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

🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
— Mistral Medium 3 — новая модель от Mistral AI для корпоративного сегмента: почти frontier-производительность за меньшие деньги
— Gemini 2.5 Pro — улучшенная версия от Google с прокачанными способностями к программированию
— NVIDIA Parakeet TDT 0.6B — речь в реальном времени: 60 минут аудио за 1 секунду, побеждает всех на Open ASR Leaderboard
— PyTorch и AI-экосистема — как PyTorch стал центральным звеном в инфраструктуре генеративного ИИ

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
— Embeddings для непрофи — объяснение концепции эмбеддингов простым языком (есть график с собаками 🐶)
— LLM и трансформеры — шпаргалка от Stanford — полный гайд по архитектурам больших языковых моделей
— Обучение LLM на одном примере — новое исследование по обучению reasoning с минимальными данными

👍 Полезное:
— Выбор MLOps-инструментов — как выбирать стек в зависимости от зрелости команды
— CLIP vs SigLIP — подборка для интервью по Computer Vision (Middle/Senior)

Библиотека дата-сайентиста #свежак

www.tg-me.com/us/Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение/com.dsproglib/6432

2.3K viewsMay 11 at 12:51

🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
— Mistral Medium 3 — новая модель от Mistral AI для корпоративного сегмента: почти frontier-производительность за меньшие деньги
— Gemini 2.5 Pro — улучшенная версия от Google с прокачанными способностями к программированию
— NVIDIA Parakeet TDT 0.6B — речь в реальном времени: 60 минут аудио за 1 секунду, побеждает всех на Open ASR Leaderboard
— PyTorch и AI-экосистема — как PyTorch стал центральным звеном в инфраструктуре генеративного ИИ

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
— Embeddings для непрофи — объяснение концепции эмбеддингов простым языком (есть график с собаками 🐶)
— LLM и трансформеры — шпаргалка от Stanford — полный гайд по архитектурам больших языковых моделей
— Обучение LLM на одном примере — новое исследование по обучению reasoning с минимальными данными

👍 Полезное:
— Выбор MLOps-инструментов — как выбирать стек в зависимости от зрелости команды
— CLIP vs SigLIP — подборка для интервью по Computer Vision (Middle/Senior)

Библиотека дата-сайентиста #свежак

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