Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека

описание

админ - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 № 5037635661

← к каналу @machinelearning_books

16 827

подписчиков

Охват к подписчикам

10,0%

ERR

Реакции к просмотрам

0,55%

350 на 39 постов

Пересылки к просмотрам

3,17%

2 013

Постов в день

0,4

всего 39

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам

16 июл.Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры. Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги. Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции. https://github.com/justxor/Claudecourse/1,36%
20 июн.В Оксфордском университете написали эссе, объясняющее, как работает «Бесконечность» Годзё Сатору. В эссе “Mathematics Behind Jujutsu Kaisen: Gojo Satoru’s Infinity” разбирают технику Infinity как настоящий математический объект. На поверхности всё похоже на парадокс Зенона: между атакующим и Годжо всегда остаётся расстояние. Его можно делить пополам бесконечно: половина, четверть, одна восьмая и так дальше. Кажется, что атакующий никогда не дойдёт до цели. Но обычная математика быстро ломает эту “абсолютную защиту”. Геометрическая прогрессия сходится: 1/2 + 1/4 + 1/8 + ... = 1 То есть бесконечно много шагов могут дать конечное расстояние и конечное время. С этой точки зрения Infinity не должна останавливать атаку вообще. Дальше начинается интереснее. Через меру Лебега автор показывает, что бесконечный набор точек деления может иметь нулевую длину. То есть “барьер” из бесконечного числа точек не занимает пространства как настоящая стена. Тогда почему атака всё-таки тормозит? Ответ даёт риманова геометрия. Infinity можно понимать не как стену, а как искажение самой метрики пространства рядом с Годжо. Чем ближе атакующий подходит, тем сильнее растягивается “линейка”, которой измеряется расстояние. Физически шаг может быть маленьким, но внутри такой геометрии он ощущается всё длиннее и длиннее. Поэтому техника работает не как невидимая преграда, а как изменение правил измерения пространства. И отсюда становится понятнее, почему Sukuna смог её обойти. Он не “пробил” Infinity обычной атакой. Он атаковал не Годжо как точку внутри пространства, а само пространство, в котором держалась техника. В терминах статьи, World Cutting Slash разрывает непрерывность метрики. Барьер не преодолевается, а теряет основу, на которой существовал. Получается красивый разбор: Infinity Годжо можно описать через сходимость рядов, меру Лебега, риманову геометрию и топологию. Редкий случай, когда аниме-способность реально тянет на мини-курс по современной математике. PDF: https://tomrocksmaths.com/wp-content/uploads/2026/06/achmad-roykhan-sabiq_essay_competition_2026-achmad-roykhan-sabiq.pdf1,25%
3 сент. 2025 г.без подписи1,22%
13 авг.🔥 Нашёл отличный бесплатный ресурс по Harness Engineering - тому, что делает coding agents реально надёжными Курс посвящён не очередному «как написать хороший промпт», а инженерии окружения вокруг Codex, Claude Code и других AI-агентов. Разбирают: * почему сильные агенты всё равно проваливают задачи; * как сохранять контекст между длинными сессиями; * зачем нужны AGENTS.md, feature_list.json и progress-файлы; * как не дать агенту объявить задачу завершённой слишком рано; * как встроить тестирование, observability и контроль в сам harness. Есть теория, практические проекты и готовые шаблоны для репозиториев. Причём среди базовых материалов авторы прямо ссылаются на подходы OpenAI и Anthropic. Главная идея очень правильная: не пытаться бесконечно делать модель умнее промптами, а построить вокруг неё систему, в которой ошибаться сложнее. И да - есть русская версия. https://walkinglabs.github.io/learn-harness-engineering/ru/1,19%
11 авг.🧠 Любишь ложиться поздно? Исследования действительно находили связь между «совами» и более высокими результатами когнитивных тестов, но всё не так просто. В работе 2009 года исследователи проанализировали данные более 10 тысяч человек и обнаружили: участники с более высокими результатами тестов интеллекта в детстве чаще становились взрослыми, которые позже ложатся и позже встают. Авторы объясняли это через гипотезу «эволюционно новых предпочтений»: ночная активность была необычна для наших предков, поэтому люди с более высоким интеллектом якобы легче адаптируются к нестандартным режимам. Но сами исследователи подчёркивали — эффект был небольшим, а работа показывала корреляцию, а не причинность. Интересно, что более новое исследование Imperial College London на данных более 26 тысяч человек тоже обнаружило лучшие когнитивные показатели у вечерних и промежуточных хронотипов по сравнению с «жаворонками». При этом исследователи отдельно отмечали важность нормальной продолжительности сна. Так что формула «ложись в 2 ночи - станешь умнее» не работает. Правильнее так: высокий IQ и поздний хронотип иногда встречаются вместе, но недосып умнее точно не делает. #Science #Sleep #IQ #Research #Psychology sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S01918869090021771,16%
28 июл.Qwen научила модель создавать себе учебную программу Команда Qwen представила Skill Self-Play - подход, в котором LLM сама генерирует задания, решает их и постепенно расширяет библиотеку проверенных навыков. Проблема обычного self-play: модель либо остаётся в узких средах с простой проверкой, либо создаёт много разнообразных, но ненадёжных задач. В Skill-SP работают три компонента: proposer придумывает сложные задания; solver ищет решения; skill controller анализирует выполнение и обновляет библиотеку навыков. Каждый навык задаёт сценарий, правила генерации задачи и способ проверки результата. Поэтому модель учится на контролируемых заданиях, а не на случайном синтетическом мусоре. Важно: библиотека используется прежде всего для генерации тренировочных данных, а не как набор подсказок во время ответа. Получается саморасширяющийся цикл: навык → новое задание → решение → проверка → улучшенный навык. Авторы сообщают об улучшениях в задачах на рассуждение и использование инструментов. Код проекта также опубликован. arxiv.org/abs/2607.225291,15%
15 авг.⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию. Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов. Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента. https://github.com/justxor/Harness_ru1,13%
19 янв.✔️ Sakana AI выпустили RePo - LLM, которые умеют “наводить порядок” в контексте Обычные языковые модели читают текст как одну длинную ленту. Что ближе к началу внимания - то “важнее”. Что дальше - то модель видит хуже. И тут появляется проблема: если важный факт спрятан где-то далеко среди шума, модель может его просто не использовать. Она тратит внимание на всё подряд, вместо того чтобы сосредоточиться на главном. Sakana AI предложили решение - RePo (Context Re-Positioning). Идея очень понятная: модель получает модуль, который позволяет динамически “перепозиционировать” контекст. Примерно как человек: ты читаешь длинный документ, понимаешь, что важная часть была 20 страниц назад - и мысленно перечитываешь её , а лишнее игнорируешь. Что делает RePo - подтягивает важные куски информации ближе - отодвигает шум и лишний текст - помогает вниманию модели фокусироваться на нужном В результате модель с такой памятью начинает лучше работать там, где LLM обычно страдают: - когда контекст длинный - когда много шума - когда важные детали раскиданы далеко друг от друга - когда данные структурированные (таблички, списки, правила) Авторы показывают, что RePo даёт заметный прирост устойчивости, при этом не ухудшая общее качество. ▶️ Устойчивость к шуму (Noisy Context) Средний результат по 8 noisy-бенчмаркам: - Обычный RoPE: 21.07 - RePo: 28.31 🟡 Прирост: +7.24 пункта (сильно) Авторы отдельно фиксируют ключевую цифру: на noisy-eval (4K контекст) RePo лучше RoPE на +11.04 пункта. 🔥 Примеры прироста на конкретных задачах (везде RePo > RoPE) - TriviaQA: 61.47 → 73.02 (**+11.55**) - GovReport: 6.23 → 16.80 (**+10.57**) - 2WikiMultihopQA: 23.32 → 30.86 (**+7.54**) - MuSiQue: 7.24 → 13.45 (**+6.21* Это шаг к моделям, которые не просто “читают что дали”, а умеют сами организовать свою рабочую память. 🟡Подробности: pub.sakana.ai/repo/ 🟡Статья: arxiv.org/abs/2512.14391 @ai_machinelearning_big_data #RePo #SakanaAI #LLM #AI #AIAgents #Context #LongContext #Attention0,98%
8 апр. 2025 г.без подписи0,80%
30 окт.🔹У ВКонтакте появился новый формат — шопсы. Это публикации авторов с товарами, по которым можно быстро совершить покупку. Подобный контент появлялся в ленте и раньше, но с помощью LLM, VLM и правильной разметки теперь можно определить нативные обзоры или распаковки от авторов. Рассказываем, что из себя представляет shoppable-разметка, и как инженеры AI VK её внедряют. Ссылка на подробный материал — тут. #aivk #шопсы #shoppable0,78%
12 янв.без подписи0,77%
23 июн.Один из лучших вводных материалов по прикладной линейной алгебре, который мне попадался. Этот курс объясняет векторы, матрицы и метод наименьших квадратов с самых основ, а затем связывает их с реальными задачами: • подгонка данных • машинное обучение • оптимизация • обработка изображений • системы управления Это материал, который можно рекомендовать студентам, инженерам и всем, кто хочет понять математический фундамент современной data science. PDF: http://web.stanford.edu/~boyd/vmls/vmls.pdf0,77%