Математика Дата саентиста
13.5K subscribers
404 photos
133 videos
37 files
349 links
加入频道
💥 MrBeast заявил, что собирается заставить 30 математиков пользоваться Word вместо LaTeX в течение целого года.
Последний, кто выдержит, получит $1 млн.

Шикарный был бы выпуск 😂
🤣2620👍6🔥6😁3❤‍🔥1👎1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎧 Perch 2.0 — AI, который слушает природу и спасает вымирающие виды.

DeepMind выпустили Perch 2.0 — компактную supervised-модель для биоакустики.

Без миллиардов параметров, без сложного self-supervised обучения — просто аккуратная модель, которая побила все бенчмарки и уже работает в полевых исследованиях.

🌱 Почему это важно
Звуки природы — это источник данных о биоразнообразии.
По аудиозаписям можно понять:
- какие животные живут в лесу,
- сколько их,
- размножаются ли они,
- не вытесняются ли они человеком.

Но расшифровка аудио — адский труд: в одном часе записи из тропиков десятки накладывающихся голосов.

🐦 Что умеет Perch 2.0
Perch 2.0 — универсальный эмбеддер для звуков животных.
Берёт 5 секунд аудио → выдаёт вектор, с которым можно:
- находить похожие записи,
- кластеризовать звуки,
- обучать простой классификатор для новых видов (few-shot).

Работает без GPU и без дообучения.

🛠 Архитектура
- Основa: EfficientNet-B3 (12M параметров).
- Три головы:
1. Классификация ~15k видов.
2. Прототипная — создаёт семантические логиты для distillation.
3. Source prediction — угадывает источник записи.
- Обучение в два шага:
1. Прототипная голова учится сама.
2. Её логиты становятся soft-label’ами для основной (**self-distillation**).

📊 Результаты
- SOTA на BirdSet и BEANS (ROC-AUC, mAP).
- Отличная переносимость на морских данных (киты, дельфины), которых почти не было в тренировке.
- Всё это — без fine-tuning, только фиксированные эмбеддинги.

Главный вывод
Perch 2.0 показывает, что:
🟢 качественная разметка,
🟢 простая архитектура,
🟢 чёткая постановка задачи
могут быть важнее, чем «бесконечные параметры» и сложные LLM.

🌍 Что это меняет
- Биологам — быстрый анализ джунглей Бразилии или рифов без написания своих моделей.
- ML-инженерам — наглядный пример, как обучать компактные сети без потери качества.
- Исследователям — напоминание: не всегда нужен GPT-4, чтобы сделать полезный инструмент.

🟠Github: https://github.com/google-research/perch-hoplite
🟠Подробнее: https://deepmind.google/discover/blog/how-ai-is-helping-advance-the-science-of-bioacoustics-to-save-endangered-species/
🟠Статья: http://arxiv.org/abs/2508.04665

@ai_machinelearning_big_data


#DeepMind #AI #Bioacoustics #MachineLearning #Perch #Ecology
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
11👍6
🔬 Физики MIT сделали прорыв: обнаружили новый тип материала, который одновременно является сверхпроводником и магнитом.

Раньше считалось, что эти свойства несовместимы: сверхпроводимость «боится» магнитных полей.

Но в особой форме графита (rhombohedral) учёные нашли хиральный сверхпроводник — электроны образуют пары и начинают вращаться, создавая собственное магнитное поле.

🔥 Почему это важно:
- Это новая форма сверхпроводимости
- Возможный путь к топологическим квантовым компьютерам — устойчивым к ошибкам
- Открытие подтверждено на шести разных образцах

Материал может стать ключом к следующему поколению квантовых технологий.

Подробности

@data_math
🔥296🤯6👍3🥰1
🧮 GPT-5 Pro выходит на новый уровень.

Теперь модель способна выводить корректные математические доказательства прямо из научных статей.

📌 Недавний пример: GPT-5 Pro построила проверенное доказательство из работы по выпуклой оптимизации, расширив «безопасное окно шага» на 50%.

🧮 Эксперимент выглядел так: он взял статью по выпуклой оптимизации, где оставался открытым вопрос о шагах градиентного спуска. GPT-5 Pro предложил доказательство, которое улучшило границу из оригинальной работы, и Бюбек лично проверил его корректность.

📄 В первой версии статьи было установлено:

🟢если η < 1/L (L — параметр гладкости), кривая значений функции выпуклая;

🟢если η > 1.75/L, существует контрпример.
Неясным оставался диапазон [1/L, 1.75/L].

💡 GPT-5 Pro сумел продвинуться и показал, что условие выпуклости сохраняется вплоть до η = 1.5/L. Это не окончательное решение, но значимый шаг вперёд — фактически новый научный результат, который мог бы быть опубликован на arXiv.

👀 Однако в обновлённой версии статьи , где появился дополнительный соавтор, люди закрыли задачу полностью, доказав точность границы 1.75/L.

Примечательно, что доказательство GPT-5 Pro оказалось независимым: оно не совпадает с версией v2 и выглядит как естественное развитие идей из v1. Это показывает, что модель действительно смогла предложить свой собственный путь к решению открытой математической проблемы.

Главное не только в результате, но и в контроле: на второй попытке, при заданных ограничениях, модель сместила константу дальше — сохранив все правила.

Можно представить так: GPT-5 крутит очень чувствительную ручку, но не ломает механизм — а параллельно пишет чистое и проверяемое объяснение, которое может разобрать эксперт.

Это шаг к тому, чтобы ИИ стал ежедневным соавтором на самых острых технических границах — где модели быстро «поджимают» константы, а люди доводят их до предела.

Эра, когда большая часть математических открытий будет рождаться вместе с ИИ, только начинается. 🚀
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
16🤮9👍7🤔4🥰3
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
☀️ Surya: фундаментальные модели ИИ для гелиофизики и предсказания воздействии солнца на космическое и земное пространство.

NASA и IBM
выпустили в опенсорс Surya Heliophysics Foundational Model — крупномасштабную ИИ-модель, обученную на 14 годах наблюдений космоса спутника Solar Dynamics Observatory (SDO)

🟢 Зачем это нужно:
Солнечные бури влияют на нашу жизнь:
🛰️ могут вывести из строя спутники
✈️ нарушить работу навигации в самолётах
вызвать перебои с электричеством
👨‍🚀 создать радиационную угрозу для астронавтов

Иногда вспышки сопровождаются потоками частиц, которые повреждают электронику и опасны для здоровья.

🟠 Чем интересна Surya:
- Обучена на 14 годах наблюдений за Солнцем
- Позволяет предсказать вспышки на солнце за 2 часа до их
- Показывает точное место на Солнце, где произойдёт вспышка
- Помогает заранее подготовиться авиации, энергетике и связи к возможным проблемам.

🚀 IBM и NASA десятилетиями работали над моделями климата и погоды на Земле. Теперь они перешли к прогнозированию «космической погоды».

HF: https://huggingface.co/nasa-ibm-ai4science
Модели: https://huggingface.co/nasa-ibm-ai4science/models
Датасеты: https://huggingface.co/nasa-ibm-ai4science/datasets

@ai_machinelearning_big_data

#AI4Science #Heliophysics #OpenScience #MachineLearning #NASA #IBM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍93🔥2
📌Приглашаем вас на три бесплатных вебинара курса «ML для финансового анализа»

💎Вебинар №1: «Инструменты тестирования торговых стратегий»

27 августа в 20:00 мск

🔹На вебинаре:
- Познакомитесь с инструментами для backtesting’а: от pandas до backtrader и backtesting.
-Узнаете про метрики оценки: доходность, просадка, Sharpe ratio
- Покажем ошибки при тестировании и как их избежать.
- Практика по тестированию простой стратегии и анализу ее метрик.

💎Вебинар №2: «Введение в технический анализ: построение торговой стратегии»

4 сентября в 20:00 мск

🔹На вебинаре:
-Узнаете архитектурное решение локального торгового робота
- Познакомитесь с понятием технического анализа
- Практика с актуальными инструментами
- Построения индикаторов на практике
- Первая стратегия на тех. анализе

💎Вебинар №3: «Работа с торговой площадкой ByBit»

17 сентября в 20:00 мск

🔹На вебинаре:
- Обзор возможностей платформы ByBit: типы ордеров, торговые пары.
- Разбор основных принципов работы с API ByBit: авторизация, получение котировок, выставление ордеров.
- Напишем простой торговый скрипт на Python и протестируем его на демо-аккаунте.

🎁Участники вебинаров получат подарки на почту

Регистрация на вебинары ➡️ OTUS.RU

Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Суммы Римана и интегралы обе преследуют цель вычислить площадь под кривой, но отличаются точностью и методом.
Сумма Римана — это приближение, при котором площадь оценивается как сумма площадей прямоугольников, расположенных под кривой. Ширина каждого прямоугольника определяется разбиением интервала, а высота берётся из значения функции в выбранной точке внутри каждого подинтервала (например, в левой границе, правой границе или середине). При увеличении числа прямоугольников точность приближения возрастает.

Интеграл же представляет собой точное значение площади под кривой и определяется как предел суммы Римана при стремлении числа прямоугольников к бесконечности и их ширины — к нулю.
Иными словами, суммы Римана — это ступени, а определённый интеграл — это конечная цель.
👍188💩3🥰2
Подпространства в ℝ³ за минуту

У линейных подпространств в ℝ³ всего четыре типа — именно их и шутливо показали на меме:

• {0} — только нулевой вектор.
• Прямая через начало: span(d) = { t·d }.
• Плоскость через начало: { p | n·p = 0 } = ker(nᵀ).
• Всё пространство ℝ³.

Как понять, что множество — подпространство:
1) 0 ∈ S
2) Замкнутость по умножению на скаляр: αx ∈ S
3) Замкнутость по сложению: x + y ∈ S

Быстрые примеры:
• z = 0 — подпространство (плоскость через начало).
• z = 1 — уже не подпространство (нет нулевого вектора, нет замкнутости).

Запомнить просто: линейные подпространства всегда проходят через начало координат.
19👍7🥰3🤔1
🌌 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.
14🔥4👍1👎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
3👍2🔥1🙏1