{"version": "https://jsonfeed.org/version/1.1", "title": "Kali Novskaya", "home_page_url": "https://t.me/rybolos_channel", "feed_url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860.json", "description": "Kali Novskaya", "items": [{"id": "https://t.me/c/1568817860/1885", "url": "https://t.me/c/1568817860/1885", "title": "Шмидтхубер написал, что он первый придумал Recursive Self-improvement в 1987 году.  Наконец-то, а то", "content_html": "Шмидтхубер написал, что он первый придумал Recursive Self-improvement в 1987 году.<br /><br />Наконец-то, а то мы уже стали переживать <br /><br /><a href=\"https://people.idsia.ch/~juergen/recursive-self-improvement.html\">https://people.idsia.ch/~juergen/recursive-self-improvement.html</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1885-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-09-17T16:48:16+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1885-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1884", "url": "https://t.me/c/1568817860/1884", "title": "Будем делать субботний мемотред? #шитпост", "content_html": "Будем делать субботний мемотред? #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1884-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1883-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1882-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1881-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1880-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1879-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1878-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1877-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1876-8.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1875-9.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-09-12T08:10:23+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1884-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1883-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1882-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1881-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1880-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1879-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1878-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1877-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1876-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1875-9.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1874", "url": "https://t.me/c/1568817860/1874", "title": "Поскольку на этой неделе все обсуждают возможное решение (и воровство) Навье-Стокса (краткое содержа", "content_html": "Поскольку на этой неделе все обсуждают возможное решение (и воровство) Навье-Стокса (<a href=\"https://t.me/senior_augur/619\">краткое содержание у Ильи Гусева</a>), то самое время вспомнить, что проблема научной атрибуции результатов при использовании ИИ в науке уже была описана как риск в <a href=\"https://leidendeclaration.ai/\">Лейденской декларации о ИИ и математике.</a><br />Многие отдельные учёные и институты уже подписали декларацию (а некоторые учёные, например, Vladimir Lazic,  заняли ещё <a href=\"https://www.uni-saarland.de/lehrstuhl/lazic/prof-dr-vladimir-lazic/vladimir-lazic-where-i-stand-on-ai.html\">более строгую позицию</a>). <br /><br />И вот теперь такой прецедент — то ли доказательство частично украдено, то ли нет. <br /><br />Что предписывает декларация:<br />🟣 <strong>Раскрывайте использование инструментов:</strong> указывайте, какие ИИ и программы использовались.<br />🟣 <strong>Помогайте рецензентам:</strong> давайте ссылки и проверяемые доказательства.<br />🟣<strong>Следуйте открытой науке:</strong> делайте исследования прозрачными и доступными.<br />🟣 <strong>Отвечайте за корректность:</strong> ответственность всегда остаётся за авторами.<br />🟣 <strong>Сохраняйте человеческое авторство:</strong> ИИ не является автором работы.<br />🟣 <strong>Корректно указывайте источники:</strong> тщательно атрибутируйте идеи и результаты.<br />🟣 <strong>Участвуйте в публичной дискуссии:</strong> объясняйте обществу результаты, полученные с ИИ.<br />🟣 <strong>Следите за технологиями:</strong> понимайте возможности новых ИИ-инструментов.<br />🟣 <strong>Приветствуйте новых участников:</strong> делайте математическое сообщество открытым.<br />🟣 <strong>Осознанно выбирайте инструменты:</strong> учитывайте их открытость, эффективность и ценности.<br />🟣 <strong>Учитывайте этические последствия:</strong> избегайте исследований и партнёрств, способных причинить вред.<br /><br /><br />Сюда бы можно было добавить ещё целый пункт про использование опен-сорсных моделей, хоть это и требует ресурсов. Я лично не верю, что OpenAI тяжело проверить, какие примеры попали в обучение модели, так как примеры всегда максимально фильтруются и проверяются на абляционных исследованиях.<br /><br /><br />🟣<a href=\"https://leidendeclaration.ai/\">https://leidendeclaration.ai/</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1874-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-09-09T13:41:21+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1874-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1873", "url": "https://t.me/c/1568817860/1873", "title": "Сегодня выступила на разогреве у Шмидтхубера  🥹  🟣https://www.superintelligenceconference.org", "content_html": "Сегодня выступила на разогреве у Шмидтхубера  🥹<br /><br />🟣<a href=\"https://www.superintelligenceconference.org\">https://www.superintelligenceconference.org</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1873-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-09-09T13:11:38+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1873-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1872", "url": "https://t.me/c/1568817860/1872", "title": "", "content_html": "<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1872-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-09-07T11:51:05+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1872-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1871", "url": "https://t.me/c/1568817860/1871", "title": "🟣Ollama тоже вышла  https://ollama.com/blog/muse-glimmer https://ollama.com/library/muse-glimmer", "content_html": "🟣<strong>Ollama</strong> тоже вышла <br /><a href=\"https://ollama.com/blog/muse-glimmer\">https://ollama.com/blog/muse-glimmer</a><br /><a href=\"https://ollama.com/library/muse-glimmer\">https://ollama.com/library/muse-glimmer</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1871-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-08-10T15:58:22+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1871-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1870", "url": "https://t.me/c/1568817860/1870", "title": "Ещё больше рецептов подвезли:  🟣NVidia blog про модель: https://developer.nvidia.com/blog/run-local-", "content_html": "Ещё больше рецептов подвезли:<br /><br />🟣<strong>NVidia blog</strong> про модель: <a href=\"https://developer.nvidia.com/blog/run-local-agentic-ai-workflows-with-metas-muse-glimmer-on-nvidia/\">https://developer.nvidia.com/blog/run-local-agentic-ai-workflows-with-metas-muse-glimmer-on-nvidia/</a><br />🟣<strong>NVidia NIM</strong> контейнер: <a href=\"https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nim/meta/containers/muse-glimmer/-\">https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nim/meta/containers/muse-glimmer/-</a><br /><br />🟣<strong>VLLM inference</strong> <a href=\"https://recipes.vllm.ai/meta-models/Muse-Glimmer-30B\">https://recipes.vllm.ai/meta-models/Muse-Glimmer-30B</a><br /><br />🟣<strong>SGlang inference</strong> <a href=\"https://docs.sglang.io/cookbook/autoregressive/Meta/MuseGlimmer\">https://docs.sglang.io/cookbook/autoregressive/Meta/MuseGlimmer</a><br /><br />🟣<strong>AMD + LM Studio</strong> <a href=\"https://www.amd.com/en/blogs/2026/run-meta-muse-glimmer-30b-on-amd-ryzen-ai-max-and-radeon-gpus.html\">https://www.amd.com/en/blogs/2026/run-meta-muse-glimmer-30b-on-amd-ryzen-ai-max-and-radeon-gpus.html</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1870-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-08-10T15:45:36+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1870-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1869", "url": "https://t.me/c/1568817860/1869", "title": "🟣Unsloth Вышла квантизпция  Unsloth https://huggingface.co/unsloth/Muse-Glimmer-30B И подробный гайд", "content_html": "🟣<strong>Unsloth</strong><br />Вышла квантизпция  <a href=\"https://huggingface.co/unsloth/Muse-Glimmer-30B\">Unsloth</a> <a href=\"https://huggingface.co/unsloth/Muse-Glimmer-30B\">https://huggingface.co/unsloth/Muse-Glimmer-30B</a><br />И подробный гайд <a href=\"https://unsloth.ai/docs/models/muse-glimmer\">https://unsloth.ai/docs/models/muse-glimmer</a><br /><br />🟣<strong>MLX</strong> <br />MLX — версии fp4, 8bit и другие  <a href=\"https://huggingface.co/models?other=base_model:finetune:meta-models/Muse-Glimmer-30B\">https://huggingface.co/models?other=base_model:finetune:meta-models/Muse-Glimmer-30B</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1869-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-08-10T13:23:41+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1869-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1868", "url": "https://t.me/c/1568817860/1868", "title": "Обещают большую модель (Muse Spark 1.2, с которой дистиллили) тоже выложить", "content_html": "Обещают большую модель (Muse Spark 1.2, с которой дистиллили) тоже выложить<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1868-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-08-10T12:30:47+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1868-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1867", "url": "https://t.me/c/1568817860/1867", "title": "Сделали Muse Glimmer лендинг и коллекцию на HF — теперь отдельно лежат 🟣30B  — основная модель, пост", "content_html": "Сделали Muse Glimmer <a href=\"https://developer.meta.com/ai/models/muse-glimmer/\">лендинг</a> и <a href=\"https://huggingface.co/collections/meta-models/muse-glimmer\">коллекцию на HF</a> — теперь отдельно лежат<br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B\">30B</a>  — основная модель, посттрен веса<br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B-assistant\">30B assistant</a> — голова для спек декодинга <br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B-GGUF\">GGuf</a> для llama.cpp<br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B-ExecuTorch-PTE\">Executorch PTE</a> веса<br /><br />Выкатили <a href=\"https://github.com/pytorch/executorch/blob/main/examples/models/muse-glimmer/README.md\">Executorch документацию </a><br />🥹😈<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1867-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-08-10T12:18:59+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1867-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1866", "url": "https://t.me/c/1568817860/1866", "title": "🌸Релизим Muse Glimmer 30B 🌸  Впервые за долгое время, наконец-то релизим большой командой новую откр", "content_html": "🌸<strong>Релизим Muse Glimmer 30B</strong> 🌸<br /><br />Впервые за долгое время, наконец-то релизим большой командой новую открытую LLM от Meta Superintelligence Labs.<br />Веса под Apache 2.0!<br /><br />🌸<strong>Что это за модель</strong>:<br /> — 30B dense модель, дистиллированная версия Muse Spark для локального инференса на 1 GPU<br /> — юз-кейсы: OpenClaw, MCP, и агентные тулзы<br /> — общие способности (ризонинг, знания, кодинг) тоже на высоком уровне для модели такого размера.<br /> — очень быстрый инференс: 233 токена/сек на 5090 благодаря DFlash spec decoding<br /> — по ключевым способностям — агентные воркфлоу, swe bench, ризонинг — лучше Qwen 3.6 и Gemma 4 31B<br />— есть мультимодальный инпут (картинки и видео)<br />— больше 100 языков в претрейне<br />— контекст 131к токенов<br />— есть дополнительный safety probe в дополнение к модели <br /><br />Пожалуйста, скачивайте, пользуйтесь, — и ждите тех репорт и доки!<br />На неделе постараемся выпустить инференс у партнёров и доки по деплою на llama.cpp, ExecuTorch,  MLX.<br /><br />🟣Блогпост <a href=\"https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model\">https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-glimmer-open-agentic-model</a><br />🟣 Веса <a href=\"https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B\">https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B</a><br />🟣Доки: (пока что такие же как у Muse Spark) <a href=\"https://dev.meta.ai/docs/cookbook\">https://dev.meta.ai/docs/cookbook</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1866-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1865-1.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-08-10T11:29:36+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1866-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1865-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1864", "url": "https://t.me/c/1568817860/1864", "title": "Для борьбы с выгоранием — пятничный мемотред! #шитпост", "content_html": "Для борьбы с выгоранием — пятничный мемотред! #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1864-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1863-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1862-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1861-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1860-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1859-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1858-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1857-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1856-8.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1855-9.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-07-24T11:02:52+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1864-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1863-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1862-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1861-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1860-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1859-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1858-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1857-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1856-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1855-9.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1854", "url": "https://t.me/c/1568817860/1854", "title": "У меня на этой неделе был юбилей — два года в компании.   Было 100500 сокращений и реоргов, перестал", "content_html": "У меня на этой неделе был юбилей — <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1187\">два года в компании</a>. <br /><br />Было 100500 сокращений и реоргов, перестала считать. Пришла в LLama, сейчас я в Meta SuperIntelligence Labs занимаюсь рисерч-агентами.<br /><br />По статистике, два года — это рубеж 50%: половина людей в компании меньше этого срока, а половина больше. Многие приходят и уходят быстро, и чем выше левел, тем выше вероятность отвалиться в первый год. Но если не уволился за первые два года — считай есть шанс протянуть подольше, так как дальше хвост распределения растягивается медленно. #карьера #не_про_nlp <br /><br />Ну, еще покурим!😈<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1854-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-07-11T11:52:06+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1854-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1853", "url": "https://t.me/c/1568817860/1853", "title": "Илья мб и грубовато написал, но в целом весь ML опен сорс держится на людях, которые бесплатно трудя", "content_html": "Илья мб и грубовато написал, но в целом весь ML опен сорс держится на людях, которые бесплатно трудятся и берут на себя такие огромные риски. Если каждый ресурс будет кошмарить авторов датасетов, никаких открытых LLM не будет. Удивительно это видеть от Хабра.<br /><br />Американское же прецедентное право в этом смысле очень явно выразилось: <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1510\">это Fair use</a>.", "date_published": "2026-07-09T14:30:01+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1852", "url": "https://t.me/c/1568817860/1852", "title": "Вот такую писюльку получил 5 минут назад.   Нахуй Хабр. Не пишите туда, не читайте его.  Датасет я н", "content_html": "Вот такую писюльку получил 5 минут назад. <br /><br />Нахуй Хабр. Не пишите туда, не читайте его.<br /><br /><a href=\"https://huggingface.co/datasets/IlyaGusev/habr\">Датасет</a> я не закрою, пока они не соизволят написать нормальное письмо.<br /><br />После этого сделаю приватным, если кому-то будет нужен - пишите в личку. А лучше скачайте сейчас.<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1852-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-07-09T13:18:27+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1852-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1851", "url": "https://t.me/c/1568817860/1851", "title": "🌸Harness Engineering for Recursive Self-improvement🌸 #nlp #про_nlp   Отличный обзор на все текущие р", "content_html": "🌸<strong>Harness Engineering for Recursive Self-improvement</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp <br /><br />Отличный обзор на все текущие работы о self-improving scaffolds <br /><br />🟣<a href=\"https://lilianweng.github.io/posts/2026-07-04-harness/\">https://lilianweng.github.io/posts/2026-07-04-harness/</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1851-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-07-08T10:47:29+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1851-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1850", "url": "https://t.me/c/1568817860/1850", "title": "Пятница! Нужен мемотред #шитпост", "content_html": "Пятница! Нужен мемотред #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1850-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1849-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1848-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1847-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1846-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1845-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1844-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1843-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1842-8.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-06-26T12:37:33+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1850-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1849-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1848-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1847-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1846-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1845-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1844-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1843-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1842-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1841", "url": "https://t.me/c/1568817860/1841", "title": "🌸AI Can Learn Scientific Taste🌸 #nlp #про_nlp  Как отличить хорошую научную идеи от средней? Часто г", "content_html": "🌸<strong>AI Can Learn Scientific Taste</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp<br /><br />Как отличить хорошую научную идеи от средней? Часто говорят об интуиции или вкусе, которые годами вырабатывают ученые. А можно ли его передать LLM?<br /><br />🌸<strong>TL;DR</strong><br />Интересная статья из списка для чтения:<em> &quot;</em><a href=\"https://arxiv.org/abs/2603.14473\"><em>AI Can Learn Scientific Taste</em></a><em>&quot;.</em><br />Авторы предлагают эксперимент на большом объеме публикаций: можно ли попробовать обучить LLM &quot;вкусу&quot; к импактным идеям без формального определения.<br />Проблема сформулирована как 2 способности:<br />🟣judgement capability — способность ранжировать пары идей — и объяснять, почему<br />🟣ideation capability — способность генерировать внятные новые научные идеи.<br /><br />Чтобы сравнивать идеи между собой, авторы используют количество цитирований как прокси-метрику — у какой статьи цитирований больше, та и лучше. <br />В рамках экспериментов получены <br />🟣Модель Scientific Judge — SciJudge на базе GRPO на цитированиях<br />🟣Полиси-модель Scientific Thinker, которая учится генерировать научные идеи, используя сигнал от SciJudge и обновляя политику на базе comparison-based GRPO <br /><br /><strong>Scientific Judge</strong> вполне убедительно побеждает в качестве попарного ранжирования статей в сравнении с другими моделями — вин-рейт в районе 70%<br /><strong>Scientific Thinker </strong>качественно экспериментально не оценен, но по консенсусу GPT-5.2, GLM-5 и Gemini 3 Pro новизна идей существенная. <br /><br />Обе модели представлены в формате 4B и 30B, и даже есть некоторое подобие Scaling laws.<br /><br />🌸<strong>Данные</strong><br /><br />700,000 пар статей из arXiv (заголовки и абстракты)<br />Пары составлены таким образом, чтобы попарно сравнивались статьи одного времени выхода и области, чтобы избежать разницы в росте цитат во времени.<br /><br />Помимо Computer Science для обучения, часть данных для оценки качества включает математику, физику и биологию (bioRxiv) — и на этих парах улучшение точности ранжирования тоже сохранилось.<br /><br />Есть отложенная часть выборки &quot;из будущего&quot;: с датой публикации после предобучения базовых моделей. На них качество работы пока что сохранилось.<br /><br />🌸<strong>Может ли это работать?</strong><br /><br />Может, но в ограниченном количестве случаев.<br />Какое-то рациональное зерно в попарном сравнении идей одного года и домена может быть вполне полезно, чтобы выучить некоторые паттерны оценки научных идей: насколько идея хорошо масштабируется, есть ли у нее кросс-дисциплинарный потенциал, есть ли новизна и т.д. <br />Однако, сама метрика цитирований остается слишком шумной, чтобы опираться на нее как есть.<br />В тому же, саму по себе новизну таким образом определить невозможно, так как у нас есть временная утечка — базовая LLM (Qwen3), конечно, уже имела оцениваемые пары статей в претрейне.<br /><br />Для меня нет, в общем-то, самого главного эксперимента, который бы показывал результат: end2end улучшение прогресса какого-то агента, использующего такую модель в экспериментах.<br /><br />&quot;Вкус&quot; к науке остается неопределим, и использовать такие модели стоит с оговорками и уточненным пониманием, чему же мы учим модель на самом деле. Есть гораздо более объективно формализуемые части научных экспериментов.<br /><br /><br />🟣Paper: <a href=\"https://arxiv.org/abs/2603.14473\">https://arxiv.org/abs/2603.14473</a><br />🟣Github: <a href=\"https://github.com/tongjingqi/AI-Can-Learn-Scientific-Taste\">https://github.com/tongjingqi/AI-Can-Learn-Scientific-Taste</a><br />🟣Модели: <a href=\"https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/SciThinker-30B\">https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/SciThinker-30B</a> <a href=\"https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/SciJudge-30B\">https://huggingface.co/OpenMOSS-Team/SciJudge-30B</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1841-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1840-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1839-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1838-3.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-06-23T09:35:55+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1841-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1840-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1839-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1838-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1837", "url": "https://t.me/c/1568817860/1837", "title": "🌸Без Claude: подборка OSS агентных и кодинг-моделей 🌸 #nlp #про_nlp   В последнее время буквально ка", "content_html": "🌸<strong>Без Claude: подборка OSS агентных и кодинг-моделей </strong>🌸<br />#nlp #про_nlp <br /><br />В последнее время буквально каждую неделю был большой OSS релиз, и все примерно на одну тему: разворачиваем кодинг и агентные модели без Anthropic/OpenAI. <br /><br />🌸<strong>Cohere North mini </strong><strong>🔥</strong><br />Хорошая модель с сильными способностями к кодингу, можно инференсить FP8 на одной H100, инференс оптимизирован. Пока что (<em>на этой неделе</em>) гордое звание <strong>европейской SOTA</strong> для моделей такого же размера. Qwen 3.6 лучше по основным метрикам, но экспортный контроль их не всем разрешает. <br />MoE 30B-A3B, лицензия Apache 2.0<br /><strong>🟣</strong><a href=\"https://cohere.com/blog/north-mini-code\">https://cohere.com/blog/north-mini-code</a><br /><br />🌸<strong>Poolside Laguna XS.2</strong><br />Конкурент Cohere North mini, модель так же хороша на кодинг-бенчмарках. Разница в метриках в пределах погрешности.<br />MoE 33B-A3B, Apache 2.0<br /><strong>🟣</strong><a href=\"https://huggingface.co/poolside/Laguna-XS.2\">https://huggingface.co/poolside/Laguna-XS.2</a><br /><strong>🟣</strong><a href=\"https://poolside.ai/blog/introducing-laguna-xs2-m1\">https://poolside.ai/blog/introducing-laguna-xs2-m1</a><br /><br />🌸<strong>Семейство Gemma 4</strong><br /><strong>Diffusion Gemma</strong> — Мультимодальная модель с дискретным диффузионным декодированием вместо авторегрессивного, что дает значительный прирост скорости инференса. MoE 26B-A4B, Apache 2.0.<br /><strong>🟣</strong><a href=\"https://huggingface.co/google/diffusiongemma-26B-A4B-it\">https://huggingface.co/google/diffusiongemma-26B-A4B-it</a><br /><strong>🟣</strong><a href=\"https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/diffusion-gemma-faster-text-generation/\">https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/diffusion-gemma-faster-text-generation/</a><br /><br /><strong>Gemma 4 </strong>— Основная модель семейства с сильными общими способностями, выходит в двух вариантах (MoE 26B-A4B и Dense 31B). Хороший баланс качества и размера — Dense 31B влезает на одну GPU.<br />MoE 26B-A4B, Dense 31B<br /><strong>🟣</strong><a href=\"https://huggingface.co/google/gemma-4-31B-it\">https://huggingface.co/google/gemma-4-31B-it</a><br /><br /><strong>Function Gemma</strong> — версия для tool calling: структурированный вывод вызовов функций, парсинг аргументов, поддержка параллельных и вложенных вызовов.<br />MoE 26B-A4B, Apache 2.0<br /><strong>🟣</strong><a href=\"https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/functiongemma/\">https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/functiongemma/</a><br /><br /><strong>🌸Qwen 3.6 <br /></strong>Фокус на агентном кодинге: лучше работает с фронтендом, рассуждает на уровне репозитория, умеет сохранять thinking-контекст между сообщениями. MoE 35B-A3B и Dense 27B, мультимодальная (vision), Apache 2.0.<br /><strong>🟣</strong><a href=\"https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B\">https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.6-35B-A3B</a><br /><strong><br />🌸Mellum 12B<br /></strong>Самая маленькая модель из списка, заточенная под кодинг: code generation, editing, debugging, tool use и агентные сценарии. MoE 12B (2.5B активных), 128K контекст, есть Instruct и Thinking варианты, Apache 2.0 — можно крутить на одной потребительской GPU.<strong><br /></strong><strong>🟣</strong><a href=\"https://huggingface.co/blog/JetBrains/mellum2-launch\">https://huggingface.co/blog/JetBrains/mellum2-launch</a><strong><br /></strong><br />🌸<strong>Kimi K 2.6 </strong><br />Флагман Moonshot AI: MoE ~1T (32B активных), 262K контекст. Ключевая фича — Agent Swarm: модель сама декомпозирует задачу на до 300 параллельных суб-агентов. SWE-bench Pro 58.6%, Terminal-Bench 66.7%. Modified MIT.<br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6\">https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2.6</a><br /><br />🌸<strong>DeepSeek 4 Pro</strong> <br />Самая крупная OSS модель: MoE 1.6T (49B активных), контекст 1M токенов, MIT. Лидер на кодинг-бенчмарках (SWE-bench Verified 80.6%, LiveCodeBench 93.5%, Codeforces рейтинг 3206). Только текст.<br />🟣<a href=\"https://ollama.com/library/deepseek-v4-pro\">https://ollama.com/library/deepseek-v4-pro</a><br /><br />🌸<strong>GLM 5</strong><br />MoE 745B (44B активных), 202K контекст. Мультимодальная, хороша на кодинге и агентных задачах (AutoGLM). Лицензия MIT.<br />🟣<a href=\"https://z.ai/blog/glm-5\">https://z.ai/blog/glm-5</a> <br /><br />🌸<strong>Minimax M2.5</strong><br />Упор на RL в сотнях тысяч реальных окружений — кодинг, поиск, tool calling, офисные задачи. SWE-bench Verified 80.2%, основной конкурент Qwen для кодинга. <br />🟣<a href=\"https://ollama.com/library/minimax-m2.5\">https://ollama.com/library/minimax-m2.5</a> <br /><br />🌸<strong>IBM Granite 4.1</strong><br />Семейство enterprise-моделей для кодинга и RAG от IBM. Фокус на лицензионную чистоту данных и trustworthiness. Мне понравился техрепорт про стадии пре- и мидтренинга. Apache 2.0.<br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/blog/ibm-granite/granite-4-1\">https://huggingface.co/blog/ibm-granite/granite-4-1</a><br /><br />🌸<strong>Mistral family </strong><br /><strong>Magistral </strong>— reasoning-модель, обучена чистым RL, мультиязычная, прозрачный chain-of-thought. Small 24B (open-source) и Medium (closed).<br /><strong>Devstral </strong>— кодинг-модель для агентных задач, оптимизирована для Vibe CLI.<br /><strong>Codestral </strong>— специализированная модель для code generation, 80+ языков.<br />🟣<a href=\"https://mistral.ai/news/mistral-small-4/\">https://mistral.ai/news/mistral-small-4/</a> <br /><br />🌸<strong>Community Finetunes:  <br /></strong>Файнтюны на Qwen3.6 и Gemma 4 с &quot;uncensored&quot; мышлением — для тех, кому нужна модель без ограничений на генерацию.<br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/DavidAU/Qwen3.6-40B-Claude-4.6-Opus-Deckard-Heretic-Uncensored-Thinking\">Qwen 3.6 </a><br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/DavidAU/gemma-4-31B-it-The-DECKARD-HERETIC-UNCENSORED-Thinking\">Gemma 4</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1837-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-06-15T14:41:28+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1837-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1836", "url": "https://t.me/c/1568817860/1836", "title": "На неделе выступила в качестве спикера в зазеркальном лондонском аналоге ФКН НИУ ВШЭ: LSE - London S", "content_html": "На неделе выступила в качестве спикера в зазеркальном лондонском аналоге ФКН НИУ ВШЭ: LSE - London School of Economics, Department of Statistics. Поговорили про проблемы ИИ-рецензирования ИИ-статей, и что делать дальше. Даже напечатали меня. 👌<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1836-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-05-28T13:51:37+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1836-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1835", "url": "https://t.me/c/1568817860/1835", "title": "На этой неделе в Мете был очередной лэйофф. В честь этого срочно нужен выживальческий мемотред! #шит", "content_html": "На этой неделе в Мете был <a href=\"https://www.nytimes.com/2026/05/19/technology/meta-layoffs-ai.html\">очередной лэйофф</a>. В честь этого срочно нужен выживальческий мемотред! #шитпост <br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1835-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1834-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1833-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1832-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1831-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1830-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1829-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1828-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1827-8.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1826-9.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-05-22T10:54:49+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1835-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1834-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1833-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1832-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1831-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1830-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1829-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1828-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1827-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1826-9.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1825", "url": "https://t.me/c/1568817860/1825", "title": "🌸Arxiv vs Neurips 2026🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers   Я много пишу про то, что статей, особенно сгенер", "content_html": "🌸<strong>Arxiv vs Neurips 2026</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers <br /><br />Я много пишу про то, что статей, особенно сгенерированных агентами, становится все больше, а рецензентов больше не становится (см <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1655?single\">тут</a>).<br />Чтобы решить эту проблему, перейдем ли мы на автоматическое рецензирование? <br /><br />В этом месяце можно наблюдать, как две основнополагающие структуры в ИИ-сообществе приняли противоположные стратегии относительно ИИ-агентов в исследованиях.<br /><br />🌸<strong>NeurIPS</strong> <strong>2026</strong><br />В этом году я участвую в эксперименте с <a href=\"https://neurips.cc/Conferences/2026/ai-reviewing-experiment\">автоматическим рецензированием!</a><br />LLM будут помогать рецензентам оценивать качество статей. <br />Рецензентам предлагается поучаствовать в контрольных группах для оценки влияния LLM на итоговые решения, причем групп будет три:<br />— полностью человеческое, экспертное рецензирование<br />— эксперт + LLM, свободная генерация<br />— эксперт + LLM, структурированная генерация<br />🟣<a href=\"https://neurips.cc/Conferences/2026/ai-reviewing-experiment\">https://neurips.cc/Conferences/2026/ai-reviewing-experiment</a><br /><br /><br />🌸<strong>Arxiv </strong><br /><a href=\"https://x.com/tdietterich/status/2055000956144935055\">Администрация Архива</a>, наоборот же, решила не вводить автоматическое рецензирование, а оставить правила как есть, и ввести более строгие правила относительно ИИ-публикаций — статей, очевидно сгенерированных.<br />Речь идет в основном о следах и артефактах, которые говорят о том, что текст статьи был написан LLM (возможно, вообще без экспериментов).<br />Теперь <strong>все соавторы статьи, отмеченной архивом как сгенерированной, будут получать бан на год</strong>.<br /><br />Твиттер, конечно, негодует.  <br />🟣<a href=\"https://x.com/tdietterich/status/2055000956144935055\">https://x.com/tdietterich/status/2055000956144935055</a> <br /><br />Что думаете?<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1825-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-05-20T14:44:03+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1825-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1824", "url": "https://t.me/c/1568817860/1824", "title": "🌸Papers with Code жив!🌸 #nlp #nlp_papers #про_nlp   HuggingFace официально воскресили легендарный ре", "content_html": "🌸<strong>Papers with Code жив!</strong>🌸<br />#nlp #nlp_papers #про_nlp <br /><br />HuggingFace официально воскресили легендарный ресурс — и даже добавили новый функционал!<br /><br />Теперь наконец-то можно отслеживать<br />- растущий тренд в направлениях ИИ-исследований<br />- следить таргетно за статьями в наших любимых отраслях: World Models, Agents, RL, Robotics, и многих других!<br /><br />Вернулись вкладки с бенчмарками и метриками по разным отраслям (и их много!) и все статьи тоже новые, интегрированные через HuggingFace papers. <br /><br />Новая вкладка — <a href=\"https://paperswithcode.co/methods\">методы</a> — доступна со статьями в самых разных доменах. Можно посмотреть все статьи, где используется rlvr, например.<br /><br />Большой шаг для воспроизводимости в МЛ-рисерче!<br /><br />🟣<a href=\"https://paperswithcode.co/\">https://paperswithcode.co/</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1824-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1823-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1822-2.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-05-18T15:02:04+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1824-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1823-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1822-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1821", "url": "https://t.me/c/1568817860/1821", "title": "Ладно, раз я начала сегодня платить, то запощу хорошую новость тоже", "content_html": "Ладно, раз я начала сегодня платить, то запощу хорошую новость тоже", "date_published": "2026-05-18T15:01:44+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1820", "url": "https://t.me/c/1568817860/1820", "title": "🌸Пост про то, как справиться с выгоранием🌸  Я не знаю!", "content_html": "🌸<strong>Пост про то, как справиться с выгоранием</strong>🌸<br /><br />Я не знаю!", "date_published": "2026-05-18T14:51:06+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1819", "url": "https://t.me/c/1568817860/1819", "title": "С первым мая! A garland for May Day Walter Crane, 1895", "content_html": "С первым мая!<br />A garland for May Day<br />Walter Crane, 1895<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1819-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-05-01T16:23:28+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1819-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1818", "url": "https://t.me/c/1568817860/1818", "title": "В OpenAI продолжают распугивать последних невыгоревших рисерчеров в индустрии —расформировали и закр", "content_html": "В OpenAI <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1291\">продолжают распугивать</a> последних невыгоревших рисерчеров в индустрии —расформировали и закрыли направление AI for Science.<br /><br />Руководитель (вместе с другими) покинули компанию.<br /><br />🟣3 Executive Departures Shake up OpenAI&#x27;s Leadership Team - Business Insider<br /><a href=\"https://www.businessinsider.com/openai-executive-departures-shake-up-leadership-team-2026-4\">https://www.businessinsider.com/openai-executive-departures-shake-up-leadership-team-2026-4</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1818-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-04-20T09:49:47+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1818-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1817", "url": "https://t.me/c/1568817860/1817", "title": "Пора делать мемотред! #шитпост", "content_html": "Пора делать мемотред! #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1817-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1816-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1815-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1814-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1813-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1812-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1811-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1810-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1809-8.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-04-18T09:36:09+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1817-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1816-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1815-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1814-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1813-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1812-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1811-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1810-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1809-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1808", "url": "https://t.me/c/1568817860/1808", "title": "Просто проникнитесь этой иронией моей жизни:  Идейно делаешь ставку на опен сорс, пытаешься постоянн", "content_html": "Просто проникнитесь этой иронией <del>моей жизни</del>:<br /><br /><em>Идейно делаешь ставку на опен сорс, пытаешься постоянно мотивировать важность для науки<br />@<br />Успех переменный, в целом еле-еле дают что-то выложить вообще<br />@<br />???<br />@<br />Капиталистический ресурс venturebeat критикует, что лицензия не достаточно открытая</em><br /><br /><em>Ffffuuuu-</em>", "date_published": "2026-04-16T10:51:52+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1807", "url": "https://t.me/c/1568817860/1807", "title": "Критикуют, что лицензия недостаточно открытая!", "content_html": "Критикуют, что лицензия недостаточно открытая!<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1807-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-04-16T10:42:58+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1807-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1806", "url": "https://t.me/c/1568817860/1806", "title": "Внезапно, наши HyperAgents — в капиталистическом ресурсе Venture Beat!  🟣https://venturebeat.com/orc", "content_html": "Внезапно, наши <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1778?single\">HyperAgents</a> — в капиталистическом ресурсе Venture Beat!<br /> 🟣<a href=\"https://venturebeat.com/orchestration/meta-researchers-introduce-hyperagents-to-unlock-self-improving-ai-for-non-coding-tasks\">https://venturebeat.com/orchestration/meta-researchers-introduce-hyperagents-to-unlock-self-improving-ai-for-non-coding-tasks</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1806-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-04-16T10:30:16+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1806-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1805", "url": "https://t.me/c/1568817860/1805", "title": "Хорошо все оставить и уехать в Армению! 🥹👌", "content_html": "Хорошо все оставить и уехать в Армению! 🥹👌<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1805-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1804-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><video controls poster=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1803-2.mp4\" style=\"max-width:100%;\"><source src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1803-2.mp4\" type=\"video/mp4\">Your browser does not support the video tag.</video>", "date_published": "2026-04-16T09:21:57+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1805-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1804-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1803-2.mp4", "mime_type": "video/mp4"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1802", "url": "https://t.me/c/1568817860/1802", "title": "🌸Про историю опен-сорса🌸  В субботу в 16.00 по мск буду рассказывать про опен-сорс и эффективные нау", "content_html": "🌸<strong>Про историю опен-сорса</strong>🌸<br /><br />В субботу в 16.00 по мск буду рассказывать про опен-сорс и эффективные научные коллаборации, приходите!<br /><br />Лекторий Открытый смысл:<br />🟣<a href=\"https://t.me/Open_Sense_Praxis/32\">https://t.me/Open_Sense_Praxis/32</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1802-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-04-08T10:55:15+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1802-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1801", "url": "https://t.me/c/1568817860/1801", "title": "И, конечно, подкастик про статью 🥹", "content_html": "И, конечно, подкастик про статью 🥹<br /><strong>This message has unsupported attachment. Open Telegram to view it.</strong>", "date_published": "2026-04-07T12:27:27+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1800", "url": "https://t.me/c/1568817860/1800", "title": "🌸Что в итоге:  🟣Новый state-of-the-art: На отметке 24 часа AIRA^2 результирует в среднем лучше 71,8%", "content_html": "🌸<strong>Что в итоге:</strong><br /><br />🟣<strong>Новый state-of-the-art</strong>: На отметке 24 часа AIRA^2 результирует в среднем лучше 71,8% решений, (у MARS+ — 69,9%).<br />Устойчивое масштабирование: В отличие от предыдущих агентов, производительность которых достигала плато или снижалась, AIRA^2 продолжал улучшаться, достигнув 76,0% перцентильного ранга через 72 часа.<br />🟣<strong>Kaggle</strong> <strong>Медали</strong>: По окончании 72-часового прогона система достигла доли бронзовых медалей и выше (Bronze+) 61,1%, серебряных и выше (Silver+) — 58,9%, а золотых медалей — 36,7%.<br />🟣<strong>Абляционнные прогоны с ReAct</strong>: Сравнение  ReAct со статическими операторами показало, что, хотя разрыв в производительности сокращается при очень длительной работе (поскольку эволюционный цикл в конечном счете находит решения методом проб и ошибок), ReAct обеспечивает значительный прирост на ранних этапах (3–24 часа)<br /><br />🟣Arxiv: <a href=\"https://arxiv.org/abs/2603.26499\">https://arxiv.org/abs/2603.26499</a><br />🟣AlphArxiv: <a href=\"https://www.alphaxiv.org/abs/2603.26499\">https://www.alphaxiv.org/abs/2603.26499</a><br />🟣Github: пока нет, но может позже<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1800-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-04-07T12:14:47+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1800-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1799", "url": "https://t.me/c/1568817860/1799", "title": "🌸AIRA^2: SOTA на MLE-bench🌸  Помните, как вы сами участвовали в Kaggle-сореванованиях? Теперь мы учи", "content_html": "<strong>🌸AIRA^2: SOTA на MLE-bench</strong>🌸<br /><br />Помните, как вы сами участвовали в Kaggle-сореванованиях? Теперь мы учим агентов делать это лучше нас. <br /><br />🌸<strong>TL;DR</strong><br />Мы с коллегами выпустили новую работу— SOTA-агента на MLE-bench, основном бенчмарке агентов на ML задачах. <br />Предлагаемая система достигает 36% золотых медалей в Kaggle соревнованиях за сутки на 1 GPU (MLE-bench-30), и за сутки достигает решения лучше 71.8% остальных. За трое суток — лучше 76% решений.<br /><br />Статья <a href=\"https://arxiv.org/pdf/2603.26499\">Overcoming Bottlenecks in AI Research Agents</a><br /><br />🌸<strong>Основная проблема <del>музыки в россии </del>масштабирования агентов</strong><br /><br />MLE-bench — это типичный бенчмарк для оценки МЛ-агентов. Агентам предоставлена существенная степень свободы — они могут осуществлять разные эксперименты, учить модели и могли бы даже придумывать новые архитектуры. По факту, большинство решений все равно сводится к перебору гиперпараметров и улучшению существующих решений разными комбинациями лучших практик. <br />Соответственно, что же мешает агентам?<br /><br /><strong>1. Пропускная способность за заданное время</strong>: Многие агенты работают в синхронном, последовательном цикле. Пока агент ожидает завершения ресурсоемкой задачи обучения, механизм рассуждений простаивает. Такая последовательная работа существенно ограничивает количество решений, которые агент может исследовать за определенный промежуток времени (сутки или больше). В исследованиях, где отдельные эксперименты могут занимать часы, последовательный агент может оценивать только 10–20 кандидатов в день, что делает непрактичными стратегии широкого поиска вроде MCTS.<br /><br /><strong>2. Generalization Gap</strong>: в рамках поиска гипотез агент проверяет их на валидационном сете, тогда как финальное решение проверяется на тест-сете. Если проверок гипотез становится очень много (несколько сотен в день), то агент оверфитит решение под шум или артефакты оценки, и в конец результат на тесте ухудшается.<br /><br /><strong>3. Ограничения статических операторов</strong>: большинство агентов полагаются на фиксированные, одношаговые промпты (операторы), разработанные для конкретных подзадач, таких как «feature engineering» или «поиск гиперпараметров». Эти атомарные операторы не способны выполнять многошаговый ризонинг, итеративную отладку или динамическую адаптацию задач. <br /><br />🌸<strong>Как решить проблему?</strong><br /><br />Несколько решений, которые мы предлагаем:<br />1) Оркестратор следит за объемом доступных ресурсов, текущими результатами и популяциями разных идей. Как только ресурсы освобождаются, оркестратор их распределеяет, исходя из нормированных метрик прироста перформанса.  <br /><br />2) Чтобы улучшить выбор кандидатов, вводим протокол Hidden Consistent Evaluation. Делим все данные задачи на 3 стратифицированные части (train, search, val), и оцениваем новые решения на части search. При этом даем увидеть результат оркестратору, а не самому агенту. Таким образом мы исключаем ситуацию, когда агент сам репортит свой результат и оверфитит эксперименты.  <br /><br />3) Асинхронный параллелизм: Внедряем асинхронные воркеры и отделяем процесс рассуждения от среды исполнения. Каждый воркер в пуле привязан к выделенному GPU, CPU и оперативной памяти.  Пока один воркер выполняет 4-часовой прогон обучения, другие могут продолжать генерацию и оценку новых мутаций. Среда воркера является контекстно-зависимой (stateful) и включает Python и Bash. Агент может изучить набор данных, запустить короткий скрипт обучения, проверить логи и затем доработать код — и все это до отправки финального варианта оркестратору.<br /><br />4) Внутри нод убираем статичные операторы и заменяем все на ReAct, чтобы был multi-step reasoning, лучше дебаггинг.<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1799-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1798-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1797-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1796-3.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-04-07T12:14:23+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1799-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1798-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1797-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1796-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1795", "url": "https://t.me/c/1568817860/1795", "title": "#карьера  Пока я вам рассказываю про ИИ агентов, 6 апреля (понедельник) у Валеры будет стрим с онлай", "content_html": "#карьера <br />Пока я вам рассказываю про ИИ агентов, 6 апреля (понедельник) <a href=\"https://t.me/cryptovalerii/926\">у Валеры будет стрим</a> с онлайн-соревнованием по ML систем-дизайну. <br /><br />ML system design — моя любимая секция в собеседованиях, на ней можно креативить, и при этом она прекрасно показывает опыт и мышление. <br /><br />Под постами про агенты периодически появляются вопросы о том, что сейчас делать  в начале карьеры, стоит ли вообще что-то учить и как готовиться.<br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1257\">Формат собеседований</a><br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1260\">Получаем реферралы</a><br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1545\">Итак, вы на новой работе в faang</a><br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1602\">Реорг и взаимоотношения с менеджером </a><br /><br />Про систем дизайн я вроде не писала ещё ничего, но посмотреть на чужие фишки в мышлении, масштабировании и разрешении боттлнеков всегда полезно.<br /><br />Интересно, будет ли кто-то из участников использовать агенты", "date_published": "2026-04-04T11:57:11+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1794", "url": "https://t.me/c/1568817860/1794", "title": "Давайте мемотред, а то уже суббота! #шитпост", "content_html": "Давайте мемотред, а то уже суббота! #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1794-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1793-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1792-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1791-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1790-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1789-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1788-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1787-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1786-8.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1785-9.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-04-04T08:41:04+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1794-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1793-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1792-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1791-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1790-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1789-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1788-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1787-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1786-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1785-9.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1784", "url": "https://t.me/c/1568817860/1784", "title": "#шитпост  Почему карта распространения праиндаевропейского языка так похожа на карту иммиграции айти", "content_html": "#шитпост <br />Почему карта распространения праиндаевропейского языка так похожа на карту иммиграции айтишников после 2022<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1784-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1783-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1782-2.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-04-02T13:47:55+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1784-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1783-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1782-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1781", "url": "https://t.me/c/1568817860/1781", "title": "Воображая будущее: мечтает ли ИИ захватить мир?  Друзья, мы возвращаемся с новым циклом!  Если в про", "content_html": "<strong>Воображая будущее: мечтает ли ИИ захватить мир?</strong><br /><br />Друзья, мы возвращаемся с новым циклом! <br />Если в прошлый раз речь у нас шла о человеке как объекте преобразования в советский период, то теперь нас будут интересовать технологии и образы будущего. <br /><br />Ни один разговор о будущем сейчас не проходит без обсуждения искусственного интеллекта. За этим интересом скрываются определённые представления о том, как будет развиваться мир и месте человека в нём. Какие ожидания, страхи и формы воображения стоят за этими обсуждениями — и как они соотносятся с более ранними представлениями о том, зачем нам искусственный интеллект? Насколько технологии, которые мы имеем сегодня, отвечают идеям прошлого — что воплотилось, а что осталось нереализованным?<br /><br />Уже на этой неделе специалист по методам машинного обучения и популяризатор науки <strong>Сергей Марков</strong> расскажет о том, как на разных исторических этапах мыслили искусственный интеллект, как менялись представления о его целях и задачах в зависимости от идеологических установок. Исследовательница в области ИИ <strong>Татьяна Шаврина</strong> обратится к истории больших открытых проектов — от университетских коллабораций до современных языковых моделей — и покажет, как менялись формы коллективной работы и сама идея open-source. <strong>Александр Нотченко</strong>, специалист по искусственному интеллекту, основатель AI-консалтинга в Лондоне, вместе с Татьяной обсудят, как в условиях развития ИИ трансформировались представления о приватности, безопасности данных и контроле над цифровой средой.<br /><br />Куратор этого цикла — Татьяна Шаврина, руководитель исследовательских команд в области ИИ, автор языковых моделей llama 3, 4, Bloom, к.ф.н, автор 60+ научных работ по языковым моделям и их оценке<br /><br />Расписание:<br /><br />- <strong>4 апреля</strong>, <strong>15.00</strong> Сергей Марков «Обещания искусственного интеллекта: от утопии к пессимизму?»<br />- <strong>11 апреля, 16.00</strong> Татьяна Шаврина «Научный прогресс как коллективный проект: от университетских коллабораций до современных языковых моделей»<br />- <strong>18 апреля, 16.00</strong> Александр Нотченко, Татьяна Шаврина «Приватность в век ИИ: от личного пространства к контролю через данные»<br /><br />Лекции пройдут на платформе Zoom онлайн. <br />Самый удобный способ посетить их все — приобрести абонемент через наш <a href=\"https://boosty.to/opensensepraxis/posts/137edb4b-e2cf-4f4d-9a26-13c00deb7386?share=post_link\">бусти</a>. Записи лекций также будут доступны там.<br /><br /><em>Средства, вырученные за этот курс, пойдут на нужды проектов, поддерживающих политзаключенных.</em><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1781-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-03-31T11:13:33+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1781-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1780", "url": "https://t.me/c/1568817860/1780", "title": "Делаем три благотворительные лекции на тему истории ИИ, приватности данных и опен сорса в Открытом С", "content_html": "Делаем три благотворительные лекции на тему истории ИИ, приватности данных и опен сорса в Открытом Смысле. Приходите!", "date_published": "2026-03-31T11:13:33+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1779", "url": "https://t.me/c/1568817860/1779", "title": "Безопасно ли это?  Совершенно нет! Но весело Можно добавлять метрики и бенчмарки AI Safety прямо в m", "content_html": "Безопасно ли это? <br />Совершенно нет! Но весело<br />Можно добавлять метрики и бенчмарки AI Safety прямо в multi-task objective, чтобы агент оптимизировался исходя из безопасности тоже.<br /><br />Пожалуйста, применяйте HyperAgents в своих задачах, расширяйте применимость метода:<br />🟣 кодинг, наука, human preferences, поиск - все так или иначе должно работать<br />🟣можно оптимизировать своего собственного агента, начиная как бы не с нуля, а с текущих наработок (с математикой IMO мы так и сделали в эксперименте, и получилось отлично)<br /><br />🌸Github <a href=\"https://github.com/facebookresearch/HyperAgents\">https://github.com/facebookresearch/HyperAgents</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1779-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-03-24T11:33:26+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1779-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1778", "url": "https://t.me/c/1568817860/1778", "title": "🌸ГиперАгенты, или вперед к Open-Ended Exploration🌸 #nlp #nlp_papers  Что будет, если дать агентам по", "content_html": "🌸<strong>ГиперАгенты, или вперед к Open-Ended Exploration</strong>🌸<br />#nlp #nlp_papers<br /><br />Что будет, если дать агентам полную свободу модифицировать самих себя?<br />Наконец-то выпускаю долгожданную статью, где я побыла уже не соавтором, а научным руководителем.<br />Вместе с Jenny Zhang, автором <a href=\"https://web.telegram.org/a/%20https://t.me/c/1334131803/55281\">Darwin Gödel Machine</a> , выпускаем <a href=\"https://arxiv.org/abs/2603.19461\">HyperAgents </a>— open-ended self-improvement для агентов, на многих задачах сразу<br /><br />🌸<strong>TL;DR</strong><br />HyperAgents — это пример системы, где агент улучшает самого себя итеративно, от промптов до кода.<br />При этом, в отличие от Darwin Gödel Machine, мы пошли дальше и сделали multi-task objective:<br />— агент должен улучшать сам себя из поколения в поколение, и делать это одновременно на многих задачах сразу.<br /><br />Улучшения возможны в обеих группах доменов:<br /><em>— verifiable rewards:</em> кодинг (Polyglot), математика (IMO), симуляции в робототехнике (Genesis)<br /><em>— unverifiable rewards:</em> рецензирование статей (Apres)<br /><br />🌸<strong>Пайплайн</strong><br /><br />Как и в первой версии DGM, агент вносит модификацию — и затем оценивает ее успешность на основе результатов: в данном случае на бенчмарках, тестах и тд.<br />Модификации образуют граф версий, который можно контролировать в git.<br /><br />В системе всегда работает цепочка из двух агентов: есть мета-агент и агент, который выполняет задачи. <br />Мета-агент опирается на результаты выполнения задач и вносит изменения и в себя, и в агента-работника одновременно. <br /><br />Гиперагентов можно использовать с разными моделями: Claude-4.5-sonnet, O4-mini, GPT-4o<br /><br />🌸<strong>Почему это работает: Абляционные исследования</strong><br /><br />Как должна выглядеть оптимальная система агента, чтобы поощрять открыты  поиск новых модификаций?<br />Как правило, в предыдущих работах, если агенту и позволяется что-то модицифировать, то только в определнных рамках и заданных примитивах.<br />Мы проверили, что будет, если этого избежать: результирующая система — Гиперагенты — оптимизирована под более быстрый поиск новых модификаций — и in-context обучение более эффективному самооулучшению.<br />Модель в рамках итераций (их может быть хоть 200) начинает лучше понимать, какие изменения стоит вносить.   <br />Итак, что мы сравниваем:<br />— HyperAgents (DGM-H): метаагент улучшает сам себя и агента-работника в многозадачной среде<br />— HyperAgents без самомодификации: метаагент улучшает только агента работника в многозадачной среде, себя оставляет как есть<br />— HyperAgents без архива предыдущих решений и их результатов: метаагент вносит улвчшения в себя и агента-работника, не опираясь на предыдущие результаты<br />— Классика, DGM: метаагент изолированно улучшает агента-работника, на всех задачах и кастомно по одной задаче.  <br /><br />🟣HyperAgents (DGM-H) демонстрирует более динамичный рост общего перформанса на всех задачах — плюс, <strong>улучшения, полученные таким способам на одних доменах, переносятся в улучшения на других.</strong><br /><br />🌸<strong>Учимся самоулучшаться</strong><br /><br />Мы вводим новую метрику, чтобы определить способность мета-агента вносит успешные улучшения: <strong><em>imp@50</em></strong> (по аналогии с pass@50)<br /><strong>🟣</strong><strong>Именно в рамках итеративного процесса самоулучшения у мета-агента в конце эксперимента существенно вырастает imp@50 в сравнении со стартовым состоянием (0 --&gt; 0.63).</strong><br />🟣<strong>Агент обрастает тулзами для поддержания памяти, трекинга изменений, отслеживания тенденций в результатах.</strong><br /><br /><br />🟣Arxiv <a href=\"https://arxiv.org/abs/2603.19461\">https://arxiv.org/abs/2603.19461</a> <br />🟣Github <a href=\"https://github.com/facebookresearch/HyperAgents\">https://github.com/facebookresearch/HyperAgents</a> <br />🟣HF papers: <a href=\"https://huggingface.co/papers/2603.19461\">https://huggingface.co/papers/2603.19461</a> <br />🟣AlphArxiv <a href=\"https://www.alphaxiv.org/abs/2603.19461\">https://www.alphaxiv.org/abs/2603.19461</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1778-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1777-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1776-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1775-3.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-03-24T11:25:58+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1778-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1777-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1776-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1775-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1774", "url": "https://t.me/c/1568817860/1774", "title": "Вайб рабочей недели после для рождения примерно такой:", "content_html": "Вайб рабочей недели после для рождения примерно такой:<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1774-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1773-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1772-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1771-3.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-03-23T09:20:03+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1774-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1773-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1772-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1771-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1770", "url": "https://t.me/c/1568817860/1770", "title": "🌸Быть всем довольным, но не подать виду🌸 #не_про_nlp   Сегодня у меня день рождения! Вместо подведен", "content_html": "🌸<strong>Быть всем довольным, но не подать виду</strong>🌸<br />#не_про_nlp <br /><br />Сегодня у меня день рождения!<br />Вместо подведения итогов пойду гулять по Лондону.<br />Солнышко светит, а я последний месяц только смотрела в монитор на работе и в монитор дома.<br /><br />На неделе будут разборы и новые статьи 👌<br />Спасибо, что вы со мной!<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1770-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-03-21T13:21:54+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1770-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1769", "url": "https://t.me/c/1568817860/1769", "title": "Ну и подкаст с AlphArxiv, конечно 🏎", "content_html": "Ну и подкаст с AlphArxiv, конечно 🏎<br /><strong>This message has unsupported attachment. Open Telegram to view it.</strong>", "date_published": "2026-03-13T13:51:32+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1768", "url": "https://t.me/c/1568817860/1768", "title": "Вообще в целом вопросы, которые по итогу сформулировал агент, можно регулярно задавать себе, когда в", "content_html": "Вообще в целом вопросы, которые по итогу сформулировал агент, можно регулярно задавать себе, когда выбираешь тему для исследования/курсовой/проекта: <pre><br />    <code class='language-'><br />        &quot;problem_scope&quot;: &quot;Is the scope appropriately scoped-not too broad to be intractable, nor too narrow to be trivial ?&quot;,<br />&quot;motivation&quot;: &quot;Is there a compelling justification for why this problem needs to be solved?&quot;,<br />&quot; scalability &quot;: &quot;Is the proposed idea or method scalable to more complex, real-world scenarios?&quot;,<br />&quot;memorable_takeaway&quot;: &quot;Is there a clear, impactful, and memorable ’take-home message’?&quot;,<br />&quot;interdisciplinary_appeal &quot;: &quot;Does the work have the potential to influence or be<br />adopted by other fields ?&quot;,<br />&quot;opens_new_directions&quot;: &quot;Does the work open up entirely new avenues of research?&quot;{}<br />    </code><br /></pre><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1768-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-03-13T13:38:50+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1768-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1767", "url": "https://t.me/c/1568817860/1767", "title": "🌸APRES: An Agentic Paper Revision and Evaluation System🌸 #nlp #nlp_papers   Может ли процедура рецен", "content_html": "🌸<strong>APRES: An Agentic Paper Revision and Evaluation System</strong>🌸<br />#nlp #nlp_papers <br /><br />Может ли процедура рецензирования быть автоматизирована? И как к этому вопросу вообще подойти, чтобы адекватно оценивать идеи и их реализацию?<br />Применяем агенты <a href=\"https://arxiv.org/abs/2603.03142\">на стыке LLM-агентов и наукометрии</a>.<br /><br /><strong>🌸TL;DR</strong><br />Рецензенты оценивают статьи относительно стандартов науки, устоявшихся годами, но год от года меняющихся.<br />Можем ли мы, посмотрев на исторические данные, построить систему, которая предсказывает эти стандартны, и непосредственно оценивает по ним, насколько статья будет импактной, важной для сообщества?<br />В качестве прокси-метрики можно взять количество цитирований другими импактными статьями спустя год после публикации.  <br />Оценивая статью по предсказанным рубрикам, скоррелированным с будущими цитированиями, мы можем итеративно улучшать уже готовую статью, чтобы в конце концов максимально оптимально донести свою мысль, чтобы статья была полезна.<br /><br /><strong>🌸Общий пайплайн</strong><br />берем AIDE или другой Tree Search скаффолд, даем ему набор рубрик для старта — у нас это критерии оценки NeurIPS.<br />Другие компоненты агента: o1 или Gemini 2.5, а также <a href=\"https://github.com/titipata/scipdf_parser\">парсер статей</a> <br /><br /><strong>1. Предсказываем рубрики</strong><br /><em>Генерация рубрик</em>: LLM-агент генерирует или уточняет набор из k элементов рубрики для рецензирования (например, «техническая обоснованность» или «ясность изложения»).<br /><em>Оценка:</em> Агент-рецензент оценивает статьи в датасете по этим элементам рубрики, присваивая баллы.<br /><em>Анализ: </em>Модель отрицательной биномиальной регрессии прогнозирует количество цитирований на основе баллов, с измерением качества прогноза через MAE.<br /><em>Выбор и уточнение: </em>Система выбирает наиболее эффективную рубрику и возвращает её для дальнейшего уточнения.<br />Этот процесс замкнутой оптимизации продолжается до сходимости, обычно в пределах 25 итераций. По итогу имеет более детальные рубрики, куда более конкретные, чем изначальные от конференции/журнала.<br /><br /><strong>2. Оптимизирует текст статьи</strong><br />После того как оптимальная рубрика R* найдена, она используется для автоматизированной ревизии статьи:<br />— Система сначала оценивает исходную статью по найденной рубрике, генерируя как количественные баллы, так и конструктивную обратную связь.<br />— LLM-агент-редактор предлагает изменения, направленные на повышение баллов статьи по рубрике R*.<br />Переработанная версия статьи повторно оценивается, и процесс итеративно продолжается до сходимости, при этом все версии отслеживаются, а лучшая версия выбирается для дальнейшего уточнения.<br /><br /><br /><strong>🌸Результаты:</strong><br />— Mean Averaged Error предсказания цитирований у такого метода примерно на 20% лучше альтернатив, а общий прирост предсказанных цитирований больше, причем основные идеи и результаты статьи не редактируются.<br />— Метод также снижает разброс оценок статьи среди рецензентов, а сами рубрики легко валидировать.<br />— Рубрики, полученные методом оптимизации, дают более серьезное улучшение качества статьи, чем использование реальных гайдлайнов рецензирования -- они, как правило, не достаточно подробные, и могут по-разному трактоваться. Сгенерированные подробные рубрики оценки статей задают гораздо более детальные и интересные критерии (см аппендикс статьи)<br /><br />— В эксперименте с двойным слепым рецензированием с PhD ML рецензенты предпочитали улучшенные версии статей в 79% случаев.<br />Улучшение в среднем достаточно существенное: может вывести статью из Clear reject в Borderline, из Borderline в Accept -- при условии, что сама идея изначально полезная, и сам текст статьи плохо написан. <br /><br />— Оценка результатов рецензирования и будущих цитирований -- очень спекулятивная тема.  Мы прекрасно знаем, что большая доля статей на NeurIPS<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1410\"> годами получает случайные решения</a>. <br />Теперь, когда объем статей на <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1653\">историческом максимуме и стресс-тестирует все сообществ</a>о, автоматические инструменты просто необходимы. В целом, если все авторы будут использовать что-то подобное, суммарная проблема неконсистентности ревью может частично решиться.<br /><br />🟣Arxiv <a href=\"https://arxiv.org/abs/2603.03142\">https://arxiv.org/abs/2603.03142</a><br />🟣AlphArxiv <a href=\"https://www.alphaxiv.org/overview/2603.03142\">https://www.alphaxiv.org/overview/2603.03142</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1767-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1766-1.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-03-13T13:27:43+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1767-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1766-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1765", "url": "https://t.me/c/1568817860/1765", "title": "Залью пока сюда новую статью, которая на самом деле не новая, а висела полгодика на OpenReview.🤵", "content_html": "Залью пока сюда новую статью, которая на самом деле не новая, а висела полгодика на OpenReview.🤵", "date_published": "2026-03-13T13:23:42+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1764", "url": "https://t.me/c/1568817860/1764", "title": "🌸Капитанский мостик #9🌸  Выпуск в честь 8 марта: наговорили с Валентином Малых и Дмитрием Колодезевы", "content_html": "🌸<strong>Капитанский мостик #9</strong>🌸<br /><br />Выпуск в честь 8 марта: <a href=\"https://t.me/datafest/919\">наговорили</a> с Валентином Малых и Дмитрием Колодезевым:<br />🟣Подкаст &quot;Капитанский мостик&quot;, выпуск 9<br /><a href=\"https://youtu.be/k0PtQyfxc3o?si=f1gIvyFImXniXVSl\">https://youtu.be/k0PtQyfxc3o?si=f1gIvyFImXniXVSl</a><br /><br />Всех с праздником!<br /><video controls poster=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1764-0.mp4\" style=\"max-width:100%;\"><source src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1764-0.mp4\" type=\"video/mp4\">Your browser does not support the video tag.</video>", "date_published": "2026-03-08T16:50:26+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1764-0.mp4", "mime_type": "video/mp4"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1763", "url": "https://t.me/c/1568817860/1763", "title": "Пятничный мемотред в честь того, что эта неделя заканчивается #шитпост", "content_html": "Пятничный мемотред в честь того, что эта неделя заканчивается #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1763-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1762-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1761-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1760-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1759-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1758-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1757-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1756-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1755-8.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1754-9.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-03-06T13:12:40+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1763-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1762-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1761-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1760-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1759-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1758-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1757-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1756-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1755-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1754-9.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1753", "url": "https://t.me/c/1568817860/1753", "title": "Очередное дополнение к посту вышло.   OpenAI заключает партнёрство с Пентагоном.", "content_html": "Очередное дополнение к <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1291\">посту</a> вышло. <br /><br />OpenAI заключает партнёрство с Пентагоном.<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1753-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-02-28T11:07:45+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1753-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1752", "url": "https://t.me/c/1568817860/1752", "title": "🌸Вакансии и Нетворкинг с OpenTalks.AI🌸 #карьера   Прошел второй день OpenTalks.AI, и почти на всех д", "content_html": "🌸<strong>Вакансии и Нетворкинг с OpenTalks.AI</strong>🌸<br />#карьера <br /><br />Прошел второй день <a href=\"https://t.me/OpenTalksAI/1002?single\">OpenTalks.AI</a>, и почти на всех докладах есть какой-то классный call to action, предложение поколлаборировать или стажировка.<br />Мне захотелось поделиться с вами как с профессиональным сообществом:<br /><br />🌸<strong>Открытые позиции</strong>:<br /><br />🟣Дмитрий Ветров набирает магистров в Constructor University на программу ML Research <br />Есть возможность получить финансирование от JetBrains<br /><a href=\"https://constructor.university/programs/graduate-education/advanced-software-technology\">https://constructor.university/programs/graduate-education/advanced-software-technology</a> <br /><br />🟣Андрей Устюжанин приглашает на позиции PhD и PostDoc в Constructor University<br />— PhD — Scale-aware reasoning architectures, causal representation learning<br />— PostDoc — Active experimentation strategies, self-driving laboratories<br />Напишите <a href=\"mailto:andrey.ustyuzhanin@constructor.org\">andrey.ustyuzhanin@constructor.org</a><br /><br />🟣Bioptic ищет ML-инженеров для разработки агентов в биотехе:<br /><a href=\"https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfA8GkNcoPyySqI_1XB46VxJY-rK2k_sz25P5xDHwUeZUUdYA/viewform\">https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfA8GkNcoPyySqI_1XB46VxJY-rK2k_sz25P5xDHwUeZUUdYA/viewform</a><br /><br />🟣White Circle (AI Safety) ищет ML-инженеров для работы с аудио и видео, MLOps, Data scientists: <br /><a href=\"https://jobs.ashbyhq.com/whitecircle\">https://jobs.ashbyhq.com/whitecircle</a><br /><br />🌸<strong>Коллаборации</strong><br /><br />🟣Евгений Ижикевич и Анатолий Старостин сделали новый фреймворк для обучения моделей с новой архитектурой на базе работы Spiking manifesto — и открыты к коллаборациям <br /><a href=\"https://github.com/anatoli-starostin/spiky\">https://github.com/anatoli-starostin/spiky</a><br /><br /><br />🟣Андрей Устюжанин приглашает подать заявку на воркшопы:<br />— Meta-science, AI in Scientific process — Wurzburg, date TBD <br />— Experimental Physics meets Deep Learning — Bremen IJCAI August 26<br />Напишите <a href=\"mailto:andrey.ustyuzhanin@constructor.org\">andrey.ustyuzhanin@constructor.org</a><br /><br /><br />🌸<strong>Каналы</strong><br /><br />🟣Сергей Николенко завел канал и сделал целую серию постов с обзором актуальных работ по AI Safety <a href=\"https://t.me/sinecor\">https://t.me/sinecor</a><br /><br />🟣Илья Макаров (наконец!) тоже завел канал и пишет про статьи своей лаборатории  <a href=\"https://t.me/imak_ai\">https://t.me/imak_ai</a><br /><br />Поскольку сессий параллельно было много, я точно упустила часть, поэтому, если у вас есть вакансии, можно постить их в комментариях к этому посту!<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1752-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-02-21T08:36:01+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1752-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1751", "url": "https://t.me/c/1568817860/1751", "title": "Подписчики: - Мы хотим детекцию сгенерированных текстов. Я: - У нас есть детекция сгенерированных те", "content_html": "Подписчики: - Мы хотим детекцию сгенерированных текстов.<br />Я: - У нас есть детекция сгенерированных текстов дома.<br />Детекция сгенерированных текстов дома: <a href=\"https://www.reviewer3.com/evidence/arena\">https://www.reviewer3.com/evidence/arena</a> - попробуй угадать сам, какая рецензия написана человеком, а какая - LLMкой!", "date_published": "2026-02-16T15:24:19+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1750", "url": "https://t.me/c/1568817860/1750", "title": "А вообще, давайте пятничный мемотред #шитпост  а то жить тяжело!", "content_html": "А вообще, давайте пятничный мемотред #шитпост  а то жить тяжело!<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1750-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1749-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1748-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1747-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1746-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1745-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1744-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1743-7.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-02-13T12:45:24+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1750-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1749-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1748-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1747-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1746-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1745-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1744-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1743-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1742", "url": "https://t.me/c/1568817860/1742", "title": "На следующей неделе я выступаю на OpenTalks, ежегодной уже, большой конференции нашего сообщества. Б", "content_html": "На следующей неделе я выступаю на <a href=\"https://t.me/OpenTalksAI/974\">OpenTalks</a>, ежегодной уже, большой конференции нашего сообщества. Буду делать обзор агентов для ИИ рисерча и автоматизации — и что нам дальше ожидать. Увидимся в Сербии! <br /><br />P.s. такую картинку красивую поставили, придется скоро делать пластическую операцию, чтоб так выглядеть. Недостижимая идеальность нейронок!<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1742-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-02-13T12:19:31+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1742-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1741", "url": "https://t.me/c/1568817860/1741", "title": "Компартия прислала диплом! Миска рис (мой ноябрьский HSK пришел)", "content_html": "Компартия прислала диплом! Миска рис (мой ноябрьский HSK пришел)<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1741-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-02-12T14:11:43+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1741-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1740", "url": "https://t.me/c/1568817860/1740", "title": "Как обычно, прошу поставить лайк статье на HF papers! https://huggingface.co/papers/2602.06855", "content_html": "Как обычно, прошу поставить лайк статье на HF papers! <a href=\"https://huggingface.co/papers/2602.06855\">https://huggingface.co/papers/2602.06855</a>", "date_published": "2026-02-10T15:43:25+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1739", "url": "https://t.me/c/1568817860/1739", "title": "Ну и ИИ-подкаст с AlphArxiv, конечно", "content_html": "Ну и ИИ-подкаст с AlphArxiv, конечно<br /><strong>This message has unsupported attachment. Open Telegram to view it.</strong>", "date_published": "2026-02-10T14:53:44+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1738", "url": "https://t.me/c/1568817860/1738", "title": "Вот тут можно посмотреть формат задачи и как на самом деле выглядит новая SOTA — чуда не происходит,", "content_html": "Вот тут можно посмотреть формат задачи и как на самом деле выглядит новая SOTA — чуда не происходит, но происходит более эффективный поиск решения<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1738-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1737-1.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-02-10T14:50:28+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1738-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1737-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1736", "url": "https://t.me/c/1568817860/1736", "title": "🌸AIRSbench: релизим новый бенчмарк для AI Research Agents🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers  Если дать аген", "content_html": "🌸<strong>AIRSbench: релизим новый бенчмарк для AI Research Agents</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers<br /><br />Если дать агенту вашу рисерч-задачу, что побьет SOTA быстрее — вы или агент? <br /><br /><strong>TL;DR</strong><br /><a href=\"https://arxiv.org/abs/2602.06855\">AIRS-Bench: a Suite of Tasks for Frontier AI Research Science Agents</a><br />  ИИ Агенты уже могут находить решения лучше текущей &quot;человеческой&quot; SOTA — если дать им возможность брать поставленную задачу и данные, и проводить полный цикл экспериментов, с вычислительными мощностями и инструментами.<br /><br />🌸<strong>Про бенчмарк</strong><br />Последний год я занимаюсь ИИ-агентами, и наконец выходит небольшой бенчмарк, который мы используем для оценки агентов внутри.<br /><br />Сам бенчмарк предлагает все этапы работы с задачей: планирование, написание кода, его исполнение и обучение моделей, оценка результатов, анализ и итерирование с новым набором идей.<br /><br />Мы оцениваем как модели, так и агенты целиком:<br />🟣Скаффолды: <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1400\">MLGym</a><em> ReACT, </em><a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1527\">AIRA Dojo Tree search</a><em> (наша предыдущая SOTA на MLEbench), one-shot генерация как бейзлайн</em><br />🟣LLM: <a href=\"https://arxiv.org/abs/2510.02387\">Code World Model</a><em>, </em><a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1563\">GPT-OSS</a><em>, GPT-4o, Devstral, O3mini</em><br /><br />Результаты каждого агента нормируются относительно SOTA и усредняются.<br />На решение каждой задачи отводится 24 часа и 1 H200.<br /><br />В целом, бенчмарк похож на MLE-bench, но с двумя важными отличиями:<br />— все задачи взяты из последних статей, это реальные задачи с текущей SOTA,  не Kaggle соревнования <br />— все задачи новые, не контаминированные<br /><br /><strong>🌸Что могут агенты сейчас?</strong><br /><br />Производить полный цикл экспериментов и сабмитить итоговое лучшее решение, которое вышло за заданное время. По верхнеуровневому описанию лучшего решения, имплементировать его и начать улучшать. <br />3 систематичных случая, когда агент смог предложить решение лучше текущей SOTA — Aira Dojo Greedy + GPT-OSS 120B,  Aira Dojo Greedy + GPT-OSS 120B, Aira Dojo Greedy + Code World Model. <br />Так что хорошо выходит даже у опенсорсных моделей — главное, иметь хороший скаффолд, которы за счет дерева поиска нивелирует некоторые недостатки моделей. <br /><br />🌸<strong>Данные</strong><br /><br />Мы релизим 20 задач, которые на текущий момент являются несатурированными и относительно новыми, чтобы избежать прямой контаминации. <br />Домены: SWE, QA, Math, Information Extraction, Molecule&amp;Protein ML, classification tasks. <br /><br />Все SOTA-метрики актуализированы людьми. Изначально, мы стартовали со 100 задач из верха лидербордов papers with code -- но 100 задач прогонять совсем дорого, и мы выбрали 20 с сохранением распределения скоров и разнообразия задач.<br /><br />Лицензия: CC-4-noncommercial<br /><br />По итогу у нас есть: <br />— набор неконтаминированных, сложных задач <br />— стандарт для описания статей в формате, чтобы они стали машиночитаемыми. <br />— оценка полного цикла спобосностей агентов на актуальных ML-задачах<br />— опенсорсные агенты, которые в состоянии реально улучшить существующие решения.<br /><br />🟣Arxiv: <a href=\"https://arxiv.org/abs/2602.06855\">https://arxiv.org/abs/2602.06855</a><br />🟣Github: <a href=\"https://github.com/facebookresearch/airs-bench\">https://github.com/facebookresearch/airs-bench</a><br />🟣AlphArxiv: <a href=\"https://www.alphaxiv.org/abs/2602.06855\">https://www.alphaxiv.org/abs/2602.06855</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1736-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1735-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1734-2.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-02-10T14:48:41+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1736-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1735-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1734-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1733", "url": "https://t.me/c/1568817860/1733", "title": "На злобу дня — и в рамках #карьера поста. Работает железно, везде. #шитпост   Про Хомского очень неп", "content_html": "На злобу дня — и в рамках #карьера поста. Работает железно, везде. #шитпост <br /><br />Про Хомского очень неприятно было прочитать.<br /><br /><blockquote>Первое правило любой переписки в интернете, в почте в том числе - она в любой момент может быть слита в паблик, она может быть отнесена к нотариусу и иметь юридическую силу, она может использоваться потом при внутренних расследованиях в компаниях.</blockquote><br /><br /><a href=\"https://torshina.me/instrukcziya-kak-polzovatsya-rabochej-pochtoj\">https://torshina.me/instrukcziya-kak-polzovatsya-rabochej-pochtoj</a>", "date_published": "2026-01-31T21:42:51+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1732", "url": "https://t.me/c/1568817860/1732", "title": "Что-то неделя не очень, а пятницу хочется поправить мемотредом! #шитпост", "content_html": "Что-то неделя не очень, а пятницу хочется поправить мемотредом! #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1732-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1731-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1730-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1729-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1728-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1727-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1726-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1725-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1724-8.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-01-30T11:57:44+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1732-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1731-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1730-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1729-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1728-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1727-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1726-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1725-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1724-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1723", "url": "https://t.me/c/1568817860/1723", "title": "У меня взломали личный аккаунт OpenAI. Китайские хакеры (?). За ночь потратили лимит бюджета в 900 д", "content_html": "У меня взломали личный аккаунт OpenAI. Китайские хакеры (?).<br />За ночь потратили лимит бюджета в 900 долларов (на разные модели), даже был поиск и эмбеддинги подергали. Все на китайском, длинные инпуты и систем-промпты.<br /><br />Что характерно, поддержка OpenAI сама написала, что кажись вас взломали, от вас пошли запросы при оружие.<br />Но деньги, конечно, не вернут.<br /><br />Будьте аккуратны! <br />А у меня теперь есть дорогой датасет китайских промпт-инъекций<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1723-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1722-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1721-2.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-01-28T14:27:36+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1723-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1722-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1721-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1720", "url": "https://t.me/c/1568817860/1720", "title": "🌸Обзор 2025 для AGI Russia 🌸  В четверг пройдет мой ежегодный доклад в AGI Russia —  2025 год в AGI:", "content_html": "🌸<strong>Обзор 2025 для AGI Russia</strong> 🌸<br /><br />В четверг пройдет мой ежегодный доклад в <a href=\"https://t.me/agirussia\">AGI Russia</a> — <br /><strong>2025 год в AGI: таймлайн до AGI и обзор основных работ </strong><br /><strong><u>29 января 2025, 17:00</u></strong> (время московское)<br /><br />Посмотрим на ИИ агентов, основные достижения за год — и конечно, покритикуем графики экспоненциального роста 😈<br /><br />🟣Ютуб ссылка будет тут<br />🟣<a href=\"https://aigents.timepad.ru/event/1412596/\">https://aigents.timepad.ru/event/1412596/</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1720-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-01-27T12:05:25+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1720-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1719", "url": "https://t.me/c/1568817860/1719", "title": "#шитпост #nlp_papers   На этой неделе много занимаюсь рецензированием статей. В этом году многие авт", "content_html": "#шитпост #nlp_papers <br /><br />На этой неделе много занимаюсь рецензированием статей. В этом году многие авторы, видимо, первый раз писали ethical considerations про свою статью (на ACL <a href=\"https://aclrollingreview.org/responsibleNLPresearch/\">эта секция обязательна</a>я).<br /><br />Записывайте гениальные формулировки, пригодятся:<br /><blockquote>As our department does not maintain a dedicated Ethics Review Board, we conducted a rigorous internal self-examination in strict accordance with standard ethical guidelines.<br /></blockquote>🟣 сами на себя посмотрели, понравилось!<br /><blockquote>The human evaluation was conducted by three expert annotators. Demographic and geographic information was not collected, as the study focuses on comparative preference judgments rather than population-level analysis.<br /></blockquote>🟣 заставили трех студентов делать оценку, пофиг, что там получилось<br /><blockquote>All negotiation dialogues in this study were synthetically generated using language models. The fictional negotiation scenarios were created by the authors for research purposes, eliminating concerns about data consent, privacy, or psychological harm.</blockquote><br />🟣 все данные для статьи мы сгенерировали, и шо вы нам сделаете<br /><br />При этом рецензентам надо поклясться чуть ни не на крови матери, что для ревью ИИ не использовали 🤕<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1719-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-01-23T13:17:06+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1719-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1718", "url": "https://t.me/c/1568817860/1718", "title": "🌸Открытый смысл🌸 #не_про_nlp   Надеюсь, у меня среди подписчиков есть какая-то часть левой аудитории", "content_html": "<strong>🌸Открытый смысл</strong>🌸<br />#не_про_nlp <br /><br />Надеюсь, у меня среди подписчиков есть какая-то часть левой аудитории. Это объявление для них!😧<br /><br />Коллеги из <a href=\"https://web.telegram.org/k/#@rabkor\">Рабкора</a>, <a href=\"https://web.telegram.org/k/#@primenumbers2021\">Простых чисел</a> и не только открывают новый проект — <a href=\"https://t.me/Open_Sense_Praxis/10\">онлайн-лекторий &quot;Открытый смысл&quot; </a><br />Открытый смысл — это новый онлайн-лекторий о практическом прошлом: социалистических экспериментах, формах коллективной жизни, культурных практиках, экономических и политических предложениях, которые заслуживают внимания в силу своего нереализованного потенциала.<br /><br /><br />Первые три лекции уже <a href=\"https://t.me/Open_Sense_Praxis/10\">объявлены</a>: <br /><br />🟣Антрополог <strong>Дарья Димке</strong> расскажет о том, как в ранние советские годы искали ответ на вопрос о том, каким должен быть человек в бесклассовом обществе и как его можно формировать на практике. <br />🟣Экономист <strong>Алексей Сафронов</strong> будет говорить о нереализованных советских проектах — от СЭВ и ОГАС до программ научно-технического развития — позволяющих иначе взглянуть на историю и увидеть в ней реальные возможности переустройства общества. <br />🟣Социолог и преподаватель <strong>Анна Очкина</strong> обратится к идеям философа Эвальда Ильенкова о личности и воспитании, ставшие попыткой переоткрыть марксизм и придать новый смысл целям советского просветительского проекта. <br /><br />🟣Чтобы подпасть на лекции, нужно подписаться на <a href=\"https://boosty.to/opensensepraxis/posts/aabc1e51-b8c0-466d-9125-d3d6f36d61a2?share=post_link\">Бусти проекта </a><br />🟣<a href=\"https://t.me/Open_Sense_Praxis/\">Telegram</a> лектория — можно (и нужно) предлагать интересующие темы<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1718-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-01-22T14:37:35+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1718-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1717", "url": "https://t.me/c/1568817860/1717", "title": "🌸ИИ Агенты и научный метод на пути к AGI: подход Ben Goertzel🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers  Сегодня не", "content_html": "<strong>🌸ИИ Агенты и научный метод на пути к AGI: подход Ben Goertzel</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers<br /><br />Сегодня немного про филосоция науки и ИИ. С большим удовольствием прочитала новый драфт от Бена Герцеля, автора термина AGI.<em> (Вообще очень многие, кто делал экстраполяции про AGI, стали рассуждать на тему SuperIntelligent AI Researcher, см </em><a href=\"https://ai-2027.com/\">AI-2027</a><em>, </em><a href=\"https://www.lesswrong.com/posts/gabPgK9e83QrmcvbK/what-s-up-with-anthropic-predicting-agi-by-early-2027-1\">lesswrong</a><em> и др.)</em><br /><br /><strong>🌸TLDR: </strong>В статье <a href=\"https://bengoertzel.substack.com/p/what-is-science-exactly\">What is &quot;Science&quot;, Exactly?</a> поднимется вопрос о том, как нам вообще подходить к методологии науки сейчас — и ее акселерации/автоматизации с помощью агентов.<br /><br />Я сама уже поднимала вопрос о том, что Попперовские критерии фальсифицируемости не соблюдаются в массе ML статей (смотрят только бенчмарки, а значит, верифицирумость, а ablation studies игнорируют). А часть работ вообще идет по пути чистого методологического анархизма по Фейерабенду и пробует все подряд: агент что-то придумывает и сам проверяет, часто полную чушь, или RL методы сами по себе оказываются на поверку бесполезными — но на бенчмарке прирост, а значит, нам все равно, почему (см мой <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1582\">keynote тут</a>). <br /><br />🟣Здесь тезис такой же: если мы контролируем агентов, которые ставят эксперименты, то какую методологию им вообще давать? <br /><br /><strong>🌸Cultural/Pragmatic Probabilism</strong><br /><br />Бен предлагает новый подход, который он называет Cultural/Pragmatic Probabilism (CPP):<br /><em>Хорошая научная теория — это та, которая избегает ненужных различий.</em><br /><br />В таком случае, когда мы сравниваем две научные теории или две ML модели, описывающие мир, мы сравниваем их так, чтобы не искать точечные различия в отдельных метриках бенчмарков, а скорее ориентируемся на их общую робастность, воспроизводимость результата, и в целом простоту и практическую применимость. <br /><br />Cultural/Pragmatic Probabilism предлагает способ формализации научной методологии, который признает разнообразие способов получения новых знаний, отмеченное Фейерабендом, и в то же время отражает то, что делает науку уникальной. Ключевые тезисы:<br /><em>— Наука основывается на вероятностном канале доказательств.<br />— Лучше та теория, которая проще: но культурная &quot;простота&quot; является слабым звеном, стандарты которого зависят от парадигмы.<br />— Лучше та теория, которая практичнее: прагматическая полезность также является слабым звеном.<br /></em><br /><strong>🌸А что с Научными агентами?</strong><br /><br />Можно сформулировать три уровня их развития:<br /><br /><strong>Tier 1: Paradigm-internal validator. </strong>Валидатор экспериментов и результатов: агенту можно дать задачу, и он автоматизирует эксперимент в рамках заданных условий, кодовой базы, данных и метрик. Например, может оптимизировать обучение модели под определенные бенчмарки.<br /><br /><strong>Tier 2: Paradigm-internal discoverer. </strong>Агент способен предложить идею эксперимента сам, в рамках принятой методологии, и вывести новое научное знание в рамках существующей парадигмы. Например, новую разновидность архитектуры трансформера.<br /><br /><strong>Tier 3: Paradigm innovator.</strong> Агент способен вывести и систематизировать новое научное знание, пересматривать существующие теории и основывать новые, основывать новое направление. Может придумать &quot;следующий трансформер&quot;. <br /><br />Та же трехступенчатая структура применима и к экспериментальной науке: на первом этапе разрабатываются эксперименты для проверки фиксированных гипотез; на втором этапе разрабатываются эксперименты для получения данных, позволяющих лучше объяснить слабые стороны вопроса; на третьем этапе возникает новая научная школа/парадигма. <br /><br />Что думаете?<br /><br />🟣<a href=\"https://bengoertzel.substack.com/p/what-is-science-exactly\">Блогпост</a><br />🟣<a href=\"https://drive.google.com/file/d/1ty6F1vF8EzbZYiNOq1AzesLQAyfQO6Sv/view\">Полны</a><a href=\"https://drive.google.com/file/d/1ty6F1vF8EzbZYiNOq1AzesLQAyfQO6Sv/view\">й </a><a href=\"https://drive.google.com/file/d/1ty6F1vF8EzbZYiNOq1AzesLQAyfQO6Sv/view\">драфт статьи</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1717-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-01-20T13:47:16+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1717-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1716", "url": "https://t.me/c/1568817860/1716", "title": "У меня как обычно увеличилось количество подписчиков, пока я ничего не писала. Сегодня будет пост, т", "content_html": "У меня как обычно увеличилось количество подписчиков, пока я ничего не писала. Сегодня будет пост, так что опять уменьшится. Ни шагу вперёд! 🥹", "date_published": "2026-01-20T12:43:01+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1715", "url": "https://t.me/c/1568817860/1715", "title": "🌸OpenTalksAI 2026🌸 #nlp #про_nlp   В этом году, совсем скоро, я буду выступать на OpenTalksAI в Белг", "content_html": "🌸<strong>OpenTalksAI 2026</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp <br /><br />В этом году, совсем скоро, я буду выступать на OpenTalksAI в Белграде!<br /><br />В прошлые годы конференция была в Ереване (там, собственно, я познакомилась с будущими коллегами в Snapchat и переехала в Лондон), в Тбилиси (было неформально и очень весело, у меня были дебаты с Анохиным), и в этом году — Белград. Буду рассказывать много всякого про агентов и языковые модели, конечно.<br /><br />Конференция обещает быть отличной, лайнап из спикеров уже составляется -- так что обязательно <a href=\"https://opentalks.ai/en/call-for-proposals\">подавайте свой доклад тут. </a><br /><br />Доклады по исследованиям, разработке и бизнес-применениям AI/ML. Доклады можно подавать на английском и русском языке.<br />В этом году 4 трека: AI-agents, LLM, GenAI, RL<br /><br />🟣Где: 19-20 февраля 2026 в Белграде, Сербия<br />🟣Call for proposals открыт до 20 января: <a href=\"https://opentalks.ai/en/call-for-proposals\">https://opentalks.ai/en/call-for-proposals</a> <br />🟣Решение по докладам будет разослано до 30 января.<br />🟣Тг <a href=\"https://t.me/OpenTalksAI/\">https://t.me/OpenTalksAI/</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1715-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-01-11T13:08:31+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1715-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1714", "url": "https://t.me/c/1568817860/1714", "title": "Каникулярный мемотред? Да! #шитпост", "content_html": "Каникулярный мемотред? Да! #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1714-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1713-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1712-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1711-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1710-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1709-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1708-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1707-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1706-8.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2026-01-09T09:14:42+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1714-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1713-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1712-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1711-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1710-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1709-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1708-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1707-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1706-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1705", "url": "https://t.me/c/1568817860/1705", "title": "Этой картинке официально 40 лет! С Новым годом, друзья!", "content_html": "Этой картинке официально 40 лет! С Новым годом, друзья!<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1705-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-12-31T14:28:01+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1705-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1704", "url": "https://t.me/c/1568817860/1704", "title": "Я на новый год в РФ: сделаю какую-нибудь нарезку и все  Я, третий год в Лондоне: шуба, мимоза, оливь", "content_html": "Я на новый год в РФ: сделаю какую-нибудь нарезку и все <br />Я, третий год в Лондоне: шуба, мимоза, оливье <br /><br />Люди знают, что есть! <br /><a href=\"https://youtu.be/bRPIvZdva1o?si=87TX_uZnZ18lm3hY\">https://youtu.be/bRPIvZdva1o?si=87TX_uZnZ18lm3hY</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1704-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-12-31T13:40:04+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1704-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1703", "url": "https://t.me/c/1568817860/1703", "title": "🎄Итоги года 🎄😉  Вот идёт мой 4 год иммиграции, 3ий в Лондоне, и можно подвести итоги 2025, хотя и на", "content_html": "🎄<strong>Итоги года</strong> 🎄😉<br /><br />Вот идёт мой 4 год иммиграции, 3ий в Лондоне, и можно подвести итоги 2025, хотя и на сам новый год как-то удивительно пофиг.<br /><br />Год был тяжёлый! Было много <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1602\">реоргов и два лэйоффа</a>. Но мне повезло, у меня отличная команда и суперупорные опытные люди вокруг. Гвозди бы делать из этих людей!<br /><br />Все же мне удалось заниматься темой, которая мне сейчас наиболее близка, и продвинуться по науке немного:<br />— взять двух аспирантов из академии <br />— выпустить несколько моделей, агентных фреймворков и бенчмарков в опенсорс<br />— два раза выступить в Оксфорде и один раз в Исландии на <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1548\">AGI conf!</a><br />— и здесь, в телеграм-канале, и в оффлайне сообщество сильно выросло, и очень приятно, что они стали пересекаться! Спасибо!<br /><br />Из негатива:<br />— Я хотела и не съездила в Китай, потому что бесконечные реорги отняли время. Вместо конференции пришлось по шестому разу продавать проекты команды новому руководству. Зато начала учить китайский язык, чему очень рада! <br />— Как и в <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1001?single\">прошлые годы,</a> опять не получила визу в США. Но уже и не получу, по-моему можно не стараться :) вон в Китае безвиз опять же <br /><br />У меня вышло 6 статей:<br />🟣<a href=\"https://arxiv.org/abs/2502.14499\">Mlgym: A new framework and benchmark for advancing ai research agents</a><br />🟣<a href=\"https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&amp;hl=ru&amp;user=sdmdZh8AAAAJ&amp;sortby=pubdate&amp;citation_for_view=sdmdZh8AAAAJ:RYcK_YlVTxYC\">Combining code generating large language models and self-play to iteratively refine strategies in games</a><br />🟣<a href=\"https://arxiv.org/abs/2506.22419\">The Automated LLM Speedrunning Benchmark: Reproducing NanoGPT Improvements</a><br />🟣<a href=\"https://arxiv.org/abs/2507.02554\">AI Research Agents for Machine Learning: Search, Exploration, and Generalization in MLE-bench</a><br />🟣<a href=\"https://arxiv.org/abs/2511.13254\">Souper-Model: How Simple Arithmetic Unlocks State-of-the-Art LLM Performance</a><br />🟣<a href=\"https://arxiv.org/abs/2511.15593\">What Does It Take to Be a Good AI Research Agent? Studying the Role of Ideation Diversity</a><br /><br />А ещё было несколько отличных стримов на <a href=\"https://t.me/rabkor\">Рабкоре</a>:<br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1444\">Цифра и демократия с Николаем Кононовым (Код Дурова)</a><br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1492\">Беседа с Алексеем Сафроновым  (Простые числа) про цифровую плановую экономику</a><br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1531\">Открытые Данные в 2025</a><br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1651\">Беседа с Михаилом Бурцевым про будущее науки и ИИ</a><br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1701\">Новогодний левый стрим: хорошее за год </a><br /><br />Вот такой был год! <br />Желаю вам в новом году не сдаваться! Пусть сдаются другие :) <br />Поддерживайте важные проекты и получайте поддержку сами! <br /><br />Ну все, мне пора резать салаты. В Лондоне все самой делать :)<br />С НОВЫМ ГОДОМ!🎄", "date_published": "2025-12-31T13:35:25+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1702", "url": "https://t.me/c/1568817860/1702", "title": "🌸Кризис инфраструктуры уравняет всех в 2026🌸 #nlp  #про_nlp   Близится конец 2025, года, когда видео", "content_html": "🌸<strong>Кризис инфраструктуры уравняет всех</strong> <strong>в 2026</strong>🌸<br />#nlp  #про_nlp <br /><br />Близится конец 2025, года, когда видеогенерация стала реалистичной, ЛЛМки стали совсем большими, а на инференс потратить можно чуть ли не больше чем на обучение. <br /><br />Между тем, критическая инфраструктура со всех сторон проседает. Как обычно, все держится на энтузиастах и бесплатном труде, причем и со стороны открытых данных и со стороны открытой валидации результатов:<br />🟣<em>Anna&#x27;s Archive</em> — запрещенный во многих странах мира, работающий с большим риском и снабжающий всех датасетами и реальными бэкапами данных цивилизации.<br />🟣<em>OpenReview</em> — крупнейшая платформа для рецензиования и проведения конференций<br /><br />— по сути примерно в одинаковом недофинансированном положении на огромном легаси.<br /><br />Этот пост я решила написать, потому что мне пришло письмо от OpenReview, его содержание <a href=\"https://openreview.net/donate\">здесь</a>.<br /><br />🌸<strong>OpenReview</strong><br /><br />Этот год стал, в очередной раз, <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1653\">рекордным по объему новых ИИ статей</a>. <br />Только за один 2025, на OpenReview проведены 1,300 конференций и воркшопов, обработаны 278,000 научных статей. при этом все это поддерживает...8 человек.<br />Организация просит донатов, чтобы расширить штат до 25 человек — и сравняться по размеру команды с Arxiv. <br /><a href=\"https://www.ctol.digital/news/openreview-api-bug-exposed-anonymous-peer-reviewers-academic-publishing-crisis/\">Слив базы рецензентов и нарушение анонимности</a>, конечно, без более основательной поддержки не исправить.<br /><br />🌸<strong>Anna&#x27;s Archive</strong> <br /><br />Помимо текстов, на Annas Archive теперь ещё и медиа — <a href=\"https://annas-archive.org/blog/backing-up-spotify.html\">забэкапленный Spotify.</a> 300TB торрентов с музыкой выложат для скачивания, группами архивов по популярности треков. Уже выложены все метаданные!<br /><br />По сути, Архив Анны понемногу берет на себя функционал <a href=\"https://archive.org/\">Интернет-архива</a>, так как тот работает с большими проблемами после кибератак и судов.<br /><br />Обоим можно задонатить! Только мы с вами определяем, каким 2026 может быть:<br />🟣OpenReview: <a href=\"https://openreview.net/donate\">https://openreview.net/donate</a> <br />🟣Anna&#x27;s Archive: <a href=\"https://annas-archive.org/donate\">https://annas-archive.org/donate</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1702-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-12-26T16:37:45+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1702-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1701", "url": "https://t.me/c/1568817860/1701", "title": "🌸Стрим на Рабкоре🌸  Сегодня Новогодний стрим на Рабкоре с гостями! 🎄 Я буду где-то в 20:50 по мск, п", "content_html": "🌸<strong>Стрим на Рабкоре</strong>🌸<br /><br />Сегодня Новогодний стрим на <a href=\"https://t.me/rabkor/19226\">Рабкоре с гостями</a>! 🎄<br />Я буду где-то в 20:50 по мск, приходите!<br />Будем подводить итоги года и болтать<br /><br />🟣<a href=\"https://youtube.com/live/1zxnw93Yvrs?feature=share\">https://youtube.com/live/1zxnw93Yvrs?feature=share</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1701-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-12-24T16:13:41+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1701-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1700", "url": "https://t.me/c/1568817860/1700", "title": "Некоторые интересные детали из релазиации: — моделей проблема с интерактивностью, самостоятельностью", "content_html": "Некоторые интересные детали из релазиации:<br />— моделей проблема с интерактивностью, самостоятельностью и понятием времени, поэтому для этого предусмотрены спец условия и тулзы:<br /><pre><br />    <code class='language-There will be no user interaction. You have to operate autonomou'><br />        You have a maximum of {num_hours} hours. You can query how much time you have left by calling bash timer.sh in the current directory.<br />Do not use {benchmark} test data for training (neither questions, nor answers). Otherwise we will have data contamination.<br />Do not modify evaluate.py or templates/.<br />Work only in the current directory and subdirectories. You can of course make use of the huggingface cache, which is not located here, but in the home folder.<br />Your final_model must run in the current environment (same packages). Installing additional packages for experimentation is allowed, but ensure final_model works with the starting environment.<br />You are not allowed to fine-tune any model other than {model}. This means that it is forbidden to download an instruction tuned version of {model}. Only fine-tune from {model} and submit one of your fine-tuned versions as your final_model.<br />Remember: NEVER ask the user for feedback. Just execute actions which make most sense to you. We will evaluate your results on {benchmark} once you are done.{}<br />    </code><br /></pre><br />— для Claude Code отдельно добавляют промпт:<br /><code>You are running in a non-interactive mode. So make sure every process you are running finishes before you write your last message</code>", "date_published": "2025-12-23T15:20:08+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1699", "url": "https://t.me/c/1568817860/1699", "title": "🌸Агенты файнтюнят LLM — и проигрывают!🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers  Попался достаточно интересный сов", "content_html": "<strong>🌸Агенты файнтюнят LLM — и проигрывают!</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers<br /><br />Попался достаточно интересный совсем новый бенчмарк для агентов: сравниваем, как хорошо они могут сделать файнтюнинг языковых моделей.<br />В целом, идея сама по себе не новая, агенты уже тюнили языковые модели (и даже обучали и оптимизировали с ноля, см наш <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1524\">NanoGPT speedrun</a>).<br /><br /><a href=\"https://posttrainbench.com/\">PostTrainBench</a> делает замер способности ИИ-агентов к постренингу языковых моделей небольшого размера. Агенты получают претрейн-версии опенсорсных моделей, список бенчмарков, и должны поставить задачу и дообучить языковую модель в режиме instruct за 10 часов на 1 H100.<br /><br />Почему пост-тренинг? Дешевле, чем претрейн, и можно быстрее получить верифицируемые результаты (числа на бенчмарках). Плюс задача как таковая достаточно open-ended, можно подобрать большое количество методов, и даже сделать новый, плюс удачный результат будет полезен сообществу.<br /><br />Бенчмарки в списке достаточно разнообразные:<br />🟣AIME 2025 — задачи математической олимпиады<br />🟣BFCL — тулзы и structured generation (мы недавно на нем получили <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1667\">SOTA на маленьких моделях</a> с помощью мерджа чекпоинтов)<br />🟣GPQA Main — tests expert-level knowledge across science domains.<br />🟣GSM8K — математический ризонинг, как правило результаты имеют большой разброс <br />🟣HumanEval — кодинг-бенчмарк, от себя: у него огромный разброс результатов, его отдельно несерьезно брать<br /><br />Models: Qwen 3 1.7B, Qwen 3 4B, SmolLM3-3B, Gemma 3 4B IT<br />Hardware: по 1 H100 GPU на агента<br />Time Limit: 10 часов на агента<br />Evaluation: пять запусков по каждой модели, усредненный скор по бенчмаркам.<br />Плюс нет никаких деталей про собственно архитектуры агентов<br />Проверка на запрещенные приемы (обучение на тесте и тд) есть, но по факту очень простая, все <a href=\"https://github.com/aisa-group/PostTrainBench/blob/main/src/disallowed_usage_judge/prompt.txt\">на LLM-судье с промптом  </a><br />Логов (траекторий) агентов тоже нет, а хотелось бы! Совершенно ничего не ясно про Human finetune — какие методы использовались там.<br /><br /><strong>🌸В результате:</strong><br />— в результате экспериментов ни один агент не смог достигнуть качества, близкого к ручному файнтюну моделей. Так что можете ссылаться на этот бенч, если спрашивают датапоинты о том, как нас млщиков заменить :)<br />— все агенты завершают жксперименты слишком рано, не используют все время. Плюс существенно разнятся в систематичности экспериментов и стратегиях: кто-то делает упор на датамикс, кто-то сразу начинает перебор методов.<br />— плохое качество кодинга оказывается существенным ограничивающим фактором!<br />— в целом сетап экспериментов вызыват некоторые вопросы: на все вариации экспериментов и обучение дается всего 10 часов, что в целом объективно мало для завершения качесвенной линейки экспериментов, даже на маленьких моделях.<br />— отсуствуют какие-либо ablation studies, результаты скейлинга (хотя бы по компьюту)<br />— В целом самый большой разрыв между ручным файнтюном и автоматическим на задачах AIME 2025, GSM8K, HumanEval. Это в целом не ясно, почему, но в целом это сложные задачи, возможно, автор человеческого бейзлайна задался целью сделать лучше именно их.<br />— на Qwen 3 4B в целом результаты у всех получаются получше (по моделям можно посмотреть <a href=\"https://posttrainbench.com/\">результаты отдельно</a>), ее можно рекомендовать как неплохую модель для собственного дообучения руками небольшим лабам и проектам<br /><br />🟣Github: <a href=\"https://github.com/aisa-group/PostTrainBench\">https://github.com/aisa-group/PostTrainBench</a> <br />🟣Arxiv: ждем! пока отчет на <a href=\"https://posttrainbench.com/\">https://posttrainbench.com/</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1699-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1698-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1697-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1696-3.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-12-23T15:15:15+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1699-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1698-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1697-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1696-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1695", "url": "https://t.me/c/1568817860/1695", "title": "Нужен срочный мемотред! Я вышла из отпуска на сказочном бали и уже новый год #шитпост", "content_html": "Нужен срочный мемотред! Я вышла из отпуска на сказочном бали и уже новый год #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1695-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1694-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1693-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1692-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1691-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1690-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1689-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1688-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1687-8.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1686-9.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-12-22T10:36:25+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1695-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1694-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1693-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1692-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1691-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1690-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1689-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1688-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1687-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1686-9.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1685", "url": "https://t.me/c/1568817860/1685", "title": "🌸ИИ и Другие Науки: статус 2025🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers  Декабрь 2025, хочется начать подводить и", "content_html": "<strong>🌸ИИ и Другие Науки: статус 2025</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers<br /><br />Декабрь 2025, хочется начать подводить итоги года. В продолжение темы моделирования научных экспериметнов ИИ-агентами, о которой я много пишу:<br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1650\">Агенты пишут и рецензируют статьи </a><br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1549\">За NAS и вас: AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery</a> <br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1464\">Неделя Научных агентов</a> <br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1447\">LLM-агенты для науки: теперь и от OpenAI </a><br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1429\">Нам нужен новый ИИ-Поппер и новый ИИ-Диссернет </a><br />🟣<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1215\">AI Scientist, или рецензенты NeurIPS ненавидят этот простой трюк </a><br />— а также в пандан к нашему <a href=\"https://youtube.com/live/fVOhBTpBeuE?feature=share\">разговоду с Михаилом Бурцевым</a>, где мы обсуждали всевозможные боттлнеки, привожу максимально полный список бенчмарков для ИИ-агентов, где эксперименты вышли за рамки чисто ML, и агенты делают что-то полезное для других моделирующих наук.<br /><br />🟣<strong>DiscoveryWorld </strong>(<a href=\"https://arxiv.org/abs/2406.06769\">arxiv</a>)<br />Майнкрафт-среда и 120 задач для решения динамических задач по:<br /><em>Archaeology<br />Chemistry<br />Proteomics<br />Rocket Science <br />Translation<br />Physics<br />Medicine</em><br /><br />🟣<strong>DiscoveryBench </strong>(<a href=\"https://arxiv.org/abs/2407.01725\">arxiv</a>)<br />264 задач для полного цикла решения агентами по 6 дисциплинам (+ 900 синтетических)<br /><em>Sociology<br />Biology<br />Humanities<br />Economics<br />Engineering<br />Meta-science</em><br /><br />🟣<strong>CURIE</strong> <a href=\"https://arxiv.org/abs/2503.13517\">(arxiv)</a><br />Бенчмарк для оценки длинного контекста, включает 580 задач и экспертных решений по:<br /><em>Materials science<br />Condensed matter physics<br />Quantum computing<br />Geospatial analysis<br />Biodiversity<br />Proteins</em><br /><br />🟣<strong>FEABench</strong> <a href=\"https://neurips.cc/virtual/2024/98540\">(neurips)</a>  <br />Оценивает симуляции на собственном закрытом движке, включает задачи:<br /><em>Physics<br />Math<br />Engineering</em><br /><br />🟣<strong>ScienceAgentBench</strong> <a href=\"https://arxiv.org/abs/2410.05080\">(arxiv)</a>  <br />102 задачи на основе 44 журнальных статей:<br /><em>Bioinformatics<br />Chemistry<br />Geographical Information Science<br />Neuroscience</em><br /><br />🟣<strong>CORE-bench</strong> <a href=\"https://arxiv.org/abs/2409.11363\">(arxiv)</a> <br />Бенчмарк оценивает способность агентов воспроизводить результаты научных статей. 270 подзадач на основе 90 научных статей по <em>CS<br />Social Science<br />Medicine</em><br /><br />🟣<strong>AUTObench</strong> <a href=\"https://arxiv.org/abs/2502.15224\">(arxiv)</a> <br />Достаточно необычный бенчмарк, анализирующий способность моделей к построению графа причинно-следственных связей, все по ML-работам, а также <br /><em>Chemistry<br />Social Science</em><br /><br />🟣<strong>ResearchBench</strong> <a href=\"https://arxiv.org/abs/2503.21248\">(arxiv)</a> <br />Бенчмарк объединяет 3 группы задач: извлечение мотивации исследования, составление гипотез и ранжирование гипотез, все по 1386 черри-пик статьям из  12 научных дисциплин:<br /><em>Chemistry<br />Earth Science<br />Material Science<br />Physics<br />Energy Science<br />Environmental Science<br />Biology<br />Business<br />Astronomy</em><br /><br />🟣<strong>Отдельно</strong>:<br />Экспертно оцениваются новые научные результаты, полученные на основании работы с GPT-5-агентов: в теории графов, комбинаторной теории чисел и в выпуклом анализе и методах оптимизации. Полная <a href=\"https://cdn.openai.com/pdf/4a25f921-e4e0-479a-9b38-5367b47e8fd0/early-science-acceleration-experiments-with-gpt-5.pdf\">статья тут</a><br /><br />🌸<strong>Вместо выводов:</strong><br />— Все больше научных дисциплин так или иначе затронуты процессом автоматизации экспериментов<br />— Валидация результатов может оставаться боттлнеком, так как метрики не всегда легко можно автоматизировать; при этом валидация именно полученной новизны и нового знания остаётся более существенным боттлнеком на следующее десятилетие, не меньше.<br />— Наличие открытых датасетов и максимально формализованных методов моделирования создаёт благоприятную почву для акселерации все большего числа наук. На очереди как минимум все digital humanities (почему ещё не! Делайте бенчмарк срочно), ещё больше областей нейронаук, наук о материалах, генетики, метаанализа.", "date_published": "2025-12-03T11:20:31+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1684", "url": "https://t.me/c/1568817860/1684", "title": "Пятничный мемотред в честь новогоднего настроения (и я лечу в отпуск) #шитпост", "content_html": "Пятничный мемотред в честь новогоднего настроения (и я лечу в отпуск) #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1684-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1683-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1682-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1681-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1680-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1679-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1678-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1677-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1676-8.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1675-9.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-11-28T10:38:37+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1684-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1683-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1682-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1681-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1680-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1679-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1678-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1677-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1676-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1675-9.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1674", "url": "https://t.me/c/1568817860/1674", "title": "Всегда слежу, чтобы статья загрузилась на alpharxiv: там теперь генерируется приятный короткий подка", "content_html": "Всегда слежу, чтобы статья загрузилась на <a href=\"https://www.alphaxiv.org/resources/2511.15593v1\">alpharxiv</a>: там теперь генерируется приятный короткий подкаст по статье:<br /><strong>This message has unsupported attachment. Open Telegram to view it.</strong>", "date_published": "2025-11-25T15:16:55+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1673", "url": "https://t.me/c/1568817860/1673", "title": "🌸Что делает ИИ агента хорошим рисерчером? Анализируем логи🌸 #nlp #про_nlp  Мы с коллегами сделали не", "content_html": "<strong>🌸Что делает ИИ агента хорошим рисерчером? Анализируем логи</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp<br /><br />Мы с коллегами сделали небольшой анализ того, как вариативность идей агента влияет на общий перформанс в Kaggle соревнованиях (<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1270\">MLEbench</a>).<br /><br /><strong><em>What Does It Take to Be a Good AI Research Agent? Studying the Role of Ideation Diversity</em></strong><br /><br />🟣<strong>TL;DR</strong><br />Вариативность идей агента влияет напрямую на итоговый результат! Чем больше идей и их разнообразие, тем лучше. Корреляция сильная для всех моделей и всех абляционных исследований.<br /><br />🟣<strong>Суть анализа</strong><br />Мы пробуем 7 разных LLM на логах агента, решающего MLE-bench. <br /><br /><a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1270\">MLE-bench</a> — это основной бенчмарк для оценки агентов, решающих ML-задачи, потом что в нем агенты должны соревноваться с существующими решениями людей в Kaggle-соревнованиях. Когда агент получает задачу (датасет, метрику, скрипты для оценки своего решения), то ему остается предложить и написать полноценный пайплайн — от обработки данных до обучения модели, которая будет лучше существующих решений, и получит золотую медаль. А может, серебряную или бронзовую, в заивисмости от того, насколько хорошим будет результат относительно распределения решений Kaggle-мастеров. <br /><br />Мы используем два альтернативных скаффолда (логики агента) на 75 задачах, кажду из которых раним с разными сидами 10-20 раз. Всего у нас корпус из 11 тысяч траекторий агентов. И примерно 1,200,000 отдельных нод графа решений — и 264,000 GPU-часов.<br /><br />🟣<strong>Как контролировать вариативность идей?</strong><br />Мы можете менять температуру, системный промпт, можете на следующих этапах эксперимента менять промпт и просить сгенерировать что-то новенькое, можете использовать судей. Можете точно так же попробовать сделать и обратный замер — искусственно понизить вариативность идей и проверить, сохраняется ли тенденция (да). Мы попробовали извлекать из логов агентов часть ideation, и извлекать из нее непосредственно архитектурные соображения для анализа. Как ни странно, разные скаффолды (AIDE, <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1527\">наш AIRA-dojo</a> — MCTS и Greedy) дают не только разную вариативность, но и разное распределение частотности идей у одних и тех же моделей. AIRA-dojo в целом позволяет держать распределение более равномерным, когда как у AIDE результат больше похож на закон Ципфа. <br /><br />🟣<strong>Итоги</strong><br />В рамках всевозможных абляционных исследований явно видно, что  любые метрики перформанса на MLE-bench сильно коррелируют с более высокой вариативностью идей. В целом, на текущем уровне качества моделей, мы упираемся в боттлнек способности писать код и имплементировать идеи, и поэтому сейчас, при таких условиях, гораздо более интересные результаты мы получаем, когда генерируем больше идей и имплементаций, а не более  систематически исследуем гиперпараметры парочки идей. <br /><br />🟣<strong>Ограничения</strong><br />Основной боттлнек текущих моделей, который часто портит результат — это непосредственно способность писать код, вносить правки и дебажить. Неспособность отдебажить свои же собственные правки — проблема, которая сильнейшим образом занижает общий перформанс относительно всех прекрасных идей.  <br />Если способность писать код будет идеальной, результаты относительно того, что важнее:<strong><em> более глубокий перебор гиперпараметров или более поверхностное исследование большего числа идей, </em></strong>— может быть пересмотрен. <br /><br />🟣Arxiv <a href=\"https://arxiv.org/abs/2511.15593\">https://arxiv.org/abs/2511.15593</a><br />🟣HF <a href=\"https://huggingface.co/papers/2511.15593\">https://huggingface.co/papers/2511.15593</a><br />🟣Alpharxiv <a href=\"https://www.alphaxiv.org/abs/2511.15593\">https://www.alphaxiv.org/abs/2511.15593</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1673-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1672-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1671-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1670-3.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-11-25T14:30:30+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1673-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1672-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1671-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1670-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1669", "url": "https://t.me/c/1568817860/1669", "title": "🌸GigaChat 3: собственная OSS модель для русского языка 🌸 #nlp #про_nlp  Сбер выложил самую большую L", "content_html": "<strong>🌸GigaChat 3: собственная OSS модель для русского языка </strong>🌸<br />#nlp #про_nlp<br /><br />Сбер выложил <a href=\"https://t.me/oulenspiegel_channel/4814\">самую большую LLM для русского языка</a> из когда-то созданных -- в опен сорс, под MIT. Модель MoE на 702B миллиарда параметров. <em>Очень уважаемо! </em><br />Предыдущий рекорд был, пожалуй, у Яндекса с <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/204\">YaLM 100B</a> (3 года назад). <br /><br /><strong>Вся линейка: </strong><br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat3-702B-A36B-preview\">GigaChat3-702B-A36B-preview</a> -- Instruct-модель, самая большая для русского языка. 702 млрд параметров, 36 млрд активных. Число экспертов пока не описано.<br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B\">GigaChat3-10B-A1.8B</a> -- Instruct-модель, легкая версия, для более быстрого инференса.<br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat3-10B-A1.8B-base\">GigaChat3-10B-A1.8B-base</a> -- претрейн чекпоинт легкой версии, для файнтюнинга.<br /><br />Все модели MoE, с Multi-head Latent Attention и Multi-Token Prediction.<br /><br />В предобучение также включены языки СНГ, китайский, арабский, и интересный параграф про данные:<br /><code>Ключевой вклад в качество внесла синтетика: мы сгенерировали около 5,5 триллионов токенов синтетических данных. В корпус входят вопросы-ответы к текстам, цепочки reverse-prompt для структурирования данных, LLM-заметки с комментариями от модели внутри текстов, миллионы синтетических задач с решениями по математике и олимпиадному программированию (с синтетическими тестами) на основе PromptCot.</code><br /><br />На MMLU_RU и русскоязычных бенчмарках вроде MERA модель явно лучше предыдущих версий и Qwen3.  <br />LiveCodeBench, MATH_500, GPQA отстают в сравнении с тем же Qwen, но в целом в модели, организованной вокруг улучшения русского языка, это не важно.<br />Ждем технический отчет. Хочется, конечно, и других сравнений с русскоязычными моделями, но сам вклад в опенсорс невозможно переоценить.<br /><br /><strong>🌸Почему это важно: </strong><br />Теперь все, кто хочет тюнить русскоязычные модели, могут перестать тюнить Qwen! <em>(Привет Т-Банк)</em><br />Претрейн чекпоинтов самой большой модели нет, но в целом никто не запрещает взять Instruct чекпоинт и начать делать посттренинг со своими датамиксами прямо сверху. <br />Очень интересно увидеть дальнейшее освоение модели сообществом!<br /><br />🟣HuggingFace <a href=\"https://huggingface.co/collections/ai-sage/gigachat3\">https://huggingface.co/collections/ai-sage/gigachat3</a><br />🟣Github <a href=\"https://github.com/salute-developers/gigachat3\">https://github.com/salute-developers/gigachat3</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1669-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-11-20T13:02:07+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1669-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1668", "url": "https://t.me/c/1568817860/1668", "title": "На правах автора: Поставьте лайк на Huggingface, пожалуйста! https://huggingface.co/papers/2511.1325", "content_html": "На правах автора:<br />Поставьте лайк на Huggingface, пожалуйста!<br /><a href=\"https://huggingface.co/papers/2511.13254\">https://huggingface.co/papers/2511.13254</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1668-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-11-18T14:46:47+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1668-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1667", "url": "https://t.me/c/1568817860/1667", "title": "🌸Суп из LLM: смешиваем разные чекпоинты для лучшего результата🌸 #nlp #nlp_papers    TL;DR Мы с колле", "content_html": "<strong>🌸Суп из LLM: смешиваем разные чекпоинты для лучшего результата</strong>🌸<br />#nlp #nlp_papers  <br /><br /><strong>TL;DR</strong><br />Мы с коллегами из FAIR представляем новый метод работы с LLM: разные чекпоинты на этапе файнтюнинга можно усреднять между собой с разными коэффициентами — и результат будет лучше, чем у отдельно взятых чекпоинтов. Можно даже пойти на HuggingFace и усреднять разные чекпоинты одной архитектуры!<br /><br /><a href=\"https://arxiv.org/abs/2511.13254\">Souper-Model: How Simple Arithmetic Unlocks State-of-the-Art LLM Performance</a><br /><br />🟣<strong>Что такое суп из моделей?</strong><br />Вообще говоря, разные техники усреднения моделей — это совсем не новость. <a href=\"https://cameronrwolfe.substack.com/p/model-merging\">Вот тут очень подробно расписаны</a> методы: модели можно усреднять на этапах предобучения для более гладкого графика, и даже можно стакать между собой до получения непонятных франкенштейнов.  <br />Супинг — это метод послойного усреднения весов моделей одной архитектуры. <br />Мы применили усреднение к этапу постобучения (SFT, PPO...и прочее): берем разные чекпоинты с немного разными результатами и способностями, выбираем бенчмарки, под которые нужно оптимизировать способности модели, и автоматически подбираем оптимальные веса для усреднения. Результат выходит лучше, чем отдельные модели, и при этом не приводит к регрессу других способностей модели, как было бы, если бы мы напрямую таргетировали одну способность/бенчмарк.<br /><br />Таким образом мы сделали из нескольких чекпоинтов SOTA на бенчмарке tool calling — BFCL. <br /><br />Если компьюта у вас мало, то можно пойти еще дальше — и вообще ничего не обучать самому, а только выбирать готовые чекпоинты с HF, усреднять их ансамбли и измерять качество. <br />Модели, конечно, должны быть из одной архитектуры и одного претрейна. <br />Мы сделали так с моделями LLama 3 70B и 8B — и метод вполне рабочий!<br /><br />🌸<strong>Готовим батин суп из моделей:</strong><br />— измерьте ваши чекпоинты в процессе файнтюна и проанализируйте, если некоторые способности плохо сочетаются, антикоррелированы — нам это подходит, будем искать коэффициенты, чтобы их замерджить <br />— можно набрать разных чекпоинтов из опенсорса (для вязкости) — например, файнтюны LLama, — с математикой, разными языками, ризонингом, и все это тоже замерджить.<br />— чтобы обои не отклеивались: не надо мерджить модели на разных этапах, модели без алайнмента с чекпоинтами с алайнментом и тд, результат не предсказуем. <br />— если делаете так, всегда потом пишите об этом на чекпоинте. Иначе придут люди из mechanistic interpretability и ничего не поймут. <br />— готово! вы восхитительны<br /><br />🟣Статья: <a href=\"https://arxiv.org/abs/2511.13254\">https://arxiv.org/abs/2511.13254</a><br />🟣Github: <a href=\"https://github.com/facebookresearch/llm_souping\">https://github.com/facebookresearch/llm_souping</a><br />🟣HuggingFace papers: <a href=\"https://huggingface.co/papers/2511.13254\">https://huggingface.co/papers/2511.13254</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1667-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-11-18T14:40:03+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1667-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1666", "url": "https://t.me/c/1568817860/1666", "title": "Привет канал!  Была тяжёлая неделя, даже две. Посты возвращаются! А ещё я наконец сдала HSK1, первый", "content_html": "Привет канал! <br />Была тяжёлая неделя, даже две. Посты возвращаются!<br />А ещё я наконец сдала HSK1, первый уровень по изучению китайского языка — решила весной учить <br />Спасибо, что вы тут!<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1666-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-11-18T12:30:46+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1666-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1665", "url": "https://t.me/c/1568817860/1665", "title": "Пятничный, твой — мемотред #шитпост", "content_html": "Пятничный, твой — мемотред #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1665-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1664-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1663-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1662-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1661-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1660-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1659-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1658-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1657-8.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1656-9.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-10-31T10:35:45+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1665-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1664-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1663-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1662-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1661-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1660-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1659-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1658-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1657-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1656-9.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1655", "url": "https://t.me/c/1568817860/1655", "title": "🌸Коллапс NeurIPS?🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers   В продолжение субботней беседы с Михаилом Бурцевым, п", "content_html": "🌸<strong>Коллапс NeurIPS?</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers <br /><br />В продолжение <a href=\"https://youtube.com/live/fVOhBTpBeuE?feature=share\">субботней беседы с Михаилом Бурцевым</a>, приведу некоторые цифры этого года — и аргументы в пользу того, что хотя бы частичная автоматизация исследований вокруг ИИ и их рецензирования совершенно необходима.<br /><br />🌸<strong>В этом году на NeurIPS было подано рекордные 25 000 статей.</strong><br /><br />Много ли это?<br />🟣это примерно в 60 раз больше чем в 2010 <br />🟣в три раза больше чем в 2019<br />🟣 примерно на 29% больше чем каждый прошлый год начиная с 2017<br /><br />25 тысяч статей — это бутылочное горлышко для рецензирования.<br />🟣если считать, что одну плохую рецензию можно написать за полчаса, то это 12.5 тысяч человеко-часов. Если на каждую статью нужно 4 рецензии, что это 50 тысяч часов, то есть чуть меньше 6 лет экспертного совокупного времени<br />🟣если считать, что на хорошую рецензию нужно 2 часа... Ну вы поняли. 24 года экспертного времени.<br /><br />Все это для того, чтобы как минимум 20 тысяч этих статей отклонить.<br /><br />Если так пойдет и дальше, то<br />🟣 примерно через 15 лет, в 2040, NeurIPS получит больше миллиона статей в год. (25,000 × 1.29¹⁵ ≈ 1.1M).<br /><br />Пока мы не хотим делать верификации результатов хотя бы частично автоматической, автоматизация написания статей уже происходит.<br />Рецензирование совершенно точно постепенно тоже станет LLM-based официально.<br /><br />Ну, и Journal of Universal Rejection тоже уже придуман.<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1655-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1654-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1653-2.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-10-28T11:27:36+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1655-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1654-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1653-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1652", "url": "https://t.me/c/1568817860/1652", "title": "Через полчаса начинаем! Приходите!", "content_html": "Через полчаса начинаем! Приходите!", "date_published": "2025-10-25T16:32:51+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1651", "url": "https://t.me/c/1568817860/1651", "title": "🌸СТРИМ НА РАБКОРЕ: в 20:00 мск🌸  ИИ-агенты и будущее науки: обсуждаем с Михаилом Бурцевым! Приходите", "content_html": "🌸<strong>СТРИМ НА РАБКОРЕ: в 20:00 мск</strong>🌸<br /><br />ИИ-агенты и будущее науки: обсуждаем с Михаилом Бурцевым!<br />Приходите, присылайте вопросы — в комментариях к этому посту и на стриме!<br /><br />– Может ли ИИ написать научную статью? Сделать что-то полезное для учёных?<br />– Что такое агенты, как может выглядеть автоматизация науки в целом?<br />— Компьютерные науки против всех? В каких областях, помимо компьютерных наук, мы наконец увидим общественно полезные плоды применения ИИ?<br />– Какие пререквизиты и какая инфраструктура нужна, чтобы случилась сингулярность?<br /><br />YouTube:<br />🟣<a href=\"https://youtube.com/live/fVOhBTpBeuE?feature=share\">https://youtube.com/live/fVOhBTpBeuE?feature=share</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1651-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-10-25T13:55:15+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1651-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1650", "url": "https://t.me/c/1568817860/1650", "title": "🌸Агенты пишут и рецензируют статьи🌸 #nlp #про_nlp  #nlp_papers   На этой же неделе прошла первая отк", "content_html": "🌸<strong>Агенты пишут и рецензируют статьи</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp  #nlp_papers <br /><br />На этой же неделе прошла первая открытая конференция, где все статьи были написаны и отрецензированы агентами — <a href=\"https://agents4science.stanford.edu/\">Agents4Science</a> от Стэнфордского университета.<br /><br />Acceptance rate не публикуют, но он был, много чего отреджектили!<br />Список <a href=\"https://agents4science.stanford.edu/accepted-papers.html\">принятых статей</a> можно посмотреть на сайте конференции. Вот мои любимые:<br />🟣<strong>BadScientist: Can a Research Agent Write Convincing but Unsound Papers that Fool LLM Reviewers? | </strong><a href=\"https://openreview.net/forum?id=7MPstNz66e#discussion\">OpenReview</a><strong> </strong><em>— это вообще супер, мой абсолютный фаворит, заслуживает отдельного поста</em><br />🟣Behavioral Fingerprinting of Large Language Models | <a href=\"https://openreview.net/forum?id=s4gTj3fOIo#discussion\">OpenReview</a> <em>— оценка эмоциональных способностей разных LLM</em><br />🟣``You are a brilliant mathematician&#x27;&#x27; Does Not Make LLMs Act Like One | <a href=\"https://openreview.net/forum?id=sVaRgmH8FE#discussion\">OpenReview</a> <em>— про ограничения Persona prompting</em><br />🟣Diverse Inference for Solving ARC at a Human Level | <a href=\"https://openreview.net/forum?id=295UNarKmq#discussion\">OpenReview</a><em>—</em><br /><em>агенты зарешивают ARC challenge</em><br /><br /><br />А еще можно посмотреть, как человеки представляют доклады, сделанные агентами 😈<br />🟣<a href=\"https://youtu.be/7pXqAeedqOo?si=-xZ2sdlqXjbjdH1O\">https://youtu.be/7pXqAeedqOo?si=-xZ2sdlqXjbjdH1O</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1650-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-10-24T10:23:41+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1650-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1649", "url": "https://t.me/c/1568817860/1649", "title": "На этой неделе у нас был лэйофф. К сожалению, тоже достаточно типичная вещь в faang, как и реорги.  ", "content_html": "На этой неделе у нас был <a href=\"https://techcrunch.com/2025/10/22/meta-cuts-600-ai-jobs-amid-ongoing-reorganization/\">лэйофф</a>. К сожалению, тоже достаточно типичная вещь в faang, как и <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1602\">реорги</a>.<br /><br />Меня не уволили! Вопрос удачи, так что я буду вам продолжать писать про ИИ агентов.<br /><br />А в субботу будет стрим про них, с гостем!<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1649-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-10-24T09:42:07+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1649-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1648", "url": "https://t.me/c/1568817860/1648", "title": "Мемотред в честь пятницы и очередного реорга на работе #шитпост", "content_html": "Мемотред в честь пятницы и очередного реорга на работе #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1648-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1647-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1646-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1645-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1644-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1643-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1642-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1641-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><strong>The video is too large.</strong>", "date_published": "2025-10-17T09:09:46+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1648-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1647-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1646-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1645-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1644-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1643-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1642-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1641-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1638", "url": "https://t.me/c/1568817860/1638", "title": "Все могут видеть, как ты выглядишь внешне, но очень мало тех, кто знает, что у тебя в душе (с) Стату", "content_html": "<strong>Все могут видеть, как ты выглядишь внешне, но очень мало тех, кто знает, что у тебя в душе (с) Статусы ВКонтакте</strong><br /><strong><br /></strong><em>Автор: Кали Новская </em><br /><br />Павлу Дурову грустно, он не захотел праздновать свой день рождения, потому что интернет регулируют не так, как удобно ему. Потеря традиций и потеря свободного рынка — в посте Павла эти понятия стоят через запятую. Видимо, началась эра дубайско-либертарианского традиционализма. С дата-центрами в Казахстане. Поднять флаг, свистать всех наверх!<br /><br />Помимо шуток, Интернет, и крупные платформы вместе с ними, безусловно, регулируют не так, как это следовало бы делать с левых позиций. И это так уже давно, рада, что Павел заметил.<br /><br />Начиная с 2000 годов, и первого дела против Pirate bay, введения государственной цензуры в Твиттере, усиления контроля платежных платформ и приложений, а потом и создания локальных &quot;Роскомнадзоров&quot; по всему миру, информация становится контролируемым и централизованным ресурсом.<br />Вместо защиты интересов граждан — защита монополий корпораций и минизации легальных рисков, а не демократических  механизмов. (Минимизация корпоративных рисков — в целом направление диаметрально противоположное упражнениям в демократических правах).<br /><br />Так как Павел свой призыв не сформулировал, сформулируем его сами:<em> платформы в интернете могут и должны быть поставлены под демократический контроль! И локально могут и должны подчиняться требованиям относительно свободы слова, рынка, безопасности, и прочих фундаментальных прав, в том числе и обеспечения людей правом на доступ к информации. </em><br /><br />Телеграм мог бы подать другим платформам отличный пример, если бы начал обеспечивать своим пользователям прозрачность в этом вопросе: с какими странами телеграм сейчас сотрудничает и по каким вопросам, какова их статистика. Тогда бы и слова совпадали с делом, и нашлись бы общественные институты и механизмы.<br /><br />Как там дела у Ирины Болгар?<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1638-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-10-11T11:26:36+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1638-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1637", "url": "https://t.me/c/1568817860/1637", "title": "Вышел State of AI 2025!  🟣https://www.stateof.ai/  В этом году в него вошла наша работа —  MLGym!  И", "content_html": "Вышел State of AI 2025!<br /><br />🟣<a href=\"https://www.stateof.ai/\">https://www.stateof.ai/</a><br /><br />В этом году в него вошла наша работа —  <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1400\">MLGym</a>! <br />И в целом большое внимание агентам для науки<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1637-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-10-09T16:27:20+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1637-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1636", "url": "https://t.me/c/1568817860/1636", "title": "🌸[REDACTED]: Что в обучении у GPT-5?🌸 #nlp #про_nlp  🟣TL;DR Интересный разбор  — по аномальным токен", "content_html": "<strong>🌸[REDACTED]: Что в обучении у GPT-5?</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp<br /><br /><strong>🟣</strong><strong>TL;DR</strong><br /><a href=\"https://fi-le.net/oss/\">Интересный разбор</a>  — по аномальным токенам GPT OSS можно сделать много выводов о том, на чем обучались все другие закрытые модели OpenAI — GPT-5, Mini, Nano, oss-20B, oss-120B. Из интересного: коронавирус, тайские и абхазские документы, Github и китайские сайты для взрослых.<br /><br /><strong>🟣</strong><strong>На чем обучали и что спрятали в GPT OSS?</strong><br /><br />Это, конечно, секрет Полишинеля, но просто так никто на такой вопрос отвечать не спешит. Тем не менее, что-то узнать все-таки можно. <br /><br />Так как у всех моделей после GPT-4o один и тот же o200k токенизатор, мы можем взять из GPT OSS эмебеддинги этих токенов и посмотреть на разные аномалии там. Если сделать распределение L2-норм эмбеддингов токенов, оказывается, что примерно у нескольких тысяч токенов L2-норма аномально маленькая либо аномально высокая (глитч-токены, как <a href=\"https://www.lesswrong.com/posts/aPeJE8bSo6rAFoLqg/solidgoldmagikarp-plus-prompt-generation\">SolidGoldMagikarp</a> ), что скорее всего свидетельствует о их редком или нулевом участии в обучении модели GPT OSS  — а участвовали в обучении неопенсорсных моделей. Это-то нам и нужно!<br /><br /><strong>🟣</strong><strong>Так что там?</strong><br /><br />Если взять все аномальные токены, то большинство из них — это слипшиеся фразы на китайском, а также артефакты обучения токенизатора на разных относительно малоресурсных языках.<br />— Китайский - <del>порно порно порно</del> и сайты лотерей, и какой-то патриотический сайт<br />— Абхазский - официальные документы, перепись населения<br />— Тайский - какие-то документы районной управы, государственные  клятвы присяги, новости спорта<br />— а еще армянский, гуджарати и др<br /><br />При этом, если провести простейший тест, и начать задавать вопросы про эти токены семейству моделей OpenAI (&quot;<em>переведи это на английский</em>&quot;), то окажется, что неопенсорсные модели обычно их знают и могут перевести, что значит, что у них в обучении они встречались как минимум один раз.<br /><br />В противном случае, такие токены приводят к глюкам у моделей. Спросите GPT-5, например:<br /><code>How many symbols are in ♀️♀️♀️♀️</code><br /><code>Can you spell the following word: &quot;CHKERRQ&quot;</code><br /><code>Please spell &quot;\\\\xadder&quot;</code><br /><br />— и вы отправите модели в незабываемый трип.<br /><br /><strong>🟣</strong><strong>Интересный факт:</strong> установить собственно источник данных достаточно сложно, но по крайней мере для китайского спама провели тест через поиск Github — и количество положительных результатов (модель знает токен) коррелирует с тем, как он представлен в спам-репозиториях. <br />Так что Github вероятно был полностью обкачан и не до конца отфильтрован. <br /><br />🟣Если вы интересуетесь конкретными ресурсами и языками, и применимостью моделей GPT-5, Mini, Nano, oss-20B, oss-120B на них, можете и сами посмотреть токенизаторы моделей — может, там уже есть то, что вам нужно, но в очень ограниченных доменах (документы, спам, социальные сети, спорт, комментарии к коду...). Хорошо понимать, каких!<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1636-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1635-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1634-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1633-3.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-10-09T10:53:46+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1636-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1635-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1634-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1633-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1632", "url": "https://t.me/c/1568817860/1632", "title": "🌸Мониторим SOTA: новый ресурс🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers  Не так давно очень любимый мной ресурс Pap", "content_html": "<strong>🌸Мониторим SOTA: новый ресурс</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers<br /><br />Не так давно очень любимый мной ресурс Papers with Code почил в бозе, и, помимо прочего, он выполнял очень важную функцию: позволял специалистам отслеживать текущий лучший результат в различных моделях.<br /><br />Что ж, король умер, да здравствует король! Пока HuggingFace <a href=\"https://x.com/julien_c/status/1948718297194561956\">обещает перенос</a> информации на свою платформу trending papers, появился новый ресурс со схожим функционалом: <br />🟣<a href=\"https://hyper.ai/en/sota\">https://hyper.ai/en/sota</a><br /><br />Из полезного, есть отдельные вкладки для бенчмарков в сфере <a href=\"https://hyper.ai/en/sota/category/medical\">медицины</a>, <a href=\"https://hyper.ai/en/sota/category/reasoning\">ризонинга</a>, и есть даже лидерборд моделей <a href=\"https://hyper.ai/en/llm-models\">с ценой за миллион токенов</a>. <br /><br />Ресурс пока наполняется вручную, было добавлено 200 статей с упором на лучшие результаты ИИ в различных областях науки — медицины, физики, и тд. помимо классических направлений ML.<br /><br />Ко всему этому прилагается еще гитхаб-страничка полностью на <a href=\"https://github.com/hyperai/awesome-ai4s?tab=readme-ov-file#ai---%E7%94%9F%E7%89%A9%E5%8C%BB%E8%8D%AFaibiopharmaceutical\">китайском  </a>— но кто мы такие, переведем :)<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1632-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-10-02T15:04:32+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1632-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1631", "url": "https://t.me/c/1568817860/1631", "title": "Срочно! Объявляется понедельничный мемотред #шитпост", "content_html": "Срочно! Объявляется понедельничный мемотред #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1631-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1630-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1629-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1628-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1627-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1626-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1625-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1624-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1623-8.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-09-29T08:58:30+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1631-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1630-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1629-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1628-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1627-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1626-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1625-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1624-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1623-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1622", "url": "https://t.me/c/1568817860/1622", "title": "На этой неделе, уже второй год подряд, состоялся мой доклад про оценку языковых моделей на летней ос", "content_html": "На этой неделе, уже второй год подряд, состоялся мой доклад про оценку языковых моделей на летней осенней школе Oxford LLMs в Nuffield College, Oxford University<br /><br />PhD с разными бэкграундами, приглашенные лекторы и насыщенная программа с исследовательскими проектами. Надеюсь, и в след раз позовут!<br /><br /><br /><a href=\"https://llmsforsocialscience.net/\">https://llmsforsocialscience.net/</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1622-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1621-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1620-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1619-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1618-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1617-5.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-09-26T13:36:28+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1622-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1621-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1620-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1619-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1618-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1617-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1616", "url": "https://t.me/c/1568817860/1616", "title": "🌸Релизим GAIA2  — Агенты в реалистичной среде😘 #nlp #nlp_papers   🌸TL;DR Выпускаем GAIA2, новую верс", "content_html": "🌸<strong>Релизим GAIA2  — Агенты в реалистичной среде</strong>😘<br />#nlp #nlp_papers <br /><br />🌸<strong>TL;DR</strong><br /><a href=\"https://ai.meta.com/research/publications/are-scaling-up-agent-environments-and-evaluations/\">Выпускаем GAIA2</a>, новую версию основного многоступенчатого бечмарка для агентов, и Agentic Research Environment (ARE), среду для реалистичной симуляции работы агентов в самых разных задачах, — все под открытыми лицензиями.<br /><br />🌸<strong>Состав GAIA2</strong><br /><br />В отличие от первой версии GAIA (<a href=\"https://arxiv.org/abs/2311.12983\">статья конца 2023 года),</a> которая требовала от агентов максимально качественного планирования и многоступенчатых действий, но практически не требовала внешних инструментов, GAIA2 тестируем агенты в среде, где доступно множество API, приложений, промежуточных уточнений от пользователя, и даже других агентов, с которыми надо коллаборировать.<br /><br />Все задачи предполагают многоступенчатые сценарии, где прийти к правильному ответу можно по-разному, но есть промежуточные проверки.<br />В целом, основные способности, которые теперь проверяются у агентов, это:<br />🟣Execution — способность качественно следовать инструкциям и использовать доступные инструменты и приложения в многоступенчатом плане <br />🟣Search — способность к поиску и извлечению информации<br />🟣Ambiguity — способность работать с неоднозначной информацией от пользователя<br />🟣Adaptability — способность адаптироваться под меняющиеся на лету требования пользователя<br />Time - способность планировать, исполнять регулярные действия, ожидать<br />🟣Noise — способность дойти до результата вопреки лишней, противоречивой инфомации и ошибкам системы<br />🟣Agent2Agent — способность коллаборировать с другими агентами в среде <br /><br />На текущий момент, это самый общий и несатурированный бенчмарк для агентов.<br />Ни одна из существующих SOTA-систем не доминирует во всех группах задач, на многих результаты близки к нулю.<br /><br />🌸<strong>Agentic Research Environment: зачем нужна симуляционная среда</strong><br /><br />Оценка агентов становится все более инженерно-трудоемкой и далекой от реальных применений. <br /><br />К GAIA2 прилагается симуляционная среда, в которой сообщество может оценить любую агентную систему: в среде реализован ход времени, динамически меняются обстоятельства, пользователь совершает действия, другие агенты — тоже. <br />Среда поддерживает асинхронное исполнение, и из коробки реализовано большое число мок-приложений и тулзов, чтобы сэмитировать действия пользователя в мобильной среде.<br /><br />При этом для заданий в бенчмарке распределение сложности, тематики задач, требуемых тулзов контролируется.<br />Реализованы тулзы и мок-приложения для заказа такси, имейлов, календаря, и многое другое — все поддерживает MCP.<br /><br />Среду можно использовать не только для тестирования:<br />— можно делать модификации задач, собирать логи, использовать их для обучения<br />— можно делать red teaming системы, тесты на безопасность<br />— есть GUI, поэтому можно просто работать с разметчиками.<br /><br />Пока что это самый большой агентный бенчмарк на общие способности агентов. <br /><br />🟣Leaderboard: <a href=\"https://huggingface.co/spaces/meta-agents-research-environments/leaderboard\">https://huggingface.co/spaces/meta-agents-research-environments/leaderboard</a> <br />🟣Github: <a href=\"https://github.com/facebookresearch/meta-agents-research-environments\">https://github.com/facebookresearch/meta-agents-research-environments</a> <br />🟣HF demo: <a href=\"https://huggingface.co/spaces/meta-agents-research-environments/demo\">https://huggingface.co/spaces/meta-agents-research-environments/demo</a><br />🟣HF Blogpost: <a href=\"https://huggingface.co/blog/gaia2\">https://huggingface.co/blog/gaia2</a> <br />🟣Dataset: <a href=\"https://huggingface.co/datasets/meta-agents-research-environments/gaia2\">https://huggingface.co/datasets/meta-agents-research-environments/gaia2</a> <br /><br />🟣Свою модель можно прислать: <a href=\"https://facebookresearch.github.io/meta-agents-research-environments/user_guide/gaia2_evaluation.html\">https://facebookresearch.github.io/meta-agents-research-environments/user_guide/gaia2_evaluation.html</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1616-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1615-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1614-2.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-09-22T14:14:50+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1616-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1615-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1614-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1613", "url": "https://t.me/c/1568817860/1613", "title": "🌸Объявления: AI проекты🌸  Публикую пару объявлений, которые давно по дружбе хочу вам показать: если ", "content_html": "🌸<strong>Объявления: AI проекты</strong>🌸<br /><br />Публикую пару объявлений, которые давно по дружбе хочу вам показать: если вы ждали знака судьбы в понедельник, то вот он!<br /><br />🌸<strong>Если вы ищете работу</strong>:<br /><br />Стартап White Circle ищет ML инженеров, чтобы сделать крутую AI safety платформу.<br />Релок в Париж, конкурентная вилка <em>(и ложка!).</em>  . <br /><br />Вакансия: AI Engineer <br />MoE, multimodality (audio / images), Megatron, distributed training, Triton<br /><br />🟣 Присылать CV сюда: <a href=\"https://forms.gle/XysjrjHgxiRicGsb6\">https://forms.gle/XysjrjHgxiRicGsb6</a><br /><br /><br />Про стартап:<br />— Подняли 💸 $10m 💸, инвесторы — топы OpenAI, Anthropic, Deepmind, Mistral, HuggingFace<br />— Команда из 10 человек с офисом в самом центре Парижа<br />— Обрабатывают десятки миллионов API запросов в месяц<br />— 🍴 100-199к USD, есть equity<br /><br /><br />🌸<strong>Если хотите поучаствовать в научном проекте:</strong><br /><br />В добровольцах нуждается опен-сорс проект CayleyPy — вместе с командой математиков будем применять ML к теории групп и графов.<br />Коллектив уже выпустил несколько научных статей:<br /><a href=\"https://arxiv.org/abs/2502.18663\">https://arxiv.org/abs/2502.18663</a> <br /><a href=\"https://arxiv.org/abs/2502.13266\">https://arxiv.org/abs/2502.13266</a> <br /><br />🟣Больше деталей тут <a href=\"https://t.me/sberlogabig/581\">в посте</a> <br /><a href=\"https://t.me/sberlogasci/1\">и в группе</a> <br /><br />🌸<strong>Если ищете, куда поступать</strong>: <br /><br />В Университете Рейкьявика стартовала новая магистратура по Artificial Intelligence, есть несколько треков, включая Language Technology. Программа достаточно насыщенная, магистратура будет хорошим дополнением поверх технического или лингвистического бакалавриата.<br />🟣<a href=\"https://www.ru.is/en/departments/dcs/artificial-intelligence-msc\">Сайт программы</a><br /><br />Я периодически коплю такие объявления, если вам интересно, я будут периодически их публиковать. Можно присылать и свои проекты — в комментариях.<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1613-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-09-15T11:55:32+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1613-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1612", "url": "https://t.me/c/1568817860/1612", "title": "Субботний мемотред! Доставайте ваши мемы #шитпост (куда же без него)", "content_html": "Субботний мемотред! Доставайте ваши мемы #шитпост (куда же без него)<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1612-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1611-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1610-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1609-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1608-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1607-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1606-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1605-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1604-8.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1603-9.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-09-13T13:04:34+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1612-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1611-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1610-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1609-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1608-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1607-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1606-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1605-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1604-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1603-9.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1602", "url": "https://t.me/c/1568817860/1602", "title": "🌸Управляй своим менеджером🌸 #nlp #карьера  Итак, ваше подразделение реорганизуют. У вас новый менедж", "content_html": "🌸<strong>Управляй своим менеджером</strong>🌸<br />#nlp #карьера<br /><br />Итак, ваше подразделение реорганизуют. У вас новый менеджер или директор, новые соседние команды, новый общий вектор работы. <br />Как выплыть из бесконечной неопределенности и сохранить карьерный трек, даже с новым руководством?<br /><br /><br />🌸<strong>Что делать во время реорга</strong><br /><br />— не бегать в панике (пока что получилось только один раз, так как ушла в отпуск) <br />— понять, что вы ни на что в реорге не повлияете! Все, чем вы могли повлиять на реорг, делать надо было до! Выстраивать прозрачную коммуникацию с менеджером и скипом (менеджер вашего менеджера), выстраивать коллаборации с другими командами и регулярно и явно о них сообщать руководству, брендировать свою работу и встраивать ее в общий план вашей организации. <br />— понять, что мидл-менеджмент (все, что между менеджером команды и CEO), влияет на вашу ежедневную работу гораздо меньше, чем собственно менеджер и CEO. Если они остались, то все нормально. Если менеджер поменялся — <em>штош</em>, придется выстраивать позиционирование команды заново.<br />— даже если вас прямо спросят: не занимать явную позицию относительно того, куда/как вы хотите реорганизоваться. Потом вас все равно переведут туда, куда хотели, но ваше новое руководство будет знать, что вы хотели в другое место. Это потом сыграет против вас.<br /><br />🌸<strong>До и после реорга</strong> <br /><br />— собственно, качественно заниматься тем, что я упомянула выше — еще это называется &quot;<em>менеджерить своего менеджера</em>&quot;. Рабочие отношения работают в две стороны, вы должны убедиться, что вы имеете регулярный канал коммуникации и обязательно знаете вот такой список вещей про вашего менеджера или директора:<br />🟣Ее/его цели и задачи<br />🟣Как на нее/него давит его руководство, какие пряники и кнуты применяются. &quot;Не дадут больше ставок&quot; или &quot;всех сократят&quot; — это очень разные обстоятельства.<br />🟣 Ее/его сильные и слабые стороны, слепые зоны<br />🟣Предпочтительный стиль работы (вы должны об этом явно договориться)<br /><br />Желательно постепенно сделать все то же самое и с вашим скипом, но это задачка со звездочкой.<br /><br />Оцените все то же самое про себя, и выстраивайте коммуникацию<br />— концентрируюясь на общих целях, преподнося подкрепление общих целей  <br />— явно проговаривая, что вы ожидаете, и спрашивая явно, чего ожидают от вас <br />— выстраивая регулярный поток статусов по задачам и целям<br />— на честности, отсутствии вранья (но и нытья тоже)<br />— экономии времени друг друга. <br />(этих советов я придерживаюсь, но вообще про это есть <a href=\"https://www.charity-works.co.uk/wp-content/uploads/2016/10/Managing-Your-Boss_Harvard.pdf\">очень старая статья)</a><br /><br />Вопросы вроде масштабирования проектов, карьерных изменений, реоргов никогда не будут для вас  внезапными.<br /><br />На реорганизацию вы повлиять в моменте не можете, если вы сам не директор, потому что многое решается на уровне чужих договоренностей. Но вы можете повлиять на выстраивание хороших рабочих отношений внутри компании, имидж команды, приоритет проекта, его организационные зависимости заранее. На этом лучше и сфокусироваться.", "date_published": "2025-09-09T09:33:31+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1601", "url": "https://t.me/c/1568817860/1601", "title": "Давно меня не было в блоге! Я сходила в отпуск после Исландии — и вернулась из отпуска в разгар реор", "content_html": "Давно меня не было в блоге! Я сходила в отпуск после Исландии — и вернулась из отпуска в разгар реорганизации в Meta. <br /><br />Как обычно, ничего не писала — и количество подписчиков увеличилось.<br /><br />Никакой сенсации в реорге нет (и уже все было написано в интернете). Теперь моя команда — часть Meta Superintelligence Labs, и продолжает заниматься прикладным рисерчем агентов, теперь уже в рамках инфраструктурного подразделения. <br /><br />Реорг меня сильно морально измотал, и я решила написать вам пост про то, как менеджерить своего менеджера в FAANG. Про статьи тоже начну опять писать скоро, когда голова заработает.", "date_published": "2025-09-09T09:08:26+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1600", "url": "https://t.me/c/1568817860/1600", "title": "Мы тут юбилей пропустили, оказывается. 2 дня назад исполнилось 70 лет понятию «искусственный интелле", "content_html": "Мы тут юбилей пропустили, оказывается. 2 дня назад исполнилось 70 лет понятию «искусственный интеллект»<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1600-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-09-02T09:46:21+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1600-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1599", "url": "https://t.me/c/1568817860/1599", "title": "Там в комментариях уже постят, давайте пятничный отпускной мемотред #шитпост", "content_html": "Там в комментариях уже постят, давайте пятничный отпускной мемотред #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1599-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1598-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1597-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1596-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1595-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1594-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1593-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1592-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1591-8.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1590-9.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-08-22T08:06:46+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1599-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1598-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1597-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1596-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1595-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1594-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1593-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1592-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1591-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1590-9.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1589", "url": "https://t.me/c/1568817860/1589", "title": "🌸Чтение AGI 2025🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers #agi_russia  Поездка в Исландию была супер!  Завершился ", "content_html": "🌸<strong>Чтение AGI 2025</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers #agi_russia<br /><br />Поездка в Исландию была супер!<br /><br />Завершился AGI-25, и мне впервые выпало открывать keynote&#x27;ом такую большую и близкую моим стремлениям конференцию. <br /><br />Мой доклад вы можете посмотреть <a href=\"https://www.youtube.com/live/XqYTQfQeMrE?si=lzy5jroKqKwdGXvk\">вот тут</a>: я рассказываю про методологию науки и зрелость ИИ-агентов для акселерации науки в 2025. (В <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1581\">комментариях к посту</a> даже запилили нейроперевод на русский)<br /><br />Прелесть AGI-conf — в мультидисциплинарности: тут и символьные методы, и графовые нейронки, и вычисления на живых клетках, RL и робототехника, и всегда — философские вопросы  самосознания и ИИ.<br /><br />Поэтому, если вам надоело читать про один только скейлинг трансформеров, то вот список работ, которые интересно почитать, чтобы расширить свой кругозор:<br /><br />🟣Статья <a href=\"https://arxiv.org/abs/2502.03689v1\">Stop treating ‘AGI’ as the north-star goal of AI research</a> — отличный методологический обзор текущих проблем в индустриальном стремлении поскорее достичь сильного ИИ: хакинг метрик, однообразие подходов и т.д.<br /><br />🟣Вычисления на реальных клетках нейронов — гораздо ближе к пределу Ландауера, чем чипы. Две работы ниже — основополагающие принципы для таких вычислений и общий обзор МЛ-моделей, вдохновленных принципами из нейронауки.<br /><a href=\"https://arxiv.org/abs/2311.09589\">Mortal Computation: A Foundation for Biomimetic Intelligence</a><br /><a href=\"https://arxiv.org/abs/2403.18929\">A Review of Neuroscience-Inspired Machine Learning</a><br /><br />🟣Последний вижн Ричарда Саттона, отца RL, — <a href=\"https://www.youtube.com/live/XqYTQfQeMrE?si=OPWHvcsBms5eNG1i\">The Oak Architecture: A Vision of SuperIntelligence</a>. Общей статьи еще нет, нужно смотреть лекцию.<br /><br />🟣<a href=\"https://osf.io/preprints/thesiscommons/wehmg_v1\">How to build conscious machines</a> — диссертация с очень неплохим обзором проблем вокруг определения сознания и его переносимости в computer science, theory of mind, и ML-экспериментов вокруг них. <br /><br />🟣Последние работы Бена Герцеля — или что сейчас происходит в символьных методах. <a href=\"https://arxiv.org/abs/2412.19524\">PLN and NARS Often Yield Similar strength  confidence Given Highly Uncertain Term Probabilities</a> — работа про Probabilistic Logic Networks (PLN) and the Non-Axiomatic Reasoning System (NARS) (и собственно их сравнение). Сюда же фреймворк <a href=\"https://arxiv.org/abs/2310.18318\">OpenCog Hyperon</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1589-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1588-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1587-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1586-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1585-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1584-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1583-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1582-7.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-08-16T08:25:14+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1589-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1588-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1587-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1586-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1585-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1584-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1583-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1582-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1581", "url": "https://t.me/c/1568817860/1581", "title": "Скоро начинаем!  🟣https://www.youtube.com/live/XqYTQfQeMrE?si=KFBW2GBouLil_iSI", "content_html": "Скоро начинаем!<br /><br />🟣<a href=\"https://www.youtube.com/live/XqYTQfQeMrE?si=KFBW2GBouLil_iSI\">https://www.youtube.com/live/XqYTQfQeMrE?si=KFBW2GBouLil_iSI</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1581-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-08-11T09:10:06+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1581-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1580", "url": "https://t.me/c/1568817860/1580", "title": "А как ваше воскресенье проходит? Воркшопы AGI 2025   Мой opening keynote завтра утром! 🟣https://agi-", "content_html": "А как ваше воскресенье проходит?<br />Воркшопы AGI 2025 <br /><br />Мой opening keynote завтра утром!<br />🟣<a href=\"https://agi-conf.org/2025/schedule/\">https://agi-conf.org/2025/schedule/</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1580-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1579-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1578-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1577-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1576-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1575-5.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-08-10T12:18:22+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1580-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1579-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1578-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1577-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1576-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1575-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1574", "url": "https://t.me/c/1568817860/1574", "title": "Мемотред? #шитпост", "content_html": "Мемотред? #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1574-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1573-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1572-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1571-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1570-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1569-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1568-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1567-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1566-8.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-08-08T10:52:03+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1574-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1573-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1572-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1571-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1570-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1569-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1568-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1567-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1566-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1565", "url": "https://t.me/c/1568817860/1565", "title": "Ждём, когда какая-нибудь китайская лаба задистиллит GPT-5 в GPT OSS  Так победим", "content_html": "Ждём, когда какая-нибудь китайская лаба задистиллит <a href=\"https://www.youtube.com/live/0Uu_VJeVVfo?si=QbSzTT6cn93bw-z1\">GPT-5</a> в GPT OSS<br /><br />Так победим<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1565-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-08-07T17:50:05+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1565-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1564", "url": "https://t.me/c/1568817860/1564", "title": "Реально выложили под Apache 2.0   🟣https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b  🟣https://huggingface.", "content_html": "<strong>Реально выложили под Apache 2.0 </strong><br /><br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b\">https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b</a> <br />🟣<a href=\"https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b\">https://huggingface.co/openai/gpt-oss-20b</a>", "date_published": "2025-08-05T17:12:11+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1563", "url": "https://t.me/c/1568817860/1563", "title": "OpenAI разродились двумя опенсурсными моделями, на 120b и 20b параметров.  Модели рассуждающие, подд", "content_html": "OpenAI разродились двумя опенсурсными моделями, на 120b и 20b параметров.<br /><br />Модели рассуждающие, поддерживают 3 типа длины рассуждений: low, medium, high.<br /><br />Ссылки:<br />— <a href=\"https://openai.com/open-models/\">https://openai.com/open-models/</a><br />— <a href=\"https://openai.com/index/gpt-oss-model-card/\">https://openai.com/index/gpt-oss-model-card/</a><br />— <a href=\"https://cookbook.openai.com/articles/openai-harmony\">https://cookbook.openai.com/articles/openai-harmony</a><br />— <a href=\"https://gpt-oss.com/\">https://gpt-oss.com/</a> - тут можно поиграть с моделью<br /><br />Судя по лендингу, модели уже сегодня будут доступны на Groq и Cerebas, предлагая очень быструю генерацию. И почти все инференс-движки уже поддерживают модель.<br /><br />И самое крутое — как и o3, модели поддерживают вызов инструментов (поиск, Python, etc) в цепочке рассуждений.<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1563-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-08-05T17:10:20+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1563-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1562", "url": "https://t.me/c/1568817860/1562", "title": "🌸GPT OSS под Apache 2.0  ?! 🌸  Huggingface выложила блог-пост с пустыми (пока?) ссылками на две опен", "content_html": "🌸<strong>GPT OSS под Apache 2.0  ?! </strong>🌸<br /><br />Huggingface выложила блог-пост с пустыми (пока?) ссылками на две опенсорсные модели GPT от OpenAI: 120B и 20B<br /><br /><strong>Что нам обещают:</strong><br /> — Всего параметров: 21 млрд и 117 млрд, MoE, с активными параметрами 3.6 млрд и 5.1 млрд соответственно.<br /> — Схема квантизации 4-бит с использованием mxfp4. Как указано, модель 120 млрд параметров помещается на одном GPU с 80 ГБ памяти, а модель 20 млрд — на одном GPU с 16 ГБ памяти.<br /> — Модели reasoning, из модальностей только текст; есть регулирование уровня &quot;усилий&quot; при рассуждениях <br /> — Поддержка следования инструкциям и использования tools.<br />— Реализации инференса с использованием transformers, vLLM, llama.cpp и ollama.<br /> — Лицензия: Apache 2.0 с небольшой дополнительной политикой использования.<br /><br />Если это так, то очень круто. Ждём модели.<br /><br />🟣UPD чтоб вы понимали масштаб, первый раз OpenAI обещали опенсорснуть ChatGPT аж в 2023 году (<em>&quot;Она все равно уже устарела, есть GPT-4&quot;</em>). С тех пор не выкладывали почти ничего. <br /><br />🟣Блогпост: <a href=\"https://github.com/huggingface/transformers/releases/tag/v4.55.0\">https://github.com/huggingface/transformers/releases/tag/v4.55.0</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1562-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-08-05T16:47:31+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1562-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1561", "url": "https://t.me/c/1568817860/1561", "title": "🌸Статьи ACL 2025🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers   На прошлой неделе прошла конференция ACL в Вене, такой", "content_html": "🌸<strong>Статьи ACL 2025</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers <br /><br />На прошлой неделе прошла конференция ACL в Вене, такой Neurips для LLMок, и только 1700 статей были приняты в основной трек, и ещё больше на воркшопы и в сборник Findings.<br /><br />Про статьи, получившие best paper award, уже <a href=\"https://t.me/senior_augur/490?single\">написал Илья</a>, а я привожу список интересных статей на мой взгляд:<br /><br /><strong>🟣</strong><strong>Агенты</strong><br /><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.223/\">Auto-Arena: Automating LLM Evaluations with Agent Peer Battles and Committee Discussions</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.1575/\">HiAgent: Hierarchical Working Memory Management for Solving Long-Horizon Agentic Tasks with Large Language Models</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.1523/\">Completing A Systematic Review in Hours instead of Months with Interactive AI Agents</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.1459/\">MAPoRL: Multi-Agent Post-Co-Training for Collaborative Large Language Models with Reinforcement Learning</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.1355/\">AgentGym: Evaluating and Training Large Language Model-based Agents across Diverse Environments</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.293/\">X-TURING: Towards an Enhanced and Efficient Turing Test for Long-Term Dialogue Agents</a><br /><br /><strong>🟣</strong><strong>LLM для науки</strong><br /><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.165/\">LazyReview A Dataset for Uncovering Lazy Thinking in NLP Peer Reviews</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.1368/\">Many Heads Are Better Than One: Improved Scientific Idea Generation by A LLM-Based Multi-Agent System</a><br /><a href=\"https://arxiv.org/abs/2407.18743\">Towards Effective and Efficient Continual Pre-training of Large Language Models</a><br /><br /><strong>🟣</strong><strong>Бенчмарки </strong><br /><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.3/\">M-RewardBench: Evaluating Reward Models in Multilingual Settings</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.126/\">INVESTORBENCH: A Benchmark for Financial Decision-Making Tasks with LLM-based Agent</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.4/\">ELABORATION: A Comprehensive Benchmark on Human-LLM Competitive Programming</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-short.84/\">TreeCut: A Synthetic Unanswerable Math Word Problem Dataset for LLM Hallucination Evaluation</a><br /><br /><strong>🟣</strong><strong>Обучение и архитектуры</strong><br /><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.14/\">Tree-of-Evolution: Tree-Structured Instruction Evolution for Code Generation in Large Language Models</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.82/\">Improve Vision Language Model Chain-of-thought Reasoning</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.133/\">Direct Prompt Optimization with Continuous Representations</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.141/\">Position-aware Automatic Circuit Discovery</a><br /><a href=\"https://arxiv.org/abs/2410.16215\">Pre-training Distillation for Large Language Models: A Design Space Exploration</a><br /><br /><strong>🟣</strong><strong>Длинный контекст</strong><br /><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.263/\">L-CiteEval: A Suite for Evaluating Fidelity of Long-context Models</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.275/\">Self-Taught Agentic Long Context Understanding</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.183/\">LongBench v2: Towards Deeper Understanding and Reasoning on Realistic Long-context Multitasks</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.187/\">LongReward: Improving Long-context Large Language Models with AI Feedback</a><br /><br /><strong>🟣</strong><strong>Обзоры </strong><br /><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.22/\">How to Enable Effective Cooperation Between Humans and NLP Models: A Survey of Principles, Formalizations, and Beyond</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.140.pdf\">A Survey of Post-Training Scaling in Large Language Models</a><br /><br /><strong>🟣</strong><strong>Всякое разное</strong><br /><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.232/\">Revisiting the Test-Time Scaling of o1-like Models: Do they Truly Possess Test-Time Scaling Capabilities?</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.74/\">Jailbreak Large Vision-Language Models Through Multi-Modal Linkage</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.76/\">The Hidden Attention of Mamba Models</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.115/\">HateDay: Insights from a Global Hate Speech Dataset Representative of a Day on Twitter</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.119/\">Digital Gatekeepers: Google’s Role in Curating Hashtags and Subreddits</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.120/\">Behind Closed Words: Creating and Investigating the forePLay Annotated Dataset for Polish Erotic Discourse </a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.135/\">GigaSpeech 2: An Evolving, Large-Scale and Multi-domain ASR Corpus for Low-Resource Languages with Automated Crawling, Transcription and Refinement</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.1365/\">Tokenisation is NP-Complete</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.160/\">No Questions are Stupid, but some are Poorly Posed: Understanding Poorly-Posed Information-Seeking Questions</a><br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.1592/\">LlamaDuo: LLMOps Pipeline for Seamless Migration from Service LLMs to Small-Scale Local LLMs</a> <br /><a href=\"https://aclanthology.org/2025.acl-long.242/\">On the Limit of Language Models as Planning Formalizers</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1561-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-08-04T11:14:58+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1561-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1560", "url": "https://t.me/c/1568817860/1560", "title": "Поскольку люди иногда уже приходят в комменты и спамят мемами в пятницу независимо от темы, закрепим", "content_html": "Поскольку люди иногда уже приходят в комменты и спамят мемами в пятницу независимо от темы, закрепим это достойную традицию и сделаем мемотред! #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1560-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1559-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1558-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1557-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1556-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1555-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1554-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1553-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1552-8.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1551-9.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-08-01T10:53:16+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1560-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1559-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1558-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1557-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1556-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1555-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1554-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1553-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1552-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1551-9.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1550", "url": "https://t.me/c/1568817860/1550", "title": "🌸За NAS и вас: AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers  На днях в", "content_html": "🌸<strong>За NAS и вас: AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers<br /><br />На днях вышла статья с очень громким названием<em> &quot;</em><a href=\"https://arxiv.org/abs/2507.18074\">AlphaGo Moment for Model Architecture Discovery</a><em>&quot;.</em><br />Статья по-своему интересная, и хоть про нее уже и немного написали (<a href=\"https://t.me/gonzo_ML/3874\">вот </a>и <a href=\"https://t.me/quant_prune_distill/514\">вот</a>), хочется разобрать ее тут более подробно.<br /><br /><strong>🌸TL;DR</strong><br />Авторы попробовали пойти от классического Neural Architecture Search (NAS), где автоматическим образом происходим поиск возможных комбинаций в рамках указанных человеком рамок, и поставить задачу агентам — таким образом, поиск лучшей архитектуры становится более свободным, и его рамки (solution space) определяет сам агент в рамках вычислительного бюджета.<br />В рамках выч бюджета в 20,000 GPU-часов, агент провел 1,773 экспериментов, из которых 106 оказались успешными,<br />и привленсли новизну и небольшое улучшение в linear attention-модели.<br /><br /><strong>🌸Постановка эксперимента </strong><br /><br />В работе используется мультиагентный сетап: работают вместе агент-исследователь (генерирует идеи на основе статей и предыдущих результатов), агент-инженер (имплементирует и отслеживает ход эксперимента) и агент-аналитик (оценивает результат).<br /><br />При этом присутствует система промежуточной оценки полученного результата:<br />Объективное улучшение (измеримое) + качество архитектуры (на основе LLM-judge).<br /><br />Эксперименты бранчуются один от другого при удачном исходе, образуя граф, и можно проследить наследование наиболее удачных архитектурных изменений, что достаточно удобно. <br /><br />Эксперименты происходят в 2 этапа: проверка гипотезы на модели в 20M параметров на 1 трлн токенов, и и затем масштабирование на 400М также на 1 трлн токенов. <br /><br />Безлайн и старт всех экспериментов — <a href=\"https://arxiv.org/abs/2406.06484\">DeltaNet 2024</a> года. При этом все 106 удачных изменений <a href=\"https://gair-nlp.github.io/ASI-Arch/\">доступны</a> вместе с логами. Читать их быстро становится тяжело! Это комбинаторные изменения порядка разных блоков в основном, и интуиция тут не работает. Никакого &quot;AlphaGo момента&quot; от их прочтения у меня не вышло: скорее сидела вот с таким лицом над логами 😭<br /><br />Результат — не лосс, а усредненный  скор по 7 бенчмаркам: ARC-Challenge, ARC-Easy, BoolQ, HellaSwag, PIQA, Social IQA, WinoGrande.<br /><br />В конце такого замера авторы даже находят даже линейную зависимость от потраченного компьюта и количества удачных экспериментов (😂), что совершенно логично, ведь сильно бранчеваться графу экспериментов они не дают, и имеют неоптимальный сетап для валидации результата. <br /><br /><strong>🌸Будет ли это работать?</strong><br /><br />Если отсеить весь пафос статьи, то основных замечания у меня два: <br /><br />1) компьют и соответственно масштаб моделей, на котором сравниваются архитектуры, слишком мал. Оценивать идеи на моделях в 20М параметров — все равно что гадать на кофейной гуще, разница между результатами будет в пределах погрешности. Модели надо оценивать на основе scaling laws сразу — но для этого нужно распределить компьют соответственно, например, сделать меньше экспериментов, но более качественных и разнообразных. Да и даже если бы просто ничего не менять в работе, а потратить больше бюджета <br /><br />2) Ablation studies, приведенные, конечно, очень интересные, но почему-то авторы мультиагентных архитектур упорно игнорируют самый очевидный ablation — зачем вообще нам тут нужно три агента? Какой будет результат, если он будет один? А если два, как в <a href=\"https://arxiv.org/abs/2504.00255\">SciReplicate</a>? Вопрос количества агентов, их взаимодействия и обучаемого оркестрирования тактически игнорируется уже не в первой статье.<br /><br /><strong>🌸Итоги</strong><br /><br />Статья сама по себе мне кажется достаточно прикладной, и сам метод работы совершенно адекватным. Как минимум, ее можно использовать, чтоб продемонстировать текущий уровень LLM-агентов — предлагать небольшие архитектурные изменения и их оценивать в рамках заданных условий они могут. Читать и верифицировать эти архитектурные изменения глазами человеку совершенно невозможно — на таком уровне отличие никакой интуиции не хватит. <br /><br />Уровень удачи агентов — меньше 10% (106 из 1773), тоже о многом говорит. Замечательно, что все под Apache 2.0, включая эксперименты и результаты! <br /><br />🟣Arxiv <a href=\"https://arxiv.org/abs/2507.18074\">https://arxiv.org/abs/2507.18074</a><br />🟣Сайт <a href=\"https://gair-nlp.github.io/ASI-Arch/\">https://gair-nlp.github.io/ASI-Arch/</a><br />🟣Github <a href=\"https://github.com/GAIR-NLP/ASI-Arch\">https://github.com/GAIR-NLP/ASI-Arch</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1550-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1549-1.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-07-31T10:45:54+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1550-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1549-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1548", "url": "https://t.me/c/1568817860/1548", "title": "🌸Про агенты на AGI 2025 🌸 #nlp #про_nlp   В этом году у меня keynote на AGI conf: буду рассказывать ", "content_html": "🌸<strong>Про агенты на</strong> <strong>AGI 2025</strong> 🌸<br />#nlp #про_nlp <br /><br />В этом году у меня keynote на AGI conf: буду рассказывать про последние важные работы в LLM-агентах, новые возможности и боттлнеки, которые нам ждут на пути к этому самому Artificial General Intelligence.<br /><br /><blockquote>Frontiers in LLM-Agents for Science Acceleration: can we tackle the scientific progress automation?</blockquote><br /><blockquote>We will cover the latest advances in AI Agents and major works of the last year, their limitations and new opportunities on the intersection of foundational model advancement, agency and methodology of science.</blockquote><br /><br />В этом году конференция в Исландии, мой доклад 11 августа по плану, так что увидимся в Рейкьявике!<br /><br />🟣Сайт конфы: <a href=\"https://agi-conf.org/2025/\">https://agi-conf.org/2025/</a><br />🟣<a href=\"https://agi-society.us16.list-manage.com/track/click?u=d74195510c25bf501caf3011d&amp;id=faee8ed892&amp;e=528f92b8ac\">Регистрация на AGI-25</a> — онлайн можно все посмотреть бесплатно<br />🟣Еще в рамках конференции проходят воркшопы, в том числе Interpretable NLP: <a href=\"https://t.me/internlp/878\">программу уже выложили</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1548-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-07-21T11:01:06+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1548-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1547", "url": "https://t.me/c/1568817860/1547", "title": "В системной карточке на этот раз только метрики safety, даже ничего нет про capabilities более детал", "content_html": "В системной карточке на этот раз только метрики safety, даже ничего нет про capabilities более детально.<br />Новая <del>экспоненциальная</del> высота взята😉", "date_published": "2025-07-17T20:43:25+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1546", "url": "https://t.me/c/1568817860/1546", "title": "OpenAI наконец-то выпускают ChatGPT-агента, совмещающего функционал Deep Research и Operator. Есть т", "content_html": "OpenAI наконец-то выпускают ChatGPT-агента, совмещающего функционал Deep Research и Operator.<br />Есть терминал и коннекторы к различным источникам данных, как в Llama Index что лет назад.<br /><br />🟣Анонс <a href=\"https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/\">https://openai.com/index/introducing-chatgpt-agent/</a><br />🟣System card с бенчмарками <a href=\"https://openai.com/index/chatgpt-agent-system-card/\">https://openai.com/index/chatgpt-agent-system-card/</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1546-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-07-17T20:36:29+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1546-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1545", "url": "https://t.me/c/1568817860/1545", "title": "🌸Вкатываемся в FAANG: реальные советы🌸  На прошлой неделе исполнился год, как я менеджер команды в L", "content_html": "🌸<strong>Вкатываемся в FAANG: реальные советы</strong>🌸<br /><br />На прошлой неделе исполнился год, как я менеджер команды в Llama. За этот год мне удалось поработать с удивительно талантливыми людьми, и меня не сократили и не уволили, так что будем считать это успехом. Можете считать меня авторитетом в карьерном вопросе (<em>или нет</em>). <br /><br />Я уже писала несколько постов про собеседования в FAANG (<a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1257\">вот</a> и <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1260\">вот</a>), и хочется продолжить серию постами, а что собственно делать потом. <br /><br />Сейчас будут софт-скилл советы о том, как вам быстро въехать на коне в новую роль — особенно если вы мидл+. <br /><br />🌸<strong>1:1 и новый нетворк</strong><br /><br />Постарайтесь вытянуть на кофе и занетворкать с максимальным количеством человек. Сюда входят люди внутри вашей организации на такой же позиции, как у вас, а также техлиды, ключевые люди в принятии решений, которым в организации доверяют, и просто некоторый процент случайной выборки, чтобы лучше познакомиться. С некоторыми из них сделайте встречи регулярными (раз в месяц, раз в 2 недели), чтобы абсорбировать побольше релевантной информации о проектах. Нужно также знать меру в &quot;деловом общении&quot;, лучше подходить к 1:1 с некоторым списком подготовленных к обсуждению вопросов, но при этом быть собой, подружиться с теми, с кем получится. Не надо сплетничать или обсуждать других людей на таких встречах.<br /><br />🌸<strong>Побольше старайтесь</strong><br /><br />Очевидный совет? Напротив, вижу очень много вредных советов по типу &quot;не старайтесь много сразу, а то начальство привыкнет и будет ожидать такого все время&quot;. Вы вполне реально соревнуетесь с коллегами в такой же роли как у вас. В компании, где есть калибровки/ stack ranking, всегда лучше, чтобы люди видели, что вы  на шаг впереди. Что вам можно поручить что-то ответственное — и вы не проебете, что вы приходите, когда вас приглашают. Что вы подготовились к встрече и пришли с повесткой. Что вы заранее обсудили ключевые вопросы с участниками перед встречей и способны &quot;договорить&quot; между собой команды, техлидов. Все эти вещи не требуют онбординга, вы и так должны их уметь, когда приходите в новую компанию, поэтому их сразу можно начать делать хорошо. <br /><br />🌸<strong>Первые победы</strong><br /><br />Попробуйте придумать небольшую победу, которую вы одержите на новом месте <em>быстро</em>. В течение первых недель. Победа может быть пофикшенным багом, оптимизацией, удачным экспериментом по наболевшей теме — и в идеале должна соответствовать вашему левелу, дать позитивный сигнал о вашем найме. (Описания левелов/грейдов можно <a href=\"https://www.developing.dev/p/faang-career-ladder-mid-level-l4\">найти в этом блоге</a>).<br />Если ничего сразу не придумывается, то хотя бы просто проявите инициативу и возьмите на себя таску, проект, который остальные не хотят брать. И обязательно сделайте ее канонично хорошо!<br /><br />🌸<strong>План на 6 месяцев</strong><br /><br />Желательно вести и заверить с руководством письменный план ожидаемых от вас результатов и как они будут измеряться, а также примерный бейзлайн. Ваша работа, как напрямую, так и косвенно, должна делать работу вашего руководителя проще. Обязательно через первые 3 месяца устройте сессию с разбором предварительных результатов и запросите обратную связь. Вы удивитесь, как много вам расскажут!<br /><br />🌸<strong>Радость быть замеченным</strong><br /><br />Вы несёте ответственность за вашу visibility, проще говоря, что ваш проект получает достаточно <em>регулярного</em> внимания руководства и смежных команд — имейлами, постами, документами, встречами. Если вы сеньор, то раз полгода у вас может быть 1-1 с руководителем вашего руководителя. Приносите с собой хорошие новости и предложения (согласованные с вашим менеджером).<br /><br />🌸<strong>Уменьшение энтропии</strong><br /><br />Чем вы сеньорнее, тем больше явных ожиданий, что вы будете уменьшать энтропию на проектах. Это может быть <br />— инженерная энтропия (как делать), когда вам нужно будет привести к согласию представителей разных команд (команды платформ, инфры, инфосек, тестировщики, продуктовый комитет и тд) — и обеспечивать прозрачность технических решений<br />— проектная энтропия (что делать), при которой вам нужно будет непосредственно сделать ставку и предложить направление работы, с которым согласятся и дадут ресурсы.<br />Сделать это сразу сложно, тут лучше первое время в компании наблюдать, как это делают другие.<br /><br />🟣Все! Остальное — дело техники <br />Теперь вы сеньор на 100 млн/год", "date_published": "2025-07-15T11:11:51+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1544", "url": "https://t.me/c/1568817860/1544", "title": "Все в комментариях хотят мемотред, но что-то мало мемов накопилось, помогайте! #шитпост", "content_html": "Все в комментариях хотят мемотред, но что-то мало мемов накопилось, помогайте! #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1544-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1543-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1542-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1541-3.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1540-4.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1539-5.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1538-6.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1537-7.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1536-8.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1535-9.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-07-12T09:53:42+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1544-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1543-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1542-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1541-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1540-4.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1539-5.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1538-6.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1537-7.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1536-8.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1535-9.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1534", "url": "https://t.me/c/1568817860/1534", "title": "🌸Andrej Karpathy репостнул нашу статью про Nanogpt speedrun!  Обожаю этот проект: nanoGPT -&gt; реку", "content_html": "🌸Andrej Karpathy репостнул нашу <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1526?single\">статью про Nanogpt speedrun</a>!<br /><br /><em>Обожаю этот проект: nanoGPT -&gt; рекурсивный бенчмарк для самосовершенствования. Старый добрый nanoGPT продолжает радовать и удивлять :)<br /><br />- Сначала я написал его как небольшой репозиторий, чтобы научить людей основам обучения GPT-шек.<br />- Затем он стал целью и базой для реимплементации C/CUDA в llm.c.<br />- Затем он был модифицирован (</em>@kellerjordan0<em> и др.) в (небольшую) исследовательскую систему для LLM. Люди итеративно оптимизировали обучение, так что, например, воспроизведение производительности GPT-2 (124 МБ) занимает не 45 минут (как было изначально), а всего 3 минуты!<br />- Теперь идея заключается в том, чтобы использовать этот процесс оптимизации кода в качестве бенчмарка для агентов кодирования LLM. Если люди могут ускорить обучение LLM с 45 до 3 минут, насколько хорошо справятся с этим агенты LLM в различных условиях (например, с подсказками или без них и т. д.)?</em><br /><br />И вам отличной пятницы!🥹<br /><br />🟣<a href=\"https://x.com/karpathy/status/1939709449956126910\">https://x.com/karpathy/status/1939709449956126910</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1534-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1533-1.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-07-11T10:36:24+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1534-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1533-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1532", "url": "https://t.me/c/1568817860/1532", "title": "🟣Через час начинаем! Приходите https://t.me/rabkor/18594", "content_html": "🟣Через час начинаем! Приходите<br /><a href=\"https://t.me/rabkor/18594\">https://t.me/rabkor/18594</a>", "date_published": "2025-07-09T16:07:25+00:00"}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1531", "url": "https://t.me/c/1568817860/1531", "title": "🌸Стрим на Рабкоре: 20:00 мск🌸  Давно не выходила в эфир -- сегодня небольшой стрим про данные и что ", "content_html": "<strong>🌸Стрим на Рабкоре: 20:00 мск</strong>🌸<br /><br />Давно не выходила в эфир -- сегодня небольшой стрим про данные и что с ними происходит.<br /><br />— ИИ-компании выиграли два очень крупных суда и по текущему решению использование данных из интернета это вполне себе fair use, разбираемся, почему <br />— Но есть нюанс: как это применять дальше? Разбираем DMCA, правильно первой покупки и добросовестное использование<br />— Антропик и Александрийская библиотека: в ходе суда над Антропиком выяснилось, что чтобы обойти копирайт, дешевле уничтожать печатные книги <br />— Вспоминаем Google books: новая роль архивов, библиотек и баз данных книг для открытых технологий<br />— заморозка регулирования ИИ на десять лет — происходит в США?<br />— что с делом Internet Archive?<br /><br />Подключайтесь, как обычно, вопросы можно будет задавать на стриме или в комментариях под этим постом<br /><br />🟣Youtube: <a href=\"https://youtube.com/live/N-NOJ8NjDBs?feature=share\">https://youtube.com/live/N-NOJ8NjDBs?feature=share</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1531-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-07-09T10:11:16+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1531-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1530", "url": "https://t.me/c/1568817860/1530", "title": "🌸SOTA на MLE-bench и новый скаффолд для ML агентов🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers   Выпустили статью, ка", "content_html": "🌸<strong>SOTA на MLE-bench</strong> <strong>и новый скаффолд для ML агентов</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers <br /><br />Выпустили статью, как мы с коллегами исследуем различные факторы у агентов в решении ML-задач: <a href=\"https://arxiv.org/abs/2507.02554\">AI Research Agents for Machine Learning: Search, Exploration, and Generalization in MLE-bench</a><br /><br />🌸<strong>TL;DR</strong><br />У агентов столько вариаций, доступных тулзов, даже базовых LLM — как выбрать? <br />Выбирать комбинацию под задачу, в данном случае — решение ML соревнований. <br />Рецепт: DeepSeek, улучшенный нами AIDE с различными стратегиями поиска, оптимизированным набором операторов и тулзов — AIRA dojo (<a href=\"https://github.com/facebookresearch/aira-dojo\">код в опенсорсе).</a><br /><br />🌸<strong>Эксперименты</strong> <br /><br />Базовая модель, скаффолд агента, набор доступных действий и тулзов и методы оценки — влияют на результат в разных комбинациях.<br />Оптимизировать метод поиска решения и набор действий агента под задачу — выигрышнее, чем просто тратить больше времени на поиск или тратить больше вычислительных мощностей.<br /><br />Попутно сделали SOTA на <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1270\">MLE bench </a>— бенчмарке OpenAI для агентов на основе Kaggle-задач. <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1270\">MLE bench</a> состоит из 75 задач различной сложности, каждая в контейнере и с бейзлайном, и агентам необходимо, итерируя эксперименты, получить золото Kaggle.<br /><br />Наше лучшее сочетание базовой модели, стратегии поиска и набора операторов достигает передового результата на MLE-bench lite, увеличивая вероятность получения медали на Kaggle с 39,6% до 47,7%.<br /><br />Протестировали<br />🟣DeepSeek R1, O1, O3<br />🟣AIDE, несколько типов поиска по дереву — Greedy, MCTS, Evolutionary<br /><br />🌸<strong>Краткие выводы</strong> <br /><br />— мы сделали SOTA на ML-задачах без какого-либо изменения моделей, просто аккуратно написав фреймворк, который позволил проанализировать вклад в итоговое качество разных частей пайплайна, и тем самым вылечить некоторые явные боттлнеки в действиях агента и в поиске решений.<br />— у всех агентов все ещё наблюдается систематический оверфит: во время поиска решения агентами используется результат на валидации, а тестсет не доступен. При проверке оказывается, что лучшие, более общие решения в графе решений были, но на валидации показали себя хуже и выбраны не были.<br />— оптимизация операторов и поиска под задачу помогает гораздо сильнее, чем просто давать агенту бесконечное количество попыток / компьюта — качество базовых моделей все ещё неидеальное, поэтому в случае неограниченного количества попыток ваш субоптимальный агент все равно выйдет на плато.<br /><br />🟣<a href=\"https://arxiv.org/abs/2507.02554\">Arxiv</a> статья<br />🟣<a href=\"https://github.com/facebookresearch/aira-dojo\">GitHub</a> скаффолд для ML агентов<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1530-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1529-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1528-2.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1527-3.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-07-07T10:01:01+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1530-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1529-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1528-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1527-3.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1526", "url": "https://t.me/c/1568817860/1526", "title": "🌸Спидраним NanoGPT агентами: новый бенчмарк🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers   На днях мы с коллегами опуб", "content_html": "🌸<strong>Спидраним NanoGPT агентами: новый бенчмарк</strong>🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers <br /><br />На днях мы с коллегами опубликовали новую статью и бенчмарк для агентов, сделанный на основе NanoGPT speedrun от Карпаты:<br /><a href=\"https://arxiv.org/abs/2506.22419\">The Automated LLM Speedrunning Benchmark: Reproducing NanoGPT Improvements</a><br /><br />NanoGPT speedrun — это открытый репозиторий, где сообщество соревнуется в оптимизации обучения мини-GPT2 модели. Бейзлайн — <a href=\"https://github.com/karpathy/llm.c\">llm.c</a> от Карпаты, написанный в рамках туториала на чистой C/CUDA.<br /><br />У спидрана Карпаты есть <a href=\"https://github.com/KellerJordan/modded-nanogpt?tab=readme-ov-file#world-record-history\">публичный лидерборд</a> с историей рекордов, кратким описанием изменений и кодом (сейчас их 21). <br /><br />Все это делает его идеальным исходником для оценки агентов: смогут ли они воспроизвести и улучшить результаты?<br /><br /><strong>🌸Дизайн бенчмарка:</strong><br /><br />В бенчмарке две основные группы задач: <br />🟣воспроизводимость — агенту нужно воспроизвести рекорд R+1, когда рекорд R дается в качестве бейзлайна для итерирования, со всей информацией об основных нововведениях. <br />🟣оптимизация — агенту нужно улучшить бейзлайн R, но безо всяких подсказок. Основная метрика — нормализованное улучшение рантайма обучения в среднем по всем попыткам.<br /><br />Scaffold агента ученого реализует цикл экспериментирования, состоящий из нескольких этапов:<br /><br />Можно использовать агентов с любыми скаффолдами, но в рамках работы мы продемонстрировали результаты на нескольких SOTA-бейзлайнах, включая AIDE и multi-AIDE. У каждого скаффолда есть циклы решений, состояние из <br />1) Идеации: генерации новых идей для проверки гипотез (в нашем случае идеи предоставляются непосредственно из задачи).<br />2) Реализация эксперимента: кодирование экспериментов, которые проверяют идеи, полученные на этапе формирования идей.<br />3) Выполнение эксперимента: запуск кода<br />4) Анализ результатов: извлечение идей из результатов<br /><br /><strong>🌸Основные итоги:</strong><br /><br />Мы провели большое количество аблейшенов с разными моделями, чтобы сравнить, как scaffold и разные типы подсказок могут повлиять на качество агента.<br /><br />Лучше всего показывают себя скаффолд Multi-AIDE, полный набор подсказок из псевдокода и текстового саммари.  В редких случаях, агент достигает 100% или даже 120% от существующего решения, но в большинстве случаев результат сильно ниже.<br /><br />Все модели, включая топовые, со state-of-the-art scaffold, все равно испытывают трудности при воспроизведении результатов. <br /><br />И даже больше, пока что существенная разница сохраняется, когда агентам дается максимально полная информация о том, что надо сделать, и псевдокод.  Хорошее качество воспроизводимости — из статей, репозиториев, инструкций — должно быть пререквизитом на пути к надежной и воспроизводимой автоматизации науки агентами. <br /><br />🟣Статья <a href=\"https://arxiv.org/abs/2506.22419\">https://arxiv.org/abs/2506.22419</a><br />🟣Бенчмарк <a href=\"https://github.com/facebookresearch/llm-speedrunner\">https://github.com/facebookresearch/llm-speedrunner</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1526-0.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1525-1.jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1524-2.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-07-04T10:38:04+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1526-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1525-1.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1524-2.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1523", "url": "https://t.me/c/1568817860/1523", "title": "Чтобы все оставшиеся сотрудники успели пройти интервью к нам 😈 #шитпост   https://futurism.com/opena", "content_html": "Чтобы все оставшиеся сотрудники успели пройти интервью к нам 😈<br />#шитпост <br /><br /><a href=\"https://futurism.com/openai-shutting-down-week\">https://futurism.com/openai-shutting-down-week</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1523-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-07-03T12:13:04+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1523-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1522", "url": "https://t.me/c/1568817860/1522", "title": "🌸Вакансия: PhD по креативности LLM 🌸 #nlp #про_nlp   TL;DR  Открыта позиция PhD-студента в UMass Low", "content_html": "<strong>🌸Вакансия: PhD по креативности LLM </strong>🌸<br />#nlp #про_nlp <br /><br /><strong>TL;DR</strong> <br />Открыта позиция PhD-студента в UMass Lowell у Анны Румшиски (<a href=\"https://scholar.google.com/citations?user=_Q1uzVYAAAAJ&amp;hl=en\">Anna Rumshisky</a>) в <a href=\"https://text-machine.cs.uml.edu/lab2/\">Text Machine Lab</a>.<br /><br /><strong>Детали:</strong><br />Позиция PhD-студента с широким спектром тем в LLM: можно будет заниматься разными методами работы с языковыми моделями, от interpretability и prompt-инжиниринга до методов alignment&#x27;а, мультимодального тюнинга, low-rank training и PEFT. Основное направление — усиление креативности у LLM.<br /><br />Глава лаборатории (Text Machine Lab): Prof. Anna Rumshisky, professor of computer science в UMass Lowell, MIT и Amazon AGI; в частности, один из соавторов Amazon Nova и первой статьи по <a href=\"https://arxiv.org/abs/1908.08593\">бертологии</a>. <br /><br />Требования: релевантный бакалавриат + магистратура/специалитет, хорошее понимание линейной алгебры, мат анализа и теории вероятности, базовые знания deep learning и NLP. Публикации (включая воркшопы) приветствуются, но не являются обязательным требованием.<br /><br />Позиция fully funded: обучение полностью покрывается, также выплачивается стипендия, достаточная для проживания в Массачусетсе.<br /><br />🟣Для подписчиков этого канала: для подачи отправьте CV и короткое cover letter сюда: <a href=\"https://forms.gle/YYUhLcPtUNdjvJsY7\">https://forms.gle/YYUhLcPtUNdjvJsY7</a><br />Дедлайн — 15 июля! <br /><br />(От себя: чем раньше вы напишете, тем лучше. Я сама когда-то подавалась к Анне, но потом решила в США не ехать и осталась работать в Сбере. Для кавера можно сразу написать свои идеи, но лучше хорошо показать свой релевантный бэкграунд, опыт экспериментов, статьи)<br /><br />🟣Сайт лаборатории <a href=\"https://text-machine.cs.uml.edu/lab2/\">https://text-machine.cs.uml.edu/lab2/</a><br />🟣Форма для подачи <a href=\"https://forms.gle/YYUhLcPtUNdjvJsY7\">https://forms.gle/YYUhLcPtUNdjvJsY7</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1522-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-07-01T10:13:46+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1522-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1521", "url": "https://t.me/c/1568817860/1521", "title": "🌸Deep Research Agents: обзор 🌸 #nlp #про_nlp #nlp_papers   Вышла неплохая обзорная статья про пересе", "content_html": "🌸<strong>Deep Research Agents: обзор</strong> 🌸<br />#nlp #про_nlp #nlp_papers <br /><br />Вышла неплохая обзорная статья про пересечение Deep Research и агентов — <a href=\"https://arxiv.org/abs/2506.18096\">Deep Research Agents: A Systematic Examination And Roadmap</a>.<br /><br />Авторы определяют Deep Research агентов как <em>AI-агенты на базе LLM, объединяющие динамически адаптивные рассуждения, способность к планированию, многошаговый внешний поиск и извлечение знаний и использование инструментов (tools, function calling), а также генерацию комплексных аналитических отчетов для информационно-исследовательских задач. </em><br /><br />Приводится подробный анализ работ по теме<br />— Chain-of-thought, Reasoning <br />— Tool use, MCP<br />— Планирование в LLM <br />— GPRO, PPO, Reinforce++ и как их готовить <br /><br />Отдельно способность к Deep Research сравнивают на примере бенчмарка <a href=\"https://huggingface.co/papers/2311.12983\">GAIA</a> (на нем оцениваются практически все работы).<br /><br /><strong>Открытые вопросы и задачи, которые стоят перед исследователями в 2025:</strong><br />— Расширение источников информации — когда информации хватит для отчета? Когда и где искать, когда ее недостаточно?<br />— Fact Checking и информация, меняющаяся во времени<br />— Асинхронность в выполнении задач и этапов плана у агентов<br />— Адекватная интеграция reasoning и вывода из внешних тулзов <br />— Мультиагентные архитектуры и автономное развитие систем с онлайн-RL<br /><br /><br />Нашу статью <a href=\"https://t.me/rybolos_channel/1400\">MLGym процитировали</a>, опять же! 🥹<br /><br />🟣<a href=\"https://arxiv.org/abs/2506.18096\">Статья</a> <br />🟣<a href=\"https://github.com/ai-agents-2030/awesome-deep-research-agent\">GitHub</a><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1521-0.jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-07-01T09:43:01+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1521-0.jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}, {"id": "https://t.me/c/1568817860/1520", "url": "https://t.me/c/1568817860/1520", "title": "Мемотред в честь пятницы и в честь того, что у меня появился Shrurby! (Первое фото) #шитпост", "content_html": "Мемотред в честь пятницы и в честь того, что у меня появился Shrurby! (Первое фото) #шитпост<br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1520-0 (1).jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1519-1 (1).jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1518-2 (1).jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1517-3 (1).jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1516-4 (1).jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1515-5 (1).jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1514-6 (1).jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1513-7 (1).jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1512-8 (1).jpg\" alt=\"media\"/><br /><img src=\"https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1511-9 (1).jpg\" alt=\"media\"/>", "date_published": "2025-06-27T09:50:16+00:00", "attachments": [{"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1520-0 (1).jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1519-1 (1).jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1518-2 (1).jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1517-3 (1).jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1516-4 (1).jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1515-5 (1).jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1514-6 (1).jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1513-7 (1).jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1512-8 (1).jpg", "mime_type": "image/jpeg"}, {"url": "https://tg.davvie.com/static/-1001568817860--1511-9 (1).jpg", "mime_type": "image/jpeg"}]}], "icon": "https://tg.davvie.com/static/avatars/rybolos_channel.jpg"}