🎥 Paper2Video — автоматическая генерация видео из научных статей

Paper2Video — это инструмент, который превращает научные статьи в видео автоматически.

Он анализирует текст, таблицы и изображения из PDF и создаёт короткий ролик, объясняющий содержание статьи.

🌍 Доступен на английском и китайском.

📱 Github

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🆕 Свежие новости для дата‑сайентистов

🚀 Модели и обучение
— Умный Early Stopping — новый подход к остановке обучения нейросетей: анализируем тренд, а не шум, чтобы избежать преждевременной остановки.
— Передовые алгоритмы глубокого обучения — обзор современных DL-алгоритмов и архитектур, актуальных для 2025 года.
— BERT — одноэтапная диффузия текста — новая интерпретация работы BERT через призму диффузионных моделей.

🛠 Практика и инструменты
— Как автоматизировать тестирование батч-моделей —пошаговый гайд по организации тестов ML-моделей в пакетном режиме.
— 10 локальных UI для LLM — краткий обзор популярных интерфейсов для работы с LLM локально на ПК.
— Coral NPU для Edge AI — Google представляет открытое решение для low-power AI на периферийных устройствах и wearables.
— ChatGPT Atlas: браузер с встроенным ChatGPT — новый браузер превращает ChatGPT в супер-ассистента, объединяя инструменты, контекст и поиск в одном месте.

🧠 Карьерные и исследовательские наблюдения
— Джун глазами синьора: 5 ошибок в резюме — какие ошибки снижают шансы попасть в ML-команду, и как их исправить.
— Типичные DS-специалисты и роль ИИ — как часто DS используют AI для генерации кода и какие навыки остаются ключевыми.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#свежак

🥳 Программирование на языке Python

🐸 Библиотека задач по Data Science

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#развлекалово

📊 Underfitting vs Overfitting — простая шпаргалка

Сохраняем полезность! Когда обучаем модель, важно не сделать её слишком тупой и не слишком умной. Нужно балансировать.

🔛 Underfitting (недообучение): модель слишком простая, не уловила закономерности.

Признаки:
🌠 Высокая ошибка на train и test
🌠 График ошибок почти не улучшается

Как исправить:
🌠 Увеличить сложность модели
🌠 Добавить больше признаков
🌠 Дольше обучать

🔛 Overfitting (переобучение): модель выучила данные наизусть, но не умеет обобщать.

Признаки:
🌠 На train всё идеально
🌠 На test ошибка высокая

Как исправить:
🌠 Добавить регуляризацию
🌠 Упростить модель
🌠 Добавить данных или аугментацию
🌠 Использовать early stopping / dropout

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

⚡️ Lightning запускает облако для PyTorch-разработчиков

Компания Lightning (PyTorch Lightning) представила новый набор инструментов для ускорения обучения моделей в облаке: распределённое обучение, reinforcement learning и эксперименты — всё в одном месте.

Что нового:
⚡ I code editor — помощь PyTorch-«экспертов» для быстрого кодинга, отладки и деплоя на GPU
⚡ Environments hub — интерактивные среды для RL и распределённого обучения, масштабируемые и самодостаточные
⚡ Meta integrations — запуск Monarch (distributed training), OpenEnv (RL среды) и torchforge (эксперименты RLHF)

✔️ Полезно для исследователей и разработчиков, которые хотят ускорить эксперименты и масштабировать модели без локальных ограничений.

👉 Ссылка

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#свежак

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#развлекалово

🙌 TensorTonic — LeetCode, но для машинного обучения

Что вас ждёт внутри:
— Практика ML-алгоритмов в формате LeetCode
— Воспроизведение современных ML-исследований на практике
— Подготовка к AI-собеседованиям по конкретным компаниям
— Свежие ML-блоги и разборы

Версия v1 уже доступна, проект активно развивается.

🔗 Ссылка на сайт

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

📦 Zip-файлы для AI/ML проектов

KitOps меняет подход к упаковке, версионированию и обмену AI/ML проектами.

Создаёте ModelKit — это как zip-файл, который включает всё: модель, данные, код и настройки.

✅ 100% open-source
✅ Без головной боли с MLOps

➡️ Сохраняйте и делитесь проектами легко.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

👍 Каждый тензор в движении: Illustrated Transformer 3D

Погрузитесь в LLaMA как никогда раньше:
— Каждый тензор и операция — в движении
— Кликайте на любой компонент и смотрите точные строки кода, которые его запускают

⚡ Новый способ учить и изучать LLM.

🆕 Попробовать можно по ссылке.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

📘 7 шаблонов для построения Multi-Agent систем

Если вы работаете с LLM-агентами — сохраните эту шпаргалку.

👏 Эти паттерны — фундамент для создания масштабируемых и надёжных multi-agent систем.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#развлекалово

🆕 Свежие новости для дата‑сайентистов

📘 Исследования и учебные ресурсы
— Harvard ML Systems Project — Гарвард открыл доступ к полному курсу по ML-системам: учебник, 50+ лабораторных.
— Anthropic: интерактивный туториал по prompt engineering — 9 глав, охватывающих всё — от ролей и примеров до борьбы с галлюцинациями.

🧠 Новые модели и инструменты
— OpenAI готовит генеративную музыку — новый text-to-music инструмент.
— Lightning AI Cloud для PyTorch — авторы PyTorch Lightning запустили облачный пакет инструментов для ускорения распределённого обучения.
— The Free Transformer — новая вариация decoder-only архитектуры, где генерация условлена латентными переменными (variational approach).

🧩 Наука и теория
— Как стабилизируется обучение при росте данных — учёные объяснили, почему увеличение датасета не всегда вызывает колебания обучения.
— Продвинутые техники NLP — от attention-механизмов до современных генеративных моделей.
— Краткая история машинного зрения —как инженеры научили компьютеры превращать 2D-картинки в 3D.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#свежак