Жаңалықтар

DSML Reading Club кездесуі #3

Осы аптада Михаил Шкорин граф эмбеддингтері туралы “Optimal Time Complexity Algorithms for Computing General Random Walk Graph Kernels on Sparse Graphs” мақаласын таныстырады.

Граф эмбеддингтерін құрудың қазіргі әдістерінде теориялық негіз жеткіліксіз (GNN) немесе есептеу күрделілігі жоғары (kernel тәсілдері).

Мақала random-walk kernels сызықтық аппроксимациясы арқылы графтар мен олардың нодтарын тиімді салыстыратын қарапайым әрі масштабталатын алгоритм ұсынады.

Кездесуде талқылаймыз:

• Граф эмбеддингтері не үшін қажет
• Нод эмбеддингтерін сызықтық уақытта қалай жасауға болады
• Үлкен іргелестік матрицасын есептемей, нод эмбеддингтерінен граф эмбеддингтеріне жедел қалай өтуге болады
• Робототехникадағы нүктелер бұлтына арналған граф трансформерлер
• Күнтізбеге қосу: calendar.app.google/wci6yDfF8M68tHCv7
• Бейсенбі, 15 мамыр, Қазақстан уақытымен 11:00
• Google Meet
• Хост: Еламан Абдуллин

Қазақ тіліне арналған офлайн LLM арена

Қауымдастығымыздың резиденттері Санжар Мұрзахметов, Санжар Үмбет, Бексұлтан Сағындық және Кирилл Якунин қазақ тіліне арналған алғашқы офлайн LLM аренаны іске қосты. Негізгі мақсат — келесі токенді генерациялауды ғана емес, мәдени контексті тұтас түсінуді тексеру.

Не жасалды:

• Мәдениетке бағытталған арнайы QA датасет жиналды
• Serper, Perplexity және LLM генерациясы қолданылып, лингвистермен бірге тақырыптар мен кілт сөздер жиналды
• Модельдер жұппен салыстырылды: алдымен GPT-4o бағалап, соңғы нәтиже Bradley–Terry моделімен шығарылды

Қазіргі нәтижелер:

• Google DeepMind-тың Gemma модельдері тұрақты түрде мықты нәтиже көрсетеді
• MBZUAI-дың Sherkala-8B моделі тіпті ірі модельдерден озып, екінші орын алды
• Nazarbayev University жанындағы ISSAI multiple-choice тапсырмаларында жақсы балл жинады, бірақ генерация бойынша ең әлсіз нәтижелердің бірін көрсетті

Қазақстандағы оқушыларға арналған алғашқы республикалық AI олимпиадасы аяқталды!

Бұл жеті Kaggle жарысын қамтыған және қатысушылар мен ұйымдастырушыларға мүлде жаңа формат ұсынған күрделі AI марафоны болды. Екі қашықтан кезең мен Астанадағы екі күндік офлайн контестен өтіп, 40 финалист соңына дейін жетті.

Бұл олимпиада Қазақстанның талантты жастарының назарын болашағы зор салаға аударып, өңіріміздегі жасанды интеллектінің дамуына ықпал етеді деп үміттенеміз.

Олимпиаданың барлық жүлдегерін құттықтаймыз және жаңа жарыстың пионері болу үшін үлкен еңбек атқарған әр финалисті мақтан тұтамыз. Барлығыңызды шағын DSML.kz қауымдастығымызда күтеміз!

DSML Reading Club кездесуі #2

Келесі аптада Ануар Тасқынов VGGT — Visual Geometry Grounded Transformer туралы айтып береді.

VGGT — 3D компьютерлік көру міндеттеріне арналған жаңа буындағы foundation-модель. Ол көріністің бір, бірнеше немесе тіпті жүздеген суреті арқылы негізгі 3D сипаттарды бірден болжай алады: камера параметрлері, тереңдік карталары, тығыз нүктелер бұлты және 3D трекинг.

Дәстүрлі тәсілдерден айырмашылығы, VGGT күрделі постөңдеуді қажет етпейтін бірыңғай әмбебап модель ретінде жұмыс істейді. Сонымен қатар ол жылдам — бір реконструкцияға бір секундтан аз уақыт жұмсайды — әрі дәл, бірнеше 3D міндет бойынша озық нәтиже көрсетеді.

Кездесуде талқылаймыз: 3D компьютерлік көру міндеттеріне қысқаша кіріспе; VGGT архитектурасы мен мүмкіндіктеріне шолу; бұл модельдің маңызы және оны практикада қолдану жолдары.

📄 Мақала: VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer (https://vgg-t.github.io/)

🗓 Күнтізбе: https://calendar.app.google/3MLTmm99NSdBjZ3q9

📞 Google Meet: https://meet.google.com/wqi-crwg-ztp

🕔 Күні мен уақыты: бейсенбі, 8 мамыр, Қазақстан уақытымен 11:00

🗣 Спикер: Ануар Тасқынов (https://linkedin.com/in/anuartask)

Бізбен бірге болсаңыз, 🔥 реакциясын қойып, кездесуді күнтізбеңізге қосыңыз!