Математика Дата саентиста

🔥 Парадоксы теории вероятностей
ВМК МГУ. Ульянов В.В.

источник

🧠 Могут ли мультимодальные модели действительно понимать инструменты?

Новая работа проверяет, способны ли модели действительно понимать физические инструменты, а не просто узнавать их по картинке.

📷 В задаче модели показывают фото и просят выбрать нужный инструмент с номером.
Датасет включает 1 000 пар изображение + текст и три уровня сложности:
1. Базовое распознавание инструмента;
2. Понимание ограничений (например, работает ли он, цел ли);
3. Конструирование инструмента из других предметов.

🧩 Условия:
- Можно использовать только предметы на фото;
- Ответ - номер инструмента или None.

👨‍🔬 Результаты:
- Люди: ~90 %
- Топ-модели: ~63 %
- Внутренние бэкенды Vision-Language-Action моделей — < 15 %.

Типичные ошибки:
- Считают сломанный инструмент рабочим;
- Путают похожие кабели и порты.

🔧 Немного помогает масштаб — примерно с 10 B параметров появляется базовое “чувство инструмента”.
Метод chain-of-thought даёт небольшой прирост,
а vision-centric пайплайн (распознавание объектов + рассуждение по вырезкам) улучшает самые трудные случаи.

💡 Главное открытие: современные мультимодальные модели знают названия предметов,
но не понимают, как инструменты работают.
Этот бенчмарк даёт чёткий ориентир, где они пока “проваливаются”.

📘 Cтатья: https://arxiv.org/abs/2510.09507

📄 Nanonets-OCR2-3B - новая модель для интеллектуального OCR

Модель от Nanonets на базе Qwen2.5-VL-3B умеет не просто распознавать текст, а превращать изображение документа в структурированный Markdown: с таблицами, формулами, подписями и даже схемами.

🔍 Что умеет

- Распознаёт формулы и преобразует их в LaTeX
- Понимает таблицы и сохраняет структуру в Markdown или HTML
- Выделяет чекбоксы и радиокнопки (☐ / ☑ / ☒)
- Распознаёт подписи, водяные знаки, изображения
- Может описать картинки внутри документа с помощью <img>
-Поддерживает рукописные тексты и разные языки
- Для схем и блок-схем генерирует Mermaid-код
- Умеет отвечать на вопросы по документу (Visual QA)

👉 huggingface.co/nanonets/Nanonets-OCR2-3B

Elementary Linear Algebra (Eng ver)
Авторы: Howard Anton, Anton Kaul (2019)

Авторы предоставляют простое изложение линейной алгебры, которое подходит для студентов первого курса бакалавриата. Цель учебника состоит в том, чтобы как можно более подробно объяснить основы линейной алгебры. Знания матанализа не являются обязательным условием для начала чтения, но есть четко обозначенные упражнения и примеры для студентов, изучавших математический анализ.

✔️ RAG - как GPT перестал галлюцинировать и научился думать с источниками

Классические LLM ограничены собственным контекстом: они выдают только то, что успели "запомнить" при обучении.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) ломает эту границу — модель получает доступ к внешним данным и способна подгружать нужные факты *в момент запроса*.

Механика проста, но мощна:
LLM → делает эмбеддинг запроса → ищет близкие документы в векторном хранилище → получает top-k контексты → формирует ответ на их основе.
В итоге модель не "вспоминает", а всегда рассуждает на свежих данных.

Где это реально работает:
- в Copilot для кода, когда модель тянет сниппеты из корпоративных репозиториев;
- в внутренних чатах компаний - поиск по Confluence, Notion, Jira и документации;
- в R&D и науке - динамическая генерация отчётов с ссылками на реальные статьи;
- в юридических и медтех-системах, где каждый ответ должен быть подтверждён источником.

RAG - это уже не просто “надстройка над GPT”.
Это новая архитектура, где память отделена от рассуждения, и ИИ получает навык работы с контекстом, как человек с поисковиком.

LLM берет золото на олимпиаде по астрофизике

Исследователи проверили, как современные большие языковые модели (LLM) справятся с задачами Международной олимпиады по астрономии и астрофизике (IOAA) за 2022–2025 годы.
Результаты впечатляют.

🧠 Тестировались модели:
GPT-5, OpenAI o3, Gemini 2.5 Pro, Claude 4.1 Opus и Claude 4 Sonnet.

📊 Что показали:
- GPT-5 и Gemini 2.5 Pro набрали 85–88 % - это уровень золотой медали .
- Остальные модели показали результат в диапазоне 48–76 %.
- Особенно сильны GPT-5 в анализе данных и Gemini в теории.

💡 Почему это важно:
- LLM впервые достигли уровня лучших олимпиадников по астрофизике.
- Это демонстрирует, что модели уже решают не только текстовые, но и научные, количественные и логические задачи.
- Потенциал таких систем — помощь в научных исследованиях, автоматическом анализе данных и обучении.

⚠️ Ограничения:
- Олимпиадные задачи не охватывают весь спектр реальной астрофизики.
- Возможны «угадывания» и шаблонные решения.
- Неясно, насколько стабильно поведение моделей при реальных данных с шумом и погрешностями.

🟢Подробности: arxiv.org/abs/2510.05016

🚀 Крутая новость в области термоядерной энергии

Учёные из MIT создали прорывную гибридную модель - сочетание искусственного интеллекта + физики, которая прогнозирует поведение плазмы в термоядерных реакторах и делает будущие функционирующие установки более надёжными.

🔥 Особо важный момент: модель умеет предсказывать, как ведёт себя сверхгорячая плазма во время остановки (выключения/снижения мощности), это один из самых опасных моментов работы реактора, когда могут происходить разрушительные возмущения.

В отличие от обычных ИИ-моделей, эта требует гораздо меньше тренировочных данных, но остаётся очень точной.

Учёные также разработали алгоритм, который превращает прогнозы модели в конкретные инструкции по управлению плазмой: например, как менять силу магнитов или температуру, чтобы плазма оставалась стабильной и безопасно “загасла”.

🟢 Новость: https://news.mit.edu/2025/new-prediction-model-could-improve-reliability-fusion-power-plants-1007

@data_math

🔥 Успех в IT = скорость + знания + окружение

Здесь ты найдёшь всё это — коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI: https://t.me/+EPEFXp67QfIyMjMy
Python: https://t.me/+cq7O4sOHldY1ZTIy
Linux: t.me/linuxacademiya
Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Подпишись, если хочешь быть в числе тех, кого зовут в топовые проекты!