Berloga - науки и технологии

Началась одна из основных АИ конференций - NeurIPS. Наш проект CayleyPy представлен спотлайтом в Мехико и орал докладом в Сан-Диего. Будем рады нетворкингу - отмечайтесь в голосовалке - кто будет на НИПСе - Ссылка скрыта (А также в чате Ссылка скрыта есть ссылки на чаты участвующих в конфах). "CayleyPy Growth: Efficient growth computations and hundreds of new conjectures on Cayley graphs" Ссылка скрыта "A machine learning approach that beats Rubik's cubes" Ссылка скрыта

Что находится под капотом современных AI систем? 3 декабря в рамках бесплатной конференции OS DevConf 25 Powered by GigaChat пройдёт трек про железо для AI. Мы собрали экспертов, которые покажут, как устроен современный стек ИИ — от базового железа для инференса до системных рантаймов и объединения ферм GPU, чтобы обучить большие языковые модели. Кроме того участники получат знания о том, как программировать железо до уровня «можно использовать в Pythorch». В программе секции уже полюбившиеся вам спикеры с новыми интересными докладами: 🔴Почему мы задыхаемся от GPU, но NPU все еще не изменили мир? Эдгар Сипки 🟡Запуск нейросетей на автономном грузовике с помощью TensorRT. Антон Рудоманенко 🔴Будущее системного ПО в эпоху AI: компиляторы, рантаймы и наш путь к OxideRT на Rust. Андрей Носов 🗣 Больше информации о программе в telegram-канале OS DevConf ❗️Успейте зарегистрироваться. Участие бесплатное, но количество мест ограничено

К новости выше хотелось бы сделать ряд пояснений. 1. Вчера было зарегистрировано 2 вакцины: Первая - ФМБА (колоректальный рак). Написала именно про неё потому, что я работаю в институте ФХМ им.Ю.М.Лопухина, которому вакцина принадлежит. Вторая - Герцена + Гамалеи (меланома). 2. Они были зарегистрированы, то есть разрешены для клинического применения, на основании результатов доклинических исследований. Это стало возможно из-за принятия вот этого постановления. 3. Я уже писала про вакцины и снова оставляю ссылку на этот пост. Главные мысли: - вакцина для лечения, а не для профилактики - мы должны начать использовать препарат, чтобы понять его клиническую эффективность - я очень далека от того, чтобы говорить о том, что это революция, панацея и вообще лучшее, что было в науке. Нет. Я не хотела бы, чтобы регистрацию препарата воспринимали как обещание чего-то грандиозного, потому что, как вы знаете, я стараюсь быть осторожна в обещаниях и суждениях. Пока я считаю, что это нужно воспринимать как шанс для пациентов, чьи опции лечения исчерпаны + у которых есть потенциальная возможность ответить на иммунотерапию. Остальные критерии я опубликую, как только они мне станут известны. А дальше посмотрим.

⚡️Kaggle запустил MCP сервер Kaggle выпустил поддержку Model Context Protocol (MCP), что позволяет подключать LLM-агентов (например, в Claude Desktop, Windsurf, VS Code или Gemini CLI) напрямую к инфраструктуре платформы. Это дает вашему AI-агенту «руки» на Kaggle. Агент больше не просто генерирует код, он может взаимодействовать с платформой: запускать вычисления, скачивать датасеты и отправлять решения конкурсов. Ключевые возможности (Tools): Notebooks (Кернелы): - Поиск чужих и своих ноутбуков (search_notebooks). - Создание и запуск сессий (Notesbook_session). - Сохранение и запуск кода «сверху вниз» (save_notebook). - Скачивание результатов работы (output) и логов. Competitions (Соревнования): - Автоматическая отправка решений (create_code_competition_submission). Benchmarks: - Создание задач для бенчмарков из промпта. - Просмотр лидербордов. Как подключить: URL: Ссылка скрыта Авторизация: Требуется API Token (можно создать в настройках профиля Kaggle: Settings > Create New Token). Пример конфига (для Claude Desktop/VS Code): "kaggle": { "url": "Ссылка скрыта "type": "http", "headers": { "Authorization": "Bearer ${YOUR_KAGGLE_TOKEN}" } } Так, ну все, за выходные майним себе Грандмастера. no excuse! #Kaggle #MCP ——— @tsingular

5-Day AI Agents Intensive Course with Google Если кто пропустил, сегодня начался курс по агентам на Kaggle от Google. Ссылка скрыта Первый день... не впечатлил. Из хорошего: описали подходы к построению систем с несколькими агентами, дали практические примеры. Из минусов: по факты мы просто дергаем гугловые апишки. Наверное я слишком наивно надеялся на то, что нас будут учить делать агентов с нуля. Но может это и не было целью. Кстати, я как раз несколько дней назад наткнулся на шикарный блогпост, показывающий как просто написать базового агента с tools и function calling: Ссылка скрыта #datascience #kaggle

Интересная штука Ссылка скрыта попытка построить универсальную модель для структурированных (табличных) данных. Идея как в LLM, только вместо языка у нас много-много реальных и синтетических табличных данных для претрейна. В итоге вместо обучения модели с нуля на собственных табличных данных, мы делаем файн-тюн. Ключевые идеи, которые я уловил: 1) Context-Conditional Masked Modeling мы рассматриваем несколько строк таблиц как контекст и несколько фич из определенной строки как запрос. Пытаемся восстановить замаскированные фичи. В результате получаем обучение на совместное распределение. Что тут таргет - вообще не особо важно, модель учиться заполнять пропуски во всех фичах. 2) Модель основана на трансформере, отдельный аттеншн по строкам и столбцам. Вместо позиционного кодирования в LLM тут кодирование колонки (признака), чтобы модель понимала где мы что замаскировали. Эмбединг просто добавляется к значению признака. 3) На этапе предсказания у нас довольно большой выбор что использовать в качестве контекста (можно запихать кучу строк трейна), lumix отбирает по атеншну наиболее важные строки из него и делает предсказание только из них. Своеобразный дата-селекшн вместо feature selection. В статье еще много про то как они синтезировали данные и почему это работает (по их мнению), но это я подробно читать не стал, хотя там много интересного. Из практического: проще всего модель из докера запускать, но сходу что-то у меня не очень завелось, разумного вида трейн передать туда не удается, он разбухает в памяти раз в 100. Но забавно что даже довольно маленький трейн дает не рандомный результат (хотя и слабый, и да xgb даже такой не вытащит из этого трейна). Короче, возможно, это работает, но железа нужно очень много

Коллеги, просим поддержать Александра Абрамова - того вместе с кем мы начинали наш проект Сберлога, и известного многим специалиста по Natural Language Processing - автора канала @dealerAI ! Голосование продлено ! Не забудьте проголосовать

Товарищи фанаты и фанатки LightAutoML! Мы очень извиняемся за вечерне-ночной пост, но тут у нас дело, не требующее отлагательств - наш друг и коллега, админ канала @dealerAI Саша Абрамов участвует в номинации "ИИ Гуру" Всероссийской премии RuCode и ему как никогда нужна поддержка всех нас 🚀 Что нужно сделать - всего 2 простых шага: 1️⃣ Перейти по ссылке Ссылка скрыта 2️⃣ Найти внизу поста голосование и выбрать Сашу Абрамова среди претендентов ‼️ Голосование продлится до 30 октября в 23:59 по МСК (а это уже завтра вечером!!!), так что успейте внести свой вклад в Сашину победу! Да прибудет с нами сила LAMA-коммьюнити 🌍

🌟 Дорогие молодые ученые! Через несколько дней (01.11) закрывается регистрация на XV Международный Турнир естественных наук — а это значит, что уже совсем скоро (буквально через пару недель!) встретимся с вами на онлайн-этапе ТЕН! Мы проводим Турнир для того, чтобы помочь таким, как вы - молодым талантам, влюбленным в науку, превратить свои знания в крутые достижения и сделать буст в карьере 💫 Что ещё дает ТЕН участникам? Об этом нам рассказал Петр — участник прошлых сезонов Турнира и руководитель ВХТШ в Санкт-Петербурге Мы с радостью ждем ваши команды - регистрируйтесь!