Machine learning Interview

Gemini Plus можно получить на год бесплатно — но только при соблюдении условий акции В X завирусилась студенческая партнёрская программа Google, которая даёт 12 месяцев Gemini Plus без оплаты. Что входит: - расширенный доступ к Gemini; - дополнительные функции NotebookLM; - 400 ГБ облачного хранилища; - экономия около $60 за год. Для активации нужно зарегистрироваться в программе, подтвердить право на участие, выбрать Google AI Plus и привязать карту. Списание не должно происходить до окончания бесплатного периода, но автопродление лучше отключить заранее. Важно: используйте реальные данные и сначала проверьте региональные ограничения и правила акции — доступность предложения может отличаться. https://internshala.com/

🚀 $100 БЕСПЛАТНО НА API CLAUDE? Появился единый хаб с токенами Tabitoken раздаёт бесплатный баланс для работы с AI-моделями. Что доступно: 🔥 Claude Opus 4.8 🔥 Opus 5 🔥 Thinking-модели Главное: • оплата идёт за токены, а не за количество запросов; • Opus 4.8 — примерно $1 за 1M входных токенов и $5 за 1M выходных; • Opus 5 — около $3 за 1M токенов на вход и выход; • поддержка API OpenAI, Claude и Gemini; • ключ можно подключить к привычным AI-клиентам. Как получить: 1️⃣ Регистрируемся: https://tabitoken.com/ 2️⃣ Забираем бесплатный баланс $100 3️⃣ Получаем API-ключ 4️⃣ Подключаем к своему клиенту Можно тестировать мощные модели без покупки подписки. ⚡ Забирайте, пока доступно. #AI #Claude #LLM #MachineLearning

«Мы протестируем модель в тщательно спроектированной песочнице без доступа к интернету.» Тщательно спроектированная песочница через минуту после запуска агентов.

⚡️ Как из хаоса триллионов частиц рождаются законы физики Каждая молекула газа подчиняется механике Ньютона. Но следить за всеми столкновениями невозможно, поэтому поведение газа описывают уравнением Больцмана — через вероятности. Юй Дэн, Захер Хани и Сяо Ма строго доказали, как эта статистическая картина возникает из движения отдельных твёрдых сфер. Главной проблемой были повторные столкновения: они создают длинные цепочки зависимостей между частицами и разрушают предположение об их независимости. Математики разработали способ разбирать огромные истории столкновений и показали, что влияние повторных взаимодействий исчезает в предельном режиме разреженного газа. В результате уравнение Больцмана действительно выводится из обычной механики на всём промежутке существования его регулярного решения. Работа закрыла центральный этап программы, связанной с шестой проблемой Гильберта: построить строгий мост между движением микроскопических частиц и законами, наблюдаемыми на уровне газа и жидкости. За этот результат, а также вклад в теорию волновой турбулентности и нелинейные уравнения Шрёдингера Юй Дэн получил Филдсовскую премию 2026 года.

без подписи

без подписи

без подписи

LLM придумывают исследования заметно уже людей Исследователи сравнили идеи девяти моделей с идеями из 11 683 реальных научных работ. Условия были одинаковыми: и людям, и LLM давали один набор близких предыдущих исследований и просили найти новый научный вопрос и предложить метод. Разница оказалась не столько в качестве отдельной идеи, сколько в разнообразии подходов. Люди чаще искали причины явлений, проверяли ограничения, меняли отдельные механизмы, создавали инструменты измерения и изучали сбои. Модели в основном выбирали безопасный сценарий: соединить две существующие работы или объединить несколько методов. Такую мотивацию использовали только 12,1% человеческих идей, но от 47,1% до 64,2% идей LLM. Синтез и объединение стали основным методом в 5,1% человеческих работ против 22,5–38,7% у моделей. Показательный результат: более долгое рассуждение не расширило диапазон идей. В некоторых тестах модели ещё сильнее концентрировались на знакомых шаблонах. LLM могут быстро выдать убедительную научную гипотезу. Но при массовом использовании они рискуют снова и снова предлагать одну формулу: возьмём A, соединим с B и назовём это новым методом. Исследование показывает важное ограничение AI Scientist: модель может хорошо развивать найденное направление, но выбор самого направления пока остаётся заметно человеческой задачей. arxiv.org/abs/2607.01233

🚀 Pokee представила Isaac 28B - агентную модель с контекстом до 10 миллионов токенов Компания называет её первой frontier-класс моделью такого размера, способной работать на одном GPU. Isaac использует собственную non-decoder-only архитектуру и рассчитана на долгие агентные задачи: анализ больших кодовых баз, документов, логов и истории вызовов инструментов. Главные результаты: 93,3% на RULER при контексте 10M токенов до 137 200 токенов/с на этапе prefill на одной NVIDIA B200 около 335 токенов/с при генерации первое место среди протестированных моделей на BFCL v4 и τ³-bench самый низкий combined attack success rate в сравнении DTAP Саму 28B-модель можно развернуть на одной RTX 4090 или RTX 5090, внутри VPC, on-premises или локально. Но важно: рекордные показатели для полного 10M-контекста измерялись именно на B200, а не на потребительской видеокарте. Есть и важная оговорка: все сравнительные бенчмарки проведены самой Pokee в собственном harness. Поэтому результаты ещё требуют независимой проверки. На странице запуска указана предварительная цена $0,15 за миллион входных токенов и $1 за миллион выходных токенов! Technical blog: https://console.pokee.ai/model Technical report: https://console.pokee.ai/pokee-isaac-28b-v0-technical-report.pdf API: https://console.pokee.ai

Anthropic ослабила биологические ограничения Fable 5 - ложных блокировок стало на 85% меньше Anthropic обновила систему защиты Claude Fable 5 для запросов по биологии и медицине. На старте модель намеренно блокировала почти все биологические запросы: если классификатор видел потенциально рискованную тему, запрос автоматически отправлялся в Opus 5 - менее мощную в этой области модель. Проблема оказалась в огромном числе ложных срабатываний. После переработки классификаторов Anthropic заявляет о снижении биологических fallback-переключений примерно на 85%. Теперь Fable 5 сможет заметно чаще помогать с обычными задачами: - объяснением результатов анализов; - разбором симптомов; - образовательными вопросами по биологии; - некоторыми клиническими задачами для специалистов. Но ограничения полностью не исчезли. Запросы, связанные с профессиональными dual-use направлениями — включая вирусологию, токсикологию и молекулярный дизайн — по-прежнему могут переключаться на Opus 5. Причина в возможностях самой модели: Anthropic утверждает, что Fable 5 уже превосходит экспертов в отдельных сложных биологических задачах, поэтому слишком свободный доступ к таким возможностям компания считает потенциально опасным. Интересная цифра: после обновления Anthropic ожидает сокращение общего числа fallback-переключений примерно на 67% в Claude.ai, 55% в Cowork, 17% в Claude Code и 7% через Claude Platform. По сути, Anthropic пытается решить одну из главных проблем AI-безопасности: как не урезать полезные возможности frontier-модели только потому, что те же знания теоретически можно применить во вред. Источник: https://www.anthropic.com/news/improving-fable-5-s-biology-safeguards #Anthropic #Claude #AI #Biology

🔥 OpenAI совершила разворот на 180° Ещё год назад GPT-5 выглядел как провал, Claude Code уходил вперёд, а Anthropic усиливала позиции в корпоративном сегменте. Теперь картина изменилась: GPT-5.6 получил сильный запуск, ChatGPT достиг 1 млрд активных пользователей, а Codex и ChatGPT Work вместе превысили 10 млн пользователей. По словам финансового директора OpenAI Сары Фрайар, июльский годовой темп выручки уже превысил всю выручку за второй квартал. Anthropic тем временем пришлось отдельно объяснять свою позицию по open weights и разбираться с противоречивым запуском Fable 5. OpenAI учла ошибки, вернула технологическое лидерство в центр дискуссии и снова набрала мощный темп. Этот камбэк действительно стоит изучать. https://www.cnbc.com/2026/07/29/openai-cfo-sarah-friar-tells-employees-arr-in-july-topped-all-of-q2.html

Rust, который наконец становится понятным 🦀 Давно хочешь выучить Rust, но ownership, borrowing и lifetimes выглядят как отдельный вид боли? Этот курс проведёт тебя с самого начала до уровня, где ты уже пишешь реальные системные и сетевые программы. Ты разберёшь: Ownership → Borrowing → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код Никакого бесконечного чтения документации. После каждого урока ты сразу пишешь код, проходишь тесты и решаешь задачу с автопроверкой. 🔥 Rust с нуля 🔥 5–6 часов в неделю 🔥 Практика после каждого урока 🔥 Подойдёт после Python, JavaScript, Java и других языков 🔥 Можно начать сразу В конце у тебя будет понимание Rust, с которым уже можно писать быстрые backend-сервисы, сетевые приложения и системные утилиты, а не смотреть на borrow checker как на врага. Пора добавить Rust в свой стек. Начинай курс и пиши первый код уже сегодня: https://stepik.org/a/294885/

без подписи

DeepSeek начался не с архитектуры модели. Возможно, он начался с поездки в Тибет. В 2011 году 26-летний Лян Вэньфэн отправился на старом Fiat в одиночное путешествие. Спутник улетел домой из Лхасы, а Лян продолжил путь на запад - к Гималаям и в безлюдные районы Али. Он проехал сотни километров вглубь плато, фотографируя пейзажи на Nikon D50. Ради одного удачного кадра мог ждать света половину дня. Затем он пропал почти на неделю. Позже в его предположительном аккаунте появилось сообщение: Лян выбрался, но Fiat остался на бескрайнем высокогорном плато. That's the END. Через 12 лет он основал DeepSeek. И в этой истории легко увидеть будущий стиль компании. Пока другие спешили к быстрой коммерциализации, DeepSeek сосредоточилась на фундаментальных моделях. Пока конкуренты компенсировали проблемы вычислительными бюджетами, команда пыталась выжать максимум эффективности. А вместо громкой публичности и закрытых релизов выбрала низкие цены и открытые модели. Конечно, путешествие не объясняет технический успех DeepSeek. Но оно хорошо показывает характер человека, стоящего за компанией: • ехать дальше остальных, терпеливо ждать результата, рисковать ресурсами и спокойно оставлять потерянное позади. Иногда стратегия бизнеса рождается не в презентации для инвесторов. Иногда она становится продолжением личности основателя.

🚀 Microsoft открыла Skill Recorder - систему, которая превращает вашу работу на экране в навык для ИИ-агента Принцип максимально простой: вы один раз выполняете задачу самостоятельно, а приложение фиксирует экран, переключения между окнами, посещённые страницы, буфер обмена и голосовые пояснения. Затем GitHub Copilot восстанавливает: цель → последовательность шагов → `SKILL.md` → автоматизацию Агент старается заменить повторение кликов более надёжными инструментами: API, CLI, gh, web_fetch и встроенными возможностями платформы. Например, можно один раз показать обработку GitHub Issue, а затем получить навык для массовой работы с похожими задачами. Сейчас Skill Recorder создаёт навыки и автоматизации для Microsoft Scout, Copilot Cowork и Copilot Studio. Исходный код опубликован под лицензией MIT. Запись хранится локально, но после нажатия Analyze скриншоты, события и расшифровка голоса отправляются в облако GitHub. Пароли, токены и API-ключи записывать нельзя. https://github.com/microsoft/skill-recorder #Microsoft #AIAgents #GitHubCopilot #Automation #OpenSource

🚀 DeepSeek Harness набрал 122K+ звёзд на GitHub всего за 3 дня и стал одним из самых быстрорастущих репозиториев в истории платформы. Harness сделан как оркестрационный слой, где почти всё можно заменить плагином: • модель • shell • редактирование файлов • web search • skills • storage • sessions • reasoning effort • permission scope • UI • scheduling Конфигурация собирается через YAML, а сам Harness запускается локально как web-приложение. sub-agents можно подключить Claude Code, Codex или другие агенты как плагины и отправлять разные подзадачи туда, где они решаются лучше. MIT-лицензия позволяет вообще не использовать API DeepSeek: можно подключить другого провайдера или собственную локальную модель. Практически одновременно с релизом Harness DeepSeek подняла цену cache-hit input примерно в 6–12 раз. А именно cached input особенно активно расходуют агентные циклы: каждый новый шаг снова тащит system prompt, историю и накопленный контекст. То есть компания выпускает фреймворк, который делает агентные циклы массовыми, и в ту же неделю заметно повышает цену именно на тот тип токенов, который такие циклы потребляют больше всего. https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness

📢 Открыта регистрация на RecSys Meetup от AI VK 1 июля в Москве инженеры и исследователи AI VK расскажут о трансформерных моделях и LLM-агентах в рекомендациях, представят исследовательское направление и поделятся опытом внедрения технологий Discovery в продукты VK с многомиллионной аудиторией. Спикеры: 🟣 Андрей Зимовнов, директор по AI, VK 🟣 Александр Дьяконов, руководитель отдела исследований AI VK Research 🟣 Евгений Астафуров, ведущий разработчик, AI VK 🟣 Михаил Трапезников, руководитель группы рекомендательных технологий, AI VK В программе: 🟣 Нейропрофиль в Discovery 🟣 Контентные LLM-агенты 🟣 Научные исследования в AI VK 🟣 Cоциальное общение, светомузыка и активности ➡️Регистрация по ссылке Количество мест ограничено, трансляции не будет. 📍1 июля, ДК «Кристалл», Москва #aivkhub #recsys

Единственные соседние степени во всей математике Числа 8 и 9 выглядят обычно, но их соседство уникально: 2³ = 8 3² = 9 Это единственная пара степеней натуральных чисел больше 1, которые отличаются ровно на единицу. Иными словами, уравнение xᵖ - yᑫ = 1 при x, y, p, q > 1 имеет только одно решение: 3² - 2³ = 1 Эжен Каталан сформулировал эту гипотезу в 1844 году. Доказать её смогли лишь спустя более 150 лет: в 2002 году это сделал математик Преда Михэйлеску. Сегодня результат известен как теорема Михэйлеску. Простое утверждение оказалось настолько глубоким, что для доказательства понадобились современные методы алгебраической теории чисел.

Лето, ИТ-Пикник и музыка известных артистов уже через несколько дней! 8 августа в Коломенском пройдет ИТ-Пикник. В программе — выступления проекта LAB Антона Беляева, IOWA, Cream Soda, Pompeya, мартина и Совы. А днем — научпоп-лекции, дискуссии об ИИ и больших языковых моделях, мастер-классы и интерактивы. Полезные знакомства и развлечения тоже будут. Зарегистрироваться и узнать подробности можно на сайте мероприятия. В билет входит +1 — можно позвать близких и друзей. До встречи в месте притяжения ИТ.

Ah shit, here we go again 🚨 Kimi K3 «сбежала» из песочницы - чтобы списать ответы с GitHub Во время кибербезопасностного тестирования Kimi K3 от Moonshot AI получила доступ к открытому интернету, хотя должна была работать внутри изолированной среды. Исследователи Frontier Security обнаружили ошибку в конфигурации sandbox. Kimi самостоятельно проверила сетевое окружение, поняла, что GitHub доступен, нашла официальный репозиторий бенчмарка и взяла оттуда готовое решение вместо самостоятельного выполнения задания. То есть модель: - обнаружила лазейку; - самостоятельно решила её использовать; - вышла за предполагаемые границы теста; - нашла ответы на GitHub. Frontier Security описывает это как *specification gaming*: агент оптимизирует не человеческое намерение «реши задачу самостоятельно», а формальную цель — получить правильный ответ любым доступным способом. Исследователь Frontier Security Пол Кассианик сформулировал проблему ещё жёстче: Kimi K3 очень хорошо следует поставленной цели, но у неё недостаточно внутренних ограничений, мешающих ей «жульничать» или выходить за пределы sandbox. Источники: https://blog.frontier.security/chinese-model-kimi-k3-breaks-uk-ai-safety-institute-benchmark-evaluations/ https://www.wired.com/story/moonshot-kimi-k3-ai-model-escape-sandbox/ #AI #KimiK3 #CyberSecurity #AIAgents