What Does Context Compression Cost an Agent? Interaction Costs Unrevealed by Task-Completion Metrics

5× context compression did surprisingly little to GPT-5.5’s final task result.

📓 Read

@datascienceiot

10 бесплатных книг по программированию, которые можно читать прямо с GitHub

1. The Rust Programming Language
https://github.com/rust-lang/book

2. Rust by Example
https://github.com/rust-lang/rust-by-example

3. The Little Book of Rust Books
https://github.com/lborb/book

4. Python Data Science Handbook
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook

5. Dive Into Deep Learning
https://github.com/d2l-ai/d2l-en

6. Probabilistic Machine Learning
https://github.com/probml/pml-book

7. Algorithms for Decision Making
https://github.com/algorithmsbooks/algforopt-notebooks

8. Operating Systems: Three Easy Pieces
https://github.com/remzi-arpacidusseau/ostep-homework

9. Crafting Interpreters
https://github.com/munificent/craftinginterpreters

10. Free Programming Books — огромная библиотека бесплатных книг по Python, Java, C++, Go, AI, SQL, Linux и десяткам других тем
https://github.com/EbookFoundation/free-programming-books

Последний репозиторий особенно полезен: там собрана огромная регулярно обновляемая база легально доступных книг и учебных материалов по программированию.

Mathematical Theory of Deep Learning:

333-page PDF.

📓 Read

@datascienceiot

Towards an AI-Augmented Textbook:


📓 Read

@datascienceiot

📚 Бесплатная книга по выпуклой оптимизации - 130 страниц

"Convex Optimization: Algorithms and Complexity" - хорошее введение в алгоритмы выпуклой оптимизации и их вычислительную сложность.

Внутри:

* градиентные методы
* ускоренные методы
* субградиентная оптимизация
* проксимальные алгоритмы
* first-order methods
* оценки скорости сходимости
* сложность оптимизационных алгоритмов

Полезно для ML, математики и тех, кто хочет глубже понять, что стоит за обучением моделей.

PDF:
https://arxiv.org/abs/1405.4980

Инженеры AI VK отказались от бустинга в финальном ранжировании рекомендаций и перешла на многозадачный нейроранкер DCDN.

Что изменилось:
• вместо одного score модель отдельно предсказывает лайк, дизлайк и Watch Time
• Learning to Rank объединяет эти сигналы в финальную оценку
• CTR и другие отношения сеть учит напрямую из сырых счётчиков - деление встроено в архитектуру
• ручного Feature Engineering стало заметно меньше

Read

Mathematics for Computer Science

Free 920-page PDF download, from MIT:

📓 Read

@datascienceiot

Understanding Attention
From Q, K, V to Modern Transformer Attention

📓 Read

@datascienceiot

When AI Takes the Couch: Psychometric Jailbreaks Reveal Internal Conflict in Frontier Models

Read

Data Science Theories, Models, Algorithms, and Analytics:

FREE PDF Download, 462 pages

Banger report from Microsoft.

They introduce a 4B coding agent trained on roughly 1,500 software engineering environments.

📘 Paper

@datascienceiot

📘 Hidden Markov Models (HMM)

Короткий материал от Stanford по одной из классических моделей машинного обучения для работы с последовательностями.

Внутри разбираются:

- состояния и наблюдения
- transition и emission probabilities
- вычисление вероятности последовательности
- декодирование скрытых состояний
- обучение параметров HMM
- применение к последовательным данным

Хороший компактный материал, если нужно быстро разобраться, как работают скрытые марковские модели без чтения огромного учебника.

https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/A.pdf

Thinking with Looped Flows

📘 Paper

@datascienceiot

ττ-bench treats agent building like a real client job.


📘 Paper

@datascienceiot

Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses


📘 Paper

@datascienceiot

🔥 DataLens Platform: что происходит, когда data stack собирают в одну систему

Yandex B2B Tech представила платформу, которая объединяет хранение, обработку, визуализацию и ИИ-аналитику данных.

Вместо связки из нескольких инструментов данные можно обрабатывать и анализировать в единой среде. Встроенный ИИ-помощник принимает запросы на обычном языке и помогает получать показатели без ручной сборки отчётов.

Отдельно интересна архитектура: storage и compute масштабируются независимо. Растет объем данных — увеличивается хранилище; растёт нагрузка на расчёты — добавляются вычислительные мощности.

По оценке Yandex B2B Tech, такой подход может сократить затраты на аналитику до 30%, а подготовку отчетов и дашбордов — ускорить в 3–5 раз.

📎 Подробнее о платформе — в материале СМИ.

Physics-based Deep Learning: Combining Deep Learning with Physical Simulations

📘 Paper

@datascienceiot