🐱 CatBoost Cat в названии отсылает к категориальным признакам, с которыми либа от Яндекса виртуозно работает. Однако на логотипе кошачья лапка, так что котики тут тоже немного пробегали 🐾

🇷🇺 Наши слоняры из МФТИ смогли придумать способ параметрически дообучать языковые модели 🤖 SimplexLoRA - метод дообучения, который умеет автоматически определять наиболее важные слои нейросети и направлять на их настройку больше ресурсов. Такой подход сократит количество необходимых ресурсов, времени и памяти на параметрическое дообучение моделей. При этом их качество все равно продолжит расти! Эффективность метода проверили на 12 задачах, среди которых анализ эмоциональной окраски текста, ответы на вопросы, математические рассуждения и автоматическое реферирование. В экспериментах использовались четыре языковые модели разного размера, включая Llama 3.1 8B и Qwen3-8B.

LightGBM 🌿 Вторая из трех крутых бустинговых либ. Отличается скоростью и низким потреблением памяти, эффективно работает на огромных датасетах