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 data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.

The messaging service and social-media platform owes creditors roughly $700 million by the end of April, according to people briefed on the company’s plans and loan documents viewed by The Wall Street Journal. At the same time, Telegram Group Inc. must cover rising equipment and bandwidth expenses because of its rapid growth, despite going years without attempting to generate revenue.

Библиотека data scientist’а | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from nl


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