Telegram Group & Telegram Channel
🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
Alibaba выпустила Qwen3 — восемь моделей с гибридным мышлением и агентными возможностями, сопоставимыми с OpenAI и xAI
Amazon представила Nova Premier — продвинутую AI-модель, способную обучать другие
Model2Vec — делает sentence transformers в 50 раз меньше и в 500 раз быстрее
Google NotebookLM теперь говорит на 50+ языках — поддержка многоязычного аудио и чата
Apache Airflow 3.0 — крупнейшее обновление популярного оркестратора

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
Backpropagation Through Time: разбор с выводами — глубокое погружение в обучение RNN
Геометрия ландшафта потерь и «понимание» модели — визуализация и интерпретация обучения
MLflow для исследований — как систематизировать ML-эксперименты
Как Яндекс обучал Алису «видеть» — мультимодальный подход в реальном кейсе
Бинарная классификация одним нейроном — личный опыт и минимализм в ML

🗣 Мнения и индустрия:
У GPT-4o проблема с личностью — OpenAI работает над излишней лестью и согласием модели
Китай готовит альтернативу NVIDIA — Huawei тестирует AI-чип Ascend 910D
30% кода Microsoft пишется ИИ — Satya Nadella рассказал о роли Copilot в разработке
Марк Цукерберг о Llama 4 и стратегии AGI — интервью о масштабировании AI-инфраструктуры

📚 Библиотека дата-сайентиста #свежак



tg-me.com/dsproglib/6415
Create:
Last Update:

🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
Alibaba выпустила Qwen3 — восемь моделей с гибридным мышлением и агентными возможностями, сопоставимыми с OpenAI и xAI
Amazon представила Nova Premier — продвинутую AI-модель, способную обучать другие
Model2Vec — делает sentence transformers в 50 раз меньше и в 500 раз быстрее
Google NotebookLM теперь говорит на 50+ языках — поддержка многоязычного аудио и чата
Apache Airflow 3.0 — крупнейшее обновление популярного оркестратора

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
Backpropagation Through Time: разбор с выводами — глубокое погружение в обучение RNN
Геометрия ландшафта потерь и «понимание» модели — визуализация и интерпретация обучения
MLflow для исследований — как систематизировать ML-эксперименты
Как Яндекс обучал Алису «видеть» — мультимодальный подход в реальном кейсе
Бинарная классификация одним нейроном — личный опыт и минимализм в ML

🗣 Мнения и индустрия:
У GPT-4o проблема с личностью — OpenAI работает над излишней лестью и согласием модели
Китай готовит альтернативу NVIDIA — Huawei тестирует AI-чип Ascend 910D
30% кода Microsoft пишется ИИ — Satya Nadella рассказал о роли Copilot в разработке
Марк Цукерберг о Llama 4 и стратегии AGI — интервью о масштабировании AI-инфраструктуры

📚 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/6415

View MORE
Open in Telegram


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

Date: |

Export WhatsApp stickers to Telegram on iPhone

You can’t. What you can do, though, is use WhatsApp’s and Telegram’s web platforms to transfer stickers. It’s easy, but might take a while.Open WhatsApp in your browser, find a sticker you like in a chat, and right-click on it to save it as an image. The file won’t be a picture, though—it’s a webpage and will have a .webp extension. Don’t be scared, this is the way. Repeat this step to save as many stickers as you want.Then, open Telegram in your browser and go into your Saved messages chat. Just as you’d share a file with a friend, click the Share file button on the bottom left of the chat window (it looks like a dog-eared paper), and select the .webp files you downloaded. Click Open and you’ll see your stickers in your Saved messages chat. This is now your sticker depository. To use them, forward them as you would a message from one chat to the other: by clicking or long-pressing on the sticker, and then choosing Forward.

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

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


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