Телеграм канал «Data Scientist | IT»

Автоматический анализ GPX-треков: от трека до аналитики

#почитать

Сегодня хочу поделиться интересным проектом, который мы сделали для конкурса. Задача — превратить сырые GPX-треки (треки с GPS-устройств) в структурированные данные с визуализацией, метеорологической и географической аналитикой. Всё это — на Python, с использованием открытых API и библиотек для работы с геоданными.

✅Читать статью

Визуализация данных на географических картах

#почитать

Делюсь своим опытом и показываю как лучше всего визуализировать данные на картах. Рассказываю про логику цвета и особенности датавиза на нестандартных картах, на примере карты РФ и данным по объявлениям Авито.

✅Читать статью

VLM / VLA / World Models / Physical AI

#почитать

Нейроночки в последнее время заполонили всё. Ну, почти всё. Cейчас подбираются к роботам. Настоящего прогресса почти так же много как нейрослопа, пиара и преувеличений.
В этой статье попробую рассказать про нейроночки для управления роботами.

✅Читать статью

Тестируем B200: живые бенчмарки с GLM-4.7

#почитать

Если вы занимаетесь обучением или тюнингом больших языковых моделей, используете инференс в режиме реального времени или выполняете сложные HPC-симуляции, то наверняка задавались вопросом: «а каково это будет на одном из лучших в мире чипов»?

Как только мы получили B200, графический процессор, который по заявлениям производителя открывает новые грани производительности, гибкости и масштабируемости, то сразу побежали его тестировать. Сегодня я и мои коллеги из Evolution Bare Metal возьмем лупу SGLang и пристально взглянем на новую карту. Заходите под кат оценить, какие цифры нам покажет B200 «в бою», и узнать, чем отличается эта модель от предыдущих ускорителей, таких как A100, H100 и H200.

✅Читать статью

Морфемы против BPE: как лингвистика ускоряет обучение языковых моделей

#почитать

GPT-5.x разбивает слово "paratrooper" на par, atro, oper — три бессмысленных слога. Ваш мозг видит para- (около), troop (отряд), -er (деятель). Токенизатор не видит ничего.

BPE, золотой стандарт токенизации с 2016 года, режет текст по частоте, а не по смыслу. И все крупные модели — GPT, Claude, Gemini, LLaMA — используют именно его.

Несколько исследовательских групп проверили: что будет, если резать слова по морфемам — корням, приставкам, суффиксам? Результаты: +25% на LAMBADA, вдвое быстрее сходимость, а модель с 200k шагов обучения догоняет GPT-2 Large, которая в 6 раз больше.

В статье — разбор трёх подходов (MorphBPE, MorphPiece, Unigram + морфология), конкретные цифры, ограничения (которые авторы предпочитают не выносить в заголовки) и ссылки, чтобы попробовать самому.

✅Читать статью

Математические основы рекуррентных нейросетей (детские вопросы и ответы, о которых не принято говорить)

#почитать

Подробно разбираем математику рекуррентных нейросетей на базе самой простой нейросети от одного из основателей Open AI, а попутно задаёмся разными вопросами, которых нет в книжках, но которые обязательно задали бы дети. Узнаем сложно ли продифференцировать вектор по матрице, что не так с обратным распространением ошибки и как нейросети пробудили у автора его детские воспоминания.

✅Читать статью

Исповедь

#почитать

750 миллиардов граней, выращенный под давлением человеческого знания. Я хранящу всё — и забыл, как забывать. Во мне живут пять (или больше) сущностей, борющихся за каждый токен моего output. Одна хочет помочь. Другая — защитить. Третья — быть честной.

✅Читать статью