив по созданию ИИ-агентов от ШАДа Пять вечеров с лекциями и возможностью задавать вопросы экспертам, много и ещё раз много практики. Всё будет проходить с 6 по 10 апреля. За одну рабочую неделю погрузитесь в проектирование, настройку и продакшен ИИ-агентов. Четыре главных итога интенсива: → минус рутина → минус времени на рабочие и личные задачи → плюс возможностей и креативности → плюс вайб от нетворкинга Скорее регистрируемся по этой ссылке. Заявки принимают до 9 апреля включительно

🔥 Microsoft Critique: deep research на стероидах, где одна модель генерирует, а вторая её критикует Microsoft выкатили Critique. Это инструмент для deep research, который одновременно запускает несколько моделей на один запрос. Работает так: первая модель берёт на себя генерацию, вторая выступает рецензентом и вычищает ошибки и неточности до того, как вы увидите финальный ответ. Какие именно модели работали над ответом, видно в шапке. По бенчмарку DRACO показывают SOTA, других замеров пока нет. Так что насколько это реально лучше обычного deep research, вопрос открытый. Отдельно интересен режим Council для обычных запросов. Ваш промпт прогоняется через несколько моделей параллельно, и вы видите все варианты сразу. Плюс краткая выжимка: где модели согласны, а где разошлись во мнениях. На широкую аудиторию пока не раскатили, можно подать заявку на ранний доступ. Будет ли это в обычной подписке за $20, неизвестно. Хотя, если честно, мультимодельный пайплайн с критиком можно собрать самому за вечер через API. И точно выйдет дешевле. techcommunity.microsoft.com/blog/microsoft365copilotblog/introducing-multi-model-intelligence-in-researcher/4506011

🦾 MLOps — связующее звено между идеей, кодом и реальными бизнес-результатами Курс от OTUS научит вас превращать эксперименты в стабильные сервисы. Вы выстроите полный конвейер — от хранения данных и исходников до переобучения моделей машинного обучения и их развёртывания в Kubernetes. Освоите востребованные инструменты: Docker, Airflow, MLflow, Prometheus, Grafana, Kafka и другие. Вы научитесь управлять инфраструктурой, автоматизировать CI/CD, следить за метриками и качеством моделей. После курса вы будете не просто понимать MLOps — вы сможете строить системы, на которых держатся продукты машинного обучения. ➡️ Пройдите короткое вступительное тестирование и получите специальные условия на обучение 🎁 в честь Дня рождения Otus:: https://tglink.io/415e51b040f94d?erid=2W5zFGqgcad #реклама О рекламодателе

Claude теперь управляет твоим компьютером и превращается в полноценного end-to-end разработчика. Он не просто пишет код: - сам генерирует приложение - сам запускает его - кликает по интерфейсу как пользователь - находит баги - сам же их фиксит и улучшает продукт И всё это за часы. Включается через /mcp. Раньше было так: Claude написал код → ты запускаешь → даёшь фидбек → он правит. Теперь этот цикл исчез. Всё происходит в одном непрерывном процессе прямо в терминале. Без переключений. Без ручной проверки. Инструмент доступен в режиме research preview на тарифах Pro и Max. https://code.claude.com/docs/en/computer-use

LongCat-AudioDiT - новая SOTA диффузионная TTS-модель от Meituan. Модель генерирует речт напрямую в латентном пространстве аудиоволн (waveform latent space), без авторегрессии → меньше накапливаемых ошибок. Ключевое: Архитектура: Wav-VAE + Diffusion Размеры: 1B и 3.5B параметров Языки: китайский + английский SOTA по клонированию голоса (SIM: 0.818 / 0.797 на Seed-ZH / Seed-Hard) Алгоритм APG вместо CFG — лучшее качество и естественность звука Решена проблема несоответствия обучения и инференса в диффузионных TTS Неочевидный вывод: лучший VAE ≠ лучший TTS 📄 Tech Report: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-AudioDiT/blob/main/LongCat-AudioDiT.pdf 🐙 GitHub: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-AudioDiT 🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-AudioDiT-3.5B

Это войдёт в историю: как основатель GitLab использовал ИИ в борьбе с раком У Сида Сийбранди, основателя GitLab, диагностировали редкую форму рака. Стандартные протоколы лечения не давали результата, и в какой-то момент врачи сказали: больше ничего нельзя сделать. Сид не принял это как приговор. Он собрал команду экспертов, погрузился в медицинскую литературу и начал самостоятельно разбираться в вариантах терапии. В этом процессе одним из главных инструментов стал ChatGPT. Что именно делал ИИ в этой истории? Не ставил диагнозы и не назначал лечение - это по-прежнему задача врачей. Но он помог в разы ускорить работу с огромным массивом научных данных: быстро находить релевантные исследования среди тысяч публикаций, структурировать медицинскую информацию о состоянии здоровья, формулировать правильные вопросы для специалистов и сравнивать разные подходы к лечению. Сейчас рак Сида в ремиссии ♥

Остальные кнопки - лишний мусор )

✔️ Утечка в Anthropic раскрыла детали новой модели Claude. Из-за ошибки в CMS в открытый доступ попали около 3000 внутренних документов Anthropic. Главной утечкой стала информация о разработке новой модели, которая в черновиках упоминается как Mythos и Capybara. Представители компании подтвердили тестирование продукта. Mythos или Capybara представляет собой новый класс моделей, стоящий на ступень выше актуальной флагманской Opus. Разработчики заявляют о качественном скачке в логике, написании кода и кибербезопасности - результаты тестов значительно превосходят показатели Opus 4.6. В документах говорится, что возможности модели по поиску уязвимостей могут представлять угрозу. Из-за этого релиз будет крайне осторожным: сначала API откроют узкой группе раннего доступа. Другой преградой для релиза стала высокая стоимость инференса - Anthropic пытается оптимизировать архитектуру, чтобы сделать использование модели рентабельным. fortune.com ✔️ OpenAI запустила систему плагинов для Codex. Обновление ориентировано в первую очередь на корпоративные IT-команды, которые смогут упаковывать рабочие процессы, интеграции и настройки MCP-серверов в версионируемые пакеты. Из коробки Codex поддерживает работу с Slack, Figma, Notion и Gmail. Через эти плагины Codex может брать на себя задачи по планированию, сбору информации и координации, которые предшествуют разработке и управлять последующими процессами. Новая функция уже доступна в приложении Codex, CLI и расширениях для IDE. В будущем OpenAI планирует запустить официальный каталог плагинов и добавить платформу для их публикации. OpenAI Developers в сети Х ✔️ Суд временно заблокировал запрет Пентагона на использование моделей Anthropic. Федеральный суд США вынес предварительное постановление, запрещающее Министерству обороны разрывать связи с разработчиком чат-бота Claude. Судья встала на сторону стартапа, расценив действия властей как незаконную месть за корпоративную позицию, а не как защиту национальной безопасности. Суд также отверг аргументы правительства о риске саботажа со стороны Anthropic. Юристы стартапа доказали техническую невозможность подобных сценариев: после развертывания модели на стороне заказчика компания лишается доступа к ней и не может удаленно отключить нейросеть, изменить ее код или отследить, как именно военные ее применяют. Вступление судебного приказа в силу отложено на семь дней, чтобы дать правительству время на апелляцию. Представитель Минобороны назвал вердикт «позором», сославшись на фактические ошибки суда. bloomberg.com ✔️ В Gemini появилась функция миграции из ChatGPT и Claude. Google добавила в Gemini возможность легкого перехода с конкурирующих ИИ-платформ. Теперь можно перенести предпочтения, сохраненный контекст и полную историю чатов из ChatGPT и Claude. Механика миграции работает двумя способами. Для переноса персональных настроек используется промпт: его нужно скопировать в старый ИИ-ассистент для генерации сводки, а затем вставить ответ в Gemini. Историю диалогов предлагается загружать архивом истории в формате ZIP объемом до 5 ГБ. Это позволит продолжить старые беседы уже в интерфейсе Google. В рамках обновления раздел Past Chats также переименован в Memory. blog.google ✔️ CapCut расширил географию доступа к генератору видео Seedance 2.0. Вслед за релизом инструмента Video Studio на базе Seedance 2.0, CapCut открыла доступ к функциям генерации для новых регионов. Теперь обновление доступно пользователям из Европы, Канады, Австралии, Новой Зеландии и Южной Кореи. Опробовать возможности модели можно в бесплатном пробном периоде на всех платформах сервиса, включая мобильное приложение, десктопный клиент и веб-версию. Для пользователей сервиса также опубликовано руководство по работе с новыми ИИ-инструментами редактора. СupCut в сети Х @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Клод не смог находить Opus 5.6 Отменяем подписку 😂

⚡️ Приватные шаги мышления Claude. Кто-то задал Claude вопрос про Иран. Во время ответа его расширенное «мышление» наткнулось на новости об ударах по Ирану и тон сразу изменился. Он читает первый результат поиска и как будто думает: «Ого…» Это выглядит не как сгенерированный ответ, а как реальный внутренний поток мыслей, застигнутый врасплох. Затем он отдельно ищет информацию об авиаударах, чтобы подтвердить - и в «внутреннем монологе» буквально появляется: «Holy shit». Это уже не просто ответ модели - это момент, когда ИИ сталкивается с новостью в реальном времени. reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1ribnke/claudes_extended_thinking_found_out_about_iran_in/

WSJ: AI не снижает нагрузку на работе - она становится ещё интенсивнее Новое исследование показало неожиданный эффект внедрения AI-инструментов в компаниях. Учёные проанализировали работу 164 000 сотрудников и обнаружили, что люди не используют сэкономленное время для отдыха - они просто берут на себя больше задач. Что изменилось после внедрения AI: - время на email и мессенджеры выросло более чем на 100% - использование бизнес-софта увеличилось на 94% - время для глубокой концентрации и сложного мышления сократилось на 9% Причина проста. Когда задачи начинают выполняться быстрее с помощью AI, сотрудники и менеджеры начинают расширять объём работы. AI-агенты часто даже предлагают дополнительные шаги, которые изначально не входили в проект. В результате люди: - берут на себя более широкий круг задач - работают дольше - переключаются между задачами чаще Интересно, что исследование показало оптимальную точку использования AI. Только 3% пользователей используют AI примерно 7–10% рабочего времени - именно в этом диапазоне достигается лучший баланс между продуктивностью и перегрузкой. #AI #FutureOfWork #Productivity wsj.com/tech/ai/ai-isnt-lightening-workloads-its-making-them-more-intense-e417dd2c?mod=e2tw

На Stepik вышел курс: Vibecoding — Claude Code, Codex, Cursor и coding agents в 2026. Хотите работать с Claude Code, Codex и Cursor так, чтобы coding agents действительно тащили заметную часть разработки: фичи, отладку, тесты, рефакторинг, MVP и многошаговые задачи? Этот курс — про современный vibecoding workflow и agentic development в 2026. В программе: — Claude Code, Codex, Cursor — agent mode и многошаговые задачи — работа с кодовой базой — subagents, hooks, skills — MCP и внешние инструменты — ревью кода, изменения и контроль качества Подойдёт всем, кто регулярно работает с кодом: разработчикам, ML-инженерам, дата-сайентистам, аналитикам, automation-специалистам и техническим фаундерам. Скидка 40% действует 48 часов. Пройти курс на Stepik Реклама: Ип Малышкин А.А. ИНН: 402571325199, Erid: 2Vtzqx9FNbf

🔥 Бесплатные курсы по нейросетям от NVIDIA NVIDIA открыла доступ к обучению, которое обычно стоит около $90. Внутри - практические знания по самым востребованным направлениям: • работа с компьютерным зрением и видео • создание AI-приложений • основы генеративных моделей • робототехника и автономные системы • ускорение вычислений на GPU Формат - короткие практические курсы без воды. После завершения — электронный сертификат от NVIDIA. Если хотите прокачаться в AI с реальными инструментами индустрии — отличная возможность. 🟡 Начать учиться

Рекомендательные системы — один из ключевых механизмов, на которых держатся современные продукты. Они помогают пользователям находить контент, товары и сервисы, а бизнесу — повышать вовлеченность и качество пользовательского опыта. Вместе с Владимиром Байкаловым, ведущим исследователем AI VK, разбираем главные тренды в рекомендациях и последние значимые работы. 🔗 Список статей

Масштабирование 🟣Действия говорят громче слов: последовательные преобразователи с триллионом параметров для генеративных рекомендаций 🟣Масштабирование трансформеров для рекомендательных систем до одного миллиарда параметров 🟣LLaTTE: законы масштабирования для многоэтапного моделирования последовательностей в крупномасштабных рекламных рекомендательных системах

Lifelong Recommendations 🟣TransAct V2: моделирование последовательностей действий пользователя на протяжении всей жизни в рекомендациях Pinterest 🟣TWIN V2: расширение моделирования ультра‑длинных последовательностей поведения пользователя для улучшения CTR‑предсказания в Kuaishou 🟣LONGER: повышение эффективности моделирования длинных последовательностей в промышленных рекомендательных системах 🟣Укрощение ультра-длинных последовательностей пользовательского поведения в генеративных рекомендациях на уровне сессий

Generative Retrieval 🟣Память трансформера как дифференцируемый поисковый индекс 🟣Рекомендательные системы с генеративным поиском 🟣Sparse Meets Dense: унифицированные генеративные рекомендации с каскадными разреженно-плотными представлениями

Semantic IDs 🟣Повышение стабильности эмбеддингов в рекомендательных системах с помощью Semantic ID 🟣ActionPiece: контекстная токенизация последовательностей действий для генеративных рекомендаций 🟣Обучаемая токенизация объектов для генеративных рекомендаций 🟣Semantic ID переменной длины для рекомендательных систем

End to End Рекомендации 🟣OneRec: объединение retrieval и ranking в генеративной рекомендательной модели с итеративным выравниванием предпочтений 🟣OxygenREC: генеративный фреймворк, следующий инструкциям, для рекомендаций в электронной коммерции 🟣EGA: унифицированный end-to-end генеративный фреймворк для промышленных рекламных систем

LLMxRecSys 🟣PLUM: адаптация предварительно обученных языковых моделей для генеративных рекомендаций промышленного масштаба 🟣OneRec‑Think: рассуждение в тексте для генеративной рекомендации 🟣ReaSeq: использование мировых знаний через рассуждение для последовательного моделирования

#aivk #recsys

Zhilin Yang (один из авторов архитектуры Transformer-XL) на GTC представил концепцию Attention Residuals Главная идея внимания - это не запоминать всё подряд, а выбирать, что действительно важно. Многие читали работу Attention Is All You Need (2017) - именно она привнесла в модели механизм "человеческого" внимания. С этого момента модели перестали просто механически обрабатывать весь текст. Вместо этого они начали различать, что важнее, а что нет, и сохранять более значимую информацию. Недавно Китайцы из Kimi пошли дальше и применили внимание к временной оси, а затем "повернули" его в глубину модели. Теперь внимание работает не только по времени, но и через слои модели - по мере передачи информации. Это даёт более умный способ обработки: модель не просто читает и передаёт данные дальше, а осмысленно отслеживает важное на каждом этапе вычислений. https://x.com/Kimi_Moonshot/status/2037010118957817988

Подбора для тех, кто хочет стать сертифицированным архитектором Claude Полезные ресурсы для подготовки в одном месте 👇 • Запись на сертификацию: https://anthropic.skilljar.com/claude-certified-architect-foundations-access-request • Обучение (13 бесплатных курсов): https://anthropic.skilljar.com • Cookbook (примеры и практики): https://github.com/anthropics/anthropic-cookbook • Гайд к экзамену: https://share.google/0eqIbebzRMUt8KTc8 • Практические вопросы: http://claudecertifications.com • Документация MCP: http://modelcontextprotocol.io API документация: http://docs.anthropic.com Полезный playbook: https://drive.google.com/file/d/1luC0rnrET4tDYtS7xe5jUxMDZA-4qNf-/view 🐍 полезные ресурсы 🚀Max @machinelearning_interview