Математика Дата Саентиста / Data science

⚡️ Математик Теренс Тао - один из самых цитируемых учёных в мире о LLM: Обучать и запускать большие языковые модели не так уж математически сложно: базу вполне может понять обычный студент-математик. Но настоящая загадка в другом - у нас нет теории, которая объясняет, почему модели блестяще решают одни задачи и внезапно проваливаются на других. По словам Тао, сегодня мы можем только пробовать, измерять и сравнивать результаты —

«мы можем делать лишь эмпирические эксперименты».

Это редкое честное признание: ИИ пока работает как инженерия без полноценной науки — сначала строим, потом понимаем.

⚡️ Mo Gawdat: ИИ больше не просто пишет код, он исправляет нашу математику Бывший топ-менеджер Google X Мо Гавдат рассказал: ИИ перестал быть «инструментом программиста». Он начал исправлять человеческие математические методы. 📁 56 лет мы использовали одну и ту же формулу для умножения матриц. ИИ обнаружил, что подход был неэффективным — и придумал новую математику, а не просто оптимизировал софт. Результат: - +23% к производительности - минус сотни миллионов долларов затрат - огромная экономия энергии Это не просто ускорение алгоритмов — это момент, когда ИИ начинает изобретать фундаментальные вещи, на которых стоит весь софт. И будущее становится ещё интереснее.

Япония протестировала передачу энергии из космоса - без проводов и топлива 🚀⚡ Японские инженеры успешно провели тест: солнечные панели в космосе собрали энергию и передали её на Землю по микроволновому каналу. На наземной станции сигнал снова преобразовали в электричество и система заработала. В отличие от наземных солнечных станций, космические панели работают: - без облаков и погоды - без ночи - круглосуточно — 24/7 То есть это потенциально *стабильный источник чистой энергии*. Этот тест ранний, но ключевой шаг к будущим орбитальным солнечным фермам. В перспективе такие системы смогут обеспечивать энергией: - целые города - удалённые и труднодоступные регионы Эксперты считают, что это может стать переломным моментом: космические технологии начинают помогать в борьбе с климатическими проблемами. Пока это эксперимент, но главное доказано: идея работает.

ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА АНАЛИТИЧЕСКАЯ ГЕОМЕТРИЯ А. М. ИВЛЕВА, П. И. ПРИЛУЦКАЯ, И. Д. ЧЕРНЫХ В пособии подобраны задачи по курсу линейной алгебры и аналитической геометрии, читаемому на I курсе всех факультетов НГТУ. Теоретический материал пособия и приведенные решения типовых задач способствуют лучшему усвоению материала, самостоятельной работе и приобретению навыков решения задач, необходимых для успешной подготовки к экзамену. Авторы не претендуют на абсолютно корректное из- ложение теоретического материала, упростив его для улучшения понимания.

Есть свежая научная статья об искусственном интеллекте твоего авторства? Подавай заявку на участие в Data Fusion Awards 2026 и получи шанс выиграть 1 млн рублей ⚡ Банк ВТБ и Институт ИИ МГУ находятся в поиске авторов, чьи работы могут быть официально признаны научным прорывом в ИИ. За это трое победителей разделят призовой фонд 3 000 000 рублей. Какие темы подходят: — Математический аппарат ИИ — Алгоритмы оптимизации — Машинное обучение и глубокое обучение — Нейроморфные вычисления — Робототехника — Объяснимый ИИ (Explainable AI) — Другие смежные области Для участия принимается научная статья, опубликованная в журнале или материалах конференций за 2025 год. При условии, что заявитель: ✔️ выступает первым в списке авторов; ✔️ имеет аффилиацию с российской организацией, которая упоминается в подаваемой работе. Зарегистрироваться необходимо до 20 января 2026 года на официальном сайте конкурса.

INTELLECT-3 показывает, что открытое RL способно серьёзно улучшить рассуждение и кодирование в open-source моделях 🤖📈 INTELLECT-3 это Mixture-of-Experts модель: - 106B параметров всего - около 12B активны на каждом шаге Главная идея проекта - стек prime-rl. Обучение и инференс идут параллельно: GPU продолжают генерировать длинные ответы, пока тренер обновляет веса. Ничего не простаивает. Что помогает системе работать быстро: - непрерывное батчирование - обновления весов на лету - перекрытие обучения и генерации По сути, открытое RL отставало не из-за метода, а из-за отсутствия правильной инженерии. Пайплайн устроен так: - тренер обновляет модель - пул инференса генерирует ответы - координатор держит всё загруженным и синхронизированным Задачи приходят из модулей-проверяющих с автоскорингом и безопасными песочницами для кода. Старт идёт с GLM-4.5-Air: сначала примеры диалогов и инструментов, затем RL с наградами за правильные решения. Результат впечатляет: - 90.8% на AIME 2024 - открыты и веса, и весь тренировочный стек, так что пайплайн можно воспроизвести Paper: https://arxiv.org/abs/2512.16144

Небанальные прогнозы развития ИИ В новом выпуске подкаста ВТБ «Деньги любят техно» — разговор с Юрием Валентиновичем Визильтером, одним из ключевых экспертов в области ИИ и компьютерного зрения в России. Юрий Визильтер — профессор РАН, научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ, директор по направлению ИИ ГосНИИ авиационных систем. В беседе с ведущим подкаста, заместителем руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ Денисом Суржко, Юрий Валентинович рассказал о личном и профессиональном: с чего начинается карьера исследователя, что формирует её вектор и почему важно не замыкаться на одной теме. Эксперты поговорили об актуальных прорывах в ИИ: где граница между «слабым» и «сильным» ИИ, в каких сферах ИИ уже даёт измеримый эффект, где он помогает (или мешает) науке. И обсудили важное для всех, кто находится в начале карьерного пути в ML и Data Science: какие навыки будут ключевыми для ML‑специалистов в ближайшие 5 лет и в чём сильные стороны отечественной школы. Слушать подкаст можно здесь Смотреть здесь

Окружность круга

⁉️ Хотите стать экспертом в создании торговых роботов и финансовом анализе с ML? 🎯 Курс «ML для финансового анализа» от OTUS — ваш шанс углубить знания в финанализе и создать торговых роботов. Что вас ждёт: ✔️ Полный цикл создания робота: от данных до продакшна. ✔️ Анализ финданных, оценка инструментов, формирование портфеля. ✔️ Практика с нейронными сетями (PyTorch) для автоматизации и прибыли. После курса вы сможете создавать роботов для оценки рисков и операций, размещать их в облаке и работать с биржами. ➡️ Закрытие набора скоро! Успейте присоединиться: https://otus.pw/Opxo/?erid=2W5zFJVjnyE 🎄Учитесь в новом году по старым ценам! Максимальная скидка 30% 🎁 на обучение до 26.12.2025: 1 курс — тающая скидка 15% до 26.12 2 курса −25%, 3 курса −30% Учиться системно — выгоднее! Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.

📌Итоги года от Андрея Карпаты.

2025 год был захватывающим годом для языковых моделей. Они проявились как новый вид интеллекта, одновременно гораздо более умный и гораздо более глупый, чем я ожидал. Я думаю, что индустрия не реализовала хотя бы 10% их потенциала даже при нынешних возможностях. Я одновременно верю и в то, что мы увидим быстрый и непрерывный прогресс, и в то, что впереди еще очень много работы. Пристегнитесь.

🟡Обучение с подкреплением на основе проверяемых вознаграждений (RLVR) В 2025-м стек обучения LLM дополнился новой ключевой стадией оптимизации по объективным наградам. Он заставляет модели самостоятельно находить стратегии рассуждения. Прогресс года в том, что создание моделей стало не про увеличение размера модели, а про более длительные RLVR-прогоны. Это также дало новый рычаг управления: "время размышления" на инференсе. Первопроходец - OpenAI o1, а переломный момент - o3. 🟡Интеллект современных LLM принципиально отличен от человеческого Интеллект LLM формируется под давлением специфических оптимизаций и на выходе мы имеем резкие всплески способностей в рядом с грубыми ошибками. Из-за этого бенчмарки теряют смысл: под них напрямую оптимизируются, что не ведёт к созданию AGI. 🟡Cursor - это новый слой LLM-приложений Это не просто интерфейс к условной модели, а сложная оркестрация работы LLM под конкретные вертикали, c управляемым контекстом, вызовами и интерфейсом. Cursor создаёт отдельную ценностную прослойку между LLM-лабораториями и конечными пользователями. 🟡Claude Code В отличие от облачных агентов, он использует ваши данные, контекст и инструменты для ризонинга и вызова инструментов. Его фишка - в низкой задержке, приватности и глубокой интеграции в рабочее окружение. Это сдвиг от ИИ как «сайта» к напарнику-помощнику в вашей системе.

Я думаю, OpenAI допустили ошибку, сосредоточив свои усилия по созданию агентов в облаке и управляемых из ChatGPT, вместо localhost.

🟡Вайб-кодинг В 2025 году ИИ преодолел порог, позволяющий через текстовые инструкции создавать работающие программы. Это демократизирует программирование, позволяя непрофессионалам писать код, а экспертам - быстро прототипировать без глубокого погружения. Код становится эфемерным, гибким и бесплатным ресурсом.

Забавно, что я придумал термин «вайб-кодинг» в этом твите с мыслями из душа, совершенно не представляя, как далеко это зайдет :)

🟡LLM GUI и Nano banana Взаимодействие с ИИ через чат - это аналог командной строки 80-х, неудобный для человека. Будущее за LLM GUI интерфейсом, где ИИ общается визуально (инфографика, анимации, веб-приложения). Nano banana - ранний пример такого взаимодействия, в ней объединены генерация текста, изображений и общие знания.

Google Gemini Nano banana — одна из самых невероятных, меняющих парадигму моделей 2025 года.

🔜 Читать статью полностью @ai_machinelearning_big_data