Mathematics — July 2026

Maths, CS & AI Compendium: A free textbook for aspiring AI/ML engineers

🚀 A large open-source compendium on mathematics, computer science, and AI has gone viral on GitHub. The project already has around 6.3K stars.

📚 The author positions it as a "non-traditional textbook" for practitioners: less dry notation, more intuition, connections between topics, and real-world context.

📖 It contains 20 chapters: * Vectors, matrices, calculus * Statistics and probability * Machine learning and deep learning * NLP, computer vision, audio/speech * Multimodal learning and autonomous systems * GNN, OS, algorithms * Production engineering, GPU/SIMD * AI inference, ML systems design, and applied AI

🤖 There is also a MCP server so that Claude Code, Cursor, VS Code, and other AI assistants can use the compendium as a local knowledge base.

💡 This is a great resource for those who want to not just "learn ML," but to build a solid foundation: mathematics → CS → ML systems → modern AI.

🔗 GitHub: https://github.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium

#AI #MachineLearning #ComputerScience #Maths #OpenSource #DevCommunity

✨ Join Best TG Channels https://t.me/addlist/0f6vfFbEMdAwODBk

⭐️ Join Our WhatsApp Channel https://whatsapp.com/channel/0029VaC7Weq29753hpcggW2A

Человеку становится легче, когда он узнает, что он не один (а с ними еще множество людей) попали в сложную ситуацию.

В этом смысле российскому частному инвестору, который, наслушавшись "финансовых советников" и прочих интернет-гуру, купил российские акции и уже потерял значительную часть вложенных денег:

▪️ https://t.me/ecworld/5972

- поможет вот такая статистика, которая описана ниже.

👉 если вы купили Газпром по 370 рублей, а сегодня он стоит ~ 80 рублей, то вы в моменте теряете 77% своих вложений. Но, если кто-то купит акции Газпрома сейчас по 80 рублей, а цена позже упадет до 10 рублей (это реально), то человек потеряет 88% своих вложений. Вы же при этом к тому моменту потеряете 97%.

Согласитесь, уже не так обидно? Вы потеряете 97% своих вложений, а тот, кто вложится только сегодня, потеряет 88% своих вложений. Можно сказать, вы будете примерно на равных к тому моменту. Главное - продолжать держать убыток и терпеть, стиснув зубы.

Отправьте эту математику своим знакомым, которые покупали российские акции. На ночь каждый день читать этот текст 3 раза - и голова не будет болеть.

| подписывайтесь на @ecworld | прогнозы и аналитика

🌧️ Monsoon Offer Ending Today!

🔥 To Enroll In this Batch 👇

🔴Prahar 4.0 Hinglish 2027 - https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/b8pz5lgg

🔴Sankalp 3.0 Hinglish 2028 - https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/evxgnspj

UPSC Optional 2027 - Anthropology (Hinglish) https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/kapbjg7c

UPSC Optional 2027 - PSIR (Hinglish) https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/e8itm1f9

UPSC Optional 2027 - Hindi Literature (हिन्दी) https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/1zu4ds88

UPSC Optional 2027 - Geography (हिन्दी) https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/nn19gapj

UPSC Optional 2027 - Mathematics (Hinglish) https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/ybhj0pvb

UPSC Optional 2027 - History (Hinglish) https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/j5w1s76u

UPSC Optional 2027 - Sociology (हिन्दी) https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/haspos07

UPSC Optional 2027 - History (हिन्दी) https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/mlc7nizu

UPSC Optional 2027 - PSIR (हिन्दी) https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/q5hn68rc

UPSC Optional 2027 - Pub. AD. (Hinglish) https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/4q0bg8cy

UPSC Optional 2027 - Sociology (Hinglish) https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/o4tgqyvk

UPSC Optional 2027 - Geography (Hinglish) https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/op0pdckh

🔴SRIJAN (Prelims + Mains) 1.0 Batch 2027 - English - https://physicswallah.onelink.me/ZAZB/kse44fn9

Markets are always changing. Some changes make headlines, most do not.

Delta, a new Varsity newsletter, looks beyond the closing price to understand what is moving underneath.

The word “Delta” appears in physics, mathematics, and options trading. It means different things in each, but the underlying idea is the same: change.

At the end of every trading day, one number gets most of the attention: the close. Whether the market ended in the green or the red often becomes the entire story.

But the close tells you only where the market ended. It does not tell you how many shares changed hands, how much went into delivery, where open interest was building, or which sectors were taking the lead. It does not explain how commodity prices are affecting industries, how options traders are positioned, or what bond yields and the rupee are signalling about the economy.

All this information is public, but it is often scattered. Delta brings these signals together and helps explain what is changing in the markets and why it matters.

With Delta, Varsity’s newsletters now cover four broad areas:

- Delta: Trading and markets - Tell Me Why: The economy - Second Order: Personal finance - Side Notes: Business and financial strategies

If you haven't yet checked out these newsletters: https://zerodhavarsity.substack.com/

15 июля это день ухода в иной мир Антона Чехова. В возрасте 44 лет, находясь в Германии, он умер, бедняга, отвернувшись к стенке и произнеся по-немецки "я умираю". Перед этим попросил бокал шампанского. Жаль, что не позвал священника со Святыми Дарами. Это культовая фигура. Говорят, никого так массово не ставят на сценах мира, как этого умного человека с грустным взглядом на привычных фотографиях. При этом, я уверен, режиссеры и актеры, которым Чехов дает хлеб, и которые нещадно терзают на разные лады его "Чайку" с "Дядей Ваней", о Чехове не молятся. Он для них просто "умер", и они просто активно роются в оставленных им текстах. Как пел один иноагент: "в этом есть что-то не то" При уходе в другой мир человека встречает, радикально не похожая на земной мир, новая реальность. Величие и успешность в этом мире могут подтвердиться в том, а могут и смениться на свою противоположность. Об этом читаем в притче Господа Иисуса о богаче и Лазаре. Появляется огонь, мука для одних, и сладкое упокоение для других. Отдохновение на лоне Авраама появляется. То самое, о котором писал покойник и жаждал которого, говоря "мы отдохнем, отдохнем, мы увидим небо в алмазах". Увидал он небо в алмазах, приобщился к заслуженному отдыху, или наоборот встретил грозную и новую реальность, это самый главный вопрос о человеке. Влпрос этот должен покоя не давать театральной братии, которая, повторюсь, кормится Чеховым так же, как математики кормятся Эйлером, а филологи - Пушкиным. Как-то Михалков поведал в документальном фильме о том, что снимал биографический фильм о Чехове, и фильм не удался. Провалился. Словно кто-то (может сам Чехов) наложил вето на эту работу. И она не родилась. В творчестве всегда нужно что-то Сверху, кроме денег и таланта, чтобы работа состоялась. И вот я думаю: почему они, если уж так любят Чеховские работы, не молятся о нем? Ответ, конечно, очевиден. Веры нет. Тут даже большевик не виноват. И до Революции у творческих мечтателей и самохвалов Веры уже не было, или почти не было. А если бы была? Может Чехов сам (!) подсказывал бы режиссерам, на какие нюансы стоит обратить внимание, что он имел в виду здесь, а что - здесь. Что он высказал прямо, а о чем думал, но умолчал. Это даже с творческой точки зрения - великое открытие. И это вполне возможно, если душа к душе через молитву прикоснется. Но, скорее всего, Чехов бы сказал нечто отличное от авторских ремарок. Возможно он сказал бы: Бросьте вы это все. С точки зрения грозной Вечности это баловство сплошное. Покайтесь лучше, пока не поздно. А мне теперь только молитва нужна, потому лично я свои "косяки" уже исправлять не могу. Да мало ли что сказал бы Антон Павлович, если бы знающие наизусть его тексты люди не относились к нему только как трупу, завещавшему нам свои исписанные бумаги. Ведь он и не труп совсем, а живая душа, быть может тяготящаяся пустой известностью и жаждущая утешения от Бога. Это универсальный подход, работающий всюду, а не только на Чеховском примере. Изучение наследия философов, писателей, драматургов, это не прогулка по кладбищу, а диалог с живыми людьми. И именно это простое и великое знание утаилось от "премудрых и разумных", а открылось младенцам в вере.

Всё знают, чем заняты мужчины этим летом - ортогонализируют латентные репрезентации и ищут собственные векторы нейронной ковариации, чтобы к утру объяснить 3% дисперсии поведения мыши.

Я вас предупреждал, что пропаду в июле, а сейчас поделюсь впечатлениями от первой недели Neuromatch Academy.

Это международная летняя школа по вычислительной нейробиологии для студентов старших курсов, аспирантов и ученых, которые хотят вкатиться в современные математические методы моделирования, стохастического и каузального анализа активности мозга. На данный момент это физиологический минимум для нейроученого. Я с этим работал в NYU, но тогда всё приходилось схватывать на лету (с помощью индусов на ютубе), и я давно хотел погрузиться в это во всё по-настоящему глубоко. Я прикинулся малоимущим, поэтому вышло не так уж и дорого, ~$350 за весь месяц.

Каждый день разделен на две секции: 4 часа обучения + 4 часа работа над собственным проектом. Чтобы успевать все остальные важные в жизни вещи, я выбрал временной слот Азии, и теперь ложусь спать около 21:00 встаю в 3:00 ночи, умываюсь и подключаюсь к занятию. Заканчиваю днём в 12:00.

В первом блоке теоретический материал, перемежающимся практическими занятиями по анализу нейронов на пайтоне. Можно делать это индивидуально или вместе с одногруппниками, рядом всегда есть куратор, который проверяет и помогает с обучением. Понятное дело, что всё на английском, но несмотря на то, что почти вся моя группа китайцы или индийцы, мы отлично друг друга понимаем.

Если первые пару дней были довольно простыми, то потом без прогрева началась некоторая жесть настолько, что почти всё время в перерывах стало уходить на работу. Куратор подбодрила, мол понимает, что мы можем быть фрустрированы сейчас, но чтобы мы не переживали, потому что обычно люди ломаются и уходят на второй неделе, когда в лучшем случае понятно процентов пять. В целом, я довольно сильно устаю + приходится много заниматься тем, к чему медвуз никогда не готовил - математика и программирование, но то, что не убивает, делает нас сильнее.

Из супер приятного, что для проекта можно было выбрать из самых разных реальных баз данных, и я уговорил своих сослуживцев сделать причинный анализ влияния моторных и высших корковых центров на зрительную кору в задач принятия решения, в лучших традициях Бужаки на данных IBL. Сами данные собраны в 20-ти лабораториях по всему миру, чтобы всё было воспроизводимо (вы знаете, насколько для меня это важно), так ещё и самые лучше электроды пронизали весь мозг мыши целиком (см. картинку). По-настоящему крутой и беспрецедентный проект, который за раз уже вылился в целых две статьи Nature (тут и тут). Эти ребята сейчас несомненно мои супергерои в мире нейронаук. Посмотрим, что из этого получится.

Я не могу скинуть вам академический журнал с упражнениями и все семинары, но ловите открытые лекции по тем темам, что мы уже прошли:

1) Типы моделей в нейронауке: интро, аутро 2) Подбор модели: интро и аутро 3) Общие линейные модели: интро и аутро 4) Методы понижения размерности: интро и аутро 5) Глубокое обучение: интро и аутро 6) Аутоэнкодеры: интро и аутро 7) Общий подкаст про машинное обучение в нейронауках - ссылка 8) Обработка сигнала: интро 9) Линейные системы: интро и аутро 10)* Отдельно советую курс лекций по Computational Neuroscience от MIT - ссылка

Надеюсь, это поможет кому-то чуть ближе познакомиться с вычислительной нейробиологией, а кому-то и определится с направлением научной карьеры.

P.S. если вам интересно, могу делать такие заметки каждую неделю

❌ #ЛичныйОпыт — Как я проснулся весом 110 кг и понял, что качусь не туда

Мне было 32 года. Типичная сидячая работа, вечный стресс, пиво по выходным и... 110 кг на весах при росте 180 см. Одышка при подъеме на третий этаж, вечно протертые джинсы между ног и дикое нежелание смотреть в зеркало.

Я долго утешал себя сказками: «Это кость широкая», «После тридцати все мужики добреют» или «У меня просто убитый обмен веществ». Но однажды утром я банально не смог нормально завязать шнурки — мешал огромный живот. В тот момент меня прошиб холодный пот. Я понял: если не изменю жизнь сейчас, к сорока годам меня ждет инвалидность.

Тогда мне казалось, что похудеть на 27 кг обычному человеку нереально. Но я ошибался. Потребовалось перестать верить в чудо-таблетки и разобраться, как устроен мой организм.

Похудение — это не магия. Это чистая математика и физиология. И я прошел этот путь с самого низа.

👇 Напишите честно, какой вес на весах заставил вас задуматься о переменах?

▪️Канал "Похудитель" в MAX

📍Програма Work&Study: робота для студентів топ-університетів та молодих викладачів. Досвід і резюме не потрібні!

Наш ідеальний кандидат: ▪️ навчається в університеті столиці на 2–5 курсі або є молодим викладачем, що закінчив університет 1–3 роки тому; ▪️ склав НМТ на 180+балів (історія, математика або українська мова); ▪️ хоче стати наставником та підтримкою для 11-класників; ▪️ готовий вчитися сучасним методам викладання.

Що пропонуємо: 🎓 друга вища освіта з дипломом державного зразка — кваліфікація «Викладач закладу загальної середньої освіти» відповідно до постанови КМУ №956; 💰 10 000 – 24 000 грн/міс — зарплата на рівні президентської стипендії; 📄 офіційне працевлаштування; 📈 можливості кар'єрного росту; 🧠 постійний розвиток, тренінги та навчання; ⏰ гнучкий графік; 🏢 сучасний офіс у Києві.

Залишай заявку та ставай частиною команди!

GigaChat 3.5 Ultra Publicly Released — The New Generation of the Flagship Model

The GigaChat team has released GigaChat 3.5 Ultra as open source—a new 432B model under the MIT license. This is the first open-source hybrid of GatedDeltaNet and MLA scaled to hundreds of billions of parameters, featuring a proprietary training recipe we refined through more than 1,500 experiments. The model has grown in terms of code, mathematics, agent scenarios, and application domains—yet it’s 40% smaller than GigaChat 3.1 Ultra.

What’s inside:

🔘A proprietary hybrid MLA + Gated DeltaNet architecture with a dedicated stabilization framework, without which this hybrid setup would not train reliably at this scale; 🔘 Gated Attention: the model can locally down-weight overly strong signals from the attention layer; 🔘GatedNorm: normalization with an explicit gate that controls signal magnitude across features; 🔘Approximately 4x lower KV cache per token: with the same memory budget, the model can support 2.14x longer context and deliver a 20% throughput increase under load; 🔘Two MTP heads, enabling up to 2.2x faster generation; 🔘FP8 across all training stages with no quality degradation compared with bf16, enabled by custom Triton and CUDA kernels; 🔘A new online RL stage after SFT and DPO.

Results:

🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Base outperforms DeepSeek V3.2 Exp Base and DeepSeek V4 Flash Base on average across a set of general, math, and code benchmarks: 🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Instruct is comparable to DeepSeek V3.2 in terms of average score, despite having half the size; 🔘 According to the MiniMax-M2.7 LLM judge, the average win rate against GigaChat 3.1 Ultra is 75.9%, and against GPT-5 is 68.7%.

The entire stack — data (our own LLM-filtered Common Crawl, 600+ programming languages in the code), architecture, training methodology, and infrastructure — was built end-to-end by GigaChat team. ➡️ HuggingFace

GigaChat 3.5 Ultra Publicly Released — The New Generation of the Flagship Model

The GigaChat team has released GigaChat 3.5 Ultra as open source—a new 432B model under the MIT license. This is the first open-source hybrid of GatedDeltaNet and MLA scaled to hundreds of billions of parameters, featuring a proprietary training recipe we refined through more than 1,500 experiments. The model has grown in terms of code, mathematics, agent scenarios, and application domains—yet it’s 40% smaller than GigaChat 3.1 Ultra.

What’s inside:

🔘A proprietary hybrid MLA + Gated DeltaNet architecture with a dedicated stabilization framework, without which this hybrid setup would not train reliably at this scale; 🔘 Gated Attention: the model can locally down-weight overly strong signals from the attention layer; 🔘GatedNorm: normalization with an explicit gate that controls signal magnitude across features; 🔘Approximately 4x lower KV cache per token: with the same memory budget, the model can support 2.14x longer context and deliver a 20% throughput increase under load; 🔘Two MTP heads, enabling up to 2.2x faster generation; 🔘FP8 across all training stages with no quality degradation compared with bf16, enabled by custom Triton and CUDA kernels; 🔘A new online RL stage after SFT and DPO.

Results:

🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Base outperforms DeepSeek V3.2 Exp Base and DeepSeek V4 Flash Base on average across a set of general, math, and code benchmarks: 🔘 GigaChat-3.5-Ultra-Instruct is comparable to DeepSeek V3.2 in terms of average score, despite having half the size; 🔘 According to the MiniMax-M2.7 LLM judge, the average win rate against GigaChat 3.1 Ultra is 75.9%, and against GPT-5 is 68.7%.

The entire stack — data (our own LLM-filtered Common Crawl, 600+ programming languages in the code), architecture, training methodology, and infrastructure — was built end-to-end by GigaChat team. ➡️ HuggingFace

Встреча клуба посткроссеров г. Ростова-на-Дону и области

🔺 18 июля, 13:30 🔺 Лекториум 🔺 Вход свободный, 6+

161 год назад. 4 июля, английский математик Чарльз Лютвидж Доджсон (известный нам как Льюис Кэрролл), катался на лодке со своим другом и его дочерьми. Чтобы развлечь детей, он придумал волшебную, странную, занимательную историю, которая впоследствии стала классикой мировой детской литературы. Именно этот день считается днем рождения произведения "Алиса в стране чудес".

Посткроссеры Ростовского клуба не смогли пройти мимо этого события и выпустили открытку посвященную этой сказке. На встрече можно будет обсудить ребусы и загадки, которые мастерски вплел в свой рассказ Льюис Кэрролл, поиграть в квиз на тему, оформить творческие тетради и пообщаться с единомышленниками.

*Посткроссинг – это международный проект, который позволяет отправлять реальные открытки по почте и получать их обратно от случайных людей по всему миру.

Как обучить ИИ на основе медитаций настоящих буддийских монахов? Как подготовиться к сингулярности и есть ли у человечества шанс на счастливую жизнь в будущем? Как достичь восьмого уровня медитации и при этом не утратить научно обусловленный взгляд на мир?

У меня в гостях — исследователь нейросетей и прикладной математик Тамаз Гадаев. Он исследует нейронки уже больше 10 лет, занимался оцифровкой мозговой активности медитирующих монахов, участвовал в разработке децентрализованного ИИ Gonka братьев Либерманов и многих других проектах.

Обязательно досмотрите выпуск до конца — это кладезь полезной информации по самым разным темам, неочевидным образом связанным между собой: https://youtube.com/watch?v=ulw7_W-EZz4

Философия, математика и компьютерные науки

— это новая 9-месячная постдипломная программа, которая научит думать о сложных системах с математической тщательностью, философской глубиной и инженерной ответственностью. Программа даст язык для работы с задачами, которые еще не поставлены, в условиях, когда интуиции уже недостаточно, а существующие парадигмы описывают устаревший мир

Программа будет полезна предпринимателям, инженерам, разработчикам, исследователям, аналитикам, архитекторам систем, специалистам на стыке IT и гуманитарных практик и вообще всем, кто хочет понимать устройство социотехнических и распределенных систем на фундаментальном уровне, а не ограничиваться заучиванием очередных инструментальных решений

В результате обучения участники программы: ➡️ начнут видеть распределенную систему как целое с эмерджентными свойствами, временем жизни, причинностью и потоками данных ➡️ научатся описывать архитектуру систем, используя философские концепции и математические методы, и переводить ее в надежные инженерные решения ➡️ смогут анализировать мультиагентные системы, где у разных участников разная информированность и разные цели, и проектировать решения с асимметрично распределенным знанием

Академические руководители программы: 🌀Илья Егорычев, доктор философских наук, математик, философ, логик 🌀Андрей Родин, доктор философских наук, специалист по философии науки, математики и эпистемологии компьютерного представления знаний, ассоциированный исследователь Университета Paris-Cité (Франция) 🌀Вячеслав Шириков, сооснователь и технический директор ГК «Лартех»

➡️ Программа состоит из онлайн-занятий, которые будут проходить по вечерам и двухдневных интенсивных офлайн-сессий в Петербурге

Старт — 11 сентября 2026

➡️Подробности и запись

‼️ При оплате обучения до 21 июля действует специальная цена

Дорогие друзья! Хочу поделиться полезной новостью — прежде всего для тех, кто интересуется современным развитием AI и активно использует его в работе.

Сейчас уже очевидно, что для продуктивного внедрения AI недостаточно самих моделей искусственного интеллекта, важно уметь реализовывать системный подход, понимать сложные архитектуры, обладать навыками интегрального описания сложных социо-технологических систем. Так что, на первое место выходят уже даже не технические навыки, а особые навыки математического и научного мышления.

Мой близкий друг, автор комментариев к Психософическому трактату, доктор философских наук, математик Илья Егорычев совместно со своими коллегами, обладающими фундаментальными знаниями в области математики и технологий — Андреем Родиным и Вячеславом Шириковым запускают на базе знаменитого Европейского института в Санкт-Петербурге постдипломную программу «ФИЛОСОФИЯ, МАТЕМАТИКА И КОМПЬЮТЕРНЫЕ НАУКИ», которая как раз и посвящена этой теме.

Программа со столь яркими и одарёнными преподавателями научит вас думать о сложных системах с математической тщательностью, философской глубиной и инженерной ответственностью. В течение 9 месяцев вы последовательно научитесь работать с задачами, где одной интуиции недостаточно, а существующие парадигмы не работают, потому что описывают устаревший мир. На программу уже открыта запись, поэтому публикую здесь информацию о ней.

Уверен, что она для многих откроет новые горизонты в жизни и профессии!

Самого же Илью Эдуардовича сердечно поздравляю с его 60-летием!

• История CAPTCHA началась с одного человека, мечтавшего изменить мир. Луис фон Ан был молодым информатиком из Университета Карнеги в Меллоне, который пытался решить проблему спама в интернете. Именно ему и его коллегам в 2000 году пришла в голову роковая идея под названием "Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart" - собственно CAPTCHA. Принцип работы теста был прост - люди без нарушения зрения легко читали искаженные символы на экране, а вот у роботов с этим были явные проблемы.

• Незатейливое, но гениальное изобретение фон Ана сработало, распространилось и было готово прославить своего создателя! Однако, переложив страдания юзеров на математику, фон Ан с ужасном понял, что капча - настоящий пожиратель времени. Каждый раз, когда вы ее вводите, вы тратите 10 драгоценных секунд. А если умножить это на 200 миллионов (число вводов капчи в день), то получается, что теряется больше 500 тысяч человеко-часов (или 57 лет) ежедневно!

• Ну да ладно... Спустя 7 лет появился новый проект - reCAPTCHA, удвоив число слов в ней. В 2007 году фон Ан объединился с The New York Times и Internet Archive для перевода в цифру различной макулатуры. Эти проекты использовали программы оптического распознавания текста (OCR), у которых была та же слабость, что и у спам-программ: они не считывали искаженные буквы. Угадайте, где еще искаженных, выцветших, изъеденных временем букв было пруд пруди? Верно - в старых книгах, газетах и журналах. В текстах старше полувека ошибки OCR достигали 30%, и перепроверять такие объемы вручную было бы (очень дорогим) безумием.

• Луис фон Ан и его reCAPTCHA решили задачу элегантно. Новая капча показывала пользователю два слова: одно контрольное, уже известное системе, и одно новое - из скана книги или газеты. Если человек правильно вводил первое, компьютер полагал, что и второе, скорее всего, верно.

• Далее вариант юзера сверяли с ответами других пользователей. Когда 10 человек расшифровывали одно и то же слово одинаково, оно считалось распознанным и само становилось первым контрольным словом.

• Люди так часто проходили капчу, что годовой объем статей The New York Times расшифровывали каждые четыре дня. Всего за несколько месяцев юзеры по всему миру оцифровали выпуски газеты New York Times за двадцатилетний период! В течение только первого года эксперимента reCAPTCHA было расшифровано 440 миллионов слов, что эквивалентно 17 600 книгам.

• Подведя первые итоги, институт CyLab при Университете Карнеги в Меллоне, тот самый, в котором работала группа фон Ана, сообщил о 99,1% точности распознавания - результат, близкий к профессиональному в транскрибировании.

• В 2009 году проект reCAPTCHA купила Google и с его помощью запустила уже Google Books - амбициозный проект по "оцифровке всех существующих книг". К 2019 году компании удалось с помощью reCAPTCHA отсканировать более 40 миллионов книг (около трети всего мирового фонда).

• Позже, конечно, ситуация изменилась - ИИ взламывает капчу, а Google заключает с юзерами сомнительную, с точки зрения приватности, сделку - начинает собирать личные данные о поведении в сети в обмен на лаконичное тыканье в чекбокс «Я не робот». Так душа reCAPTCHA умрет. Но фон Ана это уже не будет волновать - ведь вдохновившись успехом в книжной оцифровке, он с головой погрузится в свой новый проект - Duolingo (та самая зеленая сова для изучения английского языка), но это уже совсем другая история...

S.E. ▪️ infosec.work ▪️ VT

Game Theory: http://arxiv.org/abs/1512.06808 —————

#GameTheory #Gamification #Mathematics #Statistics #Probability

@datascienceiot

Марафон для тех, кто готов разрабатывать искусственный интеллект

Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ запускает онлайн-интенсив по подготовке к поступлению в онлайн-магистратуру «Искусственный интеллект». На программе обучают всем шагам из цикла разработки моделей и навыкам написания высоконагруженного кода для промышленной эксплуатации.

Присоединяйтесь, если хотите: ⚪️ Укрепить знания по высшей математике, Python и анализу данных ⚪️ Получить практическое понимание структуры экзамена и требований программы для поступающих ⚪️Быстро и эффективно подготовиться к вступительным испытаниям в одну из популярных магистратур ФКН НИУ ВШЭ

Интенсив проведут эксперты и преподаватели Высшей школы экономики.

📆 Когда: 28 июня — 20 июля, 18:30 (мск), но вы еще можете присоединиться 💻 Формат: онлайн и бесплатно, для участия и получения записей прошедших занятий нужно лишь зарегистрироваться до 20 июля

Зарегистрироваться

Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning

Недавно был обновлен огромный PDF-учебник по математике на 2204 страницы:

Внутри - алгебра, топология, дифференциальное исчисление и теория оптимизации для Computer Science и Machine Learning.

Найти можно здесь:

https://cis.upenn.edu/~jean/gbooks/geomath.html

Some mathematics has never made sense to me. A poor family raising 2 million shillings so that they can go to and pay it to the hospital for it to release the body if their dead relative is bad mathematics for me. Mtu amekula pesa yote akiwa mgonjwa,alafu akule ingine akiwa mkufu,anawaacha kwa umaskini hohe hahe. Mimi nilikaisha hii watu yangu chini nikawaambia ile siku itawahi fanyika,nimekufa na bill imepita 1 million,wanisahao tu.

Wasijiue wakijaribu kupea uhai kitu imekufa. Waniwache nitumike kama Specimen huko laboratories. Juu ata ukiwa umekufa hujuangi,uzikwe kwa geneza ya 400k,uzikwe na bedsheet,uzikwe na karatasi,its all the same. Mchwa itakufikia tu. Our ancestors used to throw the dead in escarpmets. Wàkua waikagio mūkuru. Sometimes if you become too sick to a point you become a burden,ulikua unawachwa msitu,ukipona unarudi nyumbani,ukikufa fisi zinasiaga wewe.

Thats Why i envy my muslim brothers. Waislamu unajua wanakuzikqnga vile ulikufa. Saa ingine unaeza ata faint uamke wakikuteremsha kwa kaburi bwana. Hawa ni wakuzike,maisha isonge. Death does not frighten these people,they have embraced it. They know its only a matter of time. We are born to die

Its as simple as that.

Everything You Always Wanted To Know About Mathematics*

📓 Read

@datascienceiot

Число стобалльных работ на ЕГЭ в 2026 году выросло сразу в нескольких десятках регионов, но кампания сопровождалась и заметным потоком жалоб: выпускники из разных субъектов сообщали об опечатках и некорректных формулировках в КИМах по литературе, русскому языку, биологии, информатике и английскому. Рособрнадзор подтвердил 35 нарушений из 124 обращений по линии доверия, поступивших из 37 регионов, а Минпросвещения заявило, что экзамен прошел штатно и утечек материалов не было. По данным одного из социологических опросов, негативное отношение к ЕГЭ в целом по стране сохраняется у 67% граждан, хотя годом ранее эта доля была выше (71%).

На этом фоне региональная картина результатов остается разнородной. Санкт-Петербург показал рост со 536 до 914 стобалльных работ, это рекорд с 2014 года, при этом почти треть пришлась на профильную математику, а по химии и обществознанию город показал снижение. Похожая тенденция заметна и в других регионах: рост числа стобалльников по точным дисциплинам на фоне снижения результатов по гуманитарным предметам отмечен в Московской области, Татарстане и Краснодарском крае, где также зафиксированы близкие к рекордным показатели. Это говорит о смещении приоритетов выпускников в сторону предметов, востребованных при поступлении на технические специальности.

Отдельная группа регионов демонстрирует кратный рост: Сахалинская, Бурятская, Новосибирская, Ленинградская, Калужская и Пензенская области почти удвоили число стобалльников, а Кировская, Тюменская и Рязанская области, Камчатка и Адыгея обновили собственные максимумы. При этом в большинстве субъектов Северного Кавказа, кроме Ставропольского края, показатель по-прежнему не превышает 50 человек, а в Туве, на Чукотке и в Ненецком округе счет идет на единицы. Такой разрыв сохраняется на фоне общего роста числа высоких баллов и указывает на устойчивую неравномерность образовательной инфраструктуры между регионами.

В трейдинге безотказно работает базовое правило школьной математики: любое число, умноженное на ноль, дает ноль🔤

Трейдеры часто надеются, что феноменальное умение читать графики сможет компенсировать проблемы с эмоциями или пробелы в риск-менеджменте, но рыночные факторы не суммируются, они перемножаются между собой.

Если какой-либо один из факторов вашего торгового процесса неэффективен или полностью отсутствует, вся стратегия рушится независимо от того, насколько сильны другие факторы.

Стабильный результат требует поддержания каждого компонента системы хотя бы на базовом рабочем уровне. Общая прочность всей конструкции всегда определяется ее самым уязвимым местом.

Исправив свой критический недостаток, вы автоматически активируете потенциал всех остальных элементов стратегии.

«ИИ отнимет у всех работу»

Эта фраза звучит всё чаще, и многие начинают переживать. Но если копнуть глубже, то окажется: искусственный интеллект не забирает рабочие места у людей, а закрывает те области, где раньше вообще не было никаких решений.

Смотрите сами. Цифровые сервисы и ИИ-приложения чаще всего используют люди с низким доходом. А у тех, кто зарабатывает больше, по-прежнему в приоритете офлайн-форматы: частные школы и репетиторы, спортивные секции с живыми тренерами, консультации психологов и коучей, очные кружки и мастер-классы.

Почему тогда рост ИИ-сервисов такой взрывной? Всё просто: они делают доступным то, что раньше было слишком дорого.

Примеры наглядные:

➖ Подписка на Freeletics От €3,75 в неделю, против абонемента в фитнес-зал за €40–70 в месяц (и это ещё без тренера),

➖ Woebot Психолог-бот, доступный бесплатно или за пару долларов, тогда как консультация с психотерапевтом стоит €60–120 за сессию,

➖ Photomath Бесплатное приложение, которое решает задачи по математике и объясняет решение, тогда как репетитор обойдётся в €20–40 за час,

➖ Socratic от Google бесплатный помощник для школьников, тогда как родители копят на частную школу.

ИИ не конкурирует с людьми. Он конкурирует с НИЧЕМ - тем, что раньше называлось non-consumption: отсутствием потребления. Когда у людей не было возможности купить решение, потому что оно стоило слишком дорого или вовсе не существовало.

И вот еще...

И вот куда приходит искусственный интеллект. Туда, где раньше не было никакого выхода. Это не вытеснение, а наоборот расширение рынка.

«Для тех, кто это понимает, в этой истории не страшилка, а большая возможность»

Эффективные решения для бизнеса — 👋@b_prost

⚡️ Эффект «спящего гиганта»: почему про Litecoin зря забыли прямо сейчас?

Пока крипторынок увлечен мем-коинами и экосистемой Solana, один из старейших активов — Litecoin (LTC) — незаметно подошел к началу своего самого предсказуемого исторического цикла.

Через год, в июле 2027 года, в сети Litecoin состоится четвертый халвинг (сокращение награды майнерам вдвое). Математика прошлых лет показывает, что LTC движется по уникальной траектории, которая кардинально отличается от Биткоина.

📊 Исторический таймлайн: как это работает?

В отличие от BTC, который растет после сокращения эмиссии, Litecoin всегда закладывает весь рост до события, строго соблюдая три фазы:

Точка накопления (За 8–12 месяцев до халвинга): Рынок нащупывает абсолютное дно. Актив уходит в затяжной, скучный боковик. Объемы падают, спекулянты уходят.

Пик ралли (За 30–45 дней до халвинга): Цена достигает своего максимума на пике розничного хайпа. День халвинга: Происходит жесткая фиксация прибыли крупными игроками по принципу «покупай слухи, продавай факты». Цена начинает падать за месяц до самого события.

📅 Хроника прошлых циклов

Халвинг 2019 (5 августа): Пик цены ($142) был достигнут 23 июня — ровно за 43 дня до события. К моменту халвинга цена уже упала почти вдвое.

Халвинг 2023 (2 августа): Пик цены ($114) зафиксирован 3 июля — за 30 дней до события. Дальше начался затяжной даунтренд.

🔍 Что происходит на рынке прямо сейчас?

Прямо сейчас LTC торгуется в районе $42, находясь в глубокой зоне накопления. Исторически эта фаза совпадает с текущим временным окном (ровно год до халвинга 2027). Дополнительным триггером для локального отскока могут стать макроэкономические данные: если инфляция в США покажет снижение, LTC за счет своей институциональной ликвидности и официального статуса товара (commodity) в США может пережить быстрый шорт-сквиз.

🛠 Какая стратегия актуальна в текущей фазе?

Оценка долгосрочных позиций: Исторический анализ указывает, что текущий ценовой диапазон ($40–$50) за год до халвинга часто оказывался наиболее комфортным для формирования долгосрочного портфеля. Определение горизонта планирования: В рамках циклов LTC удержание позиции имеет смысл до середины весны или начала лета 2027 года.

Контроль рисков: Важно помнить, что LTC — консервативный и «тяжелый» актив. В момент глобального разворота рынка он может уступить в процентной доходности молодым блокчейнам (например, AVAX), но предлагает более прогнозируемую математическую модель поведения.

⚡️ 💸 Все мои метрики и расчёты говорят о том, что LTC завершил свои большие и малые циклы, с точки зрения математических структур. При сценарии гипер-роста, мы можем увидеть преодоление предыдущих максимумов и достижение отметок в $700 - $800. LTC - это на 100% сейчас недооценённая монета. Недавний пример со стремительным ростом был с монетой BNB.

❗️Дисклеймер: Не является финансовой рекомендацией. Анализируйте риски самостоятельно и берегите свои депозиты!

✅ В закрытом VIP-канале разбираем, какие альткоины выдержат просадки лучше всего, подключение через менеджеров.

📞Связь с менеджерами: @Olga_FiboManager или @alexkingsmann

⬇️Не забывайте подписываться на наши ресурсы, а также используйте проверенные сервисы для торговли и сохранения ваших средств

▶️ YouTube | 🇷🇺 RuTube

🟠 Лучшая биржа для торговли криптой

📱 Покупка крипты в Telegram-кошельке

💲 Брокер для торговли на рынке форекс