✔️ Математика в машинном обучении» - бесплатный курс, который предназначен для тех, кто хочет углубить свои знания в области математики, необходимой для понимания и применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта.

Этот курс охватывает ключевые математические концепции, лежащие в основе современных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная алгебра, теория вероятностей, статистика и оптимизация.

Курс

✔️ ИИ помог Теренсу Тао найти контрпример в математике

Один из величайших математиков современности, Теренс Тао, использовал искусственный интеллект, чтобы решить задачу на MathOverflow о последовательности наименьших общих кратных.

У него было теоретическое подозрение, что ответ отрицательный, но требовались конкретные числовые параметры для построения контрпримера. Сначала Тао просил ИИ сгенерировать Python-код для поиска, но из-за неверных параметров и долгого времени выполнения этот путь оказался неэффективным.

Затем он перешёл к пошаговому алгоритму: ИИ выполнял эвристические расчёты, помогая сузить диапазон параметров. В итоге удалось получить рабочие значения, которые Тао проверил самостоятельно с помощью короткого Python-скрипта, также созданного ИИ.

Такая стратегия позволила сэкономить часы ручного кодирования и отладки: ИИ не только ускорил поиск, но и выявил несколько ошибок в начальных рассуждениях. Этот случай показывает, как современные системы могут становиться реальными ассистентами даже в фундаментальной математике.
mathstodon

🚀 Крутая новость в области термоядерной энергии

Учёные из MIT создали прорывную гибридную модель - сочетание искусственного интеллекта + физики, которая прогнозирует поведение плазмы в термоядерных реакторах и делает будущие функционирующие установки более надёжными.

🔥 Особо важный момент: модель умеет предсказывать, как ведёт себя сверхгорячая плазма во время остановки (выключения/снижения мощности), это один из самых опасных моментов работы реактора, когда могут происходить разрушительные возмущения.

В отличие от обычных ИИ-моделей, эта требует гораздо меньше тренировочных данных, но остаётся очень точной.

Учёные также разработали алгоритм, который превращает прогнозы модели в конкретные инструкции по управлению плазмой: например, как менять силу магнитов или температуру, чтобы плазма оставалась стабильной и безопасно “загасла”.

🟢 Новость: https://news.mit.edu/2025/new-prediction-model-could-improve-reliability-fusion-power-plants-1007

@data_math

✔️ RAG - как GPT перестал галлюцинировать и научился думать с источниками

Классические LLM ограничены собственным контекстом: они выдают только то, что успели "запомнить" при обучении.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ломает эту границу — модель получает доступ к внешним данным и способна подгружать нужные факты *в момент запроса*.

Механика проста, но мощна:
LLM → делает эмбеддинг запроса → ищет близкие документы в векторном хранилище → получает top-k контексты → формирует ответ на их основе.
В итоге модель не "вспоминает", а всегда рассуждает на свежих данных.

Где это реально работает:
- в Copilot для кода, когда модель тянет сниппеты из корпоративных репозиториев;
- в внутренних чатах компаний - поиск по Confluence, Notion, Jira и документации;
- в R&D и науке - динамическая генерация отчётов с ссылками на реальные статьи;
- в юридических и медтех-системах, где каждый ответ должен быть подтверждён источником.

RAG - это уже не просто “надстройка над GPT”.
Это новая архитектура, где память отделена от рассуждения, и ИИ получает навык работы с контекстом, как человек с поисковиком.