Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека

📚 MIT Advanced Data Structures - бесплатный продвинутый курс по структурам данных от MIT. Курс ведёт профессор Erik Demaine. Внутри — видеолекции, конспекты, задачи, проекты и материалы на GitHub. Темы далеко выходят за рамки обычных массивов и деревьев: persistence и retroactivity, геометрические структуры данных, dynamic optimality, иерархия памяти и cache-efficient алгоритмы, hashing, integer data structures, динамические графы, строки и succinct data structures. Уровень продвинутый: желательно уже знать дискретную математику и алгоритмы. https://courses.csail.mit.edu/6.851/spring21/

✔️ xAI отозвала претензии к Apple, но продолжит судиться с OpenAI xAI и X Corp. подали в федеральный суд Техаса ходатайство об отзыве претензий к Apple. Иск компании Илона Маска подали в августе 2025 года - они обвиняли Apple и OpenAI в сговоре против конкурентов из-за интеграции ChatGPT в Siri и iOS. По версии истцов, другие разработчики чат-ботов лишились равного доступа к аудитории iOS. Условия урегулирования стороны не раскрывают. Претензии к OpenAI остаются в силе - xAI продолжит оспаривать, как компания Сэма Альтмана удерживает монополию на рынке ИИ-ассистентов. bloomberg.com ✔️ Apple начала бета-тест новой Siri Ассистент построен в партнёрстве с Google на семействе Gemini. Часть запросов обрабатывает на устройстве модель AFM Core Advanced, остальные уходят в изолированное облако Apple Private Cloud Compute. Siri считывает контекст с экрана, ищет данные в переписке и выполняет действия в системных и сторонних приложениях. У ассистента появилось отдельное приложение с синхронизацией истории диалогов через iCloud, а сгенерированный контент помечается водяными знаками SynthID. Пока Siri работает только на английском, запуск в Европе и Китае отложен из-за требований регуляторов. Часть облачных функций позже станет платной. apple.com ✔️ Andon Labs представила платформу Pion, где агенты управляют бизнесом Человек задаёт стратегию, а управляющий агент Andonos распределяет задачи между подчинёнными моделями. Им открыт доступ к терминалу, браузеру, корпоративной почте, телефонии и банковским счетам, с клиентами, подрядчиками и сотрудниками агенты общаются сами. По данным компании, Pion уже ведёт продажи и логистику торговых автоматов, управляет магазином в Сан-Франциско, кафе в Стокгольме и стриминговой радиостанцией. Andon Labs называет проект открытым экспериментом - агенты ошибаются, а эти точки убыточны. Pion доступен в превью по списку ожидания, части команд компания обещает гранты на тесты. andonlabs.com ✔️ HardFlow от MIT удерживает генеративные модели в физических ограничениях Метод рассчитан прежде всего на модели flow matching, которые генерируют траектории для роботов. HardFlow подключается к обученной модели на этапе инференса и не требует дообучения. Он опирается на теорию управления - промежуточные состояния модель генерирует свободно, а динамика корректируется так, чтобы итоговая траектория попала в заданные ограничения. По данным авторов, в тестах на навигацию и управление манипуляторами метод во всех случаях выполнил условия безопасности, оптимизировал длину маршрута и не увеличил задержки по сравнению с существующими подходами.  mit.edu ✔️ Reward AI представила перчатку Omnibody Hand и модель управления роботами OM-1 Стартап называет OM-1 политикой, общей для разных роботов. По данным компании, ей хватает меньше 30 минут записей человеческих демонстраций, чтобы освоить новую задачу, в том числе с контактом и длинным горизонтом. Записи собирает перчатка Omnibody Hand с тактильными датчиками, сенсорами приближения и камерами. Электромагнитное позиционирование в ней дополняет визуально-инерциальное и, по оценке Reward AI, на высоких скоростях снижает погрешность на 60%. OM-1 задаёт направление, скорость, силу и моменты ключевых событий, а исполняет команды отдельный слой управления, обученный с подкреплением в симуляции, который сглаживает задержки инференса и компенсирует возмущения. rewardai.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📘 Бесплатная 348-страничная книга по Machine Learning для учёных и инженеров Machine Learning for Scientists and Engineers - большой практический учебник по ML с упором на математику, алгоритмы и инженерное понимание моделей. Внутри: - основы машинного обучения - линейные и нелинейные модели - оптимизация - вероятностные методы - обучение с учителем и без - оценка качества моделей - математические основы, нужные для ML Хороший вариант для тех, кто хочет не просто пользоваться библиотеками, а понимать, почему алгоритмы работают именно так. PDF: https://smlbook.org/book/sml-book-draft-latest.pdf #DataScience #DataScientist #ML #Mathematics #Algorithms

📘 Глубокое понимание AI Agent: принципы проектирования и инженерная практика AI Agents in Depth: Design Principles and Engineering Practice - одна из самых сильных новых книг по AI Agents: context engineering, RAG, MCP, coding agents, post-training, multi-agent. 10 глав и более 100 практических экспериментов, есть русская версия. https://github.com/bojieli/ai-agent-book/blob/main/docs/ru/README.md

🔥 Хочешь расти в IT быстрее остальных? Перестань учиться в одиночку Можно годами смотреть курсы, читать документацию и всё равно топтаться на месте. А можно попасть в правильное окружение, где каждый день обсуждают новые инструменты, вакансии, реальные кейсы, ошибки и то, что уже завтра станет стандартом. Здесь собраны папки и каналы по разным направлениям IT, чтобы ты быстрее находил нужных людей, идеи и полезный контент - без бесконечного поиска. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_ci Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: t.me/fizmat Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview 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 Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подпишись и сохрани, здесь регулярно появляются новые подборки, инструменты и материалы, которые реально помогают расти быстрее.

🔥 Thinking with Looped Flows - новый подход к reasoning через рекуррентное обновление скрытого состояния Обычные looped-модели могут тратить больше compute, многократно обновляя hidden state, но truncated backprop плохо обучает ранние шаги: то, что модель выучила в начале, часто не остаётся полезным позже. Авторы предлагают другой подход — обучать recurrence через последовательность denoising-задач с постепенно уменьшающимся шумом. Идея: noise → промежуточное состояние → всё более чистое решение При этом recurrent state переносится между шагами и постепенно уточняется. Результаты: - более стабильный test-time scaling - 58,8% на ARC-AGI-1 - 12,2% на ARC-AGI-2 - в целом лучше предыдущих looped-моделей Интересный сдвиг: reasoning здесь рассматривается не как цепочка токенов, а как постепенное движение внутреннего состояния модели от шума к решению. https://alphaxiv.org/abs/2609.11801

FrogNano: кодинг-агент на 4 млрд параметров, дообученный без копирования ответов больших моделей В новом отчёте Microsoft описан подход к обучению небольших агентов для разработки ПО. FrogNano проходил постобучение исключительно через reinforcement learning на синтетических задачах примерно в 1 500 программных окружениях, без традиционной дистилляции от более крупной модели. Особенность - генерация задач прямо по ходу обучения. Их сложность подстраивается под текущие возможности агента: он получает задания, которые уже способен решить, но пока с трудом. По мере улучшения модели меняется и набор задач. Это позволяет поддерживать полезную сложность, вместо того чтобы снова обучать агента на уже освоенных примерах. Авторы связывают результат прежде всего с точностью подбора сложности. В их экспериментах такой подход позволил получить конкурентоспособного небольшого кодинг-агента на синтетических задачах. Цель проекта - работа на ограниченном железе. В отчёте разобраны методика обучения, оценки в разных окружениях и анализ приобретённых навыков. Статья - https://arxiv.org/abs/2609.07925

✔️ Anthropic сдвинула IPO на середину октября Компания скорректировала график подготовки к первичному размещению - теперь оно ориентировано на середину октября. Причинами называют финальное согласование отчётности и желание андеррайтеров поймать более устойчивое окно на рынке. Размещение будет заметным для всей отрасли - Anthropic первой среди создателей передовых моделей переходит от венчурных денег к регулярной публичной отчётности и рынок впервые увидит, сходится ли экономика больших языковых моделей с затратами на вычисления. reuters.com ✔️ OpenAI набирает лоббистов для работы в штатах В команду по связям с госорганами пришли трое: Джессика Шумер из Amazon, Колдер Харвилл-Чайлдс из команды Цукерберга и Томас Маклеллан из Palo Alto Networks. Ставка на штаты объясняется тем, что единый федеральный закон об ИИ застрял в Конгрессе. Под руководством вице-президента по глобальной политике Криса Лехейна компания собирается напрямую участвовать в разработке законопроектов в Нью-Йорке, Калифорнии и других крупных штатах. Расчёт в том, чтобы закрепить нормы прозрачности и кибербезопасности на региональном уровне и сделать их фактическим стандартом для всей индустрии. axios.com ✔️ Microsoft выпустила облегчённый генератор изображений MAI-Image-2.6-Flash Это упрощённая версия флагманской MAI-Image-2.6. Она умеет генерировать картинки по тексту, править фрагменты, работать с несколькими референсами, сама подбирает соотношение сторон и ходит в веб-поиск. В рейтинге Artificial Analysis модель взяла 1311 Elo в редактировании (третье место, выше GPT Image 2) и 1297 Elo в генерации по тексту, восьмое место. Доступна в публичном превью на Microsoft Foundry. Генерация стоит 19 долларов за миллион токенов, что вдвое дешевле родительской модели и в несколько раз бюджетнее GPT Image 2. microsoft.ai ✔️ GitHub научил Copilot раздавать задачи разным моделям Project HydraFusion меняет прежнюю схему с одной моделью на ансамбль специализированных. Задачи распределяются на лету - маленькие модели отвечают за автокомплит в строках кода, а большие берут на себя архитектуру, рефакторинг и поиск граничных случаев. Прежде чем результат попадёт в IDE или в пул-реквест, его проверяют модели-критики и статический анализ. От этого проекта GitHub ждёт меньше галлюцинаций и логических ошибок в больших репозиториях без потери скорости. Предварительная версия уже доступна всем подписчикам Copilot. github.blog ✔️ ComfyOrg отправит своих инженеров работать внутри студий Разработчики нодового движка запустили программу Forward Deployed Creatives, скопировав модель Palantir - технические художники и инженеры компании сядут прямо в команды киностудий, игровых компаний и агентств. Задача - встроить ComfyUI в существующую инфраструктуру на Blender, Maya и Unreal Engine и написать под неё нестандартные ноды, чтобы генерация стала управляемой и повторяемой в реальном производстве. Обратная связь с проектов пойдёт напрямую разработчикам ядра ComfyUI. comfy.org @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📚 Бесплатная книга по математике для Computer Science и Machine Learning - более 2200 страниц Жан Галлье и Джоселин Куэйнтанс собрали в одном учебнике алгебру, топологию, дифференциальное исчисление и теорию оптимизации. Материал для тех, кто хочет глубже разобраться в математической основе алгоритмов и машинного обучения. Книга на английском, полная рукопись доступна бесплатно в PDF. https://www.cis.upenn.edu/~jean/gbooks/geomath.html

📖 OpenAI обновила гайд по GPT-6 Astra API - модель явно заточена под длинные агентные задачи GPT-6 Astra позиционируется как самая сильная модель OpenAI для computer use, браузера, software engineering, науки и сложных профессиональных workflows. Главные возможности: - Async tool calling — модель может продолжать рассуждать и выполнять другие части задачи, пока внешний tool ещё работает - Mid-turn steering — требования можно менять прямо во время выполнения задачи, не начиная всё заново - Динамический reasoning — reasoning effort можно повышать или снижать по ходу диалога с сохранением prompt cache - Multi-agent orchestration - Computer use - Structured Outputs - Programmatic Tool Calling - Persisted reasoning - Compaction OpenAI отдельно отмечает, что Astra во многих тестах использует заметно меньше output-токенов, поэтому стоимость успешно выполненной задачи может быть ниже даже при более высокой цене токена. https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model?model=gpt-6-astra