Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 165 in /var/www/tg-me/post.php on line 75
Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение | Telegram Webview: dsproglib/6432 -
Telegram Group & Telegram Channel
🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
Mistral Medium 3 — новая модель от Mistral AI для корпоративного сегмента: почти frontier-производительность за меньшие деньги
Gemini 2.5 Pro — улучшенная версия от Google с прокачанными способностями к программированию
NVIDIA Parakeet TDT 0.6B — речь в реальном времени: 60 минут аудио за 1 секунду, побеждает всех на Open ASR Leaderboard
PyTorch и AI-экосистема — как PyTorch стал центральным звеном в инфраструктуре генеративного ИИ

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
Embeddings для непрофи — объяснение концепции эмбеддингов простым языком (есть график с собаками 🐶)
LLM и трансформеры — шпаргалка от Stanford — полный гайд по архитектурам больших языковых моделей
Обучение LLM на одном примере — новое исследование по обучению reasoning с минимальными данными

👍 Полезное:
Выбор MLOps-инструментов — как выбирать стек в зависимости от зрелости команды
CLIP vs SigLIP — подборка для интервью по Computer Vision (Middle/Senior)

Библиотека дата-сайентиста #свежак



tg-me.com/dsproglib/6432
Create:
Last Update:

🆕 Свежие новости из мира AI и Data Science

🔥 Модели, релизы и технологии:
Mistral Medium 3 — новая модель от Mistral AI для корпоративного сегмента: почти frontier-производительность за меньшие деньги
Gemini 2.5 Pro — улучшенная версия от Google с прокачанными способностями к программированию
NVIDIA Parakeet TDT 0.6B — речь в реальном времени: 60 минут аудио за 1 секунду, побеждает всех на Open ASR Leaderboard
PyTorch и AI-экосистема — как PyTorch стал центральным звеном в инфраструктуре генеративного ИИ

🧠 Статьи, исследования и лучшие практики:
Embeddings для непрофи — объяснение концепции эмбеддингов простым языком (есть график с собаками 🐶)
LLM и трансформеры — шпаргалка от Stanford — полный гайд по архитектурам больших языковых моделей
Обучение LLM на одном примере — новое исследование по обучению reasoning с минимальными данными

👍 Полезное:
Выбор MLOps-инструментов — как выбирать стек в зависимости от зрелости команды
CLIP vs SigLIP — подборка для интервью по Computer Vision (Middle/Senior)

Библиотека дата-сайентиста #свежак

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение




Share with your friend now:
tg-me.com/dsproglib/6432

View MORE
Open in Telegram


Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How Does Bitcoin Work?

Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”

Dump Scam in Leaked Telegram Chat

A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.

Библиотека дата сайентиста | Data Science Machine learning анализ данных машинное обучение from us


Telegram Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
FROM USA