⚡️ Почему лучшие разработчики всегда на шаг впереди?
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Мл собес t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
МЛ: t.iss.one/machinelearning_ru
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Физика: t.iss.one/fizmat
SQL: t.iss.one/databases_tg
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
🖥 Chatgpt для кода в тг: @Chatgpturbobot
📕Ит-книги: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Потому что они знают, где брать настоящие инсайд!
Оставь “программирование в вакууме” в прошлом, выбирай свой стек — подпишись и погружайся в поток идей, лайфхаков и знаний, которые не найдёшь в открытом доступе.
ИИ: t.iss.one/ai_machinelearning_big_data
Python: t.iss.one/pythonl
Linux: t.iss.one/linuxacademiya
Мл собес t.iss.one/machinelearning_interview
C++ t.iss.one/cpluspluc
Docker: t.iss.one/DevopsDocker
Хакинг: t.iss.one/linuxkalii
МЛ: t.iss.one/machinelearning_ru
Devops: t.iss.one/DevOPSitsec
Data Science: t.iss.one/data_analysis_ml
Javascript: t.iss.one/javascriptv
C#: t.iss.one/csharp_ci
Java: t.iss.one/java_library
Базы данных: t.iss.one/sqlhub
Python собеседования: t.iss.one/python_job_interview
Мобильная разработка: t.iss.one/mobdevelop
Golang: t.iss.one/Golang_google
React: t.iss.one/react_tg
Rust: t.iss.one/rust_code
ИИ: t.iss.one/vistehno
PHP: t.iss.one/phpshka
Android: t.iss.one/android_its
Frontend: t.iss.one/front
Big Data: t.iss.one/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.iss.one/data_math
Kubernets: t.iss.one/kubernetc
Разработка игр: https://t.iss.one/gamedev
Физика: t.iss.one/fizmat
SQL: t.iss.one/databases_tg
Папка Go разработчика: t.iss.one/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.iss.one/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.iss.one/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.iss.one/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
😆ИТ-Мемы: t.iss.one/memes_prog
🇬🇧Английский: t.iss.one/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.iss.one/vistehno
📕Ит-книги: https://t.iss.one/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
💼ИТ-вакансии t.iss.one/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Подпишись, чтобы всегда знать, куда двигаться дальше!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
SRT-H: A Hierarchical Framework for Autonomous Surgery via Language Conditioned Imitation Learning
📚 Read
@datascienceiot
📚 Read
@datascienceiot
🧠 А вы уверены, что датасет, на котором вы тестируете GNN, вообще имеет смысл?
В обзоре с ICML 2025 команда AI VK разбирает свежую статью о том, как оценивать качество графовых датасетов для задач машинного обучения.
В обзоре с ICML 2025 команда AI VK разбирает свежую статью о том, как оценивать качество графовых датасетов для задач машинного обучения.
Telegram
AI VK Hub
Всем привет! Продолжаем обозревать статьи, представленные на ICML.
Сегодня кратко рассмотрим статью, которая посвящена проблемам оценки качества наборов данных для графового машинного обучения.
В машинном обучении принято сравнивать новые алгоритмы с предыдущими…
Сегодня кратко рассмотрим статью, которая посвящена проблемам оценки качества наборов данных для графового машинного обучения.
В машинном обучении принято сравнивать новые алгоритмы с предыдущими…
Forwarded from 📚Python Books
Audio, Video, and Webcams in Python (Lost Chapter from Automate the Boring Stuff)
📕 Book
@pythonlbooks
📕 Book
@pythonlbooks
Открыт приём статей в научный журнал Международной конференции по ИИ — AI Journey.
Главный приз за лучшую статью — 1 миллион рублей. Ключевые работы опубликуют в спецвыпуске «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics.
Что даёт участие:
• Шанс выиграть 1 000 000₽
• Публикация в авторитетном журнале с индексацией Scopus/WoS
• Возможность представить исследование на площадке конференции AI Journey 2025
Условия:
— Статья должна быть оригинальной (не опубликована ранее)
— Принимаются работы на русском и английском
— Дедлайн — 20 августа 2025
Как подать заявку: https://aij.ru/science
Главный приз за лучшую статью — 1 миллион рублей. Ключевые работы опубликуют в спецвыпуске «Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления» и его англоязычной версии Doklady Mathematics.
Что даёт участие:
• Шанс выиграть 1 000 000₽
• Публикация в авторитетном журнале с индексацией Scopus/WoS
• Возможность представить исследование на площадке конференции AI Journey 2025
Условия:
— Статья должна быть оригинальной (не опубликована ранее)
— Принимаются работы на русском и английском
— Дедлайн — 20 августа 2025
Как подать заявку: https://aij.ru/science
Anthropic just released a research paper.
Inverse Scaling in Test-Time Compute
📚 Читать
@datascienceiot
Inverse Scaling in Test-Time Compute
📚 Читать
@datascienceiot
Forwarded from AI VK Hub
В рекомендациях есть две точки зрения:
1. Бигтех: закинем в нейросеть пару петабайт данных, добавим побольше трансформерных блоков, тысячи видеокарт — и вот вам рексис нового поколения. Но вы не сможете это проверить, потому что только у нас столько данных.
2. Академия: пораскинем мозгами, добавим inductive bias в линейный автоэнкодер и получим соту на всех открытых датасетах. Обучаем на макбуке 19 года.
Мы любим оба подхода, но на ридинг-группе поговорим про второй. Роман Логойда, ML-инженер AI VK, представит статью Why is Normalization Necessary for Linear Recommenders?
🔹 Начало встречи 24 июля в 18:00.
Зум: ссылка
ID: 313 292 5940
Код: 473906
Параллельно запустим стрим прямо в канале AI VK Hub.
1. Бигтех: закинем в нейросеть пару петабайт данных, добавим побольше трансформерных блоков, тысячи видеокарт — и вот вам рексис нового поколения. Но вы не сможете это проверить, потому что только у нас столько данных.
2. Академия: пораскинем мозгами, добавим inductive bias в линейный автоэнкодер и получим соту на всех открытых датасетах. Обучаем на макбуке 19 года.
Мы любим оба подхода, но на ридинг-группе поговорим про второй. Роман Логойда, ML-инженер AI VK, представит статью Why is Normalization Necessary for Linear Recommenders?
Зум: ссылка
ID: 313 292 5940
Код: 473906
Параллельно запустим стрим прямо в канале AI VK Hub.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM