Как LLM справляются с математикой и алгоритмами? ⤵️
В субботу, 5 июля, CS Space устроил большой митап, чтобы разобраться, на что способны современные большие языковые модели в мире математики и алгоритмов. Участники послушали доклады:
〰️ Сергей Николенко сделал обзор современного уровня математических способностей LLM с особым фокусом на рассуждающие модели.
〰️ Фёдор Петров рассказал о том, как LLM решают задачи уровня Frontier Math и международных олимпиад, обсудил бенчмарки и различия между математической интуицией «белковых математиков» и нейросетей.
〰️ Данил Сагунов вместе со слушателями проверил, как модели справляются с алгоритмическими задачами: от классических собеседований до продвинутых тем университетских курсов.
После этого слушатели сразились в командных соревнованиях, победители которых получили подписанный бестселлер «Машинное обучение: основы» от автора квиза, а также мерч и интересные подарки!
Вместе с Сергеем Николенко сыграли в квиз «Три модальности»:
✔️ угадывали алгоритмы по звуковым рядам,
✔️ определяли авторов математических рукописей,
✔️ решали ЧГК-сет на тему технологий.
Провели серию игр про пределы возможностей LLM:
✔️ Сложная задача для LLM — придумывали короткие вопросы, чтобы сломать модели;
✔️ Vibe Coding — заставляли LLM генерировать код для графического диктанта, идею предложили наши друзья из Pinely;
✔️ AI Safety — взламывали LLM-игру Gandalf, пробуя обойти защиту и вытащить скрытые ответы модели.
Делимся материалами:
〰️ записи докладов, презентации и задания квиза появятся на странице мероприятия;
〰️ результаты соревнований;
〰️ фотографии с мероприятия.
Спасибо всем участникам за прекрасную атмосферу и Pinely за поддержку мероприятия!
В субботу, 5 июля, CS Space устроил большой митап, чтобы разобраться, на что способны современные большие языковые модели в мире математики и алгоритмов. Участники послушали доклады:
После этого слушатели сразились в командных соревнованиях, победители которых получили подписанный бестселлер «Машинное обучение: основы» от автора квиза, а также мерч и интересные подарки!
Вместе с Сергеем Николенко сыграли в квиз «Три модальности»:
Провели серию игр про пределы возможностей LLM:
Делимся материалами:
Спасибо всем участникам за прекрасную атмосферу и Pinely за поддержку мероприятия!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥46❤18⚡12
Контест по Машинному обучению ⤵️
Приглашаем к участию всех, увлечённых искусственным интеллектом и матстатистикой! Мы подготовили для вас задачи по машинному обучению, теории вероятностей, классической статистике и родственным областям.
📃 Расписание и правила
〰️ Онлайн-формат на платформе Яндекс Контест, участие индивидуальное
〰️ Стартовать можно в любое время с утра 1 августа до вечера 3 августа
〰️ У вас будет 24 часа на решение задач
〰️ Решения принимаются только до 3 августа 23:59 по московскому времени, после этого времени отправка решений будет невозможна
〰️ Соревнование не будет включать high-compute задач по ML — есть смысл участвовать всем!
🏆 Призы
Для участников основного зачёта:
〰️ 1 место: годовая подписка на ChatGPT Plus!
〰️ 1–3 место: мерч CS Space
Студенческий зачёт (только для студентов любых вузов):
〰️ 1 место: 20 000 рублей
〰️ 2 место: 15 000 рублей
〰️ 3 место: 10 000 рублей
⭐️ Авторы
⚡️ Регистрация уже открыта. Присоединяйтесь, если любите сложные задачи и хотите проверить свои навыки в ML!
Приглашаем к участию всех, увлечённых искусственным интеллектом и матстатистикой! Мы подготовили для вас задачи по машинному обучению, теории вероятностей, классической статистике и родственным областям.
Для участников основного зачёта:
Студенческий зачёт (только для студентов любых вузов):
Алексей Власов
– Золотой медалист IMC
– Победитель ВсОШ по математике
– Победитель Колмогоровской олимпиады по теории вероятностей
– Выпускник СПбГУ МКН
Тимофей Москаленко
– Золотой медалист IMC
– Победитель олимпиады Petropolitan science по математике
– Призёр ВсОШ по математике
– Победитель Колмогоровской олимпиады по теории вероятностей
– Выпускник СПбГУ МКН, ШАД
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤42🔥19⚡8