TwoToInfinity

В репозитории опубликован код для воспроизведения результатов работы по оценке специальных матричных норм в режиме без явного хранения матрицы. Авторы рассматривают две нормы операторов — от двух к бесконечности и от единицы к двум, которые позволяют контролировать структуру строк и столбцов матриц и широко применяются в теории обучения и регуляризации. Предложены новые случайные алгоритмы TwINEst и его улучшенная версия TwINEst++, которые используют только операции умножения матрицы на вектор и модифицируют классический метод Хатчинсона. Авторы доказывают сходимость и выводят оценки сложности, показывая, что новые методы точнее и устойчивее стандартных степенных итераций, которые могут расходиться. Эксперименты на синтетических и реальных данных демонстрируют эффективность предложенных алгоритмов. В частности, при обучении сверточных сетей на задачах классификации изображений регуляризация на основе двухк-бесконечности нормы улучшает обобщающую способность и повышает устойчивость к атакам. В области рекомендательных систем показано, что метод повышает надёжность моделей UltraGCN к целенаправленным возмущениям. Работа будет полезна исследователям в области численных методов линейной алгебры, специалистам по глубинному обучению и инженерам, разрабатывающим устойчивые рекомендательные системы.

статья | код

Осенний Scientific Open Source Meetup - в октябре!

Дорогие друзья и единомышленники!
С радостью приглашаем вас на очередной Scientific Open Source Meetup, который пройдет 2 октября 2025 года с 19:00 до 22:00 в Санкт-Петербурге в уютном лофте на Газовой, 10ж. Это отличная возможность встретиться, обсудить актуальные темы и поделиться опытом в мире открытого программного обеспечения.

Что вас ждет на митапе?

• Доклады от экспертов по разработке и применению Open Source
• Демонстрация новых Open Source инструментов;
• Живое общение с коллегами и единомышленниками;
• Возможность задать вопросы и обсудить последние тренды в Open Source
• Дискуссия о развитии научного опенсорса в России с участие экспертов из индустрии

А если у вас есть научный Open Source проект, опыт разработки открытых решений или пет-проект, о котором вы давно хотели рассказать, регистрируйтесь с докладом. Лучшего докладчика ждёт мерч от организаторов.

📩 Для регистрации пишите на почту [email protected] с темой «Митап Научный Open Source».

Мероприятие проходит при поддержке:
GitVerse
Среди разработок GitVerse — не только платформа с возможностью размещать, зеркалировать и импортировать репозитории, запускать CI/CD, но и инструмент для обучения ИТ-специалистов, SmartClass.
Разработчики могут использовать встроенную среду разработки GigaIDE, в том числе в облачном варианте, а также AI-ассистент GigaCode, чтобы избавиться от рутинных задач!

OpenScaler
OpenScaler — сообщества разработчиков ОС с открытым исходным кодом. Они уже несколько лет исследуют китайскую open-source экосистему.


🗓 Дата: 2 октября 2025 года
🕢 Время: 19:00 - 22:00
📍 Место: Лофт на Газовой, 10ж

Участие бесплатное, но количество очных мест ограничено
🔗 Ссылка на регистрацию

Ждем вас на митапе!

G2T-FM

В репозитории опубликован код G2T-FM, позволяющего строить простую базовую модель для графов на основе TabPFNv2. Идея заключается в превращении каждой графовой задачи в табличную с добавлением к исходным признакам узлов агрегатов по соседям, классических структурных характеристик графа (степень, PageRank, собственные векторы лапласиана) и обучаемых структурных кодировок PEARL; затем на этих представлениях работает TabPFNv2. Такой конвейер позволяет обрабатывать разнородные признаки узлов и таргета, не ограничиваясь только текстовыми графами. В режиме без дообучения G2T-FM даёт сильные результаты и заметно превосходит доступные открытые бейзлайновые графовые модели; после дообучения модель обгоняет хорошо настроенные GNN, обученные с нуля. Авторы проводят оценку на наборах GraphLand с нетекстовыми признаками и на классических датасетах с текстовыми признаками; показано, что выигрыш обеспечивается сочетанием табличного бэкбона и графовых дополнений к признакам. Работа может быть полезна исследователям графового обучения, инженерам, работающим с промышленными графами и смешанными типами признаков, и командам, которым нужна переносимость между разными графовыми доменами.

статья | код