Machine learning Interview

Последние публикации канала «Machine learning Interview»

1. 1.3K просмотров, 23 реакций, 10 июл. 2026 г.

   🧠 Сравнение методов дообучения LLM: что действительно влияет на качество Исследователи лаборатории научных исследований группы «Т-Технологии» представили на ICML 2026 единый подход к сравнению методов дообучения больших языковых моделей, обучающихся на парах ответов. Подход позволяет привести разные алгоритмы к одинаковым условиям и понять, что именно влияет на качество. Главный вывод работы: решающим фактором является способ ранжирования ответов: попарный или поточечный. Идея простая: • разные методы обычно сравниваются в разных условиях • исследователи привели их к единому протоколу…

   Открыть пост в MAX
2. 1.5K просмотров, 9 реакций, 10 июл. 2026 г.

   Пошаговый гайд по изучению GPU-архитектуры и программирования на CUDA . https://github.com/mesutoezdil/Systematic-CUDA-Learning

   Открыть пост в MAX
3. 2.4K просмотров, 16 реакций, 09 июл. 2026 г.

   Goldman Sachs: использование токенов AI-агентами может вырасти в 24 раза к 2030 году . AI-агенты становятся первым серьёзным тестом на стоимость для всего AI-бума. На этой неделе уже писали, что Uber и Microsoft пересматривают дорогие сценарии использования агентов. Обычный чат-бот может просто ответить один раз. А агент планирует, вызывает инструменты, проверяет результат, исправляет ошибки и снова повторяет цикл. Из-за этого один пользовательский запрос может съесть в 10 раз , 50 раз или даже намного больше токенов, чем обычный ответ. Бычий сценарий Goldman Sachs: месячное потребление может…

   Открыть пост в MAX
4. 2.4K просмотров, 17 реакций, 08 июл. 2026 г.

   Gemma 4 Technical Report Gemma 4 - новая открытая мультимодальная линейка моделей Google. Она умеет рассуждать, читать изображения, понимать аудио, работать с длинным контекстом и эффективно запускаться в разных размерах от 2.3B до 31B параметров. Модели E2B и E4B с эффективным размером 2.3B и 4B примерно догоняют или обгоняют Gemma 3 27B , используя примерно в 10 раз меньше параметров . Аудиоэнкодер стал на 78% меньше , а KV-cache для длинного контекста удалось сократить до 37.5% . E4B даже обходит Gemma 3 27B на long-context benchmark RULER 128k : 86.6 против 66.0 . Интересная деталь:…

   Открыть пост в MAX
5. 2.5K просмотров, 12 реакций, 07 июл. 2026 г.

   DeepSeek разрабатывает собственный inference-чип , чтобы снизить зависимость от NVIDIA и Huawei на китайском рынке AI-чипов объёмом около $50 млрд . Пока проект на ранней стадии: компания работает с внешними партнёрами и в закрытом режиме нанимает инженеров по chip design. Продвинутые фабрики и HBM-память остаются узкими местами, потому что ограничения США режут Китаю доступ к ключевым технологиям. Но у DeepSeek всё равно есть сильный сценарий: сделать более узкий чип под собственные модели. Такой кастомный inference-чип может снизить стоимость обслуживания моделей, уменьшить…

   Открыть пост в MAX
6. 2.5K просмотров, 29 реакций, 07 июл. 2026 г.

   hh показал, что находится под капотом у корпоративного LLM-судьи для нейроразбора резюме и как он оценивает ошибки и галлюцинации. LLM-судья — это модель, проверяющая другие модели. «Наивные» судьи могут галлюцинировать оценки, поэтому для качественного вердикта от общей шкалы отказались в пользу чётких критериев — рубрик. Чтобы сформировать каждую из них, понадобились десятки позитивных и негативных примеров. «Грамотный» судья способен хорошо различать не только очевидные попадания и промахи, но и пограничные случаи. Из деталей — отказ от общей шкалы, около сотни положительных и…

   Открыть пост в MAX
7. 2.5K просмотров, 55 реакций, 07 июл. 2026 г.

   GigaChat 3.5 Ultra: меньше, быстрее, сильнее Сбер выкатил в open source GigaChat 3.5 Ultra — новую 432B-модель под MIT-лицензией. Это первый в open source гибрид GatedDeltaNet и MLA, доведённый до сотен миллиардов параметров, — с собственным рецептом обучения, который был собран больше чем в 1500 экспериментах. Модель выросла в коде, математике, агентных сценариях и на аренах — и при этом стала на 40% меньше, чем GigaChat 3.1 Ultra. Что внутри: • Собственная гибридная архитектура MLA + GatedDeltaNet с уникальной стабилизирующей обвязкой, без которой такой гибрид на этом масштабе просто не…

   Открыть пост в MAX
8. 3.0K просмотров, 30 реакций, 07 июл. 2026 г.

   Anthropic залезла Claude в голову и нашла там штуку, от которой становится немного не по себе. Исследователи называют её это J-space скрытое пространство внутренних активаций, где у модели вспыхивают концепты, даже если она их не произносит. Это глубже, чем обычный chain-of-thought. J-space никто специально не проектировал: он появился сам во время обучения. Пример очень дикий: Claude находит баг, о котором его вообще не спрашивали, и внутри сразу активируется паттерн ERROR . Но самый странный кейс - тест со сценарием шантажа. Ещё до финального ответа Claude держал внутри fake и fictional .…

   Открыть пост в MAX
9. 3.3K просмотров, 32 реакций, 06 июл. 2026 г.

   ⚗️ Очень клевая open-source альтернатива Claude Science: OpenScience , локальная AI-лаборатория с агентами-исследователями. Задаёте цель исследования, а дальше агенты читают статьи, пишут код, запускают эксперименты и сохраняют результаты в понятном workflow. Под капотом можно подключать разные модели: GLM, Kimi, DeepSeek, Claude, GPT и свои дообученные варианты. Внутри уже есть 250+ скиллов для исследований, биологии, химии, ML и других научных задач. Плюс интеграции с 30+ базами данных , включая Ensembl, ChEMBL, PubChem, arXiv и Semantic Scholar. OpenScience можно запускать на своей…

   Открыть пост в MAX
10. 3.4K просмотров, 28 реакций, 05 июл. 2026 г.

    ИИ-агенты научились сами себя улучшать без участия инженеров Исследователи опубликовали работу под названием «Next-Generation Agentic Reinforcement Learning Systems Enable Self-Evolving Agents», где описан механизм, позволяющий корпоративным ИИ-агентам развиваться без постоянного вмешательства разработчиков. Агенты, которые работают внутри компаний, каждый день генерируют огромный объем полезных данных о своей работе. Проблема в том, что команды обычно улучшают их вручную: инженеры вычитывают логи, правят промпты, дообучают модели и заново разворачивают системы. Такой процесс медленный и не…

    Открыть пост в MAX
11. 3.9K просмотров, 20 реакций, 04 июл. 2026 г.

    Вышла полезная работа про то, почему reasoning-модели становятся сильнее после обучения. Авторы пишут, что дело не только в размере датасета. Для reasoning важнее другое: есть ли у модели понятная проверка, где она справилась, где ошиблась и почему. Обычная пара «вопрос → ответ» даёт мало сигнала. Она показывает результат, но не показывает процесс: какой шаг был неверным, какой вызов инструмента помог, где модель восстановилась после ошибки, какой judge подтвердил решение. Поэтому хороший обучающий пример для reasoning должен хранить больше контекста: саму задачу, действия модели, проверку…

    Открыть пост в MAX
12. 5.0K просмотров, 29 реакций, 03 июл. 2026 г.

    ⚡️ 30 техник памяти для AI-агентов в Jupyter notebooks Вышел репозиторий Agent Memory Techniques с 30 runnable notebooks по памяти в современных AI-агентах. Внутри собраны основные подходы: conversation buffers, vector stores, knowledge graphs, episodic и semantic memory, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti и production-паттерны, которые уже встречаются в реальных агентных системах. Это набор ноутбуков, которые можно запускать, менять и сравнивать между собой. Удобно, если нужно понять, чем простая история диалога отличается от долговременной памяти, где уместен vector store, когда нужен…

    Открыть пост в MAX
13. 3.3K просмотров, 19 реакций, 03 июл. 2026 г.

    Текущий доступ к Fable-5 по подписке закончится после 7 июля. Anthropic снова подтвердила, что хочет вернуть Fable 5 как стандартную модель в подписке Claude, когда улучшится доступная мощность, но точной даты пока нет. Сейчас Fable 5 доступна подписчикам Pro, Max, Team и Enterprise с оплатой за места только до 7 июля. Есть ограничение: на Claude Fable 5 можно потратить до 50% недельного лимита подписки без дополнительной оплаты. После 7 июля Fable-5 перейдёт на usage credits, то есть больше не будет входить в обычную подписку.

    Открыть пост в MAX
14. 3.4K просмотров, 23 реакций, 02 июл. 2026 г.

    OpenAI, по данным Financial Times, предложила передать 5% акций правительству США . При текущей оценке компании в $852 млрд такая доля стоила бы около $42.6 млрд . Сообщается, что Сэм Альтман лично обсуждал идею с Дональдом Трампом, министром торговли Говардом Лютником и министром финансов Скоттом Бессентом. Логика простая: дать обществу прямую долю в экономическом росте AI и снизить политическое сопротивление вокруг индустрии. По задумке, другие крупные AI-компании США, включая Anthropic, Google и Meta, тоже могли бы внести доли в фонд по модели Alaska Permanent Fund , который выплачивает…

    Открыть пост в MAX
15. 3.9K просмотров, 43 реакций, 02 июл. 2026 г.

    GFusion показывает, что LLM можно ускорять не только за счёт железа. Сбер открыл исходный код экспериментальной диффузионной языковой модели на базе GigaChat. В классической autoregressive-схеме модель генерирует текст токен за токеном. GFusion работает иначе: сначала создаёт приблизительный «набросок» ответа, а затем пошагово дорабатывает его — так же, как нейросети генерируют изображения и видео. За счёт этого модель получилась до 70% быстрее GigaChat3-10B-A1.8B и на 39% быстрее версии с MTP. Просадка качества при этом осталась в пределах 2–4 п.п. В open source выложили не только саму…

    Открыть пост в MAX