#полезно_к_DF

Многие развивающиеся ML-специалисты ощущают потребность в чтении статей. Это касается как технических специалистов, так и людей, занимающихся управлением: некоторые хотят углубить свои технические знания, кто-то стремится не отставать от самых свежих разработок, а кто-то просто следует моде.

Но с чего начать? На один только NeurIPS 2024 было принято около 4500 статей, а более 15000 — предложено для оценки рецензентам, и эти статьи, пусть и не выдержавшие конкуренции, тоже могут представлять интерес.

Мы попросили нашего опытного коллегу Алексея Пустынникова дать свои рекомендации по тому, как ориентироваться в мире исследований.

Ищите советы Леши в карточках!

P.S. Вот ссылки на упомянутые материалы:
🔹Denoising Diffusion Probabilistic Models
🔹Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey
🔹Выступление Юлия Шамаева (ВТБ) на Practical ML Conf на тему пространственной аналитики
🔹An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
🔹Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners