Анализ данных (Data analysis)

Последние публикации канала «Анализ данных (Data analysis)»

1. 357 просмотров, 5 реакций, 18 июл. 2026 г.

   Полностью локальная мультимодальная модель для GPU с 8 ГБ памяти Модель запускается на локальном компьютере, понимает изображения и подходит для создания ИИ-агентов. Возможности - fine-tuning на Hermes V3 - оптимизация под агентные сценарии - анализ изображений - рабочий function calling - готовые версии GGUF и mmproj - минимум встроенных ограничений и отказов - запуск на видеокартах с 8 ГБ VRAM Хороший вариант для локальных агентов, которым нужно анализировать изображения, работать с интерфейсами и вызывать внешние инструменты без облачного API. Модель с отключёнными ограничениями лучше…

   Открыть пост в MAX
2. 378 просмотров, 10 реакций, 18 июл. 2026 г.

   Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms — фундаментальная книга по математическим основам машинного обучения. Внутри: empirical risk minimization и переобучение PAC learning и uniform convergence VC dimension и No-Free-Lunch theorem bias–complexity tradeoff линейные модели, boosting и AdaBoost выбор модели и валидация выпуклая оптимизация, регуляризация и устойчивость Книга вышла в Cambridge University Press и подойдёт тем, кто хочет разобраться в ML глубже уровня библиотек и готовых API. Авторы разрешают скачать копию для личного использования, но просят не распространять…

   Открыть пост в MAX
3. 168 просмотров, 18 июл. 2026 г.

   🤖 ИИ-зрение: как строить карту сцены по данным камер — детекция, трекинг, локализация Открытый урок курса «Компьютерное зрение. Экспертный уровень». На вебинаре разберём прикладные аспекты построения структурированного представления окружающего мира на основе видеопотока и сенсорных данных. Программа: - источники данных для построения карты сцены и методы их агрегации; - сочетание детекции, сегментации, трекинга и оценки движения камеры в единой последовательности алгоритмов; - практические ограничения ИИ-решений: шум, динамические объекты, изменение освещения, погрешности и требования к…

   Открыть пост в MAX
4. 172 просмотров, 4 реакций, 17 июл. 2026 г.

   Можно ли обучать нейросеть почти как мозг, но без классического backprop? Новая работа Diffusing Blame проверяет жёсткое ограничение из биологии: принцип Дейла . В реальном мозге нейрон обычно не «смешивает роли»: он либо возбуждающий, либо тормозящий. А в обычных нейросетях один и тот же юнит спокойно может иметь и положительные, и отрицательные исходящие веса. Удобно для обучения, но биологически странно. Авторы делают dual-stream архитектуру: отдельные excitatory/inhibitory потоки и только неотрицательные матрицы весов. Знак связи задаётся не самим весом, а типом популяции. Классический…

   Открыть пост в MAX
5. 92 просмотров, 17 июл. 2026 г.

   Математика без попсы: три бесплатных книги для тех, кто хочет настоящий фундамент Три бесплатные книги Аллена Хатчера по математике Если хочется нормального фундамента по топологии, K-theory и теории чисел, у Аллена Хатчера есть отличный бесплатный набор. 1. Algebraic Topology Классический учебник по алгебраической топологии. Книга вышла в Cambridge University Press, но онлайн-версия доступна бесплатно по соглашению с издателем. На сайте есть полный PDF, главы отдельно, исправления и дополнительные упражнения. https://pi.math.cornell.edu/~hatcher/AT/AT.pdf Дополнительно: Spectral Sequences -…

   Открыть пост в MAX
6. 240 просмотров, 1 реакций, 17 июл. 2026 г.

   🎓 Хотите в ШАД, но не знаете, с чего начать? На курсе ShadHelper мы помогаем выстравивать подготовку по понятному плану: закрывать необходимые темы по математике и алгоритмам, разбирать задачи вступительных и получать обратную связь преподавателей. Новый поток курса «Подготовка к ШАД» уже начался, но сейчас идёт вводная часть. Поэтому до 19 июля включительно ещё можно присоединиться к группе без сильного отставания. На время добора мы открыли бесплатный тестовый доступ к материалам и занятиям текущего потока. Вы сможете посмотреть: - как выстроена программа подготовки; - какие темы и задачи…

   Открыть пост в MAX
7. 263 просмотров, 17 июл. 2026 г.

   NVIDIA выкатили Nemotron 3 Embed — семейство open-моделей для RAG, agentic retrieval, code retrieval и памяти агентов. Флагман Nemotron-3-Embed-8B-BF16 заявлен как SOTA на multilingual RTEB на 16 июля 2026 года. Это retrieval-бенчмарк: он показывает, насколько хорошо embedding-модель находит нужный контекст для RAG. Почему это важно для агентов? Когда retrieval промахивается, агент получает мусорный контекст. Дальше начинаются лишние поиски, длиннее reasoning, больше токенов и выше счёт за inference. В линейке три модели: * 8B-BF16 — максимум качества * 1B-BF16 — дешевле и быстрее для…

   Открыть пост в MAX
8. 552 просмотров, 10 реакций, 17 июл. 2026 г.

   CLI-Anything: как дать AI-агентам руки для обычных приложений Идея простая: CLI-Anything генерирует командные интерфейсы для реального софта, чтобы агент мог не «тыкать мышкой», а вызывать понятные команды. Так можно управлять CAD-инструментами, 3D-редакторами, редакторами субтитров, браузером, Blender, FreeCAD, GIMP, Inkscape, Obsidian, Kdenlive, OBS и другими приложениями. В репозитории уже есть десятки agent-harness’ов под разные программы. Как это выглядит: * агент получает задачу * вызывает CLI * приложение делает работу * результат можно проверить и повторить Есть и CLI-Hub : установка…

   Открыть пост в MAX
9. 1.4K просмотров, 17 реакций, 16 июл. 2026 г.

   Kimi K3 только что появилась в Kimi Code CLI В документации Kimi Code уже есть новая модель Kimi K3 - её называют самым сильным flagship-моделем Kimi на сегодня. Упор: кодинг, игры/3D и knowledge-задачи. Что интересно по спекам: * model ID: k3 * контекст: до 1M токенов * reasoning сейчас только на max * low и high обещают добавить позже * на Moderato доступно до 256K * до 1M открывается на Allegretto и выше Переключиться можно прямо в Kimi Code CLI через команду /model . Для VS Code — через dropdown в поле ввода. Нюанс для сторонних coding agents: если хотите полный контекст K3, вручную…

   Открыть пост в MAX
10. 4.9K просмотров, 17 реакций, 16 июл. 2026 г.

    Теперь можно запускать Thinking Machines Inkling локально. Это огромная open-модель на 975B параметров с поддержкой текста, изображений, аудио и контекста до 1M токенов . На Hugging Face её описывают как мультимодальную модель с 41B активных параметров и поддержкой agentic-сценариев. Unsloth уже выложила GGUF-кванты и гайд по запуску. Самый жёсткий вариант — Dynamic 1-bit , который режет размер примерно на 86% и требует около 270–290 ГБ RAM/VRAM для запуска. Главный момент не в том, что модель «маленькая». Она всё ещё гигантская. Но 1-bit-квантизация делает локальный запуск таких монстров…

    Открыть пост в MAX
11. 3.3K просмотров, 28 реакций, 15 июл. 2026 г.

    OpenAI показала, как модели начинают прокачивать безопасность друг друга. Новый проект называется GPT-Red . Это внутренний red-teaming агент, который специально обучают ломать другие модели: искать prompt injection, обходы, утечки через tools, браузер, файлы и подключённые приложения. Главная идея: человеческий red team важен, но он плохо масштабируется. Люди не могут бесконечно генерировать тысячи разных атак под каждый новый агентный сценарий. Поэтому OpenAI обучает отдельную модель-атакующего, которая сама пробует атаки, смотрит на ответ модели и улучшает стратегию. Получается self-play…

    Открыть пост в MAX
12. 3.5K просмотров, 38 реакций, 15 июл. 2026 г.

    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…

    Открыть пост в MAX
13. 3.1K просмотров, 3 реакций, 15 июл. 2026 г.

    🤖 У нас есть ИИ дома Узнайте, как запустить корпоративный ИИ в собственном контуре за 2 недели Не готовы мириться с ограничениями и дырами в безопасности при использовании публичных ИИ-сервисов, но разворачивать собственную инфраструктуру для инференса долго и тяжело? Присоединяйтесь к вебинару от Selectel и узнайте, как быстро запускать и масштабировать ИИ в собственном контуре без крупных капитальных затрат. В программе вебинара: 🔹 Модели развертывания ИИ-инфраструктуры и причины выбора решений на собственной площадке. 🔹 Обзор возможностей и сценариев применения нового сервиса AIBox от…

    Открыть пост в MAX
14. 3.4K просмотров, 24 реакций, 14 июл. 2026 г.

    DeepSeek собрали гайд по подключению своих моделей к coding tools Полезная находка для тех, кто хочет использовать DeepSeek не в отдельном чате, а прямо внутри привычных инструментов. В репозитории есть инструкции для: * Claude Code * Cline * Codex * GitHub Copilot * Cherry Studio * Crush * OpenCode * Qwen Code * DeepSeek-TUI * других agent/coding-assistant инструментов Каждый гайд проходит базовый путь: установка, конфиг, первый запуск. Идея простая: можно быстро подключить DeepSeek-V4-Pro или V4-Flash к своему рабочему процессу и проверить, насколько хорошо они тянут агентное…

    Открыть пост в MAX
15. 4.3K просмотров, 17 реакций, 14 июл. 2026 г.

    ⚡️ Демис Хассабис обычно не из тех, кто разгоняет хайп вокруг AGI. Он годами был скорее умеренным голосом в индустрии: осторожные прогнозы, меньше громких обещаний, больше науки и проверки результатов. Поэтому его новый текст звучит особенно сильно. Хассабис пишет, что AGI нельзя сравнивать с интернетом или смартфонами. По масштабу это ближе к электричеству или огню. Технология, которая меняет не отдельную индустрию, а саму логику развития цивилизации. По его оценке, эффект может быть в десять раз больше промышленной революции и пройти в десять раз быстрее. Да, AGI может резко ускорить…

    Открыть пост в MAX