Data Science
40K subscribers
1.53K photos
2 videos
47 files
1.98K links
DS
По всем вопросам- @haarrp

@ai_machinelearning_big_data - machine learning

@pythonl - Python

@itchannels_telegram - 🔥 best it channels

@ArtificialIntelligencedl - AI

@pythonlbooks-📚

@programming_books_it -📚

Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
Download Telegram
AI4Research: A Survey of Artificial Intelligence for Scientific Research

📚 Paper

@datascienceiot
Context Engineering Guide

📚 Read

@datascienceiot
A Beginner’s Guide to AirTable for Data Analysis

📚 Guide

@datascienceiot
Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial

📚 Read

@datascienceiot
SRT-H: A Hierarchical Framework for Autonomous Surgery via Language Conditioned Imitation Learning


📚 Read

@datascienceiot
Microsoft Build 2025: The age of AI agents and building the open agentic web

📚 Read

@datascienceiot
Understanding Gradients

📚 Read

@datascienceiot
How to Optimize Your Python Code Even If You’re a Beginner

📚 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.
Reflections on OpenAI


📚 Читать

@datascienceiot
Forwarded from 📚Python Books
Audio, Video, and Webcams in Python (Lost Chapter from Automate the Boring Stuff)

📕 Book

@pythonlbooks
How to Train Your LLM Web Agent: A Statistical Diagnosis

📕 Книга

@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
Anthropic just released a research paper.

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.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
AI Comes Up with Bizarre Physics Experiments. But They Work.

👉 Read

@datascienceiot
Альфа-Банк и ВШЭ запустили магистратуру — «Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте»

Магистранты будут:
— работать с HR-аналитикой и DevRel
— разрабатывать web- и мобильные HR-сервисы
— учиться формировать, развивать и мотивировать команды

Учиться можно бесплатно. Студенты пройдут оплачиваемую стажировку в банке, лучшие получат оффер в команду. Заявки принимают до 8 августа.

@datascienceiot
The Era of DiffusionLM might be upon us

📚 Читать

@datascienceiot
Разработан метод, который позволяет видеть, как внутри ИИ появляются смыслы и менять их в процессе генерации без переобучения модели

Исследователи из T-Bank AI Research представили на ICML 2025 метод, позволяющий анализировать и управлять поведением языковых моделей без переобучения. Он отслеживает, как смыслы формируются внутри модели, и позволяет точечно усиливать или подавлять темы в генерации текста. Метод не требует дополнительных расходов и применим для уже обученных LLM.

📚Paper

@datascienceiot
Deep Research Agents with Test-Time Diffusion

Google keeps pushing on diffusion.

📚Paper

@datascienceiot