News

Latest news and updates from DSML Kazakhstan community
Stay up to date with the latest events

Daily UpdatesCurrent News

Свежая новость

2 июн 2025

Post image
В минувшую субботу прошел beetech 2025. В этом году на конференции помимо General стрима, был стрим AI&Beyond, где половина докладов была представлена резидентами нашего сообщества.

Абылайхан Турласов поделился хаками использования guided decoding при работе с ЛЛМками. Михаил Шкорин рассказал как можно останавливать подмену видео при авторизации. Диас Халниязов поведал о нюансах создания AI парсера, а Ренат Алимбеков разобрал типичные ошибки AI/ML-проектов и ответил на важный вопрос: Локхид настоящий?

Свежая новость

20 май 2025

Post image
DSML Reading Club Meeting # 4

Уже послезавтра Асель Ермекова расскажет про статью где она является одним из авторов — Improved Sampling Algorithms for Lévy-Itô Diffusion Models

Недавно было показано, что модели диффузии Леви-Ито с изотропным α-устойчивым шумом улучшают генерацию изображений на несбалансированных данных. Однако используемые алгоритмы выборки решают лишь приближённые обратные уравнения, что снижает качество. В этой статье мы предлагаем семейство стохастических дифференциальных уравнений с идентичными маргинальными распределениями и показываем, что выбор параметров улучшает качество при небольшом числе шагов обратной диффузии. Также мы демонстрируем применимость моделей Леви-Ито в разных областях и преимущества тексто-речевых моделей на сильно несбалансированных данных.

На встрече мы обсудим:
- Что такое диффузионная модель?
- Основные постановки диффузионных моделей
- Недостатки классической диффузии на гауссовских процессах и зачем нужны леви диффузии
- Методы сэмплирования леви-диффузий

• Thu, May 22, 11:00 KZ Time
Добавить в календарь
Google Meet
• Host: Yelaman Abdullin

Свежая новость

17 май 2025

Post image
Запись DSML Reading Club #2 уже на канале!

Ануар Таскынов рассказал про Visual Geometry Grounded Transformer

VGGT — это foundation-модель нового поколения для задач 3D компьютерного зрения. Она способна по одному, нескольким или даже сотням изображений сцены сразу предсказывать ключевые 3D характеристики: параметры камеры, карты глубины, плотные облака точек и трекинг в 3D.

В отличие от традиционных подходов, VGGT работает как единая универсальная модель без необходимости в сложной постобработке, оставаясь при этом быстрой (менее 1 секунды на реконструкцию) и точной — она показывает SOTA-результаты по нескольким 3D задачам.

Хост семинара: Еламан Абдуллин
Скачать презентацию

Смотреть видео: youtube.com/watch?v=TVZoU1m5WKI