Notcoin Community

Whale Chanel

Карап чыгуу

Proxy MTProto | پروکسی

Карап чыгуу

Data, Stories and Languages

Канал о Data Science, изучении иностранных языков, книгах и жизни.
Контакт с автором https://t.me/Erlemar

TGlist рейтинг

ТипАчык

Текшерүү

Текшерилбеген

Ишенимдүүлүк

Ишенимсиз

ОрдуРосія

ТилиБашка

Канал түзүлгөн датаЛют 09, 2025

TGlistке кошулган дата

Лип 21, 2024

Мен каналдын ээсимин

Өзгөрүүлөр тарыхы

Тиркелген топ

Data, Stories and Languages Chat

Telegram каналы Data, Stories and Languages статистикасы

Толугураак

Катталгандар

2 266

24 саат00%Жума

10%Ай

10%

Цитация индекси

0

Эскерүүлөр0Каналдарда бөлүштү0Каналдарда эскерүүлөр0

1 посттун орточо көрүүлөрү

0

12 саат00%24 саат00%48 саат00%

Катышуу (ER)

0%

Кайра посттошту0Комментарийлер0Реакциялар0

Көрүүлөр боюнча катышуу (ERR)

0%

24 саат0%Жума0%Ай0%

1 жарнама посттун орточо көрүүлөрү

0

1 саат00%1 – 4 саат00%4 - 24 саат00%

Толугураак

Биздин ботту каналыңызга кошуп, анын аудиториясынын жынысын билүү.

Акыркы 24 саатта бардык посттор

1

Динамика

"Data, Stories and Languages" тобундагы акыркы жазуулар

Бардык посттор

03.02.202516:31

Titans: Learning to Memorize at Test Time

Интересная статья от Google Research с новым семейством архитектур - Titans. Объединили attention и отдельный модуль долгосрочной памяти. Сделали 3 варианта архитектуры - память как контекст/gate/слой. В результате модельки тренируются быстро, хорошо масштабируются, работают на контексте до 2 млн токенов. Ну и, как это обычно принято, бьют другие модели по метрикам (кто ж будет публиковать не SOTA).

Paper

Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin Pulse

#paperreview

04.09.202407:29

Agentic Retrieval-Augmented Generation for Time Series Analysis

Новая подход для анализа временных рядов использует агентную RAG архитектуру, где главный агент координирует специализированных подагентов. Они используют небольшие, pre-trained language models (SLMs), которые адаптированы под конкретные задачи временных рядов через instruction tuning и DPPO. Они извлекают релевантные промпты из пула знаний для улучшения прогнозов на новых данных.

Статья вызвала смешанные впечатления. С одной стороны, идея крутая. С другой стороны, примеров промптов нет, кода нет, так что такие успехи выглядят слегка сомнительно.

Paper link

Мои обзоры:
Personal blog
Medium
Linkedin Pulse

#paperreview

Кайра бөлүшүлгөн:

Генеративный дизайн молекулярных машин

20.07.202411:32

✨Приглашаем на лекцию "Quantum Machine Learning: Future Revolution in AI" ✨

Лектор: Никита Серов, PhD, руководитель лаборатории "Генеративный дизайн молекулярных машин"

Искусственный интеллект уже стал ключевым фактором перемен в XXI веке, о котором говорят в каждом втором новостном сюжете. Но существуют ли фундаментальные проблемы, которые могут ограничить развитие современных технологий ИИ в ближайшем будущем? На этой лекции вы узнаете, как квантовые эффекты способны перевернуть с ног на голову самые базовые идеи машинного обучения и произвести революцию в области ИИ.

Описание лекции:

Эта лекция предоставит уникальную возможность заглянуть за горизонт текущих технологий ИИ и понять, как квантовые вычисления могут кардинально изменить правила игры. Никита Серов, PhD, руководитель лаборатории "Генеративный дизайн молекулярных машин", как человек со знанием квантовой химии и ИИ, взял на себя задачу структурировать основные достижения в этой области и выделил плюсы и минусы новой технологии.

❓В ходе лекции будут рассмотрены следующие ключевые вопросы:
- Какие ограничения существуют у современных методов машинного обучения?
- Как квантовые эффекты могут преодолеть эти ограничения?
- Какие перспективы открываются перед ИИ благодаря квантовым вычислениям?
- Примеры реальных приложений квантового машинного обучения в химии и материаловедении.

👩‍🔬👨‍🔬Для кого подойдет эта лекция:

Лекция будет интересна всем любителям ИИ, владеющим английским языком. Входных требований нет, однако для более глубокого понимания материала полезно иметь базовые знания в области линейной алгебры и квантовой механики.

🌐 Эта лекция станет первой в серии "The era after AI we know", где мы будем обсуждать будущее ИИ, естественного интеллекта и нейроморфных вычислений.

🔥Не упустите шанс узнать о передовых разработках и обсудить будущие перспективы.

Дата и время проведения: 26 июля, 17:00

Место проведения: университет ИТМО, Ломоносова 9, аудитория 1303/8 Медиацентр

❗️Язык лекции: английский ❗️

⚡️ Регистрация по ссылке ⚡️

Мы ждем вас на нашей лекции!

🖥 Также будет вестись трансляция и запись лекции. Чтобы не пропустить - подписывайтесь на телеграм-канал лаборатории.

Медиа контентке кире албай жатабыз

Бардык посттор