Что я вынес из Oxford Machine Learning Summer School 2025
Mathematical Institute, University of OxfordВдохновлено обзором про похожую школу — EEML.
Быстрый поиск полезных внешних данных для улучшения точности ML модели в Python
Эта статья описывает пример как можно с помощью публичных Python библиотек быстро улучшить качество вашей ML модели за счет обогащения релевантными внешними данными. Введение
GitHub ждет перезагрузка: Microsoft выстраивает новую стратегию против AI-конкурентов — Business Insider
Исполнительный директор Microsoft Джей ПарихНа внутренней встрече руководители Microsoft представили план по защите GitHub от конкурентов в сфере ИИ-кодинга
Google превращает обучение искусственному интеллекту в игру AI Quests
Google запустила образовательную платформу AI Quests, которая превращает изучение искусственного интеллекта в увлекательное приключение. Проект рассчитан на подростков 11–14 лет и создан совместно с
Локальный ИИ в OpenIDE: Mellum + Continue + Ollama
ИИ в разработке уже не новость, а обыденность. На этом фоне набирает обороты другая тенденция — запускать модели локально. Причины понятны: приватность кода, работа без интернета, предсказуемая задержка и никакого вендор-лок. Вы контролируете, какая модель у вас крутится, какие данные она видит и что именно отправляется «наружу» (спойлер: ничего).
Какой табличный формат LLM понимают лучше всего? (Результаты по 11 форматам)
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, в каком формате лучше всего передавать таблицы LLM. Исследование охватило 11 популярных форматов — от CSV и JSON до YAML и Markdown. Результаты неожиданны: разница в точности достигает 16 процентных пунктов, а выбор формата напрямую влияет на стоимость инференса и стабильность RAG-пайплайнов.
