⚡️ 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

🆕 Свежие новости для дата‑сайентистов

📂 Анализ и подготовка данных
— Разведочный анализ текстовых данных — как проводить EDA для текстовых данных, извлекать инсайты и выявлять паттерны.
— Статистика под капотом LinearRegression — почему минимизируем именно квадратичную ошибку и как это связано со статистикой.
— Как некачественные данные подтачивают нейросети — разбор влияния плохих данных на обучение моделей и стратегии исправления.

🆕 ML и новые подходы
— Nested Learning: новый ML-парадигм для continual learning — модели рассматриваются как набор вложенных задач оптимизации, что помогает избегать катастрофического забывания.
— Beyond Standard LLMs — обзор альтернатив стандартным autoregressive LLM.

👆 Интересные наблюдения и эксперименты
— В процессе обучения нейросетей получаются красивые фракталы — визуализация внутренней динамики обучения и фрактальных структур, возникающих в слоях нейросети.
— Не верьте AI на слово: эксперимент с оптимизацией — практический кейс, демонстрирующий ограничения моделей и как проверять результаты на практике.
— Забудьте про точность: для трекинга нужны десятки метрик — почему одной метрики мало, и как мульти-метрический подход улучшает оценку качества моделей.

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#свежак

📊 Визуальная теория информации

Иногда новые способы думать о мире появляются неожиданно. Особенно классно, когда смутная идея превращается в чёткую концепцию. Информационная теория — отличный пример.

Она даёт точный язык для описания неопределённости, взаимосвязи знаний и степени схожести убеждений. Эти идеи применяются повсюду: от сжатия данных до квантовой физики и машинного обучения.

✅ Хорошая новость: информационная теория вовсе не должна пугать. Многие её основные идеи можно объяснить полностью визуально!

➡️ Подробнее: https://clc.to/LrrdXA

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст

🦉 Ovis (Open VISion): новая архитектура мультимодальных LLM

Ovis — это новая архитектура Multimodal Large Language Model (MLLM), созданная для структурного выравнивания визуальных и текстовых эмбеддингов.

Модель открывает путь к более глубокому пониманию изображений и текста в едином пространстве представлений — шаг к действительно связным мультимодальным ИИ-системам.

📱 Ссылка на репозиторий

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст