Machine learning Interview

MIT бесплатно выложил 920-страничный учебник Mathematics for Computer Science. Это большой курс по математике, которая реально нужна в Computer Science. Внутри: - логика и доказательства - множества и отношения - индукция - графы - теория чисел - рекуррентные соотношения - комбинаторика - вероятность - дискретные структуры и алгоритмическое мышление Хорошая база для алгоритмов, теории вычислений и более серьёзного изучения CS. 📗 PDF доступен бесплатно.

737 страниц математики, которая стоит за современным Deep Learning. Книга “Mathematical Introduction to Deep Learning: Methods, Implementations, and Theory” подробно разбирает нейросети с математической стороны - от базовых методов до теории и практической реализации. Внутри: - линейная алгебра и оптимизация - основы нейронных сетей - backpropagation - CNN и sequence-модели - методы обучения и регуляризации - математический анализ архитектур - теория аппроксимации и обобщения - практические реализации алгоритмов Хороший вариант для тех, кто хочет понимать Deep Learning глубже, чем на уровне вызова готовых библиотек. PDF на 737 страниц доступен бесплатно: https://arxiv.org/pdf/2310.20360

Google предлагает по-другому строить память для долгоживущих AI-агентов. Вместо того чтобы бесконечно таскать за агентом всю историю диалога и reasoning trace, авторы предлагают хранить только небольшой явный execution state. Подход называется SKILL.state. На каждом шаге модель получает только: - инструкции навыка - структурированное текущее состояние - последнее наблюдение После шага reasoning удаляется, а сохраняется только проверенное обновление state. За счёт этого размер prompt почти не растёт вместе с длиной задачи. На warehouse-задаче из 100 шагов с Gemini-3-Flash: SKILL.state: - score: 0.94 - токены: 65 408 LangGraph-style baseline: - score: 0.91 - токены: 1 062 387 Разница по токенам - примерно 16.2×. То есть агенту не обязательно помнить всю историю, если всё важное можно аккуратно перенести в структурированное состояние. Ограничение тоже важное: подход работает только тогда, когда вся информация, которая понадобится позже, действительно помещается в заранее заданную state-схему. arxiv.org/abs/2608.26263

🔥 NVIDIA показала NVHBM для следующего поколения AI-инфраструктуры NVHBM - собственная технология HBM base-die, которую NVIDIA объединяет с NVLink Fusion для кастомных AI-ускорителей. Заявленные преимущества против стандартной HBM4e: - до +30% пропускной способности памяти - до -15% энергопотребления HBM - до +30% доступной площади кристалла под вычислительные блоки - до -67% площади PHY и служебной логики - около +30% end-to-end производительности на XPU На масштабе дата-центра в 1 ГВт экономия энергии, по расчётам NVIDIA, может высвободить мощность ещё примерно для 15 000 ускорителей по 2 кВт. NVLink Fusion при этом связывает кастомные XPU/CPU с общей инфраструктурой NVIDIA на уровне стойки. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-nvlink-fusion-brings-nvhbm-to-next-generation-ai-infrastructure/

Все еще достоин )

🔥 Qwen3.8-Flash теперь можно запускать локально 125B MoE-модель доступна в GGUF от Unsloth и может работать примерно на 75 ГБ RAM. Qwen3.8-Flash-Next рассчитана в том числе на CPU RAM и unified memory, позволяя получать скорость, близкую к работе из VRAM. По заявленным результатам модель обходит Claude Opus 4.6 Max в ряде тестов. Гайд: https://unsloth.ai/docs/models/qwen3.8-next GGUF: https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-Flash-Next-GGUF

🔥 GLM-5.3-Flash официально вышла Новая модель Z.ai стала первой нативно мультимодальной моделью в серии GLM-5 и получила архитектуру, заточенную под дешёвый длинный контекст. Главное: * 320B параметров, активны 18B * hybrid-архитектура: sparse attention + linear attention * attention compute снижен в 3,01 раза * KV-cache уменьшен в 4,44 раза * контекст до 1 млн токенов * нативная работа с изображениями и интерфейсами * подходит для coding, browser/GUI-задач, Blender, Office, research и работы с документами * в GLM Coding Plan даёт в 3 раза больше квоты, чем GLM-5.3 Model ID: glm-5.3-flash https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5.3-flash

🔥 Tencent открыла AI-Infra-Guard - платформу для red teaming AI-инфраструктуры Инструмент проверяет безопасность практически всего современного AI-стека: * AI-агентов * MCP-серверов * agent skills * AI-инфраструктуры * LLM на jailbreak-атаки В свежей версии добавили защиту от RCE через whitelist инструментов, детект обходов в .pyc, защиту от charset smuggling и расширили базу до 2000+ правил для CVE. Есть отдельные CLI для Agent Scan, MCP Scan и Skill Scan. Разворачивается локально через Docker. https://github.com/tencent/AI-Infra-Guard

✔️ OpenAI обещает лучший DevDay в истории компании Руководитель направления Codex Тибо Соттьё пообещал, что в этом году DevDay окажется лучшим за всю историю OpenAI. Конференция пройдет 29 сентября в Сан-Франциско, открывающий кейноут покажут в прямом эфире. Послужной список у DevDay говорит о том, что действительно есть чего ожидать: 🟢В 2023 году там показали GPT-4 Turbo, GPTs и Assistants API; 🟢В 2024-м - Realtime API, кеширование промптов и другие инструменты для разработчиков; 🟢В 2025-м - приложения в ChatGPT, AgentKit, API для Sora 2 и GPT-5 Pro, а заодно открыли Codex для всех. Что готовят в этот раз, Тибо не сказал. В комментариях вангуют релиз Astra, модель следующего поколения, обучение которой в конце июля OpenAI поставила на паузу. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🤖 Вышла самая БЕЗУМНАЯ Qwen3.8 без ограничений? Китайская модель, с которой сняли защитные слои На Hugging Face появилась версия Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 — модифицированный вариант Qwen с изменённым поведением модели. Что заявляют авторы: * меньше встроенных ограничений на темы и запросы; * более свободное обсуждение сложных и спорных тем; * расширенные возможности для экспериментов и исследований. Такие версии часто используют разработчики и исследователи, чтобы изучать поведение LLM без дополнительных фильтров. ⚠️ Но свобода модели ≠ отсутствие ответственности. Как и с любым мощным инструментом, важно понимать, где и как её применять. Модель доступна на Hugging Face: https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8