DSCS.pro
583 subscribers
705 photos
28 videos
5 files
560 links
DSCS.pro — это про высокотехнологичные программные решения и науку в области ИИ

Рассказываем о новостях и разработках в сфере ИИ. Делимся полезными исследованиями и фактами в коротких и не очень сообщениях

Наш сайт: dscs.pro
Группа ВК: vk.com/dscspro
Download Telegram
📢ИТ-события осени: МТС True Tech Champ 2025 и GIS STUDENT DAY

Осень щедра на ИТ-ивенты! Сразу два события, которые нельзя пропустить, если вы любите технологии и все, что с ними связано.

1️⃣ МТС True Tech Champ 2025 | Онлайн
Масштабный чемпионат в двух треках:

Алгоритмический
Покажите мастерство в структурах данных и алгоритмах. Финалисты выйдут в прямой лайв-кодинг-баттл.

Программирование роботов
Соберите команду и создай алгоритм для прохождения лабиринта. В финале — настоящая арена со светом, дымом и спецэффектами.

Призовой фонд — 10 250 000 рублей. Финал — 21 ноября в МТС Live Холл, Москва.

🚀 Успейте подать заявку! Регистрация открыта до 20 октября


2️⃣ GIS STUDENT DAY | 2 октября, Санкт-Петербург

Вы погрузитесь в мир ИБ и ИТ, найдёте единомышленников и получите ценные знания от топовых экспертов отрасли.

📃 В программе:

⚪️ Практическая площадка для профессионального диалога с лидерами ИБ-индустрии;
⚪️ Мастер-классы «ProИБ»: погрузись в мир кибербезопасности;
⚪️ Трек «НеПроИБ»: загляни в смежные сферы, которые точно тебя удивят;
⚪️ Возможность узнать о карьерных возможностях в сфере ИБ/ИТ;
⚪️ Секретный хедлайнер и призы

Параллельно будут работать:
Киберарена, CTF-соревнования от компании «Газинформсервис» и экспозиции 20 партнёров, включая ведущие российские вузы.

🚀 Не упустите шанс! Регистрируйтесь прямо сейчас

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
151071
Какой язык в 2025 году, на ваш взгляд, остаётся самым «универсальным»? 🤖
Anonymous Poll
73%
Python
11%
JavaScript
14%
Java
35%
C++
Искусственный интеллект перестаёт быть просто аналитическим инструментом и становится ядром цифровых сервисов.


ℹ️Как ИИ помогает заинтересовать потребителей? Почему у предприятий с внедрением инновационных технологий повышается эффективность работы?

О плодотворном сотрудничестве людей с искусственным интеллектом в сфере услуг
рассказал старший преподаватель СПбГУ Фёдор Бушмелёв.

🤩Подписаться на СПбГУ ➡️ MAX | ВК
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
151164
📔 ТОП-5 книг по Data Science, которые должен прочитать каждый

Хотите прокачать фундамент, научиться писать чистый код и понять, как применять ML в реальных задачах? Мы собрали книги, которые помогут вам укрепить фундамент и шагнуть на новый уровень!

🔵 «Грокаем алгоритмы» — Адитья Бхаргава
Идеальный старт для тех, кто хочет разобраться в алгоритмах. Простым языком объясняется сортировка, рекурсия, поиск в ширину, алгоритм Дейкстры, хеш-таблицы и многое другое.

🔵 «Чистый код» — Роберт Мартин
Классика, которая учит писать понятный и поддерживаемый код. Даже если примеры на Java, идеи про грамотное именование, самодокументируемость и архитектурные принципы актуальны для дата-сайентистов сегодня.

🔵 «Совершенный код» — Стив Макконнелл
Прагматичное продолжение «Чистого кода». Книга систематизирует подходы к проектированию, абстракциям и шаблонам ООП — must have для тех, кто хочет писать не просто работающий, а качественный код.

🔵 «Python. К вершинам мастерства» — Лучано Рамальо
Углубление в Python для тех, кто уже работает с языком. После этой книги вы будете чувствовать себя гораздо увереннее и использовать язык на полную мощь.

🔵 «Machine Learning for Financial Risk Management with Python» — Абдулла Карасан
Для тех, кто хочет применить ML в финансах: моделирование волатильности, улучшение VaR и ES, нейросети для оценки рисков и выявления мошенничества. Ценная книга на стыке финансов и Data Science.

Какие книги уже читали? Делитесь в комментариях ⬇️

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1087
🤖 Что такое RAG-системы и как они меняют подход к данным?

LLM умеет отвечать красиво, но иногда «галлюцинирует» — придумывает факты из воздуха. Тогда на помощь приходят RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation).

Мы поговорили с Артёмом Петровичем Поповым, аналитиком данных Сбера, и узнали, как именно работает RAG, какие задачи он решает и как будет развиваться в будущем.

🔍 Что такое RAG?

RAG — это инструмент, расширяющий возможности LLM через «подключение» к ней базы знаний любого размера.

Обычная модель отвечает «из памяти», а RAG сначала ищет источники и подставляет их в контекст, поэтому ответы получаются точнее и актуальнее.

⚙️ Как работает RAG-система?

⚪️ Документы собираются и предобрабатываются.
⚪️ Из них формируется поисковая база.
⚪️ При запросе система достаёт релевантные фрагменты и передаёт их модели.
⚪️ Модель формирует ответ и показывает, откуда взят факт.

❗️Важно отметить: чтобы система работала исправно, нужно навести порядок в данных, убрать дубликаты, разбить материалы на фрагменты и следить за скоростью и стоимостью системы.

📌 Когда выбрать RAG?

Если нужны персонализированные ответы по внутренним правилам и документам, работа с «живыми» данными и прозрачность через ссылки и цитаты.

Эффект внедрения заметен сразу: поиск занимает секунды вместо минут, снижается количество ошибок, а сотрудники освобождаются от рутинных запросов.

💡 Где уже применяется RAG?

службы поддержки и внутренние ассистенты в компаниях;
юриспруденция и медицина, где цена ошибки особенно высока;
финансы и обучение, где важно работать с большими массивами свежей информации.

🚀 Как будут развиваться RAG-системы в ближайшие годы?
💬 Они станут «деятельнее». Смогут не только отвечать, но и выполнять шаги в ваших системах по правилам в рамках работы AI-агентов. Улучшится объединение разных источников и персонализация, а ответы будут ещё прозрачнее!» — отметил Артем Петрович.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1374
👤 TIME100 AI 2025: 100 самых влиятельных людей в мире искусственного интеллекта

Журнал TIME уже третий год публикует рейтинг самых влиятельных людей в сфере AI. И это не только разработчики и CEO — среди героев политики, журналисты, активисты и даже... Папа Римский.

Именно эти люди задают рамки, в которых будет развиваться искусственный интеллект: от законов и технологий до ценностей и доверия общества.

Собрали несколько самых ярких и неожиданных фигур — листайте карточки! ⬇️

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
129711
Миф 1️⃣0️⃣
Все учёные — интроверты, они не умеют общаться и выступать

Образ замкнутого «ботаника», который не может связать двух слов на сцене, — один из самых живучих стереотипов. Но настоящая наука выглядит совсем иначе.

🎤Учёные умеют выступать!

Научные конференции, лекции и воркшопы — все это база для современных исследователей. Умение презентовать результаты и вовлекать аудиторию — навык, который ученые прокачивают так же, как аналитическое мышление.

👤 Общение — основа науки

Учёные постоянно взаимодействуют с людьми: обсуждают гипотезы, защищают проекты перед экспертными советами, ведут переговоры. Чтобы получить грант или партнёрство, нужно убедительно донести идеи.

📢 Многие учёные становятся популяризаторами

Они ведут подкасты, блоги, YouTube-каналы, пишут книги и объясняют сложные вещи простыми словами. Наука выходит за пределы лаборатории именно благодаря таким коммуникаторам.

Научная реальность: учёные — не затворники, а отличные спикеры и коммуникаторы. Да, не все рождаются харизматичными ораторами, но навык общения — обязательная часть профессии и залог успеха!

Еще больше об ИИ и науке читайте в DSCS.pro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
14771
📰Дайджест новостей в сфере ИИ: собрали главные инфоповоды недели

Что произошло в мире ИИ на этой неделе? GigaChat освоил татарский, Meta представила новую нейросеть для понимания кода, а Стэнфорд превращает научные статьи в ИИ-ассистентов. Об этом и не только — в нашем свежем дайджесте ⬇️

🇷🇺 В России:

Сбер и Академия наук Республики Татарстан обучат GigaChat татарскому языку

В Пензенском государственном университете разработали ПО, которое с помощью графовых нейросетей моделирует 3D-структуру артерий сердца

Нейросеть «Алиса» стала доступна пользователям мессенджера Max, а с 24 сентября ее запустят в Telegram

ХайТэк, РСК и Гравитон представили ПАК LinQ HPC для ИИ-задач

SberDevices вывел на рынок умное кольцо, в которое интегрированы GigaChat и сервис «СберЗдоровье»

В Яндексе представили ИИ-решение AI Studio для создания агентов, а в Yandex Cloud вывели на рынок инструмент Realtime API для запуска голосовых агентов на базе генеративных ИИ-моделей

Производитель чипов Байкал Электроникс разрабатывает процессор Baikal AI для ИИ-задач на базе стандарта RISC-V

В НИТУ МИСИС создан протокол для квантовых вычислений, который позволяет более эффективно использовать квантовые компьютеры при разработке ИИ-систем

🌍 В мире:

Учёные из Стэнфорда представили Paper2Agent — open-source инструмент, который превращает привычные PDF-статьи в интерактивных AI-ассистентов.

Американская компания Suno выпустила новую версию ИИ-инструмента Suno v5 для создания и редактирования музыки

Meta представила новую нейросеть Code World Model (CWM) для понимания кода

Alibaba разработала модель Qwen3-TTS-Flash для преобразования текста в речь с поддержкой русского языка, а также модель Qwen-Image-Edit-2509 для редактирования изображений

Apple выпустили семейство открытых нейросетей для предсказания структуры белков SimpleFold.

Alibaba/Tongyi представили новую линейку агентных моделей для глубоких исследований и работы в сети: WebWeaver, ReSum и WebSailor-V2.

Американская организация Chan Zuckerberg Initiative открыла платформу Knowledge Graph с наборами академических данных для ИИ-систем. Платформа подключена к модели Cloude от Anthropic

Sakana AI представили open-source фреймворк для научных открытий
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9532
ℹ️Развеем страхи о вытеснении журналистов искусственным интеллектом

Инновации ускорили и упростили создание контента, а проверка достоверности информации стала автоматизированной. Новые технологии развиваются стремительно, речь уже идёт про фундаментальный сдвиг.

👀Почему не стоит бояться нейросетей и как использовать ИИ для производства контента — объяснил доцент СПбГУ (кафедра информатики) Максим Абрамов.

🤩Подписаться на СПбГУ ➡️ MAX | ВК
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
128321
Какой метод защиты данных вы считаете наиболее эффективным? 👨‍💻
Anonymous Poll
31%
Шифрование на стороне клиента
74%
Двухфакторная аутентификация
9%
Поведенческий анализ
18%
Фаерволы