Математика Дата саентиста

Николаевский Ванёк

Мир сегодня с "Юрий Подоляка"

Труха⚡️Україна

Николаевский Ванёк

Математика Дата саентиста

@notxxx1 - админ

@data_analysis_ml - ds
Регистрация в РКН: № 5153205507

TGlist рейтингі

ТүріҚоғамдық

Растау

Расталмаған

Сенімділік

Сенімсіз

Орналасқан жеріРосія

ТілБасқа

Канал құрылған күніБер 16, 2023

TGlist-ке қосылған күні

Квіт 18, 2025

Мен каналдың иесімін

Өзгерістер тарихы

Telegram арнасы Математика Дата саентиста статистикасы

Жазылушылар

12 670

24 сағат

100.1%Апта

100.1%Ай

100.1%

Дәйексөз индексі

50

Ескертулер1Каналдарда қайта жазылу0Каналдарда ескерту1

1 жазбаның орташа қамтуы

1 098

12 сағат00%24 сағат1 0980%48 сағат00%

Қатысу деңгейі (ER)

0.82%

Қайта жазылды8Пікірлер0Реакциялар1

Қамту бойынша қатысу деңгейі (ERR)

8.67%

24 сағат

0.01%Апта

0.01%Ай

0.01%

1 жарнамалық жазбаның қамтуы

0

1 сағат00%1 – 4 сағат00%4 - 24 сағат00%

Каналға біздің ботымызды қосып, осы каналдың аудиториясын біліңіз.

24 сағаттағы жазбалар саны

1

Динамика

"Математика Дата саентиста" тобындағы соңғы жазбалар

Барлық жазбалар

17.04.202516:20

🔥 Пределы. Предел последовательности
Альсевич Л.А.

Пособие содержит основные теоретические сведения о последовательностях и их свойствах и предлагает основные приемы нахождения пределов последовательностей.
Изложение материала иллюстрируется подробно разобранными примерами. В пособие включены упражнения, снабженные ответами. Кроме того, приводятся начальные понятия о методе математической индукции и формула бинома Ньютона.
Предназначено для студентов факультета прикладной математики и информатики; оно будет также полезным для всех студентов, изучающих начальный курс высшей математики.

@data_math

AgADAW8AAkBoQEo

554 kB

17.04.202514:19

⚡️Строим рекомендательную систему фильмов на Kaggle

Вы когда-нибудь хотели сделать свою собственную систему рекомендаций фильмов? 🎬

Приходите на бесплатный вебинар, где Савелий Батурин, Senior ML-Engineer и преподаватель курса по ML школы Simulative в прямом эфире покажет как построить рекомендательную систему фильмов на Kaggle.

Что будем делать на вебинаре:
🟠Разберем имеющиеся данные фильмов с их оценками
🟠Проведем предобработку данных
🟠Построим рекомендательную систему на основе машинного обучения
🟠Проведем расчет и анализ метрик на основе результатов работы модели

Вебинар будет интересен как новичкам, так и уже опытным специалистам

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар

16.04.202516:45

🌟 DeepMath-103K — датасет для прокачки LLM в продвинутой математике

DeepMath-103K — это новый мощный набор задач для обучения больших языковых моделей (LLMs) математическому рассуждению на высоком уровне сложности с помощью reinforcement learning (RL).

📦 Что в наборе?
103 000+ задач уровня сложности 5–9 (от среднего до продвинутого уровня).

Каждая задача включает:

📌 Верифицируемый ответ — важно для обучения с подкреплением.

🧪 3 решения, сгенерированных моделью R1 — для обучения с учителем или дистилляции.

Полная очистка от утечек данных (decontaminated) — можно безопасно использовать на бенчмарках.

📊 Почему это важно?
Модели, обученные на DeepMath-103K, показывают существенный прирост точности на сложных математических задачах и бенчмарках (MATH, GSM8K, MiniF2F и др.).

🛠 Применение:
Fine-tuning моделей (например, GPT, LLaMA) для математического reasoning.

RLHF (reinforcement learning with human feedback) и self-improvement.

Дистилляция сильных моделей в более компактные.

🔜PAPER: https://arxiv.org/abs/2504.11456
🔜CODE: https://github.com/zwhe99/DeepMath
🔜 SET: https://huggingface.co/datasets/zwhe99/DeepMath-103K

@data_math

Қайта жіберілді:

https://t.me/Data_fusion/152

14.04.202516:04

🔥 Короткое видео от
Hunyuan, которое объясняет архитектуру гибридного трансформера Mamba, лежащего в основе моделей Hunyuan T1 и Turbo S.

🔜 Оригинал

#mamba #Hunyuan

14.04.202513:54

Присоединяйтесь к дискуссии — задавайте свои вопросы в комментариях к посту

Рекламодатель БАНК ВТБ (ПАО), ИНН 7702070139, Генеральная лицензия банка России №1000. Реклама, erid: 2SDnjf11Zk8. 0+

11.04.202518:20

Theory—Theoretical & Mathematical Foundations

📓 Book

@data_math

Қайта жіберілді:

10.04.202513:33

🌟 Kimi-VL: VLM с MoE, ризонингом и контекстом 128K.

Moonshot AI опубликовала веса Kimi-VL — открытой VLM, которая объединяет обработку текста, изображений и видео. Благодаря архитектуре MoE модель активирует всего 2.8 млрд. параметров в языковом декодере, обеспечивая скорость, сопоставимую с компактными аналогами, и результативность флагманских решений.

Главное преимущество Kimi-VL — способность анализировать длинные контексты до 128 тыс. токенов, что делает её идеальной для работы с объемными документами, длинными видео или сложными мультимедийными задачами.

Основу модели составляет визуальный энкодер MoonViT, оптимизированный для нативной обработки изображений любого разрешения без необходимости разбивать их на части. Это позволяет точно распознавать текст, графики или UI-интерфейсы даже в высокодетализированных скриншотах.

Например, на бенчмарке InfoVQA модель показывает точность 83.2%, обходя даже GPT-4o. В задачах OCR Kimi-VL достигает 86.7% на OCRBench, что ставит её в ряд лучших в индустрии.

Разработчики также представили Kimi-VL-Thinking — версию с расширенными возможностями CoT. Благодаря использованным RL и длительному CoT-тюнингу она демонстрирует впечатляющие результаты в математических и академических задачах: на MathVista точность составила 71.3%, а на MMMU — до 61.7%, что лучше, чем у Gemma-3-12B-IT.

В тестах Kimi-VL превосходит конкурентов в работе с агентами: на OSWorld её результат 8.22% выше, чем у GPT-4o (5.03%), а на WindowsAgentArena — 10.4%. Для длинных видео модель набирает 64.5% на LongVideoBench, подтверждая способность анализировать часовые записи без потери ключевых деталей.

Модели доступны на Hugging Face в двух вариантах:

🟢Kimi-VL-A3B-Instruct для стандартных задач;

🟠Kimi-VL-Thinking для сложных рассуждений.

▶️ Инференс через Transformers занимает несколько строк кода — достаточно загрузить изображение, задать запрос и получить подробный ответ.

📌Лицензирование: MIT License.

🟡Набор моделей
🟡Техотчет
🖥GitHub

@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #VLM #KimiAI #MoonShotAI

10.04.202509:00

Data Fusion 2025 — место встречи тех, кто работает с данными, ИИ и машинным обучением

⌛️Уже 16 и 17 апреля в Москве пройдет масштабная конференция, посвященная последним трендам в мире данных и ИИ. 70+ сессий и 250+ спикеров поделятся реальными кейсами и передовыми исследованиями, которые будут двигать индустрию.

В программе:

📊 Сессия о промышленных данных: как развивается инфраструктура их обмена в России, примеры сбора, обработки и вопросы безопасности.
🧠 Жаркие дебаты: Сколько данных осталось до предела? Обсудим, что мешает нам работать с данными на полную мощность.
🎬 Эксклюзивный показ фильма «Влюбленные в математику» Александра Гасникова — о том, как развивается наука прямо сейчас.

🔗Полная программа конференции

Хотите узнать, какие DS-решения эффективны для бизнеса и государства?
Тогда переходите прямо сейчас, регистрация закроется уже завтра — https://data-fusion.ru/.

📌16-17 апреля, Москва, технопарк «Ломоносов». Участие бесплатное.

Мы заботимся о безопасности участников на мероприятии, поэтому для доступа на конференцию просим заполнить развернутую онлайн-форму. Благодарим за понимание.

–
*DS — Data Science — наука о данных

Барлық жазбалар

Жарияланды0 секунд

18.04.202508:37Machinelearning

155.8K

Рекордтар

18.04.202523:59

12.7KЖазылушылар

17.04.202512:01

100Дәйексөз индексі

17.04.202514:41

1.1K1 жазбаның қамтуы

30.04.202523:59

1KЖарнамалық жазбаның қамтуы

11.04.202514:41

0.82%ER

17.04.202514:41

8.67%ERR

Өсу

Жазылушылар

Цитата индексі

1 хабарламаның қаралымы

Жарнамалық хабарлама қаралымы

ERR

Математика Дата саентиста танымал жазбалары

Барлық жазбалар

17.04.202516:20

AgADAW8AAkBoQEo

554 kB

16.04.202516:45

11.04.202518:20

Theory—Theoretical & Mathematical Foundations

📓 Book

@data_math

Қайта жіберілді:

14.04.202516:04

Қайта жіберілді: