Data Science / Дата саенс

Farther the Shift, Sparser the Representation: Analyzing OOD Mechanisms in LLMs

📓 Book

@datascienceiot

"DeepSeek-V4 Technical Report"

📗 Read

@datascienceiot

Image Generators are Generalist Vision Learners

📗 Read

@datascienceiot

Два сценария: а) работаете с данными на прикладном уровне, но есть теоретические пробелы б) есть теория, но не хватает глубины в ML и инфраструктуре

Так вот. Школа анализа данных от Яндекса закроет оба этих сценария.
Двухлетняя бесплатная программа, в которой сильная теория совмещается с постоянной практикой.

Направления:

— Разработка машинного обучения
— Data Science
— Инфраструктура больших данных
— Анализ данных в прикладных науках ← особенно актуально для тех, кто на стыке DS и инженерии

Два трека поступления: классический (3 этапа) и альтернативный — для специалистов с опытом. Можно обучаться офлайн в городах присутствия, гибридно или онлайн.

Заполнить анкету на поступление можно по ссылке. Принимают заявки только до 3 мая.

🌟 Boxer: модель для подъема 2D-детекций в 3D.

У WildDet3D от Института Аллена появился сосед по задаче: Reality Labs корпорации Марка Цукерберга опубликовала проект с той же целью - перевести 2D-детекции в 3D, но с иным профилем возможностей и открытости.

Boxer - более узкий, но геометрически более строгий инструмент для indoor-сценариев с трекингом и фузией.

Пайплайн трехступенчатый:

🟢детектор OWLv2 находит объекты в кадре;

🟢BoxerNet с DINOv3 под капотом через кросс-внимание поднимает каждую 2D-рамку в 3D, опираясь на внутренние параметры камеры, направление гравитации и глубину;

🟢детекции между кадрами либо сливаются офлайн через венгерский алгоритм, либо ведутся онлайн-трекером.

В отличие от WildDet3D, Boxer работает с видеопоследовательностями: ему нужны 6-DoF позы каждого кадра, гравитация и калибровка.

Взамен он дает то, чего у WildDet3D нет: согласованные сценовые 3D-боксы на уровне всей сцены и онлайн-трекинг с сохранением идентичности объектов.

Boxer поставляется как inference-решение: авторы не планируют выкладывать код обучения и оценки, объясняя это нежеланием тянуть долгосрочную поддержку.

В репозитории - только скрипты запуска и загрузчики датасетов Project Aria (Gen 1 и 2), CA-1M, SUN-RGBD и ScanNet.

Boxer запускается на macOS и Linux. Windows официально не поддерживается


📌Лицензирование: CC-BY-NC-4.0 License.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #CV #Detection #Boxer #RealityLabs

«Я думал, что ИИ будет работать за меня, но в итоге я стал секретарем у нейросети»

Знакомая ситуация? Промпты написаны, API подключен, но вместо отдыха вы часами правите код за моделью и вычищаете ошибки. Автоматизация обернулась новой рутиной, потому что разовые запросы к чат-боту не встраиваются в реальные бизнес-процессы.

Проблема в том, что промпт-инжиниринг сам по себе не масштабируется. Нельзя построить надежный продукт, который держится на «удачно подобранном слове» в запросе. Чтобы ИИ приносил деньги, а не отнимал время, нужно внедрять агентские архитектуры, способные работать автономно.

28 апреля на бесплатной конференции мы покажем, как это делают те, у кого цена ошибки – миллионы.

✅ Руслан из Авиасейлс расскажет, как они «обожглись» на готовых решениях и с нуля собрали свою платформу.
✅ Даниил из Сбера покажет, как не сливать по $20 на каждую метрику и заставить LLM работать на результат.
✅ Максим из TripleTen выдаст схему, как их команда маркетинга высвободила 1000+ часов в месяц с помощью ИИ-агентов. Представь, сколько это в деньгах.

Мы не будем лить воду. Вы получите 9 готовых кейсов внедрения. Это конкретные алгоритмы: «запрос бизнеса – техническое решение – итоговый профит в цифрах».

После конфы у вас на руках будет 70 страниц конспекта – пошаговое руководство, которое можно внедрить в свой проект уже на следующий день.

Разберитесь, как превратить нейросети в надежный инструмент для бизнеса.

🚀 Участие бесплатное. Занимайте место - https://karpov.courses/conf


Реклама

Introduction to Algorithms and Machine Learning

📗 Read

@datascienceiot

BitVLA: 1-bit Vision-Language-Action Models for Robotics Manipulation

📓 Book

@datascienceiot

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇

🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data

🖥 Python: t.me/pythonl

🖥 Linux: t.me/linuxacademiya

🖥 C++ t.me/cpluspluc

🖥 Docker: t.me/DevopsDocker

🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii

🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec

👣 Golang: t.me/Golang_google

🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml

🖥 Javascript: t.me/javascriptv

🖥 C#: t.me/csharp_ci

🖥 Java: t.me/javatg

🖥 Базы данных: t.me/sqlhub

👣 Rust: t.me/rust_code

🤖 Технологии: t.me/vistehno

💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable

💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi


🖥Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy

Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci

🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy

Dive into Claude Code: The Design Space of Today's and Future AI Agent Systems

📗 Read

@datascienceiot