🌌 Математический мем в стиле «Звёздных войн»
Внизу — маленький Энакин:
зовая основная теорема анализа — интеграл от производной равен приращению функции.
А тень — Дарт Вейдер, то есть «взрослая форма»:
Это обобщённая теорема Стокса, которая объединяет под собой все классические результаты: Ньютона–Лейбница, Грина, Остроградского–Гаусса и Стокса.
⚡️ Смысл мема: основная теорема анализа — лишь маленький частный случай великой теоремы Стокса.
Внизу — маленький Энакин:
зовая основная теорема анализа — интеграл от производной равен приращению функции.
А тень — Дарт Вейдер, то есть «взрослая форма»:
Это обобщённая теорема Стокса, которая объединяет под собой все классические результаты: Ньютона–Лейбница, Грина, Остроградского–Гаусса и Стокса.
⚡️ Смысл мема: основная теорема анализа — лишь маленький частный случай великой теоремы Стокса.
❤18🔥5👍2👎1
📚 Mathos (ранее MathGPT Pro) — ИИ-репетитор по математике
Mathos — это умная платформа на базе искусственного интеллекта, которая помогает решать задачи по математике: от алгебры до высшей математики. Подходит и школьникам, и студентам, и преподавателям.
✨ Возможности:
- На 20% точнее GPT-4o при решении задач по математике и STEM
- Поддерживает ввод с фото, PDF, голосом, текстом или рисунком
- Пошаговые объяснения + интерактивные графики и аннотации
- Доверие более 1 млн студентов в 200+ странах
- Стартап из акселератора Y Combinator (Winter 2024), офис в Калифорнии
Идеально для самоподготовки, помощи с домашкой, подготовки к экзаменам и для учебных занятий.
http://mathgptpro.com/
#AI #EdTech #Math #Образование
Mathos — это умная платформа на базе искусственного интеллекта, которая помогает решать задачи по математике: от алгебры до высшей математики. Подходит и школьникам, и студентам, и преподавателям.
✨ Возможности:
- На 20% точнее GPT-4o при решении задач по математике и STEM
- Поддерживает ввод с фото, PDF, голосом, текстом или рисунком
- Пошаговые объяснения + интерактивные графики и аннотации
- Доверие более 1 млн студентов в 200+ странах
- Стартап из акселератора Y Combinator (Winter 2024), офис в Калифорнии
Идеально для самоподготовки, помощи с домашкой, подготовки к экзаменам и для учебных занятий.
http://mathgptpro.com/
#AI #EdTech #Math #Образование
❤6👍6👎1🔥1🙏1
Инженеры из Университет Эссекса при поддержке NVIDIA установили новый мировой рекорд в компьютерном моделировании. Эксперимент позволил впервые на практике наблюдать термодинамический предел — ключевое понятие, объясняющее, как свойства материи проявляются в макроскопических системах.
Для симуляции использовалась стоечная архитектура NVIDIA GB200 NVL72, которая позволила смоделировать поведение до 70 триллионов взаимодействующих частиц. Система достигла рекордной производительности почти в 115 000 обновлений решетки в наносекунду.
Результаты исследования, опубликованные в Physical Review Research, могут ускорить разработку новых дисплеев, магнитных материалов и дать более глубокое понимание фундаментальных свойств материи.
essex.ac.uk
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9❤5👍1
🚨 Новый отчёт от Epoch AI: GPT-5 значительно превосходит GPT-4
Хотя запуск GPT-5 прошёл тише, чем громкий дебют GPT-4, цифры показывают обратное — это снова огромный скачок, как когда-то между GPT-3 и GPT-4.
📊 Рост по ключевым бенчмаркам:
🧠 +67% на HumanEval
📚 +80% на Mock AIME
📈 +75% на продвинутой математике (Level 5 MATH)
Итог: GPT-5 подтверждает тренд — каждое поколение приносит качественный прорыв в возможностях моделей.
https://epoch.ai/data-insights/gpt-capabilities-progress
Хотя запуск GPT-5 прошёл тише, чем громкий дебют GPT-4, цифры показывают обратное — это снова огромный скачок, как когда-то между GPT-3 и GPT-4.
📊 Рост по ключевым бенчмаркам:
🧠 +67% на HumanEval
📚 +80% на Mock AIME
📈 +75% на продвинутой математике (Level 5 MATH)
Итог: GPT-5 подтверждает тренд — каждое поколение приносит качественный прорыв в возможностях моделей.
https://epoch.ai/data-insights/gpt-capabilities-progress
🔥7💩5❤1🥰1
🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Собеседования DS: www.tgoop.com/machinelearning_interview
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_1001_notes
Java: www.tgoop.com/java_library
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Haskell: www.tgoop.com/haskell_tg
Физика: www.tgoop.com/fizmat
💼 Папка с вакансиями: www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!
AI: www.tgoop.com/ai_machinelearning_big_data
Python: www.tgoop.com/pythonl
Linux: www.tgoop.com/linuxacademiya
Собеседования DS: www.tgoop.com/machinelearning_interview
C++ www.tgoop.com/cpluspluc
Docker: www.tgoop.com/DevopsDocker
Хакинг: www.tgoop.com/linuxkalii
Devops: www.tgoop.com/DevOPSitsec
Data Science: www.tgoop.com/data_analysis_ml
Javascript: www.tgoop.com/javascriptv
C#: www.tgoop.com/csharp_1001_notes
Java: www.tgoop.com/java_library
Базы данных: www.tgoop.com/sqlhub
Python собеседования: www.tgoop.com/python_job_interview
Мобильная разработка: www.tgoop.com/mobdevelop
Golang: www.tgoop.com/Golang_google
React: www.tgoop.com/react_tg
Rust: www.tgoop.com/rust_code
ИИ: www.tgoop.com/vistehno
PHP: www.tgoop.com/phpshka
Android: www.tgoop.com/android_its
Frontend: www.tgoop.com/front
Big Data: www.tgoop.com/bigdatai
МАТЕМАТИКА: www.tgoop.com/data_math
Kubernets: www.tgoop.com/kubernetc
Разработка игр: https://www.tgoop.com/gamedev
Haskell: www.tgoop.com/haskell_tg
Физика: www.tgoop.com/fizmat
💼 Папка с вакансиями: www.tgoop.com/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: www.tgoop.com/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: www.tgoop.com/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://www.tgoop.com/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://www.tgoop.com/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
😆ИТ-Мемы: www.tgoop.com/memes_prog
🇬🇧Английский: www.tgoop.com/english_forprogrammers
🧠ИИ: www.tgoop.com/vistehno
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://www.tgoop.com/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!
👍3❤2
🔢 Качество математических данных — ключ к развитию reasoning-моделей.
Но тут есть проблема: лучшие данные скрыты в старых научных статьях, а OCR математики — это настоящий кошмар: куча исключений, форматы, языки.
👉 Даже GPT-5 при распознавании путает F с τ (маленькая правка в символе, но огромная смысловая разница) и ломает форматирование.
Исследования (*deepseek-math, NVIDIA Nemotron*) подтверждают: предобучение на математике критично для улучшения рассуждений LLM. Работа HuggingFace над *smollm* показала, что фильтрация токенов с 34B → 10B только по качеству повысила результативность.
⚠️ Для хорошего математического корпуса OCR должен быть почти 100% точным, справляться с разными языками и макетами страниц.
💡 Обычно используют MathPix — он неплох, но дорогой, медленный и закрытый.
Хорошие новости: за последние месяцы open-source модели обошли MathPix.
Marker уже показывает SoTA на бенчмарке *olmocr* по математике.
Внутренние тесты в tier-1 AI-лаборатории: лучше MathPix.
Минимальные ошибки даже на китайских статьях, где GPT-5 «сдавался».
📌 Репозитории:
- Marker → https://github.com/datalab-to/marker
- Surya → https://github.com/datalab-to/surya
Персонализация и on-prem кастомизация тоже доступны — разработчики открыты к диалогу.
⚡ Открытые решения для математического OCR двигаются быстрее, чем кажется.
Но тут есть проблема: лучшие данные скрыты в старых научных статьях, а OCR математики — это настоящий кошмар: куча исключений, форматы, языки.
👉 Даже GPT-5 при распознавании путает F с τ (маленькая правка в символе, но огромная смысловая разница) и ломает форматирование.
Исследования (*deepseek-math, NVIDIA Nemotron*) подтверждают: предобучение на математике критично для улучшения рассуждений LLM. Работа HuggingFace над *smollm* показала, что фильтрация токенов с 34B → 10B только по качеству повысила результативность.
⚠️ Для хорошего математического корпуса OCR должен быть почти 100% точным, справляться с разными языками и макетами страниц.
💡 Обычно используют MathPix — он неплох, но дорогой, медленный и закрытый.
Хорошие новости: за последние месяцы open-source модели обошли MathPix.
Marker уже показывает SoTA на бенчмарке *olmocr* по математике.
Внутренние тесты в tier-1 AI-лаборатории: лучше MathPix.
Минимальные ошибки даже на китайских статьях, где GPT-5 «сдавался».
📌 Репозитории:
- Marker → https://github.com/datalab-to/marker
- Surya → https://github.com/datalab-to/surya
Персонализация и on-prem кастомизация тоже доступны — разработчики открыты к диалогу.
⚡ Открытые решения для математического OCR двигаются быстрее, чем кажется.
👍6❤5🔥2
💡 Новая физика: “тёмный свет”
Учёные предложили квантовую теорию, которая утверждает: даже в темноте есть свет.
📌 Раньше считалось, что «тёмные зоны» возникают, когда световые волны гасят друг друга и там пусто.
🔬 Теперь же физики говорят: фотоны остаются, но переходят в «тёмное квантовое состояние» — они существуют, но их невозможно увидеть.
✨ Как это работает:
- Свет — это смесь «ярких» и «тёмных» состояний.
- В ярком состоянии фотоны взаимодействуют с детекторами и становятся видимыми.
- В тёмном — остаются скрытыми, хотя никуда не исчезают.
- Сам акт наблюдения переводит фотон из тёмного в яркое состояние — и именно тогда возникает видимый результат.
⚡️ Это переосмысление может объяснить старые парадоксы квантовой механики и открыть путь к технологиям, которые будут уметь обнаруживать и управлять скрытыми состояниями света.
📌 Источник: https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.134.133603
Учёные предложили квантовую теорию, которая утверждает: даже в темноте есть свет.
📌 Раньше считалось, что «тёмные зоны» возникают, когда световые волны гасят друг друга и там пусто.
🔬 Теперь же физики говорят: фотоны остаются, но переходят в «тёмное квантовое состояние» — они существуют, но их невозможно увидеть.
✨ Как это работает:
- Свет — это смесь «ярких» и «тёмных» состояний.
- В ярком состоянии фотоны взаимодействуют с детекторами и становятся видимыми.
- В тёмном — остаются скрытыми, хотя никуда не исчезают.
- Сам акт наблюдения переводит фотон из тёмного в яркое состояние — и именно тогда возникает видимый результат.
⚡️ Это переосмысление может объяснить старые парадоксы квантовой механики и открыть путь к технологиям, которые будут уметь обнаруживать и управлять скрытыми состояниями света.
📌 Источник: https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.134.133603
❤5😁3👍2👎2🤔2
Развивайте уникальные продукты и получите шанс продолжить свой путь в Авито по результатам программы — подробнее в карточках.
Отправляйте заявку до 15 сентября: https://u.to/FpdXIg
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💩5👎2❤1🔥1😁1
Forwarded from Machinelearning
Google Research придумали новый способ сделать большие языковые модели быстрее и дешевле.
Что это такое:
Сначала отвечает маленькая модель. Если задача слишком сложная - подключается большая. Так экономятся ресурсы, но качество может прыгать.
Маленькая модель угадывает сразу несколько слов вперёд. Большая быстро проверяет данные и подтверждает. Скорость выше, но большая модель всё равно тратит много ресурсов.
Это комбинация: маленькая модель иногда отвечает полностью сама, а иногда используется как ускоритель для большой. В итоге получаем меньше затрат, больше скорости и то же качество.
- быстрее, чем обычная спекулятивная декодировка
- дешевле и качественнее, чем каскады
- удобнее настраивать баланс «скорость ↔ качество»
При том же уровне качества, что и у спекулятивной декодировки, новый метод работает быстрее (генерирует больше токенов за один вызов большой модели).
А в задачах математических рассуждений получен явный апгрейд по скорости при сохранении или даже улучшении качества.
LLM всё чаще используются в поиске, чатах, ассистентах. Чтобы они реально были полезными, их нужно ускорять и удешевлять. *Speculative cascades* помогают это сделать без потери качества.
🔗 Подробнее: https://research.google/blog/speculative-cascades-a-hybrid-approach-for-smarter-faster-llm-inference/
@ai_machinelearning_big_data
#AI #LLM #Inference #SpeculativeDecoding #Cascades #GoogleResearch
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍3💩1💔1
Почему нужно подать заявку на Студкемп по математике в ИИ от Яндекс Образования в СПбГУ по этой ссылке? 🤔
Потому что это:
1️⃣ Возможность пообщаться с экспертами из ШАД, СПбГУ и Яндекс Образования
2️⃣ Перспектива подключиться к научным исследованиям по математике и ИИ
3️⃣ Потенциал получить глубокий математический взгляд на ML
4️⃣ Обработка теоретических и практических профессиональных знаний
5️⃣ Можно продолжать до бесконечности…
И это точно нельзя упускать! Ведь даже проезд и проживание оплатит Яндекс Образование 💙
Приём заявок открыт до 21 сентября — не теряем время.
Потому что это:
1️⃣ Возможность пообщаться с экспертами из ШАД, СПбГУ и Яндекс Образования
2️⃣ Перспектива подключиться к научным исследованиям по математике и ИИ
3️⃣ Потенциал получить глубокий математический взгляд на ML
4️⃣ Обработка теоретических и практических профессиональных знаний
5️⃣ Можно продолжать до бесконечности…
И это точно нельзя упускать! Ведь даже проезд и проживание оплатит Яндекс Образование 💙
Приём заявок открыт до 21 сентября — не теряем время.
🔥3❤2
🌟 Lumina-DiMOO
Lumina-DiMOO — это передовая модель, использующая дискретную диффузию для обработки мультимодальных задач, таких как генерация изображений и их редактирование.
Она демонстрирует высокую эффективность и превосходит существующие решения по множеству показателей.
🚀Основные моменты:
- Унифицированная архитектура для различных модальностей.
- Поддержка текстово-изображенческой генерации и понимания.
- Увеличенная скорость выборки с помощью кэширования.
- Достижение состояния искусства в нескольких бенчмарках.
📌 GitHub: https://github.com/Alpha-VLLM/Lumina-DiMOO
#python
Lumina-DiMOO — это передовая модель, использующая дискретную диффузию для обработки мультимодальных задач, таких как генерация изображений и их редактирование.
Она демонстрирует высокую эффективность и превосходит существующие решения по множеству показателей.
🚀Основные моменты:
- Унифицированная архитектура для различных модальностей.
- Поддержка текстово-изображенческой генерации и понимания.
- Увеличенная скорость выборки с помощью кэширования.
- Достижение состояния искусства в нескольких бенчмарках.
📌 GitHub: https://github.com/Alpha-VLLM/Lumina-DiMOO
#python
GitHub
GitHub - Alpha-VLLM/Lumina-DiMOO: Lumina-DiMOO - An Open-Sourced Multi-Modal Large Diffusion Language Model
Lumina-DiMOO - An Open-Sourced Multi-Modal Large Diffusion Language Model - Alpha-VLLM/Lumina-DiMOO
💩1
Как выучить вышмат за 1 вечер? 😨
Никак. Ведь в первую очередь важно научиться понимать математику. Это позволит не только быстро восстанавливать известные факты, но и адаптировать их под свои задачи и цели!
И поможет вам в этом единственный канал в телеграме о высшей математике. Его автор - выпускник СПБГУ, а ныне — аспирант РАН, преподаватель теории вероятностей и математического анализа.
На простом языке разбирает сложные вещи, даёт шпаргалки и проводит регулярные консультации по высшей математике 📈
Находка для студентов и тех, кому нужен вышмат по работе. От полезных материалов и книг до ответов на вопросы и уроков по подготовке к олимпиадам, собеседованиям, вступительным испытаниям.
Посмотрите сами 👉 @lav_math
Никак. Ведь в первую очередь важно научиться понимать математику. Это позволит не только быстро восстанавливать известные факты, но и адаптировать их под свои задачи и цели!
И поможет вам в этом единственный канал в телеграме о высшей математике. Его автор - выпускник СПБГУ, а ныне — аспирант РАН, преподаватель теории вероятностей и математического анализа.
На простом языке разбирает сложные вещи, даёт шпаргалки и проводит регулярные консультации по высшей математике 📈
Находка для студентов и тех, кому нужен вышмат по работе. От полезных материалов и книг до ответов на вопросы и уроков по подготовке к олимпиадам, собеседованиям, вступительным испытаниям.
Посмотрите сами 👉 @lav_math
🤡15❤6🔥2🎉1