«Погружение в технологии: Мой опыт обучения ML на Stepik»
https://habr.com/ru/articles/904012/

Как мы учили Алису видеть мир с помощью мультимодальной нейросети Яндекса
https://habr.com/ru/companies/yandex/articles/904584/

YouLearn — персональный ИИ-репетитор.

Это неплохой конкурент Notebooklm, но с акцентом на обучении.

Сервис превращает любой материал в учебный: делает саммари, отвечает на вопросы по содержанию, генерирует викторины для проверки знаний и флешкарты для закрепления материала.

Также есть голосовой режим и поддержка русского языка.

Можно закинуть файл, аудио, видео, ссылку на сайт, текст или Youtube-видео.

В бесплатном тарифе за всё отвечает Gemini 2.0 Flash, но есть и Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o и DeepSeek V3, но за них уже придется заплатить $20/мес.

Работает довольно шустро даже в бесплатном тарифе, и вроде даже без лимитов. С часовым видео справился за пару минут.

• Ссылка [тут].

@tips_ai #tools

Стенфордский курс по внутреннему устройству LLM

CS336, Language Modeling from Scratch, показывает, как сделать полноценную LLM с нуля: от сбора и очистки датасета до тренировки, профайлинга и развёртывания модели. Все конспекты, ноутбуки и код сразу публикуют в открытой репе, так что можно повторять эксперименты дома хоть на одной-двух карточках или в колабе.

Курс сделан с большим упором на практику — в качестве пяти домашних заданий предлагают имплементировать сначала чистый Transformer с нуля, затем кастомный FlashAttention 2 на Triton, распределённую тренировку, разобраться со scaling laws, фильтрацей датасета и применением RL в LLM. Требования — уверенный Python и PyTorch.

Лекции на ютубе
Материалы к лекциям
Сайт курса

@ai_newz

Выложили QVikhr-3-1.7B на основе Qwen-3-1.7B, лучшая в классе и обгоняет лучшие модели. Ризонинг прямо сейчас выключен, будет позже. Но и без него модель обходит стандартную модель с включенным ризонингом. А самое главное, можно запустить на CPU и не страдать от низкой скорости TPS (Token per second).

🔗 Карточка модели: https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-3-1.7B-Instruction-noreasoning
🔗 GGUF (скоро): https://huggingface.co/Vikhrmodels/QVikhr-3-1.7B-Instruction-noreasoning-GGUF
⚖️ Лицензия: apache-2.0

👥 Авторы: @LakoMoorDev @nlpwanderer

Какую модель применять в NLP?

Написал гайд по выбору модели, который сильно упростит вам жизнь. Не только про LLM, но и про другие модели нейронных сетей.

Пользуйтесь, делитесь с друзьями, задавайте вопросы в комментариях.
Все вопросы разберем.

🤖Курс по Трансформерам и LLM - NEW EDITION

Обновили материалы курса по Трансформерам и LLM. Повились новые материалы про диалоговые и мультимодальные модели, а также самые последние LLM, включая DeepSeek.

@mashkka_ds

#llm #трансформеры #полезныематериалы

Нашел потрясный курс по RAG.

Здесь 22 урока по имплементации различных RAG-техник: от самого базового на эмбеддингах, до RAG-а на графе и добучения с помощью Reinforcement Learning.

Что самое приятное: все пишется с нуля на Python.

Обычно все клепают RAG-и так: берем готовый фреймворк (LangChain и тд), смотрим туториал "how implement rag", берем готовые модули оттуда. Для быстрых прототипов это ок вариант, но так нормально не разобраться, как что работает.

Только разобравшись, как это все пишется с нуля, сможете потом делать надежные LLM-системы. И на любом фреймворке.

Вы как знаете, а я пошел повторять.

Число постов в канале упало не просто так (о, великий султан, на то была тысяча причин).

И основная — нам с ребятами очень хотелось систематизировать наработки по мультиагентным системам (мы строим их уже полтора года) и поделиться этими знаниями с миром.

Мы запустили курс по ИИ-агентам, не супер большой, но, надеюсь, достаточно емкий.

Я расскажу (и покажу) базу — токенизация, LLM, SFT, PEFT, локальный инференс + RAG и как оценивать его качество.

Диана — как строят мультиагентные системы, какие есть паттерны проектирования и библиотеки.
Макс — про инференс в проде + разберет CoPilot, соберет с вами из кусочков свой копайлот, а затем его сломает через prompt injection. // Макс фанат autogen (а если нет -- он вас разубедит в своем классном канале)
Финальным аккордом Дима углубится в MCP и соберет несколько кейсов повзрослее. // Дима юзает qwen-agent

Надеюсь, мы смогли поймать баланс между обзорным курсом на 5 живых вебинаров, базой, практикой и способностью студента на выходе не просто собрать очередной прототип, а выстроить систему, которая в каждой точке оценивается и понятно как ее развивать, масштабировать, делать точнее.

Если вдруг кто захочет поучиться — есть промокод, datarascals

в сообществе ODS начинается новый проект - Дата-капитаны, его делают Валентин Малых и Дмитрий Колодезев; в рамках этого проекта запланировано обсуждение свежих новостей про ИИ в режиме подкаста под условным названием "Капитанский мостик"

первый подкаст будет выпущен в воскресенье, до пятницы можно присылать новости и статьи для обсуждения в канал data_captain в Mattermost (если еще не заходили, авторизуйтесь через ODS)

Всем привет!
Представляем вашему внимаю первый выпуск подкаста "Капитанский мостик", он посвящен важным новостям прошедшей недели; ведущие - Валентин Малых и Дмитрий Колодезев; видео тут:
VK Video
YouTube

Присылайте новости для обсуждения в канал "Дата-капитаны" в mattermost (авторизируйтесь через ODS.ai)