Stabilizing Reinforcement Learning with LLMs: Formulation and Practices

📚 Read

@datascienceiot

CUDA-L2: Surpassing cuBLAS Performance for Matrix Multiplication through Reinforcement Learning

📚 Read

@datascienceiot

"TokenPowerBench: Benchmarking the Power Consumption of LLM Inference"

📚 Read

@datascienceiot

How to Scale Your Model

📚 Read

@datascienceiot

First comprehensive framework for how AI agents actually improve through adaptation.

📚 Read

@datascienceiot

Agent Quality

📚 Read

@datascienceiot

Google Research 2025: Bolder breakthroughs, bigger impact


📚 Read

@datascienceiot

Российские генеративные модели Kandinsky 5.0 Video Lite и Pro в международной text-to-video арене

🔘Pro версия является ТОП-1 опенсорсом в мире

🔘Lite версия (2B параметров) лучше первой версии Sora

🔘На данный момент Сбер уступает только топовым мировым бигтех компаниям: Google (Veo 3.1, Veo 3), OpenAI (Sora 2), Alibaba (Wan 2.5), KlingAI (Kling 2.5, 2.6); в паритете с Luma AI (Ray 3), MiniMax (Hailuo 2.3) — отрыв по ELO максимум 3 балла, при 95% доверительном интервале оценивания +-21 балла

🔘Для российских генеративных моделей выход на международную арену — уникальное событие

🚀 Полезные ссылки:
🔘Посмотреть весь лидерборд: lmarena
🔘Почитать подробнее про Kandinsky 5.0: пост, техрепорт
🔘Open Source Kandinsky 5.0: github и hf

Fixing It in Post: A Comparative Study of LLM Post-Training Data Quality and Model Performance

📚 Read

@datascienceiot

Пройдите тест от Авито по Data Science и оцените свой уровень на основе реальных кейсов из практики DS-команд компании ☄️

Что в нём полезного:
– поймёте, какие компетенции уже прокачаны, а над чем стоит поработать,
– сможете открыть рекрутерам доступ к результатам и повысить шансы на оффер,
– получите письмо с разбором ответов на почту в течение дня.

На праздниках самое время проверить себя и определить точки роста.

Ссылку на тест оставили здесь ⚡️

Generative Adversarial Reasoner: Enhancing LLM Reasoning with Adversarial Reinforcement Learning

📚 Read

@datascienceiot