Сегодня ребята, отобранные на Республиканской Олимпиаде по AI отправились в Пекин на IOAI 2025.

IOAI - это главное соревнование по AI для школьников. В этом году нашу страну будут представлять две команды или 8 талантливых ребят: Сұлтанби Исатай, Батыр Ерденов, Талим Аушахман, Бекетов Даужан, Әбу Қанабек, Жанибек Касымкан, Тимур Шакуров, Сұлтанбек Сары.

Мы едем на эту Олимпиаду впервые, но все равно верим в наших ребят! Желаем им успехов!

С 27 июля по 1 августа в Вене прошло 63-е ежегодное собрание Ассоциации компьютерной лингвистики (ACL 2025) — одна из самых престижных конференций в области NLP и AI!

На конференции были представлены работы наших соотечественников и резидентов Сообщества. Представленные работы расширяют научную базу для построения и оценки LLM в условиях малоресурсных языков, с особым вниманием к казахскому:

• Instruction Tuning on Public Government and Cultural Data for Low-Resource Language: a Case Study in Kazakh (Nurkhan Laiyk, Daniil Orel, Maiya Goloburda)

• KazMMLU: Evaluating Language Models on Kazakh, Russian, and Regional Knowledge of Kazakhstan (Mukhammed Togmanov, Nurdaulet Mukhituly, Diana Turmakhan, Maiya Goloburda, Bekassyl Syzdykov, Nurkhan Laiyk)

• Qorgau: Evaluating LLM Safety in Kazakh-Russian Bilingual Contexts (Maiya Goloburda, Nurkhan Laiyk, Diana Turmakhan, Mukhammed Togmanov, Askhat Sametov, Nurdaulet Mukhituly, Daniil Orel)

• CoDet-M4: Detecting Machine-Generated Code in Multi-Lingual, Multi-Generator and Multi-Domain Settings (Daniil Orel)

• RECALL: Library-Like Behavior In Language Models is Enhanced by Self-Referencing Causal Cycles (Zangir Iklassov)

Это знаковый момент для всего AI-сообщества Казахстана! Поздравляем авторов с выходом на мировую сцену и ждем новых достижений!

🇰🇿 Казахстан на IOAI 2025!

Прямо сейчас идет Olympiad in Artificial Intelligence (IOAI) - престижная международная олимпиада по ИИ для школьников. В этом году Казахстан представлен двумя командами!

Уже через час начнётся командный контест, где ребята будут разрабатывать логику для GalBot’а — автономного робота, которого предстоит запрограммировать и протестировать в симуляционной среде.

Топ-10 команд по итогам отборочного тура пройдут в следующий раунд, где будут работать с настоящим роботом GalBot.

Следите за апдейтами — будем делиться новостями прямо с места событий!

Болеем за наши команды!

IOAI Updates

3 часа / 6 часов

Kassymkan Zhanibek 0.9734 0.7392 0.6537
Kanabek Abu 0.9776 0.8078 0.3055
Yerdenov Batyr 0.9456 0.6851 0.3077
Issatay Sultanbi 0.9867 0.7574 -1
Aushakhman Talim 0.9772 0.3678 -1
Shakurov Timur 0.9259 -1 -1
Sary Sultanbek 0.925 -1 -1
Beketov Dauzhan 0.9063 -1 -1

Наш соотечественник на первом месте к середине олимпиады из почти 300 участников

Дальенейшие апдейты ждите в комментариях к этому посту и в канале Нурдаулета Аханова и Куаныша Отеу https://t.me/ioaikaz

DSML Reading Club Meeting #6

На этом семинаре мы поговорим про — Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion (https://arxiv.org/pdf/2303.04137v4)

В работе представлен метод Diffusion Policy — новый способ генерации поведения робота, где визуомоторная политика моделируется как условный denoising diffusion процесс. Метод стабильно превосходит существующие, в среднем на 46.9%. Модель обучается градиенту функции плотности действий и во время инференса оптимизирует поведение через стохастическую динамику Ланжевена. Метод хорошо работает с многомодальными распределениями и высокоразмерными действиями, обеспечивая стабильное обучение. Ключевые технические решения: контроль с убывающим горизонтом, визуальная привязка и трансформер для временных рядов. Работа открывает путь к новым подходам обучения политик на базе диффузионных моделей.

• Суббота, 9 августа, 11:00 KZ Time
• Добавить в календарь
• Google Meet
• Speaker: James Yamazaki
• Host: Yelaman Abdullin

На нашем сайте обновилась страница JOBS.

Теперь на сайте в одном месте можно
🔹найти как ML вакансии, так и вакансии по IT и разработке
🔹искать вакансии конкретной компаниям
🔹фильтровать, если вы ищете только удаленную работу.

https://www.dsml.kz/jobs

Итоговая таблица подчёркивает выдающееся выступление сборной Казахстана на её первом участии в Международной олимпиаде по искусственному интеллекту (IOAI)

🥇 Распределение золотых медалей по странам:
6 — Россия
3 — Казахстан, Польша, Индия, Вьетнам
2 — Сингапур
1 — Румыния, Япония, Швеция, Гонконг (Китай)

Как мне видится, этот успех показывает, что проведённая совместно DSMLKZ и CPFED Республиканская олимпиада по AI, а также последующие тренировочные сборы, действительно помогли команде выработать правильную интуицию для победы в олимпиадах такого уровня.

Отдельная благодарность:
• Нурдаулету Аханову (CPFed, DSML.KZ) - за ключевую роль в организации процесса и за вклад как автора задач для республиканской олимпиады и тренировочных сборов.
• Адине Магавиной (CPFed) - за колоссальный организационный вклад
• Волонтёрам DSML.KZ: авторы задач: Ален Баев и Даниил Орёл , тренера на сборах: Асель Ермекова и Куаныш Отеу
• ну и Ануар Аймолдин тоже молодец, завизионерил формат олимпиады и задач, помог всем скоординироваться

Linkedin post
Источник: ioai-official.org

Хочется закончить день на поэтической ноте и процитировать нашего философа Абая

Если у вас есть linkedin-страница, пожалуйста репостните этот пост к себе в ленту

Мне кажется было бы красиво чтобы в этой корпоративной соцсети этот день запомнился этими строками

После нашего яркого дебюта на Международной олимпиаде по искусственному интеллекту мы подготовили видео о том, как всё это получилось:

В этом коротком видео мы расскажем:
🔹Чем AI-соревнования отличаются от математических и прогерских олимпиад
🔹Какие принципы мы использовали при создании задач
🔹Почему такие инициативы важны и чего они могут достичь

Смотреть на ютубе
Linkedin

Мы в dsml.kz очень любим футбол и уже дважды проводили нашу фентези лигу по АПЛ!

До начала следующего сезона остались считанные дни, поэтому хотелось бы поздравить победителей прошлого сезона! (не ai-олимпиада конечно, но тоже очень уважаемые люди 🤣)

Призеры открытой лиги ДСМЛ
🥇 Zhanibek Teams (Zhanibek Darzhanov)
🥈 Get Lucky (Ospan Smagul)
🥉 LiverpoolAli (Alibek Zhakubayev)

Призеры head2head лиги ДСМЛ
🥇 Sneddy (Anuar Aimoldin)
🥈LiverpoolAli (Alibek Zhakubayev)
🥉 Get Lucky (Ospan Smagul)

Победитель кубка лиги
🥇 MakeShymGreatAgain (Daniyar Tule)

Финалист кубка лиги
🥈flylikeagakpo (Yelaman Serik)

Поздравляем победителей и ждем вас в наших фентези лигах:
Принять участие в новом сезоне

Мы хотим создать Research Hub DSML KZ, который объединяет исследователей ИИ/МО с центральноазиатскими корнями, независимо от того, находятся ли они в Алматы, Силиконовой долине или где-либо еще в мире.

Независимо от того, являетесь ли вы аспирантом в Ташкенте, исследователем в Google или профессором в Бишкеке - если у вас есть связи с Центральной Азией, вы работаете в области AI/ML и имеете хотя бы одну или две научные публикации в области ИИ, оптимизации, машинного обучения или смежных областях, мы любезно приглашаем вас заполнить нашу форму

Форма ресерчера
Заготовка ресерч портала
Linkedin

Abu Kanabek - How to win IOAI

Казахстан дебютировал на International Olympiad in Artificial Intelligence (IOAI) и занял 4-е место в командном зачёте.

Лучшим в сборной стал 9-классник Абу Канабек - золото и 9-е место в личном зачёте среди школьников всего мира.
Его пример показывает, что начать развиваться по ML/AI направлению можно и до универа

В большом интервью нашему Сообществу мы поговорили:
🔹 о его дороге к этой победе
🔹 какие уроки он извлек из этой олимпиады
🔹 необходимом соотношении между теорией и практикой
🔹 как он будет готовиться к следующей олимпиаде
🔹 и его пожеланиях энтузиастам нашего Сообщества

Как всегда надеемся на максимальный репост, если вы также как и мы разделяете наши ценности взаимной поддержки и саморазвития

Читать полное интервью
Linkedin post

Подготовили для вас подборку Telegram-каналов, которые рассказывают о карьерных возможностях, вакансиях в крупных компаниях, стажировках в международных организациях и многом другом.

Добавить папку

Запись DSML Reading Club #6 уже на канале!

Jimmy Yamazaki рассказал про Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion

Работа Diffusion Policy предлагает новый метод обучения роботов, который использует диффузионные модели. Он превосходит существующие подходы, так как может эффективно работать с высокоразмерными и мультимодальными действиями (когда одну задачу можно выполнить несколькими способами).

Модель учится на демонстрациях, а во время работы использует процесс шумоподавления, чтобы генерировать точные и плавные движения. Основные особенности метода: стабильное обучение, возможность визуальной привязки к окружению и контроль с убывающим горизонтом.

Смотреть видео: https://youtu.be/OOFkKNSigRs

[00:27] – Имитационное обучение и проблемы обучения роботов.
[01:25] – Проблемы мультимодальности
[06:17] – Диффузионные модели как решения для обучения политик.
[13:22] – Обзор ключевых архитектурных решений
[17:19] – Сравнение архитектур на основе CNN и Transformer
[20:16] – Презентация экспериментальных результатов
[27:15] – Видеодемонстрации работы робота
[33:51] – Заключение

Host: Yelaman Abdullin
Linkedin post

DSML Reading Club Meeting #7

Causal Representation Learning from Multiple Distributions: A General Setting

In many problems the measured variables are functions of the latent causal variables (e.g., the underlying concepts or objects). For the purpose of making predictions in changing environments or making proper changes to the system, it is helpful to recover the latent causal variables and their causal relations. This problem has been known as causal representation learning. This paper is concerned with a general, completely nonparametric setting of causal representation learning from multiple distributions, without assuming hard interventions behind distribution changes.

На встрече обсудим:
- Что такое causal representation learning
- Как оно может применятся (на примере EEG)
- Параметрический и непараметрический сеттинг и VAE

• Суббота, 13 сентября, 11:00 KZ Time
• Добавить в календарь
• meet.google.com/aeo-oivb-zdp
• Speaker: Ayana Mussabayeva

Firebase Studio Championship

Получи шанс превратить свою идею в прототип и побороться за призы под оценкой экспертов Google и IT-специалистов Центральной Азии

Требования к участникам:
• Находиться физически в Центральной Азии
• Проект должен быть создан и развернут с помощью Firebase Studio.
• В проекте должен быть интегрирован и использован Gemini API.
• Необходимо иметь действительный Google Cloud Platform (GCP) ID.

Победители получат денежные призы:
• 1 место: $500 + ваучер Google Cloud на $1000
• 2 место: $400 + ваучер Google Cloud на $700
• 3 место: $300 + ваучер Google Cloud на $500
• 4 и 5 место: $200

Регистрация открыта до 20 сентября

Datathon’25

Datathon - ежегодный ивент от DataSci, NU. В этом году ребята подготовили 3 кейса с общим призовым фондом в 2.000.000 тг.

Участвовать могут как команды (до 4 человек), так и индивидуальные участники.

• Дата и место проведения: 20-21 сентября, Nazarbayev University (Astana)
• Дедлайн для регистрации: 17 сентября 23:59 (места ограничены)

Регистрация