AI Новости: Машинное обучение и анализ данных. Python. Алгоритмы, методы, лекции. Новости 2018

Бизнес представил первые духовно-нравственные тесты для ИИ

Нейроинтерфейсы "мозг–компьютер" помогают людям с параличом общаться, но требуют хирургического вмешательства. Неинвазивные методы, такие как электроэнцефалография (ЭЭГ) и магнитоэнцефалография (МЭГ), могут стать их альтернативой. Однако информация, получаемая этими методами, трудна для обработки.

GeoAI — open-source библиотека, которая собирает в одном месте инструменты для работы с геоданными и современными моделями машинного обучения.

Если нужен API для pet-project, прототипа, AI-агента или просто тестов, необязательно сразу подключать платный OpenAI API.

Вот что доступно сейчас:

* ? Groq - бесплатный rate-limited tier и очень быстрый inference для Llama, GPT-OSS, Qwen и других моделей.

`console.groq.com/keys`

Очень мало сейчас пишу в канал, простите меня, дорогие читатели.

Не столько из-за занятости, сколько из-за самоцензуры – то самое «Лёша, только ничего не пиши в блог» на совещаниях, которое таки стало моим персональным мозговым слизнем.

Ох, градиент... Понятие, столь истошно извергнутое в одной из песен научно-технического рэпа. Одно из самых цитируемых слов современной науки о данных. И просто полезная в дизайне вещица.

Еврокомиссия открыла тендер на строительство ИИ-кластеров с ожидаемым общим бюджетом 30 млрд евро. Из них 10 млрд евро напрямую предоставят фонды ЕС и бюджеты стран-участниц. Финансирование получат 7 дата-центров - в документах они фигурируют как "суперфабрики".

Исследователи факультета вычислительной математики и кибернетики (ВМК) МГУ разработали подходы, позволяющие сократить время обучения систем, управляющих распределением вычислительных задач в сети. Работа посвящена повышению эффективности планирования вычислений в условиях изменяющейся нагрузки.

Основная идея?

Мозг — это не пассивный приёмник сигналов от органов чувств. Он постоянно генерирует предсказания о том, что должно происходить во внешнем мире и внутри тела, а затем сравнивает эти предсказания с реальными сенсорными данными.

Новая мультимодальная модель с 276 млрд параметров и 12 млрд активных параметров на токен превзошла старшую Inkling в ключевых тестах, получила контекст до 1 млн токенов и опубликована с открытыми весами

1. Суть идеи: Одинаковый сжатый вектор для всех голов внимания вместо «расшаривания»

Главный инсайт MLA можно объяснить аналогом из разработки: вместо того чтобы хранить развёрнутый объект, мы сохраняем только его сжатый L2-архив (Low-Rank Compression), а распаковываем «на лету» прямо в регистрах.

Neural Networks: Zero to Hero — бесплатный курс с видео и Jupyter-ноутбуками, где нейросети изучаются через реализацию руками.

Что внутри:

• backprop с нуля через micrograd

• bigram и MLP-модели на PyTorch

• разбор активаций, градиентов и BatchNorm

• ручной backprop без `loss.backward()`

Hugging Face сообщила о проникновении в часть своей production-инфраструктуры. Точкой входа стал вредоносный датасет, который использовал две уязвимости в пайплайне обработки данных: загрузчик удалённого кода и инъекцию в конфигурационный шаблон.

После выполнения кода на worker-узле агент:

- получил доступ на уровне ноды

Как научить компьютер понимать эмоции? Выпускник направления 09.03.01 Информатика и вычислительная техника ответил на этот вопрос.

Почему генератор изображений не просто копирует обучающие примеры, а создаёт новые сцены, которых не было в датасете?

Ответ оказался математическим.

Empero AI обновили GGUF-кванты для Qwythos-9B-Claude-Mythos-5-1M и рекомендуют перекачать файлы тем, кто всё ещё использует старые GGUF.

Причина: вышли fixed v3 replacements с исправленным chat template и более спокойным branding.

Прикинь, я полтора месяца копался в теме и выяснил шокирующую вещь: 37% всех новых релизов в Яндекс Музыке за 2026 год — это нейрослоп! А если смотреть только на треки, которые лайкают, — там уже 50% ИИ-музыки! ?

Это модель для задач классификации и регрессии, которая может работать в zero-shot режиме: без отдельного обучения под каждый новый датасет.

Идея в том, чтобы упростить классический табличный ML, где обычно приходится вручную подбирать признаки, настраивать модели и отдельно обучать XGBoost, Random Forest или другие алгоритмы.

Примерно каждый десятый рабочий остаётся "невидимкой" для системы, жалуются разработчики. В итоге люди с нормальными документами не могут пройти, а те, кто в розыске, иногда спокойно заходят на объекты.

Большинство просто дергают API

Мало кто понимает, что происходит внутри

Если хочешь перейти из «пользователя» в «инженера» — вот база

1. Deep Learning

https://deeplearningbook.org

Библия нейросетей - backprop, архитектуры, вся база

2. Artificial Intelligence: A Modern Approach

Последние месяцы я полностью пересобрал свой подход к разработке. Раньше я писал код сам. Теперь я стратегически управляю нейросетями.

Раньше я тратил время на архитектуру, чтение документации и разбор чужого кода. Сейчас я трачу время на выбор правильной модели и обсуждение в твиттере, какая из них реально game changer.

Лёха — единственный биолог среди моих друзей. Мы сидим в баре, он тычет телефоном мне в лицо. На экране — чашка Петри. В колонию бактерий вливают бактериофаги. Бактерии лопаются. Колония редеет. Тает. Исчезает.

Перематывает на сутки.

Колония на месте. Как ни в чём не бывало.

Всего за два с половиной дня команда просмотрела почти 100 миллионов вырезок из изображений и обнаружила около 1400 аномальных объектов, более 800 из которых ранее не были описаны.

Запущена базовая версия отраслевой платформы данных строительной отрасли. Инициатива призвана повысить объем машиночитаемых данных девелопмента и способствовать ускоренному внедрению технологий искусственного интеллекта в отраслевые процессы.