#Собес #ScikitLearn
🤔 Как использовать Scikit-Learn для выбора признаков в наборе данных?

Scikit-Learn предоставляет несколько методов для выбора признаков. Один из них - это VarianceThreshold , который удаляет признаки с низкой дисперсией. Также можно использовать Recursive Feature Elimination (RFE) , который обучает модель и удаляет наименее важные признаки. Другой метод - это Univariate Feature Selection, который выбирает лучшие признаки с помощью статистических тестов, таких как хи-квадрат. Наконец, SelectFromModel позволяет выбрать признаки на основе их важности.

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😘 Rig — современная Rust-библиотека для работы с LLM, предлагающая унифицированный интерфейс для разных провайдеров ИИ. Проект выделяется акцентом на модульность и эргономику, позволяя интегрировать языковые модели в приложения с минимальным бойлерплейтом.

Инструмент уже используют в продакшене такие проекты, как Dria Compute Node и Linera Protocol. Библиотека поддерживает не только чат-модели вроде GPT-4, но и векторные базы данных, включая MongoDB и LanceDB.
Гитхаб

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
👋 Так, это что-то новенькое: там вышла статья, которую совместно писали ученые из OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Meta*

Вот так наборчик, да? И о чем, как вы думаете, статья, если она объединила исследователей из четырех таких конкурирующих лаб?

Конечно, о безопасности. Кстати, среди авторов – Йошуа Бенджио, а среди рецензентов – Илья Суцкевер, Джон Шульман и Джеффри Хинтон.

Пишут про цепочки рассуждений (Chain of Thoughts). Основная мысль: люди зря надеятся, что CoT поможет нам надежно интерпретировать модели и считывать их истинные мотивы, предупреждая тем самым какие-то вредные действия.

На сегодняшний день – да, какое-то представление о скрытых мыслях сетей CoT действительно дает, и этим надо активно пользоваться. Но это довольно хрупкая возможность, которая может исчезнуть по мере прогресса.

В перспективе не стоит забывать о физике процесса ризонинга: для модели это та же самая генерация токенов, только в рамках специального тега /think. Фактически, сеть просто генерирует что-то «для себя» перед тем как начать генерировать ответ для пользователя, и мы называем это размышлением.

Нет оснований полагать, что в CoT всегда будут содержаться истинные намерения моделей, тем более для будущих более продвинутых архитектур и методов обучения.

Ну, в общем, очень интересный кейс единодушия ученых. Почитать полностью можно тут

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #ScikitLearn
🤔 Что такое Scikit-Learn и почему стоит использовать его вместо других библиотек машинного обучения?

Scikit-Learn - это библиотека машинного обучения на Python, основанная на NumPy, SciPy и Matplotlib. Она предоставляет удобные и эффективные инструменты для анализа данных и моделирования. Scikit- Learn выделяется простым и единообразным АРІ, хорошей документацией и активным сообществом. В библиотеку встроены алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации, снижения размерности, обработки данных и оценки моделей. Благодаря этим особенностям она подходит как для новичков, так и для опытных специалистов.

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
😇 Если вы действительно хотите понять, как работают LLM-модели, попробуйте реализовать свою собственную с нуля.

И именно этим вы займётесь в этом курсе: соберёте LLM, похожую на Llama 4, с нуля.

Вы создадите токенизатор, разберётесь с механизмом внимания, углубитесь в Rotary Positional Embeddings и многое другое

https://www.freecodecamp.org/news/code-your-own-llama-4-llm-from-scratch/

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #postgres
🤔 Что такое View (представление) в PostgreSQL?

View — это виртуальная таблица, основанная на SQL-запросе. Она не хранит данные, а предоставляет упрощенный способ доступа к результатам сложных запросов. Views помогают улучшить читаемость кода, повышают безопасность и обеспечивают удобство повторного использования.

👉Новости 👉Платформа

#полезное
👨‍💻 Фреймворк для подключения любого LLM к любому MCP-серверу (опенсорс).

mcp-use позволяет подключать любую LLM к любому MCP-серверу и создавать кастомные MCP-агенты — без необходимости использовать проприетарные решения вроде Cursor или Claude

Совместим с Ollama, LangChain и другими.

GitHub репозиторий → https://github.com/mcp-use/mcp-use

👉Новости 👉База вопросов

#полезное
🥱 VoltAgent — TypeScript-фреймворк для создания автономных AI-агентов. Этот open-source проект предлагает готовую инфраструктуру для разработки сложных агентов на базе LLM, избавляя от необходимости писать всё с нуля. С его помощью можно создавать как простых чат-ботов, так и многоагентные системы с координацией через Supervisor и сложной workflow-логикой.

Фреймворк поддерживает популярные языковые модели, интеграцию с внешними API через Model Context Protocol и даже голосовые интерфейсы через @ voltagent/voice. Для отладки есть VoltOps — платформа с визуализацией работы агентов.
GitHub

👉Новости 👉База вопросов

#Собес #postgres
🤔 Что такое секционирование таблиц (table partitioning) в PostgreSQL?

Секционирование - это разделение таблицы на несколько меньших частей (секции), которые обрабатываются отдельно. Это повышает производительность запросов и облегчает управление большими обьемами данных.

👉Новости 👉Платформа

#полезное
🤯 В ChatGPT появился новый инструмент «Think Longer»

Его массово стали замечать у себя пользователи, но официального релиза еще не было. Кто-то говорит, что это GPT-5, но мы не обольщаемся.

Судя по твитам и Реддиту, это просто тумблер, который: (1) переключает вас на ризонинг модель (видимо, o3), если в данный момент вы пользуетесь не-ризонером; (2) активирует чуть больший бюджет ризонинга, если вы на o3/o4-mini.

👉Новости 👉База вопросов

Это вам на случай переговоров с ИИ-думерами

👉Новости 👉База вопросов