Data Science
42.2K subscribers
1.74K photos
4 videos
47 files
2.13K links
DS
По всем вопросам- @haarrp

@ai_machinelearning_big_data - machine learning

@pythonl - Python

@itchannels_telegram - 🔥 best it channels

@ArtificialIntelligencedl - AI

@pythonlbooks-📚

@programming_books_it -📚

Реестр РКН: https://clck.ru/3Fk3zS
Download Telegram
Dive into Claude Code: The Design Space of Today's and Future AI Agent Systems

📗 Read

@datascienceiot
Introduction to Algorithms and Machine Learning

📗 Read

@datascienceiot
Forwarded from Machinelearning
🌟 Boxer: модель для подъема 2D-детекций в 3D.

У WildDet3D от Института Аллена появился сосед по задаче: Reality Labs корпорации Марка Цукерберга опубликовала проект с той же целью - перевести 2D-детекции в 3D, но с иным профилем возможностей и открытости.

Boxer - более узкий, но геометрически более строгий инструмент для indoor-сценариев с трекингом и фузией.

Пайплайн трехступенчатый:

🟢детектор OWLv2 находит объекты в кадре;

🟢BoxerNet с DINOv3 под капотом через кросс-внимание поднимает каждую 2D-рамку в 3D, опираясь на внутренние параметры камеры, направление гравитации и глубину;

🟢детекции между кадрами либо сливаются офлайн через венгерский алгоритм, либо ведутся онлайн-трекером.

В отличие от WildDet3D, Boxer работает с видеопоследовательностями: ему нужны 6-DoF позы каждого кадра, гравитация и калибровка.

Взамен он дает то, чего у WildDet3D нет: согласованные сценовые 3D-боксы на уровне всей сцены и онлайн-трекинг с сохранением идентичности объектов.

Boxer поставляется как inference-решение: авторы не планируют выкладывать код обучения и оценки, объясняя это нежеланием тянуть долгосрочную поддержку.

В репозитории - только скрипты запуска и загрузчики датасетов Project Aria (Gen 1 и 2), CA-1M, SUN-RGBD и ScanNet.

Boxer запускается на macOS и Linux. Windows официально не поддерживается


📌Лицензирование: CC-BY-NC-4.0 License.


🟡Страница проекта
🟡Модель
🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #CV #Detection #Boxer #RealityLabs
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Image Generators are Generalist Vision Learners

📗 Read

@datascienceiot
"DeepSeek-V4 Technical Report"

📗 Read

@datascienceiot
Can LLM agents explore codebases and reason about code semantics without executing the code

📗 Read

@datascienceiot
GLM-5V-Turbo: Toward a Native Foundation Model for Multimodal Agents

📗 Read

@datascienceiot
The new Claude for Legal repo gives firms and in-house teams prebuilt agent workflows for contract review, litigation prep, and regulatory monitoring—completely free.

🔗 https://github.com/anthropics/claude-for-legal

@datascienceiot
How AI Impacts Skill Formation

📗 Read

@datascienceiot
On Training in Imagination

📗 Read

@datascienceiot
Best practices for computer and browser use with Claude

📗 Read

@datascienceiot
Apple has published a paper with a devastating title: “The Illusion of Thinking”

📗 Read

@datascienceiot
🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»

На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.

Маршрут собран под современный Python:

- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура

В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.

Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.

Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.

Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.

https://github.com/justxor/pythonroamap2026
"Language Models Need Sleep"

📚 Read

@datascienceiot
A 178 page survey study for refreshing math and generative AI foundations from University of Huddersfield.

The Little Book of Generative AI Foundations.

📗 Read

@datascienceiot
От мечты о карьере сварщика до стажировки в KAUST

История выпускника Школы анализа данных Степана Платинского — яркий пример того, куда может вывести фундаментальное образование в ML.
До 9 класса он хотел быть сварщиком. Но потом поступил в Физтех-лицей, оттуда в МФТИ, а затем в Школу анализа данных.
Сегодня он улучшает ML-модели для международного поиска Яндекса, а в прошлом году стажировался в университете KAUST в Саудовской Аравии как приглашенный исследователь.

Его цель — построить статистическую модель, которая сможет предсказывать экстремальные события вроде наводнений или обвала рынка. Этому как раз посвящена его научная работа.
Степан считает, что главное для карьеры в ML — любознательность и искреннее желание разобраться в теме.
О том, как попасть на международную стажировку и заниматься наукой параллельно с карьерой в бигтехе, читайте в интервью со Степаном.
AI-Driven Multi-Region Provisioning for Cloud Services Using Spot Fleets

📗 Read

@datascienceiot
System Card: Claude Fable 5 &
Claude Mythos 5

📗 Read

@datascienceiot