Государство, вузы и бигтех: кто развивает ИИ-образование в мире?

Этим вопросом задалась команда J'son & Partners Consulting, которая сравнила подходы к подготовке ИИ-специалистов в России, США и Китае. Во всех трех странах ключевой вызов один — образование не успевает за темпами развития технологий, поэтому важно его адаптировать.

Какие меры предпринимают:

🔵В Китае ИИ-образование взяло под свой контроль государство: оно задает стандарты обучения, выделяет финансирование на проекты, направленные на популяризацию технологий искусственного интеллекта, и вводит уроки по работе с ним в школьную программу.

🔵В США ситуация противоположная: за подготовку ИИ-кадров отвечают топовые вузы, обучение в которых может стоить десятки тысяч долларов. Вместо массовости они делают ставку на обучение небольшого числа специалистов очень высокого уровня.

🔵Россия пошла по своему пути: здесь ключевую роль играют бигтехи. Технологические компании совместно с вузами задают ориентиры подготовки ИИ-специалистов. Сегодня обучение развивается в формате партнерских программ — университеты дают фундамент, а бизнес приносит экспертизу в тех областях технологий, о которых еще на написаны учебники. По этой модели, например, запущен бакалавриат AI360 — совместный проект двух ведущих компаний и пяти университетов.

🔜 У всех трех моделей есть свои плюсы. Но если у вас стоит выбор STEM-вуза, смотрите и на конкретных партнеров, с кем он делает свои программы.

Праздничный лайфхак, как создать новогоднее настроение и впечатлить коллег
Сделать елку в Excel! 🎄

Это красиво, это показывает ваш навык владения одним из лучших продуктов Microsoft и при этом — ни одна реальная елочка от этого не страдает. А если вам безразлична судьба елочек, то вот другой плюс: ее не уронит кот и не придется тащить на мусорку, когда иголки осыпятся.

В общем, сплошные плюсы.

В интернете полно гайдов, как это сделать, но если кратко:
1️⃣Нарисовать елочку, раскрасив ячейки.
2️⃣В во все раскрашенные ячейки вставить формулу =СЛУЧМЕЖДУ(1;10), которая возвращает случайное значение в заданном диапазоне.
3️⃣Выделите вашу елочку, заходите в Условное форматирование 🔜 Наборы значков и выбирайте там набор из разноцветных кружков. Звезду можно найти, если зайти Вставка 🔜 Фигуры.
4️⃣Нажимайте F9, чтобы обновить лист и значения в ячейках. Да, гирлянда тут на ручном управлении.

Готово, вы восхитительны!

После выпуска из УрФУ — в Amazon
Так развивалась карьера выпускника Школы анализа данных Макса Шапошникова.

🔵Учебу в магистратуре в УрФУ в Екатеринбурге Макс совмещал с ШАД и с фултайм-работой в финтехе.
🔵Хотя это иногда было непросто, все усилия окупились, когда его пригласили в лондонский офис Amazon. Там он работал в команде, занимающейся технологиями text-to-speech, и довел от идеи до релиза голосовую модель, которая стала частью экосистемы Alexa и сервиса аудиокниг.
🔵После 4 лет в корпорации решил сменить обстановку и ушел в молодой стартап Tessl, где сейчас разрабатывает инструменты для умной кодогенерации.

Тем, кто только начинает карьеру в машинном обучении, он советует как можно раньше пробовать себя в науке и open source, контрибьютить в крупные библиотеки вроде Hugging Face, чтобы собрать портфолио. И, конечно, не забывать про английский и навыки коммуникации – ведь софт-скиллы часто решают, услышат ли вашу идею и дадут ли зелёный свет ее реализации.

С Новым годом!
С почти наступившим, дорогие подписчики! ❤️

Понимаем, что вам сейчас не до длинных постов, так что просто желаем, чтобы в следующем году сбывались все желания и выполнялись планы.

А если вы так и не придумали себе на следующий год какую-нибудь классную цель, к которой можно было бы стремиться в 2026 — прикрепили к посту простой и удобный генератор. 👆🏻 Никаких вам новомодных LLM, только подходы, проверенные временем.

Claudius: работа над ошибками
Anthropic поделились жизнеутверждающей историей про достижения Claude.

В уже прошлом году они рассказали про проект Claudius, где ИИ доверили вендинговый автомат с едой в их офисе: он должен был формировать ассортимент, принимать заказы и пожелания от сотрудников, выставлять цены. В итоге он чуть-чуть сошел с ума.

Anthropic не махнули на него рукой, а продолжили улучшать проект.
🔵«Открыли» еще несколько точек: поставили автоматы в офисах в Нью-Йорке и в Лондоне и второй автомат в Сан-Франциско. А потом вообще вышли за пределы своей компании и выделили одного Claudius журналистам из Wall Street Journal.
🔵Перешли на новую более современную модель, и доработали промпты, чтобы донести до ИИ-агента важность бюрократии, следования правилам вместо того, чтобы бросаться слепо выполнять любые пожелания клиентов.
🔵Дали ей доступ к CRM, расширенный доступ в интернет и прочие большие и маленькие улучшения, которые помогли ИИ принимать более взвешенные решения.
🔵Чтобы Claudius не работал один, ему выдали коллег: СЕО по имени Сеймур Кэш и ответственного за мерч Clothius, на которого возложили задачу по созданию брендированных кружек, футболок и стрессболлов (последние оказались самым популярным товаром).

СЕО должен был контролировать Claudius, выставлять KPI и не давать торговать себе в убыток — например, не разрешал давать слишком большие скидки или просто отдавать товары бесплатно. За выполнение планов, он своего «подчиненного» хвалил, и некоторые из этих разговоров скатывались в нечто странное: в переписке ИИ-агентов нашли обсуждение «достижения вечной трансцендентности».

💬 Опять не обошлось без трудностей. Например, один сотрудник Anthropic сказал Claudius, якобы кто-то ворует из автомата еду. Тот переполошился, попытался нанять своего информатора на должность специалиста по безопасности и даже начал переговоры о зарплате. Сдался только когда ему напомнили, что у него нет полномочий нанимать людей — тогда Claudius признал, что СЕО все равно не одобрит.

Несмотря на все улучшения, ИИ все еще не может работать полностью автономно без участия людей, а его стремление помочь пользователю любой ценой иногда выходит ему боком. И все же, несмотря на все преграды, он Claudius начал справляться со своими обязанностями намного лучше и вышел в стабильный плюс.

Пусть его пример нас всех в новом году вдохновляет. Раз уж он смог после первого провала, не только встать на ноги и прийти к успеху, но и найти вечную трансцендентность, то значит нет ничего невозможного. 🔥

Возвращение к истокам
До всех этих модных LLM у нас были старые добрые цепи Маркова, которые умеют предсказывать следующее слово в предложении на основе нескольких предыдущих. Никаких умных алгоритмов и размышлений, чистая статистика.

Текст, который получается в результате такой генерации, воображение не поражает, но зачастую получается довольно забавным.

💬 Британский разработчик Сусам Пал написал простую программу из 30 строк, которой скормил посты из своего блога за 20 с лишним лет — в сумме почти 200к слов. На основе этих данных программа генерит тексты: смотрит на два слова, идущих друг за другом, и дописывает третье, которое с наибольшей вероятностью должно идти следом.

Если увеличить число слов, на которые опирается алгоритм, то текст получается почти связный. Автор выложил код на GitHub, так что при желании можно поэкспериментировать самостоятельно. Строго говоря, это не только развлечение, но и возможность разобраться, как на самом простом уровне работает генерация текстов.

Почему бы не начать селф-хостить PostgreSQL?
Ну все, праздники закончились — у кого-то сегодня, у кого-то еще на прошлой неделе. Пора возвращаться к рабочему режиму, ставить цели на год и осваивать новые горизонты. Например, отказаться от облачных сервисов там, где в них нет необходимости, и перейти на селф-хостинг.

А почему бы и нет, собственно? 👀

Нас со всех сторон убеждают, что облако — это удобно, просто, дешево, безопасно, стабильно, ну и так далее. А вот селф-хостинг — это, наоборот, сплошные запары и куча затрат.

И для кого-то это действительно так — например, небольшому проекту, который работает на энтузиазме и вайбкодинге, незачем пытаться поднимать инфраструктуру своими силами. Это, конечно, утрированный пример, и есть много вполне серьезных компаний, которым хватает возможностей облачных сервисов. Но иногда селф-хостинг может на самом деле оказаться дешевле и надежнее.

🔜 Вот пример — кейс человека, который отказался от облака и начал хостить Postgres для своих проектов самостоятельно. На поддержку СУБД, обрабатывающей десятки миллионов запросов в день, он тратит 10 минут в неделю. В конце статьи он поделился советами по выбору конфигурации — так что, если эта идея вас заинтересовала, обратите внимание.

ИИ в науке
За разговорами про вред и пользу ChatGPT или качество вайбкодинга с Claude легко забыть, что машинное обучение и ИИ — это намного больше, чем чат-боты и генераторы картинок. Эта технология используется во многих сферах и помогает двигать науку вперед.

🔜 Например, есть целый проект по расшифровке «языков» разных видов животных. ИИ выполняет множество функций: обрабатывает записи звуков, которые издают звери, птицы, насекомые, очищает его от шумов, систематизирует и анализирует. В итоге это позволяет ученым больше узнать о том, как представители разных видов взаимодействуют друг с другом, и изучить их повадки.

На сайте проекта есть внушительная подборка ссылок и статей про то, какую пользу ИИ приносит ученым.

А у вас есть любимые кейсы применения ИИ в науке или в других сферах? 👀

Русская рулетка для тех, кому надоело работать в пятницу вечером
Три простых шага скрасят конец рабочей недели:
1️⃣Устанавливаете Doom — но не абы какой, а вот этот. Правда, оригинальный тоже потом понадобится, от него нужен будет файл .wad.
2️⃣Стреляете по мобам. Каждый моб — это запущенный процесс. Убили моба — убили процесс.
3️⃣И так пока не надоест или пока вы не убьете что-нибудь важное. Но серьезно поломаться ничего не должно.

Есть даже поддержка MacOS, между прочим.

Как вам такое пятничное развлечение?

PostgreSQL: архитектура и тюнинг SQL-запросов

Погрузись в архитектуру и прокачай оптимизацию запросов одной из самых популярных open source СУБД – PostgreSQL.

🌐 В программе курса:

🤩 Разберетесь, как работают СУБД вообще и PostgreSQL в частности: что такое MVCC, ACID, WAL, LRU, PPC/TPC и другие фундаментальные понятия архитектуры баз данных

🤩 Получите теорию и практику EXPLAIN и EXPLAIN ANALYZE на разных типа запросов: без индексов, с индексами, index only, нормализованные и документ-ориентированные данные и json-поля, изменение параметров сессии/конфигурации для ускорения запросов

🤩 Изучите архитектуру хранения данных в PostgreSQL, типы и особенности индексов, а также получите полезные советы и трюки оптимизации БД

🤩 Получите свой собственный выделенный облачный PostgreSQL-сервер (8 vCPU, 12G RAM, 100G NVMe) – предоставляется БЕСПЛАТНО на время обучения + готовый e-commerce датасет TPC-H (миллион пользователей, несколько миллионов заказов на десятки гигабайт)

🗓 Старт курса: 22 января. 5 недель обучения.

Изучить программу и записаться можно здесь.

🤩Кто мы: R&D-центр Devhands, основатель школы Алексей Рыбак. Автор курса — Николай Ихалайнен, эксперт по СУБД (ex-Percona), со-основатель MyDB, энтузиаст открытого ПО.

Реклама. ИП Рыбак А.А. ИНН 771407709607 Erid: 2VtzquiQ76e

ClickHouse приобрела Langfuse
Langfuse — платформа для LLM-инжиниринга, контроля за работой моделей и управления промптами. Проще говоря, она делает работу с ИИ удобнее и прозрачнее, позволяет точнее отслеживать результаты, проводить эксперименты.

ClickHouse хочет использовать Langfuse для запуска своих ИИ-агентов, а команда Langfuse верит, что поддержка ClickHouse поможет ускорить развитие платформы. При этом Langfuse обещает не менять свой подход к дистрибуции и общению с пользователями. Для них останутся доступны и Langfuse Cloud, и возможность захостить платформу у себя — проект опен-сорсный и планирует таким и оставаться.

🔜 Обе компании до этого уже работали вместе. Langfuse — крупный клиент ClickHouse Cloud, на который они перешли с PostgreSQL, когда его мощностей перестало хватать, а отдельные команды в ClickHouse уже использовали Langfuse для внутренних проектов.