📘 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

🤩 Программирование на языке Python

🐸 Библиотека задач по Data Science

🖼 Image Scraping теперь доступен в Firecrawl

Firecrawl представил новое API-эндпоинт для сбора визуального контента с веба — теперь можно парсить не только текст, но и изображения для ваших мультимодальных LLM-приложений, дообучения моделей и аналитики.

Ключевые возможности:
— Извлечение изображений прямо с сайтов
— Фильтры по разрешению, соотношению сторон и типу изображения
— Полная интеграция с LLM-пайплайнами

🔥 Проект уже набрал 66 000+ звёзд на GitHub — и это только начало.
📱 Github

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🎲 Monte Carlo моделирование в Python с probabilit

probabilit — это новый Python-пакет для Монте-Карло моделирования, созданный для быстрого прототипирования расчётов неопределённости. Идеально подходит для инженерных задач, анализа рисков и учебных проектов.

Что умеет probabilit:
— Высокоуровневый язык моделирования с распределениями вероятностей
— Поддержка quasi Monte Carlo методов: Latin Hypercube, Sobol, Halton
— Возможность задания корреляций между переменными (например, между нормальным и равномерным распределением)

Что не делает:
— Не предназначен для сложных систем (мультиагенты, очереди, ОДУ)
— Не конкурирует по скорости с чистыми NumPy-реализациями

✅ Отличный инструмент для обучения и экспериментов с неопределённостью — от инженерных расчётов до симуляций.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#развлекалово

📘 Training Playbook — практическое руководство по обучению LLM от начала до конца

Обучение больших языковых моделей — это сложно. Мы нашли новый и полезный материал — «The Smol Training Playbook: The Secrets to Building World-Class LLMs».

200+ страниц о всём цикле обучения LLM:
✔️ пре-тренировка
✔️ пост-тренировка
✔️ инфраструктура и масштабирование

Подробно о том, что сработало, что нет, и как запускать пайплайн стабильно.
🔥 Обязательно к чтению, если вы строите свои модели.

🔗 Ссылка на материал

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🧠 NeurIPS 2025 — 6 000 свежих научных работ в одном месте

Исследуйте новинки искусственного интеллекта и машинного обучения: почти 6 000 статей NeurIPS 2025, сгруппированных по сотням тематических кластеров.

✅ Отличный инструмент, чтобы следить за трендами в AI-исследованиях и находить идеи для своих проектов.

🔗 Ссылка на ресурс

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

⚡️ Оценка и приоритизация AI-проектов

AI-3P помогает заранее выявить риски и определить готовность компании по трём ключевым направлениям:
People, Processes, Product.

💡 Ключевая идея

Большинство AI-инициатив терпят неудачу не из-за технологий, а из-за проблем с внедрением — отсутствием владельцев, слабой интеграцией в процессы и неготовностью пользователей.

AI-3P превращает эти «слепые зоны» в количественную оценку готовности, помогая решать: строить, тестировать или доработать.

Как работает фреймворк:
1. Оцениваете проект по 3 столпам (People, Process, Product) через кастомные вопросы BYOQ (Bring Your Own Questions).
2. Каждому ответу присваивается балл:
 No/Unknown = 0
 Partial = 1
 Yes/NA = 2
3. Рассчитывается итоговый AI-3P Readiness Score (0–100)
 80–100 — Build now
 60–79 — Pilot with guardrails
 0–59 — De-risk first

🔗 Репозиторий с шаблоном

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

📘 Определение дня: Hypernetwork (гиперсеть)

Hypernetworks — это нейросети, которые генерируют веса для другой нейросети.
Вместо того чтобы напрямую учить параметры модели, гиперсеть учится отображать условия задачи в пространство весов.

💡 Это позволяет моделям быстро адаптироваться к новым задачам без полного переобучения.

Где применяются:
—Meta-learning — обучение тому, как обучаться;
—Continual learning — постоянное обновление знаний без «забывания» старых;
—Multi-task learning — эффективная работа на множестве задач одновременно.

Примеры из жизни:
— персонализированные рекомендации;
— адаптивное управление системами;
— динамические обновления моделей на устройствах с ограниченными ресурсами.

В двух словах:

Гиперсети — это сети, которые учат сети.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🧠 Multi-Head Attention в LLM: визуально объяснено

Механизм multi-head attention позволяет модели одновременно смотреть на текст под разными «углами зрения».

Вместо одной единственной «внимательной» функции, модель использует несколько, что делает понимание контекста глубже и точнее.

🔍 В итоге multi-head attention — это ключевой элемент, благодаря которому LLM способны понимать, связывать и обобщать текст на уровне, близком к человеческому.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

➡️ LEANN — сверхлёгкий локальный векторный поиск

LEANN умеет индексировать и искать по миллионам документов, используя на 97% меньше хранилища, чем традиционные решения — без потери точности.

💡 Это достигается с помощью графовой селективной рекомпутации и high-degree preserving pruning — эмбеддинги вычисляются по запросу, а не хранятся заранее.

Ключевые особенности:
— Приватность — всё работает локально, без облака и скрытых условий.
— Лёгкость — графовая обрезка и CSR-формат уменьшают потребление памяти и места.
— Портативность — легко переносите базу знаний между устройствами.
— Масштабируемость — устойчив к «грязным» данным и памяти агентов, где другие БД падают.
— Точность — качество поиска как у тяжёлых решений, но с минимальными ресурсами.

➡️ Ссылка на репозиторий

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

⚙️ Хакатон Alert: Москва. Scoop AI хакатон от SpoonOS | Neo | DeFrens

📍Регистрация здесь
🗓 Даты: 21 октября - 23 ноября
ℹ️ Подробности и условия участия в нашем Дзене
💬 Телеграмм-чат хакатона - вступить
Вводный урок для начинающих - видео

SpoonOS — фреймворк для AI-агентов от Neo.org

Хакатон от Neo и SpoonOS по имплементации AI уже начался, и можно начинать делать проекты прямо сейчас.

А 23 ноября в Москве мы проведём финал. Для участников хакатона — это:

- Возможность задать вопрос специалисту по SpoonOS
- Панельные дискуссии
- Демо презентации сделанных проектов
- Призовой фонд в $7,000 для победителей

А ещё — медийное внимание, новые контакты в отрасли и инвестиционные возможности ждут лучшие проекты.

⚡ Возможные направления разработки:

- Ончейн-процессы и автономное исполнение
- Социальные симуляции и ИИ в играх
- Инфраструктура для хостинга агентов и безопасность
- DeFi, NFT и управление ДАО
- Биотех

Реклама. Суслов Денис Андреевич, ИНН 280121362361. Erid 2VtzqufMttX