Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 165 in /var/www/tg-me/post.php on line 75
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6539 -
Telegram Group & Telegram Channel
✈️ Свежие новости из мира AI и Data Science

👍 Технологии, модели и тренды:
Google Gemini 2.5 Pro — новая превью-версия самой мощной модели Google, уже вырвалась в лидеры LMArena и WebDev Arena. Меньше месяца после последнего релиза — и снова прорыв.
ElevenLabs v3 — самая выразительная AI TTS-модель, поддержка множества языков, включая арабский, африкаанс и мандарин. Новый стандарт для голосовых приложений.
OpenAI и ChatGPT-5 — разбираем слухи, утечки и возможные фичи следующей версии ChatGPT. Что нового и чего ждать?

🧠 Исследования, статьи и практики:
AI лучше человека в тестах на эмоциональный интеллект — исследование Женевского и Бернского университетов: ChatGPT и другие ИИ превосходят людей в распознавании и интерпретации эмоций.
Сколько действительно запоминают LLM-модели? — методика оценки «запоминания» vs. «обобщения» в языковых моделях.
Themis AI от MIT — стартап, обучающий ИИ понимать, чего он не знает. Подход к контролю неопределённости.
ICLR 2025 и доверие к ИИ — новые подходы к обучению на субъективных данных, оценке качества моделей и внедрению человеческих суждений.

🎙 AI в обществе и индустрии:
Demis Hassabis (DeepMind): «AI изменит рынок труда за 5 лет» — CEO Google DeepMind выступил на Google I/O и подкасте Hard Fork, обозначив AGI как ключевую технологию будущего.
MCP-серверы: что это и зачем они нужны? — скоро на слуху у всех, особенно в проектах с тяжёлыми ML-нагрузками.

📘 Обучение, процессы и инструменты:
Лучшие нейросети для суммаризации текста — подборка инструментов для пересказа, анализа и работы с текстами.
Как наладить работу в кросс-функциональной команде Data Science + Dev — опыт Lamoda в совмещении ML и инженерии.

Библиотека дата-сайентиста #свежак
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/dsproglib/6539
Create:
Last Update:

✈️ Свежие новости из мира AI и Data Science

👍 Технологии, модели и тренды:
Google Gemini 2.5 Pro — новая превью-версия самой мощной модели Google, уже вырвалась в лидеры LMArena и WebDev Arena. Меньше месяца после последнего релиза — и снова прорыв.
ElevenLabs v3 — самая выразительная AI TTS-модель, поддержка множества языков, включая арабский, африкаанс и мандарин. Новый стандарт для голосовых приложений.
OpenAI и ChatGPT-5 — разбираем слухи, утечки и возможные фичи следующей версии ChatGPT. Что нового и чего ждать?

🧠 Исследования, статьи и практики:
AI лучше человека в тестах на эмоциональный интеллект — исследование Женевского и Бернского университетов: ChatGPT и другие ИИ превосходят людей в распознавании и интерпретации эмоций.
Сколько действительно запоминают LLM-модели? — методика оценки «запоминания» vs. «обобщения» в языковых моделях.
Themis AI от MIT — стартап, обучающий ИИ понимать, чего он не знает. Подход к контролю неопределённости.
ICLR 2025 и доверие к ИИ — новые подходы к обучению на субъективных данных, оценке качества моделей и внедрению человеческих суждений.

🎙 AI в обществе и индустрии:
Demis Hassabis (DeepMind): «AI изменит рынок труда за 5 лет» — CEO Google DeepMind выступил на Google I/O и подкасте Hard Fork, обозначив AGI как ключевую технологию будущего.
MCP-серверы: что это и зачем они нужны? — скоро на слуху у всех, особенно в проектах с тяжёлыми ML-нагрузками.

📘 Обучение, процессы и инструменты:
Лучшие нейросети для суммаризации текста — подборка инструментов для пересказа, анализа и работы с текстами.
Как наладить работу в кросс-функциональной команде Data Science + Dev — опыт Lamoda в совмещении ML и инженерии.

Библиотека дата-сайентиста #свежак

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6539

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.

What is Telegram?

Telegram is a cloud-based instant messaging service that has been making rounds as a popular option for those who wish to keep their messages secure. Telegram boasts a collection of different features, but it’s best known for its ability to secure messages and media by encrypting them during transit; this prevents third-parties from snooping on messages easily. Let’s take a look at what Telegram can do and why you might want to use it.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA