🌟 Как продвинутые технологии машинного обучения и Data Science помогают решать реальные бизнес-задачи? 🌟
Приглашаем вас на открытый вебинар 23 июня в 18:00 МСК, где мы расскажем о самых востребованных технологиях, таких как:
🔹 Временные ряды
🔹 Рекомендательные системы
🔹 Байесовские методы
🔹 Обучение с подкреплением (RL)
Узнайте, как эти подходы используются для анализа данных и внедрения в реальные проекты, чтобы повышать эффективность и принимать обоснованные решения.
👩🏫 Спикер — Мария Тихонова, PhD в области Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель ВШЭ.
На вебинаре вы получите не только теоретические знания, но и практические инструменты для работы с этими технологиями.
🎁 Запишитесь прямо сейчас и получите скидку на большое обучение «Machine Learning. Advanced»: https://otus.pw/pQ53/?erid=2W5zFHSm8jJ
Не пропустите возможность расширить свои навыки и сделать шаг вперед в карьере!
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Приглашаем вас на открытый вебинар 23 июня в 18:00 МСК, где мы расскажем о самых востребованных технологиях, таких как:
🔹 Временные ряды
🔹 Рекомендательные системы
🔹 Байесовские методы
🔹 Обучение с подкреплением (RL)
Узнайте, как эти подходы используются для анализа данных и внедрения в реальные проекты, чтобы повышать эффективность и принимать обоснованные решения.
👩🏫 Спикер — Мария Тихонова, PhD в области Computer Science, Senior Data Scientist и преподаватель ВШЭ.
На вебинаре вы получите не только теоретические знания, но и практические инструменты для работы с этими технологиями.
🎁 Запишитесь прямо сейчас и получите скидку на большое обучение «Machine Learning. Advanced»: https://otus.pw/pQ53/?erid=2W5zFHSm8jJ
Не пропустите возможность расширить свои навыки и сделать шаг вперед в карьере!
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
🔍 Новые методы от Microsoft Research: прокачка рассуждения в LLM любого масштаба
Microsoft Research представила три ключевых стратегии для улучшения способностей ИИ к рассуждению — как в небольших, так и в больших моделях:
1️⃣ Архитектурные улучшения
Оптимизация слоёв и внимания особенно помогает малым языковым моделям (SLM), делая их рассуждение более последовательным.
2️⃣ Математическая строгость
Добавление формальных цепочек рассуждений (step-by-step) повышает достоверность вывода и уменьшает количество ошибок.
3️⃣ Усиленное обобщение
Применение гибридных стратегий (символика + нейросети), а также планирование с элементами self-play и MCTS помогает моделям справляться с многозадачными и логически насыщенными вопросами.
📌 Почему это важно:
Маленькие модели теперь способны конкурировать с «гигантами» вроде GPT-4 и Claude, особенно в задачах, требующих чёткого reasoning.
Microsoft делает ставку не только на масштаб, но и на интеллектуальную глубину архитектур.
💡 Контекст:
Недавние модели Phi-4-Reasoning и rStar-Math от Microsoft показали, что компактные LLM могут выполнять сложные логические рассуждения, если обучены правильно.
📈 Вывод:
Будущее — за «умными и компактными». Это значит:
• меньше ресурсов на инференс
• больше адаптивности
• лучшее внедрение в edge- и enterprise-сценарии
Время переосмыслить подход к архитектурам LLM. Не всегда больше — значит лучше.
📚 Подробнее в блоге Microsoft Research:
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/new-methods-boost-reasoning-in-small-and-large-language-models/
@data_analysis_ml
Microsoft Research представила три ключевых стратегии для улучшения способностей ИИ к рассуждению — как в небольших, так и в больших моделях:
1️⃣ Архитектурные улучшения
Оптимизация слоёв и внимания особенно помогает малым языковым моделям (SLM), делая их рассуждение более последовательным.
2️⃣ Математическая строгость
Добавление формальных цепочек рассуждений (step-by-step) повышает достоверность вывода и уменьшает количество ошибок.
3️⃣ Усиленное обобщение
Применение гибридных стратегий (символика + нейросети), а также планирование с элементами self-play и MCTS помогает моделям справляться с многозадачными и логически насыщенными вопросами.
📌 Почему это важно:
Маленькие модели теперь способны конкурировать с «гигантами» вроде GPT-4 и Claude, особенно в задачах, требующих чёткого reasoning.
Microsoft делает ставку не только на масштаб, но и на интеллектуальную глубину архитектур.
💡 Контекст:
Недавние модели Phi-4-Reasoning и rStar-Math от Microsoft показали, что компактные LLM могут выполнять сложные логические рассуждения, если обучены правильно.
📈 Вывод:
Будущее — за «умными и компактными». Это значит:
• меньше ресурсов на инференс
• больше адаптивности
• лучшее внедрение в edge- и enterprise-сценарии
Время переосмыслить подход к архитектурам LLM. Не всегда больше — значит лучше.
📚 Подробнее в блоге Microsoft Research:
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/new-methods-boost-reasoning-in-small-and-large-language-models/
@data_analysis_ml
Высшее на новом уровне: онлайн-магистратура от Яндекса и НИЯУ МИФИ. Здесь фундаментальные знания и практика для карьерного роста, а ещё — учёба, которую можно совмещать с работой и жизнью.
IT‑специальность с экспертизой Яндекса + диплом магистра гособразца = новая ступень в карьере. Приёмная кампания уже идёт!
Все подробности — на дне открытых дверей:
— Разбор совместной программы с НИЯУ МИФИ.
— Всё о формате прикладной онлайн-магистратуры: что взяли от классического высшего, а что добавили из опыта специалистов Яндекса.
— Общение с экспертами из вуза и ответы на вопросы.
— Всё про поступление: сроки, экзамены, документы, оплата и образовательный кредит.
▷ Ждём вас 26 июня в 19:00 мск.
→ Зарегистрироваться на встречу
IT‑специальность с экспертизой Яндекса + диплом магистра гособразца = новая ступень в карьере. Приёмная кампания уже идёт!
Все подробности — на дне открытых дверей:
— Разбор совместной программы с НИЯУ МИФИ.
— Всё о формате прикладной онлайн-магистратуры: что взяли от классического высшего, а что добавили из опыта специалистов Яндекса.
— Общение с экспертами из вуза и ответы на вопросы.
— Всё про поступление: сроки, экзамены, документы, оплата и образовательный кредит.
▷ Ждём вас 26 июня в 19:00 мск.
→ Зарегистрироваться на встречу
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Генеральный директор OpenAI — жёстко про Цукерберга
На недавнем интервью Сэм Альтман прошёлся катком по компании Цукерберга :
> 🗣️ «Цук предлагает бонусы по $100 млн, чтобы переманить наших сотрудников»
> 🗣️ «Никто из наших лучших специалистов пока не ушёл»
> 🗣️ «У его компании — не та культура, чтобы добиться успеха»
> 🗣️ «OpenAI больше верят в достижение суперинтеллекта — и в то, что это будет прибыльно»
> 🗣️ «Компания Цука слаба в инновациях»
> 🗣️ «Мы понимаем то, чего они не понимают, если хочешь добиться настоящего успеха»
💥 Это не просто подкол — это *публичный разнос конкурента*.
👀 Альтман делает ставку на долгосрочное превосходство OpenAI — не только в мощности моделей, но и в кадрах.
📉 Пока Цукерберг пока предлагает деньги.
📈 OpenAI — технологии и идеии. И похоже, это срабатывает.
На недавнем интервью Сэм Альтман прошёлся катком по компании Цукерберга :
> 🗣️ «Цук предлагает бонусы по $100 млн, чтобы переманить наших сотрудников»
> 🗣️ «Никто из наших лучших специалистов пока не ушёл»
> 🗣️ «У его компании — не та культура, чтобы добиться успеха»
> 🗣️ «OpenAI больше верят в достижение суперинтеллекта — и в то, что это будет прибыльно»
> 🗣️ «Компания Цука слаба в инновациях»
> 🗣️ «Мы понимаем то, чего они не понимают, если хочешь добиться настоящего успеха»
💥 Это не просто подкол — это *публичный разнос конкурента*.
👀 Альтман делает ставку на долгосрочное превосходство OpenAI — не только в мощности моделей, но и в кадрах.
📉 Пока Цукерберг пока предлагает деньги.
📈 OpenAI — технологии и идеии. И похоже, это срабатывает.
Российский рынок СУБД растёт — ЦСР прогнозирует 16% в год. На это влияет не только импортозамещение, но и всё активнее развивающийся ИИ. В Yandex Cloud на эти вызовы отвечают сразу по нескольким направлениям — рассказал Леонид Савченков в интервью «Коду».
⠀
В центре — стабильность и масштабируемость. Например, Яндекс стал первым, кто внедрил кворумную репликацию в Postgres, а теперь развивает и собственное шардирование. Всё это — не ради фичей, а чтобы проблем с данными и отказами было как можно меньше.
⠀
После закрытия open source-версии Greenplum Яндекс продолжает поддерживать её последнюю стабильную версию, чтобы обеспечить непрерывность работы клиентских систем. Параллельно команда делает ставку на Cloudberry - полноценный проект под крылом Apache Foundation, который уже сопоставим по возможностям с Greenplum 7 и в ряде аспектов его опережает. В Cloudberry Яндекс активно коммитит, выкладывает код, поддерживает миграции и развивает проект вместе с комьюнити.
⠀
Также платформа данных развивает on-premise-направление: те же YDB и YTsaurus теперь можно развернуть у себя. А DataLens — BI-инструмент — получил публичную галерею дашбордов, JS-редактор визуализаций и сертификацию аналитиков.
⠀
Полный интервью — по ссылке.
⠀
В центре — стабильность и масштабируемость. Например, Яндекс стал первым, кто внедрил кворумную репликацию в Postgres, а теперь развивает и собственное шардирование. Всё это — не ради фичей, а чтобы проблем с данными и отказами было как можно меньше.
⠀
После закрытия open source-версии Greenplum Яндекс продолжает поддерживать её последнюю стабильную версию, чтобы обеспечить непрерывность работы клиентских систем. Параллельно команда делает ставку на Cloudberry - полноценный проект под крылом Apache Foundation, который уже сопоставим по возможностям с Greenplum 7 и в ряде аспектов его опережает. В Cloudberry Яндекс активно коммитит, выкладывает код, поддерживает миграции и развивает проект вместе с комьюнити.
⠀
Также платформа данных развивает on-premise-направление: те же YDB и YTsaurus теперь можно развернуть у себя. А DataLens — BI-инструмент — получил публичную галерею дашбордов, JS-редактор визуализаций и сертификацию аналитиков.
⠀
Полный интервью — по ссылке.
🧠 Крупнейшие reasoning-модели 2025 года с техническими отчётами
(с акцентом на те, где используется RL)
📌 Для изучения, сравнения и анализа архитектур
1. DeepSeek R1 (22 янв)
https://arxiv.org/abs/2501.12948
2. Kimi 1.5 (22 янв)
https://arxiv.org/abs/2501.12599
3. Open-Reasoner-Zero (31 мар)
https://arxiv.org/abs/2503.24290
4. Seed 1.5-Thinking (10 апр)
https://arxiv.org/abs/2504.13914
5. Phi-4 Reasoning (30 апр)
https://arxiv.org/abs/2504.21318
6. Llama-Nemotron (2 мая)
https://arxiv.org/abs/2505.00949
7. Qwen 3 (14 мая)
https://arxiv.org/abs/2505.09388
8. Skywork Open Reasoner 1 (28 мая)
https://arxiv.org/abs/2505.22312
9. Xiaomi MiMo (4 июня)
https://arxiv.org/abs/2505.07608
10. Magistral (10 июня)
https://mistral.ai/static/research/magistral.pdf
11. OpenThoughts —https://arxiv.org/abs/2506.04178
💡 Эти модели — основа новой волны "умных" LLM, которые не просто генерируют, а думают, планируют и корректируют поведение через обратную связь
(с акцентом на те, где используется RL)
📌 Для изучения, сравнения и анализа архитектур
1. DeepSeek R1 (22 янв)
https://arxiv.org/abs/2501.12948
2. Kimi 1.5 (22 янв)
https://arxiv.org/abs/2501.12599
3. Open-Reasoner-Zero (31 мар)
https://arxiv.org/abs/2503.24290
4. Seed 1.5-Thinking (10 апр)
https://arxiv.org/abs/2504.13914
5. Phi-4 Reasoning (30 апр)
https://arxiv.org/abs/2504.21318
6. Llama-Nemotron (2 мая)
https://arxiv.org/abs/2505.00949
7. Qwen 3 (14 мая)
https://arxiv.org/abs/2505.09388
8. Skywork Open Reasoner 1 (28 мая)
https://arxiv.org/abs/2505.22312
9. Xiaomi MiMo (4 июня)
https://arxiv.org/abs/2505.07608
10. Magistral (10 июня)
https://mistral.ai/static/research/magistral.pdf
11. OpenThoughts —https://arxiv.org/abs/2506.04178
💡 Эти модели — основа новой волны "умных" LLM, которые не просто генерируют, а думают, планируют и корректируют поведение через обратную связь