Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ATTENTION (AND MONEY) IS ALL YOU NEED: WHY UNIVERSITIES ARE STRUGGLING TO KEEP AI TALENT
📚 Read
@datascienceiot
📚 Read
@datascienceiot
🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇
🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
🖥 Python: t.me/pythonl
🖥 Linux: t.me/linuxacademiya
🖥 C++ t.me/cpluspluc
🖥 Docker: t.me/DevopsDocker
🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii
🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec
👣 Golang: t.me/Golang_google
🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml
🖥 Javascript: t.me/javascriptv
🖥 C#: t.me/csharp_ci
🖥 Java: t.me/javatg
🖥 Базы данных: t.me/sqlhub
👣 Rust: t.me/rust_code
🤖 Технологии: t.me/vistehno
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
🖥 Подборка по Golang: https://xn--r1a.website/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci
🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: https://xn--r1a.website/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Max ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci
📚 Бесплатные ит-книги: https://xn--r1a.website/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Farther the Shift, Sparser the Representation: Analyzing OOD Mechanisms in LLMs
📓 Book
@datascienceiot
📓 Book
@datascienceiot
Detecting and Correcting Reference Hallucinations in Commercial LLMs and Deep Research Agents
Read
@datascienceiot
Read
@datascienceiot
1. Deep Learning
https://deeplearningbook.org
Библия нейросетей - backprop, архитектуры, вся база
2. Artificial Intelligence: A Modern Approach
https://aima.cs.berkeley.edu
Фундаментальный взгляд на AI как систему
3. Speech and Language Processing
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
NLP, трансформеры и язык - максимально глубоко
4. Machine Learning: A Probabilistic Perspective
https://probml.github.io/pml-book/
Вероятности, статистика и основа ML
5. Understanding Deep Learning
https://udlbook.github.io/udlbook/
Современное объяснение DL с хорошей интуицией
6. Designing Machine Learning Systems
https://oreilly.com/library/view/designing-machine-learning/9781098107956/
Как довести модели до продакшена
7. Generative Deep Learning
https://github.com/3p5ilon/ML-books/blob/main/generative-deep-learning-teaching-machines-to-paint-write-compose-and-play.pdf
Практика генеративных моделей и трансформеров
8. Natural Language Processing with Transformers
https://dokumen.pub/natural-language-processing-with-transformers-revised-edition-1098136799-9781098136796-9781098103248.html
Как строить NLP-системы на трансформерах
9. Machine Learning Engineering
https://mlebook.com
Инженерия ML и продакшен
10. The Hundred-Page Machine Learning Book
https://themlbook.com
Суперконцентрированная база без лишнего
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⭐️ AI Index 2026: 15 выводов, которые стоит знать каждому в индустрии
Ежегодный AI Index Report за 2026 год - 423-страничный документ, который уже стал обязательным чтением для всех, кто работает с ИИ. Luiza Jarovsky собрала ключевые тезисы в одном треде, а мы разбираем их подробнее.
Возможности ИИ не выходят на плато. Они ускоряются и охватывают все больше людей. Те, кто ждал замедления прогресса, ошиблись - кривая по-прежнему идет вверх.
Разрыв между США и Китаем в производительности моделей фактически закрылся. Это серьезный сдвиг в геополитике ИИ, который меняет расклад сил на рынке.
США лидируют по количеству дата-центров для ИИ, но основная масса чипов производится на одном тайваньском заводе. Зависимость от TSMC остается критической уязвимостью всей индустрии.
Модели ИИ берут золото на Международной математической олимпиаде, но не могут надежно определить время. Исследователи называют это "зубчатой границей" (jagged frontier) - неравномерный профиль способностей, где прорывы соседствуют с провалами.
Роботы по-прежнему проваливают большинство бытовых задач, даже если отлично работают в контролируемых средах. Разрыв между лабораторией и реальным миром никуда не делся.
Ответственный ИИ не успевает за ростом возможностей. Бенчмарки безопасности отстают, а число инцидентов растет резко. Это тревожный сигнал для всей индустрии.
США лидируют по инвестициям в ИИ, но их способность привлекать глобальные таланты снижается. Деньги есть, а люди уезжают - не лучшая комбинация.
Внедрение ИИ идет с исторической скоростью. Пользователи получают значительную ценность от инструментов, к которым часто имеют бесплатный доступ. Порог входа для использования ИИ практически исчез.
Рост продуктивности от ИИ наблюдается в тех же сферах, где начинает сокращаться занятость начального уровня. Это не совпадение, а закономерность, которую уже нельзя игнорировать.
Экологический след ИИ расширяется вместе с его возможностями. Энергопотребление дата-центров становится все более заметным фактором.
Модели ИИ для науки превосходят ученых-людей, хотя более крупные модели не всегда работают лучше. Закон "больше параметров = лучше результат" перестает работать.
ИИ трансформирует клиническую практику, но строгих доказательств эффективности по-прежнему мало. Медицина требует другого уровня верификации.
Формальное образование отстает от ИИ, но люди осваивают навыки работы с ИИ на всех этапах жизни. Самообучение опережает университеты.
Суверенитет в сфере ИИ становится ключевым элементом национальной политики. Возможности распределены неравномерно, но open-source разработка помогает перераспределить участие.
Эксперты по ИИ и обычные люди смотрят на будущее технологии совершенно по-разному. Глобальное доверие к институтам, которые должны управлять ИИ, фрагментировано. Это создает проблему: технологию двигают те, кому общество не вполне доверяет.
Полный отчет (423 страницы): https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
Тред Luiza Jarovsky с кратким обзором: https://x.com/LuizaJarovsky/status/2044033970560512149
Ежегодный AI Index Report за 2026 год - 423-страничный документ, который уже стал обязательным чтением для всех, кто работает с ИИ. Luiza Jarovsky собрала ключевые тезисы в одном треде, а мы разбираем их подробнее.
Возможности ИИ не выходят на плато. Они ускоряются и охватывают все больше людей. Те, кто ждал замедления прогресса, ошиблись - кривая по-прежнему идет вверх.
Разрыв между США и Китаем в производительности моделей фактически закрылся. Это серьезный сдвиг в геополитике ИИ, который меняет расклад сил на рынке.
США лидируют по количеству дата-центров для ИИ, но основная масса чипов производится на одном тайваньском заводе. Зависимость от TSMC остается критической уязвимостью всей индустрии.
Модели ИИ берут золото на Международной математической олимпиаде, но не могут надежно определить время. Исследователи называют это "зубчатой границей" (jagged frontier) - неравномерный профиль способностей, где прорывы соседствуют с провалами.
Роботы по-прежнему проваливают большинство бытовых задач, даже если отлично работают в контролируемых средах. Разрыв между лабораторией и реальным миром никуда не делся.
Ответственный ИИ не успевает за ростом возможностей. Бенчмарки безопасности отстают, а число инцидентов растет резко. Это тревожный сигнал для всей индустрии.
США лидируют по инвестициям в ИИ, но их способность привлекать глобальные таланты снижается. Деньги есть, а люди уезжают - не лучшая комбинация.
Внедрение ИИ идет с исторической скоростью. Пользователи получают значительную ценность от инструментов, к которым часто имеют бесплатный доступ. Порог входа для использования ИИ практически исчез.
Рост продуктивности от ИИ наблюдается в тех же сферах, где начинает сокращаться занятость начального уровня. Это не совпадение, а закономерность, которую уже нельзя игнорировать.
Экологический след ИИ расширяется вместе с его возможностями. Энергопотребление дата-центров становится все более заметным фактором.
Модели ИИ для науки превосходят ученых-людей, хотя более крупные модели не всегда работают лучше. Закон "больше параметров = лучше результат" перестает работать.
ИИ трансформирует клиническую практику, но строгих доказательств эффективности по-прежнему мало. Медицина требует другого уровня верификации.
Формальное образование отстает от ИИ, но люди осваивают навыки работы с ИИ на всех этапах жизни. Самообучение опережает университеты.
Суверенитет в сфере ИИ становится ключевым элементом национальной политики. Возможности распределены неравномерно, но open-source разработка помогает перераспределить участие.
Эксперты по ИИ и обычные люди смотрят на будущее технологии совершенно по-разному. Глобальное доверие к институтам, которые должны управлять ИИ, фрагментировано. Это создает проблему: технологию двигают те, кому общество не вполне доверяет.
Полный отчет (423 страницы): https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report
Тред Luiza Jarovsky с кратким обзором: https://x.com/LuizaJarovsky/status/2044033970560512149
«Я думал, что ИИ будет работать за меня, но в итоге я стал секретарем у нейросети»
Знакомая ситуация? Промпты написаны, API подключен, но вместо отдыха вы часами правите код за моделью и вычищаете ошибки. Автоматизация обернулась новой рутиной, потому что разовые запросы к чат-боту не встраиваются в реальные бизнес-процессы.
Проблема в том, что промпт-инжиниринг сам по себе не масштабируется. Нельзя построить надежный продукт, который держится на «удачно подобранном слове» в запросе. Чтобы ИИ приносил деньги, а не отнимал время, нужно внедрять агентские архитектуры, способные работать автономно.
28 апреля на бесплатной конференции мы покажем, как это делают те, у кого цена ошибки – миллионы.
Мы не будем лить воду. Вы получите 9 готовых кейсов внедрения. Это конкретные алгоритмы: «запрос бизнеса – техническое решение – итоговый профит в цифрах».
После конфы у вас на руках будет 70 страниц конспекта – пошаговое руководство, которое можно внедрить в свой проект уже на следующий день.
Разберитесь, как превратить нейросети в надежный инструмент для бизнеса.
🚀 Участие бесплатное. Занимайте место - https://karpov.courses/conf
Реклама
Знакомая ситуация? Промпты написаны, API подключен, но вместо отдыха вы часами правите код за моделью и вычищаете ошибки. Автоматизация обернулась новой рутиной, потому что разовые запросы к чат-боту не встраиваются в реальные бизнес-процессы.
Проблема в том, что промпт-инжиниринг сам по себе не масштабируется. Нельзя построить надежный продукт, который держится на «удачно подобранном слове» в запросе. Чтобы ИИ приносил деньги, а не отнимал время, нужно внедрять агентские архитектуры, способные работать автономно.
28 апреля на бесплатной конференции мы покажем, как это делают те, у кого цена ошибки – миллионы.
✅ Руслан из Авиасейлс расскажет, как они «обожглись» на готовых решениях и с нуля собрали свою платформу.
✅ Даниил из Сбера покажет, как не сливать по $20 на каждую метрику и заставить LLM работать на результат.
✅ Максим из TripleTen выдаст схему, как их команда маркетинга высвободила 1000+ часов в месяц с помощью ИИ-агентов. Представь, сколько это в деньгах.
Мы не будем лить воду. Вы получите 9 готовых кейсов внедрения. Это конкретные алгоритмы: «запрос бизнеса – техническое решение – итоговый профит в цифрах».
После конфы у вас на руках будет 70 страниц конспекта – пошаговое руководство, которое можно внедрить в свой проект уже на следующий день.
Разберитесь, как превратить нейросети в надежный инструмент для бизнеса.
🚀 Участие бесплатное. Занимайте место - https://karpov.courses/conf
Реклама