#windows #microsoft
Очень смешно!
"По словам сотрудника стороннего сервиса обновлений Heimdal, Microsoft допустила ошибку и классифицировала необязательное обновление операционной системы, связанное с Windows 11, и обновление безопасности для Windows Server 2022, как одно и то же обновление. В итоге новая ОС начинает установку, «замаскировавшись» под обычное обновление безопасности из-за путаницы в репозитории."
https://3dnews.ru/1113734/oshibka-v-sisteme-obnovleniy-privela-k-ustanovke-novoy-os-windows-server-2025-na-sistemi-s-windows-server-2022
Очень смешно!
"По словам сотрудника стороннего сервиса обновлений Heimdal, Microsoft допустила ошибку и классифицировала необязательное обновление операционной системы, связанное с Windows 11, и обновление безопасности для Windows Server 2022, как одно и то же обновление. В итоге новая ОС начинает установку, «замаскировавшись» под обычное обновление безопасности из-за путаницы в репозитории."
https://3dnews.ru/1113734/oshibka-v-sisteme-obnovleniy-privela-k-ustanovke-novoy-os-windows-server-2025-na-sistemi-s-windows-server-2022
3DNews - Daily Digital Digest
Из-за ошибки Microsoft cерверы на Windows Server 2022 внезапно обновили ОС до Windows Server 2025
Многочисленные системные администраторы пожаловались на форуме Reddit на то, что системы на Windows Server 2022 неожиданно начали обновляться до Windows Server 2025.
#codegems #frameworks
С заменой sklearn/pytorch я не согласен, это глупость. selectolax я не знаю, а вот под всем остальным скорее подпишусь. Лучше начинать проекты с рекомендуемых тулз вместо исторически самых популярных.
https://python.plainenglish.io/5-overrated-python-libraries-and-what-you-should-use-instead-106bd9ded180
С заменой sklearn/pytorch я не согласен, это глупость. selectolax я не знаю, а вот под всем остальным скорее подпишусь. Лучше начинать проекты с рекомендуемых тулз вместо исторически самых популярных.
https://python.plainenglish.io/5-overrated-python-libraries-and-what-you-should-use-instead-106bd9ded180
#animals #battleforlife
"That damn thing tried everything...ink.... camouflage...shape shifting 😂"
"He knows the bastard wants a tentacle. So he is actually hiding its tentacles under its body and shielding them. That is amazing and so smart."
"That octopus ran that fish into a stonefish. Very venomous. 200 IQ move."
https://www.youtube.com/shorts/wFZZrJuBMzQ
"That damn thing tried everything...ink.... camouflage...shape shifting 😂"
"He knows the bastard wants a tentacle. So he is actually hiding its tentacles under its body and shielding them. That is amazing and so smart."
"That octopus ran that fish into a stonefish. Very venomous. 200 IQ move."
https://www.youtube.com/shorts/wFZZrJuBMzQ
YouTube
Closed call life under ocean
Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube.
#hpo #hpt #benchmarks #cv
Кажется важной темой, т.к. я частенько вижу, что сделанный тюнинг модели не приводит к практическим улучшениям OOS.
https://www.youtube.com/watch?v=ZRQF72IXiDc
Кажется важной темой, т.к. я частенько вижу, что сделанный тюнинг модели не приводит к практическим улучшениям OOS.
https://www.youtube.com/watch?v=ZRQF72IXiDc
YouTube
Xavier Bouthillier | "Reliability of benchmarks and why HPO is important"
Xavier Bouthillier | AutoML Seminars | 18.11.21
Title: Reliability of benchmarks and why HPO is important
Abstract
Strong empirical evidence that one machine-learning algorithm outperforms another one, ideally calls for multiple trials optimizing the learning…
Title: Reliability of benchmarks and why HPO is important
Abstract
Strong empirical evidence that one machine-learning algorithm outperforms another one, ideally calls for multiple trials optimizing the learning…
👍1
#hardware #tpu #gpu
Странный подход, сравнивать решения разной архитектуры поштучно. Какая мне нафиг разница, сколько там штук TPU будет, мне важна стоимость железа и электроэнергии.
"Система из 6144 TPU v5p достигла контрольной точки обучения GPT-3 за 11,77 мин, отстав от системы с 11 616 H100, которая выполнила задачу примерно за 3,44 мин. При одинаковом же количестве ускорителей решения Google почти вдвое отстают от решений NVIDIA, а разница между v5p и v6e составляет менее 10 %."
https://servernews.ru/1114029
Странный подход, сравнивать решения разной архитектуры поштучно. Какая мне нафиг разница, сколько там штук TPU будет, мне важна стоимость железа и электроэнергии.
"Система из 6144 TPU v5p достигла контрольной точки обучения GPT-3 за 11,77 мин, отстав от системы с 11 616 H100, которая выполнила задачу примерно за 3,44 мин. При одинаковом же количестве ускорителей решения Google почти вдвое отстают от решений NVIDIA, а разница между v5p и v6e составляет менее 10 %."
https://servernews.ru/1114029
ServerNews - все из мира больших мощностей
Google и NVIDIA показали первые результаты TPU v6 и B200 в ИИ-бенчмарке MLPerf Training
Ускорители Blackwell компании NVIDIA опередили в бенчмарках MLPerf Training 4.1 чипы H100 более чем в 2,2 раза, сообщил The Register. По словам NVIDIA, более высокая пропускная способность памяти в Blackwell также сыграла свою роль. Тесты были проведены с…
#computers
Я даже не задумывался, что "компьютером" раньше называлась человеческая профессия, представители которой занимались вычислениями на арифмометрах!
https://www.youtube.com/watch?v=e049IoFBnLA
Я даже не задумывался, что "компьютером" раньше называлась человеческая профессия, представители которой занимались вычислениями на арифмометрах!
https://www.youtube.com/watch?v=e049IoFBnLA
YouTube
Terence Tao at IMO 2024: AI and Mathematics
The AIMO Prize and IMO 2024 are supported by XTX Markets
https://aimoprize.com/
Speaking at the 65th IMO in Bath, UK, Terence Tao gives an overview of how computers and AI are being used in mathematical research. He discusses the evolution from early computational…
https://aimoprize.com/
Speaking at the 65th IMO in Bath, UK, Terence Tao gives an overview of how computers and AI are being used in mathematical research. He discusses the evolution from early computational…
#competitions #security #adversarial #fgsm #simbba
One pixel attack забавная.
"Как заставить LLM выдать вам все тайны вселенной?
Что скрывают в себе 192-мерные данные?
Что нам хочет сказать заключенный в модели искусственный интеллект?
Зачем ходить в душ?
На эти и другие вопросы пришлось находить ответы участникам Kaggle-соревнования AI Village Capture the Flag на DEFCON31. Я расскажу про самые интересные загадки и их решения, а также немного затрону тему важности AI Security в наше удивительное время."
https://www.youtube.com/watch?v=iwgZJcDzhjg
One pixel attack забавная.
"Как заставить LLM выдать вам все тайны вселенной?
Что скрывают в себе 192-мерные данные?
Что нам хочет сказать заключенный в модели искусственный интеллект?
Зачем ходить в душ?
На эти и другие вопросы пришлось находить ответы участникам Kaggle-соревнования AI Village Capture the Flag на DEFCON31. Я расскажу про самые интересные загадки и их решения, а также немного затрону тему важности AI Security в наше удивительное время."
https://www.youtube.com/watch?v=iwgZJcDzhjg
YouTube
Михаил Каменщиков. AI CTF: решаем загадки, обманываем нейросети
Как заставить LLM выдать вам все тайны вселенной?
Что скрывают в себе 192-мерные данные?
Что нам хочет сказать заключенный в модели искусственный интеллект?
Зачем ходить в душ?
На эти и другие вопросы пришлось находить ответы участникам Kaggle-соревнования…
Что скрывают в себе 192-мерные данные?
Что нам хочет сказать заключенный в модели искусственный интеллект?
Зачем ходить в душ?
На эти и другие вопросы пришлось находить ответы участникам Kaggle-соревнования…
#fun #truedetective
- What do you call a black man who flies a plane?
Detective Lutz :
- I don't know.
Detective Marty Hart :
- Pilot, you racist bastard!
- What do you call a black man who flies a plane?
Detective Lutz :
- I don't know.
Detective Marty Hart :
- Pilot, you racist bastard!
✍1😁1
#fun #californication
-Здравствуйте, Вы придумали новый порностартап на блокчейне?
-Нет. На дикчейне.
https://www.youtube.com/watch?v=JjWHHBueJiA
-Здравствуйте, Вы придумали новый порностартап на блокчейне?
-Нет. На дикчейне.
https://www.youtube.com/watch?v=JjWHHBueJiA
YouTube
Californication - The Wall of Cocks
#benchmarks #sota
Я не согласен с автором, что надо забить на бенчмарки в сфере интерпретабельности. "Просто" нужны хорошие синтетические бенчмарки.
"The obsession with benchmarks and SOTA runs deep:
Creation of benchmark islands.
People on social media arguing over which ML algorithm is better.
Difficulties in publishing new approaches that don’t beat the state-of-the-art.
LLM evaluation based on benchmarks even when they start memorizing them.
The hope is that the performance on these benchmark tasks and datasets are predictive of performance on new datasets. Ideally, the benchmark datasets are representative of the typical dataset you would work on in the future. But it’s not like we can sample from the distribution of datasets. Benchmarks are guided by what datasets are openly available (huge selection bias already) and which datasets are convenient to use (for example in clean CSV format and not in some wild Excel construct). Benchmarks are not representative samples, they are arbitrary samples."
https://mindfulmodeler.substack.com/p/we-are-obsessed-with-benchmarks
Я не согласен с автором, что надо забить на бенчмарки в сфере интерпретабельности. "Просто" нужны хорошие синтетические бенчмарки.
"The obsession with benchmarks and SOTA runs deep:
Creation of benchmark islands.
People on social media arguing over which ML algorithm is better.
Difficulties in publishing new approaches that don’t beat the state-of-the-art.
LLM evaluation based on benchmarks even when they start memorizing them.
The hope is that the performance on these benchmark tasks and datasets are predictive of performance on new datasets. Ideally, the benchmark datasets are representative of the typical dataset you would work on in the future. But it’s not like we can sample from the distribution of datasets. Benchmarks are guided by what datasets are openly available (huge selection bias already) and which datasets are convenient to use (for example in clean CSV format and not in some wild Excel construct). Benchmarks are not representative samples, they are arbitrary samples."
https://mindfulmodeler.substack.com/p/we-are-obsessed-with-benchmarks
Mindful Modeler
We are obsessed with benchmarks
Two days ago, I talked to a causal ML researcher.
#fairness
Что учить, одну модель на все регионы или по отдельной модельке для каждого региона?
В целом с Крисом согласен, но надо было упомянуть, что крайне желательно вообще делать такую проверку перформанса предиктивной модели по группам, условно говоря, что она для женщин и мужчин, старых и молодых, чёрных и белых, голубых фишек и неликвидов работает одинаково хорошо и не проседает, а где проседает, то почему, и не лучше ли там иметь отдельную модельку (а основную не сбивать с толку выбросами).
"The beautiful thing about performance-based evaluation is that if one of the two strategies wins, you also learn something about the prediction task. If the one model per entity strategy has a better performance, it means that there are mostly entity-specific effects.
In general, I tend to pack everything into one model. For starters, I am often too lazy to implement an additional logic that splits the data by entity and then stores multiple models and so on. Such a hassle. Also, when using tree-based algorithms like the random forest, Catboost, or XGBoost, they can handle entity-specific effects very naturally since they kind of emulate the model-per-entity approach when they split by entity ID. They can be even more “clever” about it since they can bundle entities that have similar relations between features and outcome."
https://mindfulmodeler.substack.com/p/one-model-or-many-balancing-entity
Что учить, одну модель на все регионы или по отдельной модельке для каждого региона?
В целом с Крисом согласен, но надо было упомянуть, что крайне желательно вообще делать такую проверку перформанса предиктивной модели по группам, условно говоря, что она для женщин и мужчин, старых и молодых, чёрных и белых, голубых фишек и неликвидов работает одинаково хорошо и не проседает, а где проседает, то почему, и не лучше ли там иметь отдельную модельку (а основную не сбивать с толку выбросами).
"The beautiful thing about performance-based evaluation is that if one of the two strategies wins, you also learn something about the prediction task. If the one model per entity strategy has a better performance, it means that there are mostly entity-specific effects.
In general, I tend to pack everything into one model. For starters, I am often too lazy to implement an additional logic that splits the data by entity and then stores multiple models and so on. Such a hassle. Also, when using tree-based algorithms like the random forest, Catboost, or XGBoost, they can handle entity-specific effects very naturally since they kind of emulate the model-per-entity approach when they split by entity ID. They can be even more “clever” about it since they can bundle entities that have similar relations between features and outcome."
https://mindfulmodeler.substack.com/p/one-model-or-many-balancing-entity
Mindful Modeler
One model or many? Balancing entity-specific effects in prediction tasks
What do you do in the following scenario?
#tabular #anns #trees
Любопытная попытка объяснить известный феномен.
"According to Grinsztajn et. al (2022)4, tree-based methods work well for tabular data because they are not rotational invariant. In tabular data, the feature columns are often individually meaningful, and mixing them with other columns by rotating them is a disadvantage. An MLP first has to learn the right rotation and therefore has a more difficult task.
Sparse solutions: rotationally invariant models have a hard time distinguishing relevant and irrelevant features. Trees and forests are good at separating relevant and irrelevant and offer sparser solutions.
https://mindfulmodeler.substack.com/p/inductive-biases-of-the-random-forest
Любопытная попытка объяснить известный феномен.
"According to Grinsztajn et. al (2022)4, tree-based methods work well for tabular data because they are not rotational invariant. In tabular data, the feature columns are often individually meaningful, and mixing them with other columns by rotating them is a disadvantage. An MLP first has to learn the right rotation and therefore has a more difficult task.
Sparse solutions: rotationally invariant models have a hard time distinguishing relevant and irrelevant features. Trees and forests are good at separating relevant and irrelevant and offer sparser solutions.
https://mindfulmodeler.substack.com/p/inductive-biases-of-the-random-forest
Mindful Modeler
Inductive biases of the Random Forest and their consequences
part 4 of the inductive bias series
#ensembling #cv
Поржал с The Fuck-It Approach. На русский можно, наверное, перевести как ДебОК-метод.
https://mindfulmodeler.substack.com/p/how-to-get-from-evaluation-to-final
Поржал с The Fuck-It Approach. На русский можно, наверное, перевести как ДебОК-метод.
https://mindfulmodeler.substack.com/p/how-to-get-from-evaluation-to-final
Mindful Modeler
How to get from evaluation to final model
We’ve all been there: You’ve set up a machine learning pipeline with tuning, model selection, and evaluation.
#wisdom
"Machine learning changes how we see the world.
Success comes from focusing on failure.
Steer your career with stochastic gradient descent.
Put your trust in tight feedback loops.
Don’t overfit when buying stuff online.
Live a biased life."
https://mindfulmodeler.substack.com/p/machine-learning-algorithms-to-live
"Machine learning changes how we see the world.
Success comes from focusing on failure.
Steer your career with stochastic gradient descent.
Put your trust in tight feedback loops.
Don’t overfit when buying stuff online.
Live a biased life."
https://mindfulmodeler.substack.com/p/machine-learning-algorithms-to-live
⚡1
Forwarded from Small Data Science for Russian Adventurers
#книга
Онлайн-учебник по машинному и глубокому обучению от преподавателя ВМК МГУ Виктора Китова
https://deepmachinelearning.ru/
Онлайн-учебник по машинному и глубокому обучению от преподавателя ВМК МГУ Виктора Китова
https://deepmachinelearning.ru/
#doge #musk
Как грится, толковый программист может заменить всё министерство на один скрипт ) DOGE - это троллинг на криптовалюту такой, да?
"Как пишет издание The Verge, предложение Маска и Рамасвами состоит в том, чтобы определить минимальное количество сотрудников и функций, необходимых для выполнения каждым федеральным агентством своих конституционных обязанностей. Они также намерены пересмотреть и отменить множество регуляций, которые, по их словам, замедляют работу государственных органов.
Несмотря на то, что DOGE пока существует лишь на бумаге, сторонники Дональда Трампа активно обсуждают эту идею. "
https://3dnews.ru/1114461/ilon-mask-hochet-reorganizovat-gosupravlenie-v-ssha-provedya-massovoe-sokrashchenie-gosapparata
Как грится, толковый программист может заменить всё министерство на один скрипт ) DOGE - это троллинг на криптовалюту такой, да?
"Как пишет издание The Verge, предложение Маска и Рамасвами состоит в том, чтобы определить минимальное количество сотрудников и функций, необходимых для выполнения каждым федеральным агентством своих конституционных обязанностей. Они также намерены пересмотреть и отменить множество регуляций, которые, по их словам, замедляют работу государственных органов.
Несмотря на то, что DOGE пока существует лишь на бумаге, сторонники Дональда Трампа активно обсуждают эту идею. "
https://3dnews.ru/1114461/ilon-mask-hochet-reorganizovat-gosupravlenie-v-ssha-provedya-massovoe-sokrashchenie-gosapparata
3DNews - Daily Digital Digest
Все самое интересное из мира IT-индустрии
Самые интересные и оперативные новости из мира высоких технологий. На нашем портале - все о компьютерном железе, гаджетах, ноутбуках и других цифровых устройствах. А также обзоры новых игр, достижения современной науки и самые любопытные онлайн-проекты.
Forwarded from Data Science Private Sharing
Дайджест соревнований до конца года (при необходимости будет пополняться):
[ХАК] ФИЦ
⏰ Даты: 29.11 - 4.12 (рег. до 26.11)
🔜 [NLP] Кейс 2 - БухПульс - Разработать алгоритм сбора обратной связи от пользователей сервисе «Бухэксперт8».
🔜 [CV] Кейс 3 - Классификации опор ЛЭП по фото.
🔜 [NLP] Кейс 4 - Погонщик нейронок - Как можно быстрее сделать react приложение по макету из Figma, используя любые ИИ помощники.
🔜 [NLP] Кейс 5 - Оценка уровня экспертности по резюме.
🔜 [NLP] Кейс 6 - Контекстный перевод названий научных работ.
🔜 [TS] Кейс 7 - Прогнозирование бизнес драйверов (трафик людей, количество чеков, количество проданных товаров и т.д).
🔜 [CV] Кейс 8 - Формирование фото и видео контента с использованием нейросетей на основе биографии и фото персоны.
🔜 [CV] Кейс 9 - Разработка алгоритма трекинга людей в видеопотоке с нескольких камер.
🔜 [NLP] Кейс 11 - Симуляция записи в расписание.
🔜 [CV] Кейс 12 - Сервис для ведения реестра зеленых насаждений города Москвы: подсчета их количества, определения породы и пр. по фото.
🔜 [CV] Кейс 14 - Определение доступа на объект с использованием модели распознавания лиц.
🔜 [NLP] Кейс 15 - Семантический делитель текстов.
🔜 [CLF] Кейс 17 - Стартовый (профилактический) комплаенс: предотвращение рисков с помощью AI.
🔜 [NLP] Кейс 20 - Цифровой помощник юриста.
💰 Приз: 6 000 000 т.р.
🏀 Участие: команда 2-6 человек
🌐 Формат: отборочный этап - онлайн, финал - офлайн (Москва)
[ХАК] Норникель: интеллектуальные горизонты
⏰ Даты: 6.12 - 8.12 (рег. до 2.12)
🔜 [TS] Трек 1 - Флотомашина времени. Поиск наиболее эффективных диапазонов работы оборудования для повышения извлечения руды.
🔜 [CV] Трек 2 - Грязные дела. Разработать метод определения степени загрязнения кадра, чтобы обеспечить надежную работу камер на производстве.
🔜 [NLP] Трек 3 - Мультимодальные RAG модели. Разработка RAG системы для поиска информации в текстовых документах и картинках.
💰 Приз: 1 500 000 т.р.
🏀 Участие: команда 2-5 человек
🌐 Формат: онлайн
[ХАК] Совкомбанк SecureHack
⏰ Даты: 6.12 - 15.12 (рег. до 4.12)
🔜 [NLP] Задача - необходимо создать продукт, который позволит разработчикам, аналитикам информационной безопасности и проектным менеджерам оценивать безопасность своих проектов, сервисов, задач на основе входных данных и предоставлять заключения с практическими рекомендациями по улучшению.
💰 Приз: 300 000 т.р.
🏀 Участие: команда 1-3 человек
🌐 Формат: онлайн
[ХАК] ТерраЛинк Code Fest
⏰ Даты: 9.12 - 15.12 (рег. до 6.12)
🔜 [NLP] Задача 1. Цифровой ассистент пользователя для исполнения функциональных команд.
🔜 [NLP] Задача 2. Нейросеть для проверки соответствия документации стандартам компании с выявлением рисков и отклонений.
🔜 [NLP] Задача 3. Нейросеть по распознавание текста (OCR), классификация документов, автоматическое извлечение данных, проверка орфографии, пунктуации, соответствии СТО компании.
💰 Приз: 600 000 т.р.
🏀 Участие: команда 2-5 человек
🌐 Формат: онлайн
[ХАК] ФИЦ
⏰ Даты: 29.11 - 4.12 (рег. до 26.11)
💰 Приз: 6 000 000 т.р.
🏀 Участие: команда 2-6 человек
🌐 Формат: отборочный этап - онлайн, финал - офлайн (Москва)
[ХАК] Норникель: интеллектуальные горизонты
⏰ Даты: 6.12 - 8.12 (рег. до 2.12)
💰 Приз: 1 500 000 т.р.
🏀 Участие: команда 2-5 человек
🌐 Формат: онлайн
[ХАК] Совкомбанк SecureHack
⏰ Даты: 6.12 - 15.12 (рег. до 4.12)
💰 Приз: 300 000 т.р.
🏀 Участие: команда 1-3 человек
🌐 Формат: онлайн
[ХАК] ТерраЛинк Code Fest
⏰ Даты: 9.12 - 15.12 (рег. до 6.12)
💰 Приз: 600 000 т.р.
🏀 Участие: команда 2-5 человек
🌐 Формат: онлайн
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#games
https://3dnews.ru/1114514/rossiyskiy-otvet-control-misticheskiy-ekshen-otdel-34-otpravit-igrokov-v-alternativniy-sssr-borotsya-s-sozdaniyami-chelovecheskikh-emotsiy
https://3dnews.ru/1114514/rossiyskiy-otvet-control-misticheskiy-ekshen-otdel-34-otpravit-igrokov-v-alternativniy-sssr-borotsya-s-sozdaniyami-chelovecheskikh-emotsiy
3DNews - Daily Digital Digest
Российский ответ Control: мистический экшен «Отдел 34» отправит игроков в альтернативный СССР бороться с созданиями человеческих…
Разработчики из российской Callisto Game Studio представили дебютный тизер-трейлер своего мистического экшена от третьего лица «Отдел 34» (Department 34) в антураже альтернативного СССР образца 1950-х годов.