✖️ Умножение матриц

Без умножения матриц ИИ просто не смог бы существовать.

🤖 Нейронные сети: Фото, текст, звук — всё представляется в виде матриц. Их умножение позволяет ИИ понимать и распознавать образы.

👀 Компьютерное зрение: Фильтры сканируют изображения, выделяя контуры, формы, объекты — так ИИ "видит" мир.

📝 NLP (Обработка текста): В ChatGPT внимание распределяется с помощью матриц, определяя, какие слова важнее.

🎬 Рекомендации: Netflix анализирует, какие фильмы вы смотрите, умножая матрицы предпочтений. Именно так он предсказывает ваш следующий любимый сериал!

♟ Обучение с подкреплением: Как ИИ обыгрывает чемпионов по шахматам? Он умножает матрицы состояний и действий, просчитывая лучший ход.

📌 YandexGPT 5: новое поколение языковых моделей от Яндекса

Компания внедрила методы обучения с подкреплением (DPO и PPO), а также собственную модификацию LogDPO, которая помогает избежать эффекта «разучивания» — ситуации, когда модель забывает уже выученные знания.

🔍 Разработчикам удалось на 25% снизить потребность в вычислительных ресурсах за счет библиотеки YaFSDP, которую Яндекс выложил в опенсорс в 2024 году. А в этом релизе компания впервые с 2022 года выложила в открытый доступ LLM — pretrain-версию YandexGPT 5 Lite. Она доступна без финального этапа обучения, этических фильтров и алаймента.

💡 Для обучения Pro-версии компания впервые применила метод гибридного обучения, добавив в стандартный цикл обучения базовые настройки открытой модели Qwen. Совмещение полного цикла обучения, который состоит из Pretrain, SFT, RL и весов из общедоступной модели позволило сократить затраты на обучение и увеличить его скорость до 20 раз.

🔗Читать статью

🚀 Ускоряем t-SNE с помощью GPU

Одна из главных проблем t-SNE — его время выполнения квадратично зависит от числа точек данных.

➡️ Если у вас 20k+ точек, стандартная реализация sklearn становится очень медленной.

➡️ tSNE-CUDA — оптимизированная версия t-SNE на GPU, которая в разы ускоряет вычисления.

👍 Transformer vs. Mixture of Experts в LLM: понятное объяснение (с визуальными примерами)

Совет на 2025-й — будьте осторожнее с выбором работы.

IT-рынок штормит: массовые сокращения, заморозка найма, снижение зарплат. В такое время особенно важно отличать стоящие офферы от проходных.

Знакомо? Открываешь вакансию, а там: «Ищем middle-разработчика с опытом 10 лет, знанием 15 языков и готовностью работать за печеньки. Офис в Челябинске, релокация за ваш счет» 🤦‍♂️

Чтобы не тратить время на сотни сомнительных предложений, подпишитесь на IT Job Hub. Там мы отфильтровываем весь мусор и публикуем только избранные вакансии в стабильных компаниях:

— Зарплаты на уровне рынка, а не на уровне голодного студента
— Никаких «мы молодая и дружная семья» — только адекватные условия
— Проверенные работодатели, а не стартапы из сомнительных сфер

Вакансии удобно разбиты по тегам: #python #java #go #data #devops и по другим направлениям. Без воды и лишнего спама — только проверенные вакансии в знакомых компаниях.

Подписывайтесь, если не хотите упустить работу мечты → @proglib_jobs

🙌 Agents 101: Ваш первый ИИ-агент за 30 минут — это реально

Создание собственного агента может показаться непростой задачей: куча концепций, фреймворков и практик, которые нужно освоить.

Но не переживайте — мы нашли простой способ добавить агента в ваше приложение.

Подробный туториал уже ждет вас по ссылке: https://clc.to/P-6evQ

Точность 100%, но это неточно 😆

📍 Введение в программирование на CUDA для Python-разработчиков

Современные GPU содержат тысячи ядер, способных обрабатывать огромные объемы данных параллельно. В отличие от CPU, выполняющего несколько сложных задач последовательно, GPU идеально подходят для задач, требующих массовых вычислений, таких как машинное обучение, обработка изображений и симуляции.

В этой статье вы узнаете:
✅ Как устроены GPU и чем они отличаются от CPU
✅ Что такое CUDA и как она позволяет программировать GPU
✅ Как PyTorch, TensorFlow и JAX скрывают сложность работы с CUDA
✅ Простой пример работы с CUDA в Python

🔗 Читать статью: https://clc.to/DWE_Ag

💾 10 способов работы с большими файлами в Python, о которых ты не знал

Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений.

👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1

😱 10 Python-библиотек, которые изменят ваш Data Science

Python для Data Science — это не только Pandas и NumPy! В нашей статье — 10 скрытых библиотек, которые ускорят работу с большими данными, автоматизируют ML и улучшат визуализацию.

✅ Быстрые альтернативы Pandas (Dask, Modin, Polars, Datatable)
✅ AutoML для моделей (PyCaret, H2O.ai)
✅ Упрощение трансформаций (Fugue)
✅ Умная визуализация (Sweetviz, Lux)

Ссылка на сборник библиотек: https://clc.to/ibe2ew

Главные ИИ-новости февраля

🦾 Hugging Face запустила Spaces — гигантский каталог, где собрано почти 400,000 нейросетей.

🎙 Джефф Дин и Ноам Шазир (Google) дали двухчасовое интервью о будущем ИИ.

🚀 Grok-3 с улучшенным ризонингом.

🤖 Яндекс выпустил YandexGPT.

📸 YOLO v12 — новая версия культового детектора объектов.

🧠 OpenAI выпустили GPT-4.5 — еще умнее и креативнее.

📚 Анонс бесплатного курса по генеративному ИИ от Kaggle и Google.

👨‍💻 Google представил AI co-scientist и Gemini Code Assist — новый ИИ-помощник для кодинга.

ИИ не стоит на месте — следите за обновлениями!

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

🎬 Предсказываем ваш следующий любимый фильм с NetworkX, Jaccard Similarity и cuGraph

В мире, переполненном данными, делать осознанный выбор становится сложнее. К счастью, рекомендательные системы помогают упростить этот процесс, используя мощь графов.

Почему графы?
Они отлично моделируют связи между объектами, а NetworkX — популярный инструмент для графового анализа в Python. Он удобен, богат алгоритмами и имеет активное сообщество.

❌ Но есть проблема — NetworkX не справляется с большими масштабами данных, которые нужны для рекомендаций.

Можно ли создать эффективную рекомендательную систему на графах в несколько строк кода, сочетая удобство и высокую производительность?

💡 Ответ ищите в статье: https://clc.to/hE8VPA

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning

🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)

🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.


Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.


😮 На вебинаре вы узнаете:

🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.

🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.

🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.

🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.

🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.

👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!

📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/6693dce7

❗ Гессиан больше не нужен! Упрощаем оценку неопределённостей в ML.

Оценка неопределённости в нейросетях — важная, но вычислительно затратная задача. В недавнем исследовании, показано, что традиционные методы на основе Гессиана не только требовательны к ресурсам, но и порой неточны.

Что предложено:
✅ Заменяем Гессиан на единичную матрицу в аппроксимации Лапласа
✅ Улучшаем определение выбросов в данных
✅ Достигаем точности на уровне небайесовских методов

Как это работает? Читайте в статье: https://clc.to/yxJ1sQ