MIT: большие датасеты не всегда нужны - можно вычислить “минимум данных”, который гарантирует лучший ответ

Мы привыкли думать так:
чем больше данных соберём - тем точнее решение.

Но исследователи (в том числе команда MIT) показали другой подход: можно алгоритмически определить минимальный набор измерений, который *уже гарантирует оптимальное решение*.

То есть система отвечает на вопрос не “примерно”, а строго:

👉 *какие именно данные нужно собрать, чтобы получить точно лучшее решение*
и где можно остановиться, не теряя качества.

В чём суть (по-человечески):
обычно мы собираем тонны данных “на всякий случай” - чтобы оценить всё подряд.

А новый метод делает иначе:
- находит конкурирующие оптимальные варианты
- и измеряет только то, что реально способно изменить выбор лучшего
- всё остальное - лишнее

Главный кайф:
это не “в среднем работает” и не “в большинстве случаев”.
Метод даёт математическую гарантию:
выбранного маленького набора данных *достаточно*, чтобы получить точный optimum.

Почему это важно:
в задачах вроде
- логистики и маршрутизации
- supply chain
- энергосетей и power grid

Каждое измерение может быть: дорогим, медленным, опасным или редким.

И вместо бесконечного “соберём ещё данных”
появляется принципиальное правило остановки:
собираем только то, что реально влияет на оптимальный выбор - и получаем 100% уверенность.

Это мощный сдвиг “сколько данных нужно?” становится не догадкой, а задачей проектирования с доказательством.

Автоматизируем рутину на максимум: вышла Manus Academy - платформа с бесплатными курсами по ИИ-агентам.

Внутри - крепкая база, с которой уже легко заходить в продвинутый вайбкодинг:
научат собирать приложения без кода, настраивать кастомные workflow, и писать промпты, которые реально работают (а не “вода”).

https://academy.manus.im/

Сегодня ключевой вопрос уже не в том, использовать ли AI в работе, а в том, как именно его встраивать так, чтобы он приносил пользу, а не создавал новые проблемы.

Когда AI подключается без четкой архитектуры, он быстро превращается в источник нестабильности: ответы начинают зависеть от случайного контекста, качество трудно контролировать, а система плохо переносит рост данных и пользователей. В результате технология, которая должна была упрощать работу, начинает требовать все больше внимания и ручного контроля.

На вебинаре «Прототипирование LLM: от идеи до работающего AI-ассистента» karpovꓸcourses подробно разберут, как проектируются управляемые AI-системы: как выстраивается слой работы с данными через RAG, как ассистент получает доступ к внешним инструментам, как задается логика поведения и ограничения, и как все это соединяется в воспроизводимую архитектуру.

Научитесь строить управляемые AI-системы на бесплатном вебинаре: https://clc.to/erid_2W5zFGvwQ3r

Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFGvwQ3r

В этом году масштабируем ML-пилот и не сойдем с ума 💯

80% времени зачастую уходят не на обучение ML-модели, а на объяснение коллегам, почему она принесет профит. А еще на переписывание пайплайна, документации, настройку CI/CD — и все это на этапе пилота. Самое коварное — в статистике, ведь только 10-20% ML-пилотов доходят до прода.

Пока вы были на новогодних каникулах, Selectel вместе с экспертами из «Контура» и «Точка Банка» разобрались, какие ML-проекты достойны релиза. Про экономику ML-проектов и реальные кейсы масштабирования смотрите в новом выпуске подкаста «Сегодня на ретро».

▶️ Что еще интересного есть в Selectel?
Если вы давно хотите развивать ML-проекты, но вам не хватает опыта, посмотрите и другие выпуски «Сегодня на ретро». В них Selectel делится реальными кейсами и бенчмарками успешных ML-моделей для разных бизнес-сегментов.

Selectel не первый год помогает компаниям разворачивать надежную IT-инфраструктуру для AI-решений. И ес

80% времени зачастую уходят не на обучение ML-модели, а на объяснение коллегам, почему она принесет профит. А еще на переписывание пайплайна, документации, настройку CI/CD — и все это на этапе пилота. Самое коварное — в статистике, ведь только 10-20% ML-пилотов доходят до прода.

Пока вы были на новогодних каникулах, Selectel вместе с экспертами из «Контура» и «Точка Банка» разобрались, какие ML-проекты достойны релиза. Про экономику ML-проектов и реальные кейсы масштабирования смотрите в новом выпуске подкаста «Сегодня на ретро».

▶️ Что еще интересного есть в Selectel?
Если вы давно хотите развивать ML-проекты, но вам не хватает опыта, посмотрите и другие выпуски «Сегодня на ретро». В них Selectel делится реальными кейсами и бенчмарками успешных ML-моделей для разных бизнес-сегментов.

Selectel не первый год помогает компаниям разворачивать надежную IT-инфраструктуру для AI-решений. И если вы готовы масштабировать пилоты, присмотритесь к мощностям Selectel.

Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFJr9UdW

DeepTutor: AI-ассистент для персонализированного обучения и исследований 🎓🤖

Команда исследует, как агентный ИИ может помогать студентам и исследователям на каждом этапе:
от чтения материалов до практики, идей и управления знаниями.

DeepTutor объединяет: исследование, разбор теории, генерацию заданий и систему заметок в один инструмент, который понимает контекст твоего обучения.

Что умеет DeepTutor

- 📚 Smart Document Q&A
Заливаешь учебники, статьи, технические доки—
получаешь развёрнутые ответы с корректными цитатами.

- 🎨 Визуализация и объяснения
Сложные темы превращаются в понятные схемы
и интерактивные страницы, адаптированные под твой темп.

- 🎯 Генератор практики
Создаёт тесты по твоим материалам —
и даже может имитировать стиль реальных экзаменов.

- 🔬 Исследования и идеи
Помогает с научной работой, отчётами, брейнштормом
и может параллельно вести несколько исследовательских тем.

🔗 Open Source: https://github.com/HKUDS/DeepTutor