Data Science / Дата саенс

🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.

Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Папка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Сохрани себе, чтобы не потерять!

RobustMerge: Parameter-Efficient Model Merging for MLLMs with Direction Robustness

📚 Read

@datascienceiot

Understanding neural networks through sparse circuits

📚 Read

@datascienceiot

Fighting the New York Times’ invasion of user privacy

📚 Read

@datascienceiot

✅🧐🎁😌👹😋😡🙊😍🤷‍♂️👹

AI-агенты перестали быть экспериментом — они становятся основой продуктовых решений. Вопрос лишь в том, умеете ли вы создавать своих?

С 20 ноября будет Yandex AI Studio Series — серия практических вебинаров для тех, кто хочет пройти путь от идеи до production-ready AI-агента за 7 дней.

💡Что будет на интенсиве:
🟠 4 онлайн-трансляции с сессией вопросов и ответов.
🟠Предзаписанный воркшоп для самостоятельной практики.
🟠Квиз и приятные сюрпризы.
🟠Нетворкинг в продуктовом комьюнити.
🟠Офлайн-встреча в офисе Яндекса в Москве.
Все решения будем деплоить на базе Yandex AI Studio — платформы от Яндекса для разработки AI-агентов.

Участие в мероприятии бесплатное.

Если вы AI/ML-инженер или разработчик и хотите углубиться в инженеринг агентов и мультиагентных систем — присоединяйтесь.

Регистрация

@datascienceiot

Introduction to Agents

📚 Read

@datascienceiot

Запущен первый российский продуктовый бенчмарк RAG-решений: открыт прием заявок

Кейс, который важен всем, кто делает или внедряет корпоративные ИИ-решения: в России появился инструмент, позволяющий объективно сравнивать RAG-сервисы по реальным бизнес-задачам — RRNCB (Russian RAG Normative-Corporate Benchmark)

Что интересного внутри для AI/ML-команд:

🔹 Полный пайплайн: бенчмарк проверяет не только LLM, а все решение целиком — от извлечения документов до генерации ответа.

🔹 Реальные данные: тесты строятся на корпоративных сценариях — ГОСТы, договоры, регламенты.

🔹 Прозрачная методология: независимая оценка с участием экспертов и внешних LLM.

🔹 Прозрачная польза для всех участников: компании получают независимое подтверждение качества продукта и шанс попасть в первый рейтинг российских RAG-решений, а клиенты — рейтинг с понятными критериями.

К участию приглашены все российские компании, разрабатывающие и продающие собственные ИИ-продукты бизнесу. В рамках бенчмарка ожидается испытание популярных RAG решений: Сбер (GigaChat), Яндекс (Нейроэксперт), МТС (Cotype), Softline (Преферентум), Авито, Точка Банк, Just AI и других лидеров рынка.

🗓 Прием заявок на сайте RRNCB — до 21 ноября,
результаты — 12 декабря.

👉 Читать

Machine Learning Systems
Principles and Practices of Engineering Artificially Intelligent Systems

📚 Read

@datascienceiot

GaussGym: An open-source real-to-sim framework for learning locomotion from pixels

Project: https://escontrela.me/gauss_gym/
Paper: https://arxiv.org/abs/2510.15352
Data: https://huggingface.co/collections/escontra/gauss-gym-datasets
Code: https://github.com/escontra/gauss_gym


@datascienceiot

🤖 От классифайда к собственному ИИ-ассистенту: кейс Авито

Технологическая платформа Авито регистрирует новый товарный знак для собственного ИИ-ассистента — «Ави», узнал Коммерсант. Его уже тестируют в разных категориях, чтобы в 2026 году запустить универсальное решение, которое будет работать во всех вертикалях.

Что внутри интересного:
🔹 «Ави» работает на базе большой языковой модели;
🔹 отвечает в формате живого диалога: уточняет цель покупки, важные параметры, рекомендует подходящие предложения и даже объясняет отличия между лотами.

«Коммерсант» пишет, что запуск подобных ИИ-решений крупными компаниями уже стал трендом на рынке. ИИ повышает отдачу и лояльность пользователей, позволяет собирать дополнительный контекст из общения с ассистентом и увеличивает вовлеченность в продукт, что положительно сказывается на продажах.

По оценкам экспертов, Авито уже мог вложить в разработку ИИ-ассистента около 500 млн руб. В уже озвученных планах компании были и еще более масштабные вложения: инвестировать 12 млрд в развитие генеративного ИИ и заработать более 21 млрд на технологии к 2028 году.

В открытом доступе уже есть две собственные ИИ-модели Авито — текстовая A-Vibe и мультимодальная A-Vision. Причем качество разработок подтверждают пользователи: A-Vibe всего за неделю набрала более 1400 скачиваний и вошла в топ трендовых моделей на платформе Hugging Face.​​​​​​​​​​​​​​​

📚 Читать

@datascienceiot