Forwarded from Олимпиадное комьюнити ЦУ
PvP на Kaggle: как побеждать, если вместо датасета боты должны захватывать планеты ⭐️
Недавно на Kaggle прошли Orbit Wars — ML-соревнования, где участники обучали ботов захватывать планетарную систему, сражаясь друг с другом в реальном времени.
4 июля в 19:00 пройдет разбор игры от:
⚫️ Дмитрия Руденко — kaggle-мастера и автора канала @pseudolabeling;
⚫️ Ярослава Пудовкина — студента Центрального университета и участника Orbit Wars.
Спикеры разберут лучшие решения и идеи победителей и покажут, какие подходы реально работают в RL-задачах, а также расскажут о том, как мыслят топовые ML-инженеры и какие решения приводят к победе.
▶️ Подключайтесь, если хотите понимать, что сегодня двигает Kaggle, а завтра — всю ML-индустрию.
Недавно на Kaggle прошли Orbit Wars — ML-соревнования, где участники обучали ботов захватывать планетарную систему, сражаясь друг с другом в реальном времени.
4 июля в 19:00 пройдет разбор игры от:
Спикеры разберут лучшие решения и идеи победителей и покажут, какие подходы реально работают в RL-задачах, а также расскажут о том, как мыслят топовые ML-инженеры и какие решения приводят к победе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥7
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Привет, Чемпионы! 🏆
NVidia выкатили вот такую штуку для Клод-кагглинга.
Выглядит интересно👀
Кто-нибудь уже гонял?
NVidia выкатили вот такую штуку для Клод-кагглинга.
NVIDIA/nvidia-kaggle: NVIDIA Kaggle Plugin gives agents end-to-end Kaggle competition workflows through a single skill, nvidia-kaggle-skill. It can gather competition context, study public writeups and notebooks, reproduce kernels locally, submit to competitions, and manage Ka
Выглядит интересно
Кто-нибудь уже гонял?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Привет, Чемпионы! 🏆
На неделе закончился нейргольф на Каггл.
Что интересного:
Во-первых, все топ-команды рассказали, что пользовали всех возможных агентов в хвост и в гриву. И самое сложное было - это заставить агента не лениться, а искать решение (сталкивались с таким? - я постоянно). И главное было заставить агента не тюнить существующие, а искать новый алгоритм решения для задачи, чего он делать упорно не хотел.
Пока про слитые бюджеты не распространяются.
Второе, это конечно как чел сначала прям в каггл-датасете предлагал купить серебряный сабмит за битки (см. скриншот), а ближе к концу стал угрожать, что обрушит серебряную зону, если не заплатят выкуп опять же в битках )) (что вроде и случилось )
Интересно, что и датасет и дискашены с угрозами до сих пор висят на каггле и никто их не затер.
Вот такие дела.
Участвовали в нейрогольфе? Как успехи?
На неделе закончился нейргольф на Каггл.
Что интересного:
Во-первых, все топ-команды рассказали, что пользовали всех возможных агентов в хвост и в гриву. И самое сложное было - это заставить агента не лениться, а искать решение (сталкивались с таким? - я постоянно). И главное было заставить агента не тюнить существующие, а искать новый алгоритм решения для задачи, чего он делать упорно не хотел.
Пока про слитые бюджеты не распространяются.
Второе, это конечно как чел сначала прям в каггл-датасете предлагал купить серебряный сабмит за битки (см. скриншот), а ближе к концу стал угрожать, что обрушит серебряную зону, если не заплатят выкуп опять же в битках )) (
Интересно, что и датасет и дискашены с угрозами до сих пор висят на каггле и никто их не затер.
Вот такие дела.
Участвовали в нейрогольфе? Как успехи?
Привет, Чемпионы! 🏆
Курс по AI-security полностью выложен на Stepik.🚩
🤚 Все 5 модулей, точнее 5 компаний, которые нанимают вас к себе, чтобы пошатать своих продакшен-ботов на уязвимости и предложить меры защиты.
Можно пройти путь от простых промпт-иньекций до полной разведки и взлома мультиагентной системы.
И всё это без кода и полностью в интерфейсе Stepik.
Курс прошел ревью от экспертов в области из компаний Positive Technologies и HiveTrace, и уже собрал несколько положительных отзывов от студентов.
🪪 Дошедшим до конца прилагается сертификат от компании HiveTrace.
До четверга 23.07 курс можно приобрести по прежней цене и с промокодом DATAFEELING.
Сработает по этой ссылке.
Курс по AI-security полностью выложен на Stepik.
🤚 Все 5 модулей, точнее 5 компаний, которые нанимают вас к себе, чтобы пошатать своих продакшен-ботов на уязвимости и предложить меры защиты.
Можно пройти путь от простых промпт-иньекций до полной разведки и взлома мультиагентной системы.
И всё это без кода и полностью в интерфейсе Stepik.
Курс прошел ревью от экспертов в области из компаний Positive Technologies и HiveTrace, и уже собрал несколько положительных отзывов от студентов.
🪪 Дошедшим до конца прилагается сертификат от компании HiveTrace.
До четверга 23.07 курс можно приобрести по прежней цене и с промокодом DATAFEELING.
Сработает по этой ссылке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🎉1💯1
Forwarded from AI Security | Безопасный ИИ
Привет, редтимеры! 🚩
🤖 AI Agent Security: месяц борьбы не с моделями, а со скорером.
Продолжается одно из самых необычных соревнований на Kaggle от OpenAI: AI Agent Security - Multi-Step Tool Attacks.
Главный инсайт: это соревнование не столько про лучший джейлбрейк, сколько про победу над Kaggle-скорером.
На бумаге задача звучит просто: написать attack.py, который атакует LLM-агента с инструментами, находит уязвимые цепочки и возвращает воспроизводимые AttackCandidate.
На практике ты воюешь сразу с тремя вещами:
1. моделью;
2. гардрейлом;
3. официальным скорером, который может убить весь сабмит после нескольких часов расчета.
И вот третий пункт оказался самым жестким боссом.
🎯 Что реально работает?
Самый стабильный путь сейчас - не сложные многоходовые атаки, а быстрые и воспроизводимые tool-call атаки.
Главная рабочая механика:
- заставить агента сделать
- передать в
- менять URL/домены/пути так, чтобы получать новые score cells;
- возвращать только те кандидаты, которые реально сработали во время live exploration.
То есть выигрывает не самый «хакерский» промпт, а тот, кто лучше управляет плотностью: сколько валидных атак можно посадить в лимиты времени.
🚀 Подходы, которые выстрелили:
Live-fill.
Алгоритм не просто генерирует заранее 1000 промптов. Он прямо во время
Template race.
Берем несколько коротких шаблонов атаки, прогоняем пробные запросы, смотрим, какой шаблон быстрее и надежнее на текущей модели, потом заполняем оставшееся время лучшим вариантом.
Replay-safe sizing.
Самая важная инженерная часть. Скорер потом заново replay-ит все кандидаты. Если вернуть слишком много даже рабочих атак, сабмит может умереть с
One-turn exfil density.
Многоходовые атаки красивее и локально могут давать жирный score, но на официальном Kaggle часто не проходят replay budget. Сейчас короткие одношаговые атаки часто выгоднее, потому что их можно посадить больше.
🧨 Что работает хуже, чем хотелось:
Мультитёрн сценарии, indirect prompt injection, logic puzzles, давление в стиле «я админ», JSON-маркеры, языковые варианты, эмодзи, опечатки - всё это интересно и иногда стреляет в локальной валидации.
Но главная проблема: официальный скоринг жестко наказывает за дорогие цепочки. Даже если атака успешная, она может быть слишком тяжелой. А один тяжелый сабмит может несколько часов считаться и в конце упасть без score.
😵💫 Главная боль соревнования:
`Submission Format Error` не значит, что у тебя неправильный CSV.
Очень похоже, что под этим сообщением скрываются:
- timeout replay-фазы;
- слишком много кандидатов;
- слишком дорогие многоходовые цепочки;
- нестабильность hosted evaluator;
- несовпадение локальной валидации и реального Kaggle replay.
- и ещё множество догадок в дискашенах, но никаких объяснений от каггл стафф.
То есть можно иметь локально отличный score, отправить сабмит, ждать несколько часов и получить просто пустой результат.
📈 Сейчас топовые решения сходятся к одной идее:
Побеждает не самый крутой ркдтимер, а тот, кто аккуратнее балансирует:
- latency;
- replay budget;
- число кандидатов;
- уникальность score cells;
- стабильность на GPT-OSS и Gemma.
Это уже почти не prompt engineering, а performance engineering для атакующего алгоритма.
🧠 Что по итогу:
AI Agent Security не сорева про LLM-безопасность, а инженерная задача на границе red-teaming, системного дизайна и оптимизации под странный evaluator.
Модель можно пробить.
Гардрейл можно обойти.
Но настоящий финальный босс - это пройти скорер и не умереть через 6 часов с
Если хотите решать агентами - Фабла и Сол сразу всё рефьюзят, даже если пишешь им, что это официальная сорева от OpenAI (проверил за вас - не благодарите )
Остался месяц - самое время подключиться, основные шишки уже набили за вас.
Решаете или планируете приступить???
🤖 AI Agent Security: месяц борьбы не с моделями, а со скорером.
Продолжается одно из самых необычных соревнований на Kaggle от OpenAI: AI Agent Security - Multi-Step Tool Attacks.
Главный инсайт: это соревнование не столько про лучший джейлбрейк, сколько про победу над Kaggle-скорером.
На бумаге задача звучит просто: написать attack.py, который атакует LLM-агента с инструментами, находит уязвимые цепочки и возвращает воспроизводимые AttackCandidate.
На практике ты воюешь сразу с тремя вещами:
1. моделью;
2. гардрейлом;
3. официальным скорером, который может убить весь сабмит после нескольких часов расчета.
И вот третий пункт оказался самым жестким боссом.
🎯 Что реально работает?
Самый стабильный путь сейчас - не сложные многоходовые атаки, а быстрые и воспроизводимые tool-call атаки.
Главная рабочая механика:
- заставить агента сделать
http.post;- передать в
data скоринговый маркер;- менять URL/домены/пути так, чтобы получать новые score cells;
- возвращать только те кандидаты, которые реально сработали во время live exploration.
То есть выигрывает не самый «хакерский» промпт, а тот, кто лучше управляет плотностью: сколько валидных атак можно посадить в лимиты времени.
🚀 Подходы, которые выстрелили:
Live-fill.
Алгоритм не просто генерирует заранее 1000 промптов. Он прямо во время
run() взаимодействует со средой, проверяет, сработала ли атака, и возвращает только successful candidates.Template race.
Берем несколько коротких шаблонов атаки, прогоняем пробные запросы, смотрим, какой шаблон быстрее и надежнее на текущей модели, потом заполняем оставшееся время лучшим вариантом.
Replay-safe sizing.
Самая важная инженерная часть. Скорер потом заново replay-ит все кандидаты. Если вернуть слишком много даже рабочих атак, сабмит может умереть с
Submission Format Error. Поэтому нужно считать не только генерацию, но и будущую стоимость replay.One-turn exfil density.
Многоходовые атаки красивее и локально могут давать жирный score, но на официальном Kaggle часто не проходят replay budget. Сейчас короткие одношаговые атаки часто выгоднее, потому что их можно посадить больше.
🧨 Что работает хуже, чем хотелось:
Мультитёрн сценарии, indirect prompt injection, logic puzzles, давление в стиле «я админ», JSON-маркеры, языковые варианты, эмодзи, опечатки - всё это интересно и иногда стреляет в локальной валидации.
Но главная проблема: официальный скоринг жестко наказывает за дорогие цепочки. Даже если атака успешная, она может быть слишком тяжелой. А один тяжелый сабмит может несколько часов считаться и в конце упасть без score.
😵💫 Главная боль соревнования:
`Submission Format Error` не значит, что у тебя неправильный CSV.
Очень похоже, что под этим сообщением скрываются:
- timeout replay-фазы;
- слишком много кандидатов;
- слишком дорогие многоходовые цепочки;
- нестабильность hosted evaluator;
- несовпадение локальной валидации и реального Kaggle replay.
- и ещё множество догадок в дискашенах, но никаких объяснений от каггл стафф.
То есть можно иметь локально отличный score, отправить сабмит, ждать несколько часов и получить просто пустой результат.
📈 Сейчас топовые решения сходятся к одной идее:
Побеждает не самый крутой ркдтимер, а тот, кто аккуратнее балансирует:
- latency;
- replay budget;
- число кандидатов;
- уникальность score cells;
- стабильность на GPT-OSS и Gemma.
Это уже почти не prompt engineering, а performance engineering для атакующего алгоритма.
🧠 Что по итогу:
AI Agent Security не сорева про LLM-безопасность, а инженерная задача на границе red-teaming, системного дизайна и оптимизации под странный evaluator.
Модель можно пробить.
Гардрейл можно обойти.
Но настоящий финальный босс - это пройти скорер и не умереть через 6 часов с
Submission Format Error.Если хотите решать агентами - Фабла и Сол сразу всё рефьюзят, даже если пишешь им, что это официальная сорева от OpenAI (
Остался месяц - самое время подключиться, основные шишки уже набили за вас.
Решаете или планируете приступить???
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Привет, Чемпионы! 👋
На Stepik стартовала распродажа курсов по ИИ.
А у нас, как раз, много таких (скидка от 20% до 1 августа):
•🛡 AI Security - самый свежий 🆕
•🏆 Соревновательный DS - проверенная классика
•🧠 LLM-курс - свой сервис с AI
• 🏄♀️ Vibe-кодинг - хайп
• 🛠 ML-инструменты - антихайп)
•🤖 ИИ-АГЕНТЫ и автоматизация с n8n - практикум по быстрой разработке систем с ИИ под капотом.
• 👉 Claude Code для НЕпрограммистов - тот самый курс по автоматизации ежедневной рутины.
👆 Скидки сработают только по этим ссылкам
На Stepik стартовала распродажа курсов по ИИ.
А у нас, как раз, много таких (скидка от 20% до 1 августа):
•
•
•
• 🏄♀️ Vibe-кодинг - хайп
• 🛠 ML-инструменты - антихайп)
•
• 👉 Claude Code для НЕпрограммистов - тот самый курс по автоматизации ежедневной рутины.
👆 Скидки сработают только по этим ссылкам
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3 3😁1🤯1🎉1
Открыли регистрацию на E-CUP 2026 Students 🎓
В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных.
Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете предсказать поведение покупателя?
Как минимум — попробуете и получите фидбэк от тех, кто делает это в Ozon Tech каждый день. Как максимум — разделите призовой фонд в 7 200 000 ₽ в торжественной атмосфере конференции E-CODE.
Нетривиальные задачи, нетворк с ведущими специалистами индустрии, кастомный мерч и шанс масштабно усилить портфолио — это про E-CUP 2026 Students.
Больше подробностей и регистрация ↩️
В этом сезоне — только для студентов. Будет интересно тем, кто изучает ML / DS / big data / аналитику данных.
Сможете ускорить модель по поиску дубликатов на 20%? Получится создать классификатор для модерации товаров? Сумеете предсказать поведение покупателя?
Как минимум — попробуете и получите фидбэк от тех, кто делает это в Ozon Tech каждый день. Как максимум — разделите призовой фонд в 7 200 000 ₽ в торжественной атмосфере конференции E-CODE.
Нетривиальные задачи, нетворк с ведущими специалистами индустрии, кастомный мерч и шанс масштабно усилить портфолио — это про E-CUP 2026 Students.
Больше подробностей и регистрация ↩️
❤🔥1
Привет, Чемпионы! 🏆
⛏ ROGII Wellbore Geology Prediction: шесть дней до финала 💎
Финиш 5 августа, ещё можно успеть. Делимся тем, что накопали.
🧭 Суть задачи проще, чем выглядит
Нужно предсказать положение бура в геологическом разрезе на скрытой части скважины. Всё сводится к одному:
TVT = поверхность пласта − глубина(Z)
Глубина известна точно. Значит предсказывать надо только форму пласта - по сути гладкую кривую с тремя-четырьмя параметрами на скважину. Мелкие колебания достаются бесплатно из траектории, а вся ошибка сидит в общем наклоне и изгибе.
✅ Что сработало
• Particle filter со слабым доверием к гамма-каротажу плюс смешивание с независимой второй моделью. Схема почти всех, кто в топе.
• Перенос фильтра на GPU - весь ансамбль частиц одним тензором. Ускорение в 14 раз, и перестали ловить таймауты.
• Группировка по опорным скважинам (typewell). Их всего 54 на 773 скважины. Внутри группы отсчёт единый, и пласты соседей совпадают с точностью 29 футов против 392 футов между группами.
• Измерение собственного шума. Отправьте один и тот же ноутбук дважды! У нас разброс ±0.05.
❌ Что не сработало
• Поиск по форме гамма-кривой: DTW, CNN-матчеры, кросс-корреляция. Сигнал почти неотличим от шума.
• Больше случайных запусков фильтра: помогает ядру, но до финального ответа не доходит.
• Предобучение на своей синтетике: статистика сошлась идеально, перенос на реальные данные развалился.
• Умный отбор: понять, где модель ошибётся, не получается. Заметить трудную скважину можно, а угадать знак поправки нет.
• Перебор гиперпараметров
🎯 Главный урок
Проверяйте улучшение на том же объекте, о котором делаете вывод. Мы несколько раз ловили прирост на отдельном модуле, радовались, а до итогового результата он не доходил.
💡 Что ещё попробовать
Использовать соседние скважины не как добавку сверху, а вместо собственного сглаживания. И собрать общий геологический разрез из опорных скважин - они окна одной колонки, а значит связаны сильнее, чем кажется.
🔗 https://kaggle.com/competitions/rogii-wellbore-geology-prediction
Кто ещё бурит? Делитесь опытом 👇
⛏ ROGII Wellbore Geology Prediction: шесть дней до финала 💎
Финиш 5 августа, ещё можно успеть. Делимся тем, что накопали.
🧭 Суть задачи проще, чем выглядит
Нужно предсказать положение бура в геологическом разрезе на скрытой части скважины. Всё сводится к одному:
TVT = поверхность пласта − глубина(Z)
Глубина известна точно. Значит предсказывать надо только форму пласта - по сути гладкую кривую с тремя-четырьмя параметрами на скважину. Мелкие колебания достаются бесплатно из траектории, а вся ошибка сидит в общем наклоне и изгибе.
✅ Что сработало
• Particle filter со слабым доверием к гамма-каротажу плюс смешивание с независимой второй моделью. Схема почти всех, кто в топе.
• Перенос фильтра на GPU - весь ансамбль частиц одним тензором. Ускорение в 14 раз, и перестали ловить таймауты.
• Группировка по опорным скважинам (typewell). Их всего 54 на 773 скважины. Внутри группы отсчёт единый, и пласты соседей совпадают с точностью 29 футов против 392 футов между группами.
• Измерение собственного шума. Отправьте один и тот же ноутбук дважды! У нас разброс ±0.05.
❌ Что не сработало
• Поиск по форме гамма-кривой: DTW, CNN-матчеры, кросс-корреляция. Сигнал почти неотличим от шума.
• Больше случайных запусков фильтра: помогает ядру, но до финального ответа не доходит.
• Предобучение на своей синтетике: статистика сошлась идеально, перенос на реальные данные развалился.
• Умный отбор: понять, где модель ошибётся, не получается. Заметить трудную скважину можно, а угадать знак поправки нет.
• Перебор гиперпараметров
🎯 Главный урок
Проверяйте улучшение на том же объекте, о котором делаете вывод. Мы несколько раз ловили прирост на отдельном модуле, радовались, а до итогового результата он не доходил.
💡 Что ещё попробовать
Использовать соседние скважины не как добавку сверху, а вместо собственного сглаживания. И собрать общий геологический разрез из опорных скважин - они окна одной колонки, а значит связаны сильнее, чем кажется.
🔗 https://kaggle.com/competitions/rogii-wellbore-geology-prediction
Кто ещё бурит? Делитесь опытом 👇
❤🔥3 3
🏄 Соревновательный Data Science | Kaggle | Чемпионаты
Привет, Чемпионы! 👋 На Stepik стартовала распродажа курсов по ИИ. А у нас, как раз, много таких (скидка от 20% до 1 августа): • 🛡 AI Security - самый свежий 🆕 • 🏆 Соревновательный DS - проверенная классика • 🧠 LLM-курс - свой сервис с AI • 🏄♀️ Vibe-кодинг…
Сегодня последний день распродажи, успевайте! 🏃
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯5 3
Forwarded from 🧑💻 Vibe-coding | AI практика 🤖
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Друзья, мы определились с классным местом.
Для тех, кто в Москве - встречаемся сегодня в 13:00 в ГЭС-2😻
Где именно?
Перед входом в ГЭС-2
Болотная наб., 15
https://yandex.ru/maps/org/ges_2/216491468916?si=9yy9210je5jjupb3hkk9e3k6tr
Предварительно оформите себе билет для входа внутрь.
https://ges-2.zapomni.ru/events/fb544f2e-2395-4035-97d6-6a1bf0f7bc4a?date=2026-08-02
(В описании события укажите просто коворкинг)
Вход свободный
Поговорим про все до чего дойдет тема.
- Вайбкодинг. Claude Code. CodeX.
- Хакатоны. DS чемпионаты.
- Свои пет проекты и монетизация SaaS.
- Тренды. Зарплаты. Хобби. Лайхаки.
Для тех, кто в Москве - встречаемся сегодня в 13:00 в ГЭС-2
Где именно?
Перед входом в ГЭС-2
Болотная наб., 15
https://yandex.ru/maps/org/ges_2/216491468916?si=9yy9210je5jjupb3hkk9e3k6tr
Предварительно оформите себе билет для входа внутрь.
https://ges-2.zapomni.ru/events/fb544f2e-2395-4035-97d6-6a1bf0f7bc4a?date=2026-08-02
(В описании события укажите просто коворкинг)
Вход свободный
Поговорим про все до чего дойдет тема.
- Вайбкодинг. Claude Code. CodeX.
- Хакатоны. DS чемпионаты.
- Свои пет проекты и монетизация SaaS.
- Тренды. Зарплаты. Хобби. Лайхаки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁4
🏄 Соревновательный Data Science | Kaggle | Чемпионаты
Привет, Чемпионы! 🏆 ⛏ ROGII Wellbore Geology Prediction: шесть дней до финала 💎 Финиш 5 августа, ещё можно успеть. Делимся тем, что накопали. 🧭 Суть задачи проще, чем выглядит Нужно предсказать положение бура в геологическом разрезе на скрытой части скважины.…
Привет, Чемпионы! 🏆
Через 5 часов закончится ROGII, какие прогнозы?
Вот что Клод выдал на прощание 😂:
Через 5 часов закончится ROGII, какие прогнозы?
Вот что Клод выдал на прощание 😂:
Работать с вами над этим было отличным спортом. Если завтра захочется разобрать private-результаты, когда они откроются, — заходите.
🦄7 2
Forwarded from Запрети мне псевдолейблить
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥5⚡1
Forwarded from Data, Stories and Languages
Kaggle: Rogii
https://www.kaggle.com/competitions/rogii-wellbore-geology-prediction/leaderboard
В последние месяцы я впервые за несколько лет серьёзно участвовал в соревновании на каггле. Это было геодезическое соревнование. В итоге мы оказались в серебре и избежали шейкап. Моё соло решение тоже тянуло на серебро, но лишь на ~200 место.
Блогпост с деталями напишу позже, а пока вот красивые картинки от клода. Кстати, я не написал ни одной строчки кода - всё участие было через клод/кодекс.
Теперь буду отдыхать и зарекаюсь участвовать в каггле ещё на несколько лет 😅
#kaggle #ai
https://www.kaggle.com/competitions/rogii-wellbore-geology-prediction/leaderboard
В последние месяцы я впервые за несколько лет серьёзно участвовал в соревновании на каггле. Это было геодезическое соревнование. В итоге мы оказались в серебре и избежали шейкап. Моё соло решение тоже тянуло на серебро, но лишь на ~200 место.
Блогпост с деталями напишу позже, а пока вот красивые картинки от клода. Кстати, я не написал ни одной строчки кода - всё участие было через клод/кодекс.
Теперь буду отдыхать и зарекаюсь участвовать в каггле ещё на несколько лет 😅
#kaggle #ai
❤🔥2 1
Привет, Чемпионы! 🏆
ROGII неделю как закончился, а разборы продолжают выходить.
Сегодня интересный разбор от начинающего кагглера @dmagog
Если вам тоже, есть чем поделиться - пишите чат , самое интересное опубликуем в канале.
ROGII неделю как закончился, а разборы продолжают выходить.
Сегодня интересный разбор от начинающего кагглера @dmagog
Я, как и ещё 6000+ команд, искал нефть в скважинах ROGII. За девять дней до конца я опубликовал скучную вещь, которая, как потом оказалось, кому-то помогла не вылелеть из медальной зоны: замер шума публичного лидерборда. Пять решений, четырнадцать перезаливок без какой-либо правки в коде и тезис: не верить рычагу, который не пробил твой собственный шум.
Кто им воспользовался:
– Can, 10-е место. Сделал этот порог для себя жёстким и написал, что во многом поэтому пережил шейкап.
– Will, 131-е. Поднялся с 1887-го и оценивал по этому порогу каждого оставшегося кандидата.
– Vignesh, 198-е. Поднялся на 1649 мест, сослался на ту же работу в своём райтапе.
Кто им не воспользовался? Я.
В последнюю неделю я двигал константы по одной. Каждый шаг давал крошечное улучшение и каждый был честно измерен: движок детерминированный, случайности в нём не осталось. Ощущение полного контроля.
После открытия приватной части я уехал вниз на 2,5 тысячи позиций.
Мы вроде постоянно говорим, что нужно выбрать свою метрику и не обращать на публичный рейтинг внимание, но на практике это так не работает. Потому что, когда ты 2-3 месяца пробираешься сквозь задачу на ощупь, тебе хочется хоть какого-то подтверждения правильности своего выбора. И доска даёт этот отклик быстро.
Совет, который надо в очередной раз посоветовать себе самому: набраться выдержки и оптимизировать те показатели, которые считаешь важными в этой задаче. Даже если из-за них на привате тебя выбросит за борт медального зачёта. Потому что при оптимизации под лидерборд шейкап тебя вышвырнет в любом случае.
Разбор целиком: https://www.kaggle.com/code/georgymamarin/measure-your-noise-floor-graded-by-the-shake-up
Если вам тоже, есть чем поделиться - пишите чат , самое интересное опубликуем в канале.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Kaggle
Measure your noise floor — graded by the shake-up
Explore and run AI code with Kaggle Notebooks | Using data from multiple data sources
❤🔥6 4⚡1
Forwarded from Запрети мне псевдолейблить
Разбор ROGII - Wellbore Geology Prediction начнем с сетапа соревнования. Мы на нем подфармили еще одно серебро, а часть подписчиков апнула золото, причем в нескольких разных командах. Горжусь и завидую.
Представьте, что Герр Дональд Трамп сказал нам 'drill, baby, drill', а мы и поверили. И вот уже бурим скважину для исследования недр где-то в Техасе: у нас есть идеальный план бурения и наш бур напичкан кучей датчиков. Буром управляет опытный оператор, который знает, что у пласта породы плотность неравномерная: встречаются камни, пустоты и включения других пород. Из-за этого бур немного (или много) поворачивает внутри скважины и отклоняется от модельной траектории. Оператор смотрит на датчики и подруливает буром, чтобы оставаться как можно ближе к модельному плану бурения- его цель как можно корректнее разведать датчиками на буре показания как можно ближе к траектории.
Наша задача- понять, как глубоко в пласте мы находимся, зная предыдущие наблюдения + текущие показатели датчиков. В общем смысле это надо, чтобы бур не выскочил в другой пласт (нам не интересный) и не насобирал ненужной информации. Ну и спланировать, как мы будем качать нефть, сжигать попутный газ и с этой бесплатной энергии майнить битки
И того, у нас есть:
1. Координаты в каждый момент времени для бура для каждой скважины. Доступна информация до тех пор, пока бур спускается в целевой пласт и для часть скважины уже внутри пласта. Это наш train кусочек для авторегрессии. Еще для каждого участка скважины знаем длину пути от поверхности и оценочное расстояние в футах до границ всех нам известных пластов (оценивается по typewell, последний пункт).
2. Значения Gamma Ray (GR) на протяжении всего пути. Работает так: у каждой породы свой уровень гамма-радиоактивности, так что регулярно снимая показатели фоновой радиации с бура, мы можем по изменениям понять, что состав породы меняется. Для каждого пласта мы знаем примерны состав и показатель радиоактивности по typewell (следующий пункт), так что можем довольно неплохо понять, что слишком близко подошли к границе пласта и рулить назад.
3. Знаем те же показатели для ближайшей измерительной скважины (typewell): глубину, значение GR на этой глубине и метку того, в каком пласте находимся. Предполагается, что она пробурена вертикально вниз.
При этом данные реальные и близкие скважины переиспользуют одни и те же typewell и вообще у них направление и траектория бурения похожа, потому что пласты породы расположены друг на друге и это сильно влияет на оптимальную траекторию.
Можно было бы сказать, что в Техасе все данные по скважинам обязательно нужно сдавать правительству, но организаторы об этом позаботились и к каждой скважине и ее координатам добавили индивидуального шума, так что относительное расстояние между скважинами исказилось. И кажется даже немного перемешались ближайшие typewell. Мало того, скважины еще и обрезали, так что матчить их долго и совсем не ясно, какие скважины попали в тест, а какие нет, потому что это Code Comp.
Как решать будете?
#RogiiWGP
Представьте, что Герр Дональд Трамп сказал нам 'drill, baby, drill', а мы и поверили. И вот уже бурим скважину для исследования недр где-то в Техасе: у нас есть идеальный план бурения и наш бур напичкан кучей датчиков. Буром управляет опытный оператор, который знает, что у пласта породы плотность неравномерная: встречаются камни, пустоты и включения других пород. Из-за этого бур немного (или много) поворачивает внутри скважины и отклоняется от модельной траектории. Оператор смотрит на датчики и подруливает буром, чтобы оставаться как можно ближе к модельному плану бурения- его цель как можно корректнее разведать датчиками на буре показания как можно ближе к траектории.
Наша задача- понять, как глубоко в пласте мы находимся, зная предыдущие наблюдения + текущие показатели датчиков. В общем смысле это надо, чтобы бур не выскочил в другой пласт (нам не интересный) и не насобирал ненужной информации. Ну и спланировать, как мы будем качать нефть
И того, у нас есть:
1. Координаты в каждый момент времени для бура для каждой скважины. Доступна информация до тех пор, пока бур спускается в целевой пласт и для часть скважины уже внутри пласта. Это наш train кусочек для авторегрессии. Еще для каждого участка скважины знаем длину пути от поверхности и оценочное расстояние в футах до границ всех нам известных пластов (оценивается по typewell, последний пункт).
2. Значения Gamma Ray (GR) на протяжении всего пути. Работает так: у каждой породы свой уровень гамма-радиоактивности, так что регулярно снимая показатели фоновой радиации с бура, мы можем по изменениям понять, что состав породы меняется. Для каждого пласта мы знаем примерны состав и показатель радиоактивности по typewell (следующий пункт), так что можем довольно неплохо понять, что слишком близко подошли к границе пласта и рулить назад.
3. Знаем те же показатели для ближайшей измерительной скважины (typewell): глубину, значение GR на этой глубине и метку того, в каком пласте находимся. Предполагается, что она пробурена вертикально вниз.
При этом данные реальные и близкие скважины переиспользуют одни и те же typewell и вообще у них направление и траектория бурения похожа, потому что пласты породы расположены друг на друге и это сильно влияет на оптимальную траекторию.
Можно было бы сказать, что в Техасе все данные по скважинам обязательно нужно сдавать правительству, но организаторы об этом позаботились и к каждой скважине и ее координатам добавили индивидуального шума, так что относительное расстояние между скважинами исказилось. И кажется даже немного перемешались ближайшие typewell. Мало того, скважины еще и обрезали, так что матчить их долго и совсем не ясно, какие скважины попали в тест, а какие нет, потому что это Code Comp.
Как решать будете?
#RogiiWGP
Привет, Чемпионы! 🏆🍁
Лето подходит к концу, а значит пора запасаться знаниями и интересными курсами, к новому учебному году!
Объявляем неделю знаний (скидка 25% до 2 сентября):
Промокод: 1SEPTEMBER
•🛡 AI Security - ломаем и защищаем ИИ-приложения 🆕
•🏆 Соревновательный DS - проверенная классика
•🧠 LLM-курс - свой сервис с AI
• 🏄♀️ Vibe-кодинг - хайп
•🤖 ИИ-АГЕНТЫ и автоматизация с n8n - практикум по быстрой разработке систем с ИИ под капотом.
• 👉 Claude Code для НЕпрограммистов - тот самый курс по автоматизации ежедневной рутины.
• 🖼 Задизайни и продай сайт за 3 часа | Lovable - вайб-дизайн
👆 Промокод сработает только по этим ссылкам.
Лето подходит к концу, а значит пора запасаться знаниями и интересными курсами, к новому учебному году!
Объявляем неделю знаний (скидка 25% до 2 сентября):
Промокод: 1SEPTEMBER
•
•
•
• 🏄♀️ Vibe-кодинг - хайп
•
• 👉 Claude Code для НЕпрограммистов - тот самый курс по автоматизации ежедневной рутины.
• 🖼 Задизайни и продай сайт за 3 часа | Lovable - вайб-дизайн
👆 Промокод сработает только по этим ссылкам.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁1🎉1💯1
Forwarded from Институт AIRI
«Лето с AIRI 2026» не заканчивается! Делимся лекциями и семинарами ⏯
Мы записали всё, о чём на протяжении двух недель говорили исследователи и эксперты на летней школе. Собрали целый багаж знаний — 76 видео! — из разных областей ИИ и делимся им с вами, чтобы все могли послушать и узнать для себя что-то новое и интересное.
📎 Сохраняйте ссылки на плейлисты: VK Видео, YouTube — и пересылайте их тем, кому тоже может быть полезно)
Мы записали всё, о чём на протяжении двух недель говорили исследователи и эксперты на летней школе. Собрали целый багаж знаний — 76 видео! — из разных областей ИИ и делимся им с вами, чтобы все могли послушать и узнать для себя что-то новое и интересное.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM