Зато с контентом для телеграм-канала вообще никаких проблем в этом семестре. Кажется, теперь, когда все курсы начались, я уже буквально не буду успевать выкладывать их по посту в день, накапливаться будут быстрее.
Сегодня следующий доклад на семинаре лаборатории Маркова, а я пока что выкладываю только предыдущий:
Семинар Markov Lab — 2026.09.16 — Навигация интеллектуальных агентов на основе мультимодальных представлений сцен
(слайды на странице семинара)
Татьяна Земскова (МФТИ)
Если попросить робота найти красную кружку на кухонном столе, ему мало уметь распознавать кружки: надо ещё понять, куда ехать, куда посмотреть и как связать увиденное с запросом. В докладе — сегментация вместе с навигацией, активное восприятие и графы сцены, позволяющие искать объекты по довольно сложным текстовым описаниям.
Особенно интересно, как эти задачи меняются с появлением больших языковых и мультимодальных моделей: где представление сцены нужно специально обучать, а где уже можно собрать систему из готовых компонентов. И насколько всё это работает на настоящем роботе, с ошибками камеры и ограниченными вычислениями. Как всегда, обсуждение после доклада тоже есть в записи.
#markovlab #seminar #spsu
Сегодня следующий доклад на семинаре лаборатории Маркова, а я пока что выкладываю только предыдущий:
Семинар Markov Lab — 2026.09.16 — Навигация интеллектуальных агентов на основе мультимодальных представлений сцен
(слайды на странице семинара)
Татьяна Земскова (МФТИ)
Если попросить робота найти красную кружку на кухонном столе, ему мало уметь распознавать кружки: надо ещё понять, куда ехать, куда посмотреть и как связать увиденное с запросом. В докладе — сегментация вместе с навигацией, активное восприятие и графы сцены, позволяющие искать объекты по довольно сложным текстовым описаниям.
Особенно интересно, как эти задачи меняются с появлением больших языковых и мультимодальных моделей: где представление сцены нужно специально обучать, а где уже можно собрать систему из готовых компонентов. И насколько всё это работает на настоящем роботе, с ошибками камеры и ограниченными вычислениями. Как всегда, обсуждение после доклада тоже есть в записи.
#markovlab #seminar #spsu
❤15👍3🔥1👏1
Сегодня семинар был несколько неожиданно кратким, но оно и неплохо, наверное.) Зато потом хорошо пообщались.
#spsu #markovlab #seminar
#spsu #markovlab #seminar
❤22❤🔥5🥰4👏1
Зачем делать нейросеть глубже, а потом специально добавлять в неё пути в обход новых слоёв? Оказывается, именно так глубокой сети бывает проще обучиться:
СПбГУ — 2026.09.18 — Идеи свёрточных архитектур от VGG до EfficientNet
(слайды и доска на странице курса)
Мы продолжили разбирать свёрточные архитектуры: от маленьких фильтров VGG и блоков Inception до остаточных связей ResNet, MobileNet и EfficientNet.
Суть, конечно, не в самих архитектурах, а в довольно наглядных идеях: как расширить поле зрения, сэкономить параметры, провести градиент через много слоёв и не потратить на всё это слишком много вычислений.
Эти идеи полезны и за пределами CNN: например, остаточные связи используются буквально везде, и в трансформерах, конечно, тоже. А, например, идея EfficientNet специфична для свёрток, но сама мысль согласованно подбирать гиперпараметры единой формулой, безусловно, полезна до сих пор.
[Метакомментарий: как видите, пытаюсь немного разнообразить стиль, но в целом пока канал в этом семестре устойчиво скатывается в сплошные лекции, их реально у меня больше накапливается, чем дней в неделе. Это вам норм, дорогие подписчики? Или лучше пусть выкладывание лекций отстаёт, но в канале пусть бывает и что-то другое?]
#spsu #dl2026 #lectures
СПбГУ — 2026.09.18 — Идеи свёрточных архитектур от VGG до EfficientNet
(слайды и доска на странице курса)
Мы продолжили разбирать свёрточные архитектуры: от маленьких фильтров VGG и блоков Inception до остаточных связей ResNet, MobileNet и EfficientNet.
Суть, конечно, не в самих архитектурах, а в довольно наглядных идеях: как расширить поле зрения, сэкономить параметры, провести градиент через много слоёв и не потратить на всё это слишком много вычислений.
Эти идеи полезны и за пределами CNN: например, остаточные связи используются буквально везде, и в трансформерах, конечно, тоже. А, например, идея EfficientNet специфична для свёрток, но сама мысль согласованно подбирать гиперпараметры единой формулой, безусловно, полезна до сих пор.
[Метакомментарий: как видите, пытаюсь немного разнообразить стиль, но в целом пока канал в этом семестре устойчиво скатывается в сплошные лекции, их реально у меня больше накапливается, чем дней в неделе. Это вам норм, дорогие подписчики? Или лучше пусть выкладывание лекций отстаёт, но в канале пусть бывает и что-то другое?]
#spsu #dl2026 #lectures
❤30👍10🔥8
Но от обзоров не откажусь! Сегодня escape room — жанр, о котором я, кажется, ещё не писал. Большая и красивая головоломка; загадки работают, антураж сделан с любовью, но претензий накопилось всё-таки много... Как всегда, читать лучше по ссылке:
The House of Tesla: Definitive Edition
(и вот на DTF)
Немного про жанр. Любопытно, что escape room как жанр видеоигр старше, чем escape room как квест в реальной запертой комнате. Отсчёт можно вести как минимум от великого Myst (1993), [...] потом были MOTAS, Mystery of Time and Space, в 2001 и Crimson Room в 2004-м. [...]
Что во всём этом меня всегда смущало, лучше всего показано в фильме “Glass Onion”, второй части “Knives Out”. Это не спойлер, в самой завязке миллиардер рассылает друзьям хитроумные ящики-головоломки с приглашением, и вся компания по видеосвязи торжественно их разгадывает, слой за слоем. А героиня Джанель Монэ просто берёт молоток и разбивает ящик, получив тот же результат.
Вот примерно так я себя чувствую каждый раз, когда в escape room надо открыть шкафчик, для чего надо найти три шестерёнки, для чего надо решить ребус на обратной стороне картины, для чего надо сначала открыть шкафчик. [...]
Завязка и антураж. Дело происходит в Уорденклифе на Лонг-Айленде, где в самом начале XX века реальный Никола Тесла построил свою знаменитую башню для беспроводной передачи энергии. В жизни всё кончилось тем, что он залез в долги, а башню снесли, да и в игре финансовые проблемы поминают часто.
Вы приходите в себя в его заброшенном кабинете: тёмное дерево, ролл-топ бюро, чертежи, за окном дождь и та самая башня. [...]
Дальше по кабинету, фабричным цехам, лаборатории и башне разбросаны дневники и письма, а время от времени игра переносит вас в прошлое. Это на мой взгляд лучшая часть игры: там сразу и историю интересную начинают рассказывать, и кино показывать, и вообще. [...]
Загадки и сюжет. Собственно загадки работают хорошо. Шкатулки с потайными отделениями, механизмы с шестерёнками и рычагами, перфокарты, поиск символов...
Понравилось отношение к истории. В игре реализованы известные вещи, относящиеся к самому Тесле: радиоуправляемая лодка, которую надо провести по бассейну между буйками (он и правда показывал такую публике в 1898-м), колумбово яйцо на вращающемся магнитном поле, электрические дуги, которые надо направить куда надо. [...]
Но двух вещей мне не хватило. Во-первых, возможности ходить. Здесь вы перемещаетесь по фиксированным экранам, как в Myst. [...]
Во-вторых (и это главное), не хватило связи загадок друг с другом. [...] Сравните с тем же Blue Prince, который тоже в каком-то смысле escape room, но где каждая найденная бумажка меняет понимание всего дома. Или хотя бы с The Séance of Blake Manor, где улики цепляются друг за друга и работают на общий сюжет. У авторов The House of Tesla такой фантазии, к сожалению, не нашлось. [...]
Заключение. The House of Tesla — добротная escape room из пяти довольно больших глав; у меня заняло 7-8 часов, и это отличная длина. [...] Если вам нравится The House of Da Vinci — это ровно оно, только про Теслу. Но если ждёте от головоломки чего-то большего, чем “открой шкафчик, чтобы открыть шкафчик”, — лучше в Blue Prince. Так что о потраченном времени я не очень пожалел, но рекомендовать не буду.
#tgif #games
The House of Tesla: Definitive Edition
(и вот на DTF)
Немного про жанр. Любопытно, что escape room как жанр видеоигр старше, чем escape room как квест в реальной запертой комнате. Отсчёт можно вести как минимум от великого Myst (1993), [...] потом были MOTAS, Mystery of Time and Space, в 2001 и Crimson Room в 2004-м. [...]
Что во всём этом меня всегда смущало, лучше всего показано в фильме “Glass Onion”, второй части “Knives Out”. Это не спойлер, в самой завязке миллиардер рассылает друзьям хитроумные ящики-головоломки с приглашением, и вся компания по видеосвязи торжественно их разгадывает, слой за слоем. А героиня Джанель Монэ просто берёт молоток и разбивает ящик, получив тот же результат.
Вот примерно так я себя чувствую каждый раз, когда в escape room надо открыть шкафчик, для чего надо найти три шестерёнки, для чего надо решить ребус на обратной стороне картины, для чего надо сначала открыть шкафчик. [...]
Завязка и антураж. Дело происходит в Уорденклифе на Лонг-Айленде, где в самом начале XX века реальный Никола Тесла построил свою знаменитую башню для беспроводной передачи энергии. В жизни всё кончилось тем, что он залез в долги, а башню снесли, да и в игре финансовые проблемы поминают часто.
Вы приходите в себя в его заброшенном кабинете: тёмное дерево, ролл-топ бюро, чертежи, за окном дождь и та самая башня. [...]
Дальше по кабинету, фабричным цехам, лаборатории и башне разбросаны дневники и письма, а время от времени игра переносит вас в прошлое. Это на мой взгляд лучшая часть игры: там сразу и историю интересную начинают рассказывать, и кино показывать, и вообще. [...]
Загадки и сюжет. Собственно загадки работают хорошо. Шкатулки с потайными отделениями, механизмы с шестерёнками и рычагами, перфокарты, поиск символов...
Понравилось отношение к истории. В игре реализованы известные вещи, относящиеся к самому Тесле: радиоуправляемая лодка, которую надо провести по бассейну между буйками (он и правда показывал такую публике в 1898-м), колумбово яйцо на вращающемся магнитном поле, электрические дуги, которые надо направить куда надо. [...]
Но двух вещей мне не хватило. Во-первых, возможности ходить. Здесь вы перемещаетесь по фиксированным экранам, как в Myst. [...]
Во-вторых (и это главное), не хватило связи загадок друг с другом. [...] Сравните с тем же Blue Prince, который тоже в каком-то смысле escape room, но где каждая найденная бумажка меняет понимание всего дома. Или хотя бы с The Séance of Blake Manor, где улики цепляются друг за друга и работают на общий сюжет. У авторов The House of Tesla такой фантазии, к сожалению, не нашлось. [...]
Заключение. The House of Tesla — добротная escape room из пяти довольно больших глав; у меня заняло 7-8 часов, и это отличная длина. [...] Если вам нравится The House of Da Vinci — это ровно оно, только про Теслу. Но если ждёте от головоломки чего-то большего, чем “открой шкафчик, чтобы открыть шкафчик”, — лучше в Blue Prince. Так что о потраченном времени я не очень пожалел, но рекомендовать не буду.
#tgif #games
❤12👍4🔥3👌1
Насколько сложной должна быть программа, чтобы человек захотел поговорить с ней по душам? ELIZA показала, что даже очень наивной основанной на паре сотен правил системы может быть достаточно, если сам человек будет готов увидеть собеседника:
ЮФУ — 2026.09.21 — Ранние AI-системы и начало нейросетей
(слайды на странице курса)
В новой лекции ЮФУ поговорили о первых системах AI: прувере Logic Theorist, роботе Shakey, ELIZA и SHRDLU. Вспомнили большие надежды на машинный перевод, зиму AI и экспертные системы; можно ли записать знания врача в виде правил и как вообще представить знания так, чтобы компьютер мог ими пользоваться?
Некоторые сюжеты звучат весьма современно: эмоциональная привязанность к программе, завышенные ожидания и попытки соединить язык со знанием о мире. Графы знаний тоже в наше время пока ещё никуда не исчезли — в лекции обсудили их связь с языковыми моделями. А в конце перешли к биологическому нейрону и вопросу о том, как мозг с его крайне невысокой "тактовой частотой" успевает быть таким умным.
Дальше будем переходить к сути того, как работают нейросети. Напоминаю, что это курс для первокурсников, то есть фактически популярные лекции, не проходите мимо.)
#sfu #lectures #dsfrontiers
ЮФУ — 2026.09.21 — Ранние AI-системы и начало нейросетей
(слайды на странице курса)
В новой лекции ЮФУ поговорили о первых системах AI: прувере Logic Theorist, роботе Shakey, ELIZA и SHRDLU. Вспомнили большие надежды на машинный перевод, зиму AI и экспертные системы; можно ли записать знания врача в виде правил и как вообще представить знания так, чтобы компьютер мог ими пользоваться?
Некоторые сюжеты звучат весьма современно: эмоциональная привязанность к программе, завышенные ожидания и попытки соединить язык со знанием о мире. Графы знаний тоже в наше время пока ещё никуда не исчезли — в лекции обсудили их связь с языковыми моделями. А в конце перешли к биологическому нейрону и вопросу о том, как мозг с его крайне невысокой "тактовой частотой" успевает быть таким умным.
Дальше будем переходить к сути того, как работают нейросети. Напоминаю, что это курс для первокурсников, то есть фактически популярные лекции, не проходите мимо.)
#sfu #lectures #dsfrontiers
❤16👍6🔥3😍2
В курсе "Основы байесовского вывода" дошли до линейной регрессии и классического оверфиттинга. Пример с полиномиальной регрессией привожу всегда, он вечен:
СПбГУ — 2026.09.25 — Линейная регрессия
(слайды, доска и код на странице курса)
В новой лекции по байесовскому выводу разбираемся с переобучением и регуляризацией. Многочлен начинает бессмысленно извиваться между точками, особенно когда становится интерполяционным, но его можно успокоить штрафами за большие веса. Обсудили геометрический смысл регуляризации и то, как всё это получается из априорных распределений.
А дальше начинается самое интересное: вместо одного "лучшего" вектора весов у нас появляется апостериорное распределение на них. Мы увидели, какое оно получается, а потом проиллюстрировали байесовский вывод: стали добавлять данные по одной точке и смотреть, как меняется распределение и насколько можно доверять предсказаниям вдали от наблюдений. Именно ради этой неопределённости и стоит разбираться с байесовским выводом, ведь проблема никуда не исчезает, когда вместо прямой у нас большая нейросеть.
Аналитический вывод предсказательного распределения оставили на следующий раз, но главную идею уже объяснили на картинках.
#spsu #bayes2026 #lectures
СПбГУ — 2026.09.25 — Линейная регрессия
(слайды, доска и код на странице курса)
В новой лекции по байесовскому выводу разбираемся с переобучением и регуляризацией. Многочлен начинает бессмысленно извиваться между точками, особенно когда становится интерполяционным, но его можно успокоить штрафами за большие веса. Обсудили геометрический смысл регуляризации и то, как всё это получается из априорных распределений.
А дальше начинается самое интересное: вместо одного "лучшего" вектора весов у нас появляется апостериорное распределение на них. Мы увидели, какое оно получается, а потом проиллюстрировали байесовский вывод: стали добавлять данные по одной точке и смотреть, как меняется распределение и насколько можно доверять предсказаниям вдали от наблюдений. Именно ради этой неопределённости и стоит разбираться с байесовским выводом, ведь проблема никуда не исчезает, когда вместо прямой у нас большая нейросеть.
Аналитический вывод предсказательного распределения оставили на следующий раз, но главную идею уже объяснили на картинках.
#spsu #bayes2026 #lectures
❤10👍7🔥4🍓1