Data Scientist | ML & AI

Типичный онбординг ➡ Data Scientist | #memes

💾 TensorTonic — платформа с 200+ алгоритмами и задачами для ML-щиков Что внутри: ▶️ Разборы исследований и пошаговое воспроизведение архитектур моделей; ▶️ Объяснение тем и концепций с интерактивными визуализациями; ▶️ Система прогресса и достижений — куда же без геймификации. Отличный вариант вечером качнуть скиллы в ML ☕️ tags: #полезное #ml ➡ Data Scientist | Чат

📰 Cursor выкатили Composer 2 — собственную модель уровня Claude Opus Второе поколение in-house модели от Cursor. Заявляют, что дотягивается до Opus, но стоит заметно дешевле — $0.5/$2.5 за миллион токенов. Нюанс: по умолчанию пользователи получают fast-версию по цене $1.5/$7.5 за миллион токенов. Разница тройная — стоит держать в голове при оценке реальных расходов. Также доступна по подписке. tags: #новости ➡ Data Scientist | Чат

🔖 Машинное обучение без воды — один учебник, вся математика Огромный том, в котором собран весь фундамент ML: чистая теория, алгоритмы и математика без лишних слов. Идеально, если хотите глубоко понять, как всё работает. Внутри: — Анализ, линал и тервер для прочного фундамента; — Оптимизация — от SGD до проксимальных методов; — Линейные модели, SVM, деревья, бустинг, нейросети; — Генеративка: MCMC, вариационные подходы, графовые модели, GAN; — PCA, кластеризация, факторный анализ, обучение на м...

💾 Claude Code бесплатно — появился мощный аналог OpenCode По возможностям — действительно близко к Claude Code: два встроенных агента (build и plan), поддержка 70+ провайдеров (OpenAI, Anthropic, Google, Groq, локальные модели), полноценный TUI прямо в терминале. Из интересного: можно подключить к GitHub Actions — и агент будет сам ревьюить PR, триажировать issues и коммитить правки по команде /oc в комментарии. Установка — одна строка в терминале. ⛓️ Ссылка на GitHub tags: #полезное #claude ➡ ...

🗂 Гарвард открыл учебник по ML-системам — от autograd до продакшена Не очередной курс «что такое нейронка» — здесь про то, как строить боевые ML-системы вокруг моделей. Что внутри: ▶️ Сборка autograd, оптимизаторов, attention и мини-PyTorch с нуля; ▶️ Батчи, точность вычислений, архитектуры и тренировка; ▶️ Оптимизация производительности, ускорение на железе, бенчмаркинг. Книгу и код можно читать бесплатно прямо сейчас. ⛓️ Ссылка на GitHub tags: #обучение #ml ➡ Data Scientist | Чат

💾 Шпаргалка по архитектурам LLM: от GPT-2 до триллионников LLM Architecture Gallery — страница с карточками на 39 моделей (2019–2026): DeepSeek, Qwen, Llama, Kimi, Grok, Nemotron и другие.Для каждой — диаграмма архитектуры, тип декодера (dense / sparse MoE / hybrid), тип attention и ссылки на техрепорты и конфиги с HuggingFace. Хорошо видно, как рынок сошёлся на MoE + MLA для больших моделей и почему гибридные архитектуры (Mamba-2, DeltaNet, Lightning Attention) набирают ход. ⛓️ Открыть галерею...

🟢 VISION AI — это 50+ нейросетей в одном месте! Наша команда разработала бота, с которым у любого пользователя будет доступ ко всем современным моделям: 🔸Текст: GPT-5.2, Claude, DeepSeek, Grok; 🔸Фото: Nano Banana 2, Nano Banana Pro, Flux. 🔸Видео: Veo 3.1, Sora 2, Kling 2.5. Запусти и убедись лично:

😨 Нейросеть уровня Claude Opus 4.6 теперь можно запускать у себя дома — энтузиасты дообучили Qwen 3.5 на данных Opus и выложили результат в открытый доступ Получилась модель, которую можно запускать локально и использовать без ограничений. Что по факту: ▶ Работает на одной GPU и подходит даже для домашнего железа ▶ Быстрый отклик и адекватное качество для повседневных задач ▶ Контекст до ~262k токенов, тянет большие тексты и код ▶ Умеет вести длинные цепочки рассуждений и работать автономно ▶ С...

Визуализируем сложность алгоритмов ➡ Data Scientist | Чат