PLAY PODCASTS
#067 ML Сергей Николенко. Про ML в математике и перспективы AGI
Season 5 · Episode 13

#067 ML Сергей Николенко. Про ML в математике и перспективы AGI

Machine Learning Podcast · Mikhail

December 31, 20241h 12m

Audio is streamed directly from the publisher (api.mave.digital) as published in their RSS feed. Play Podcasts does not host this file. Rights-holders can request removal through the copyright & takedown page.

Show Notes

В гостях выпуска Сергей Николенко - доктор физико-математических наук, старший научный сотрудник ПОМИ РАН, доцент ФМКН СПбГУ, Head of AI компании Synthesis AI, исследователь в области машинного обучения, в частности глубокого обучения, теоретической информатики и анализа алгоритмов, автор более 200 публикаций в этих и других областях информатики и математики, автор нескольких книг, в том числе бестселлера "Глубокое обучение" (Питер, 2018) и монографии "Synthetic Data for Deep Learning" (Springer, 2021). Почему математики в машинном обучении много, а машинное обучение в математике приходится искать? Могут ли программы перебирать другие программы для решения задач перебором? Почему до сих пор не автоматизировали поиск решений для задач тысячелетия? Решают ли большие языковые модели олимпиадные задачи по математике лучше олимпийцев? Как победить LLM на математической олимпиаде, подсунув ей задачи по геометрии? Можно ли автоматизировать учёного? Что лучшие математики современности думают о модели o1? Могут ли нейросети выводить физические законы? Как понять, что AGI уже здесь? А что делать, если уже здесь? Как написать системный промпт к очередной LLM так, чтобы она не захотела уничтожить человечество? На кого учиться, если кругом все делают роботы? Обо всем этом в выпуске!<p><br /></p><p>Ссылки выпуска:</p><p><br /></p><p>Страница Сергея, список публикаций и google scholar:</p><p><a href="https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/">https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/</a></p><p><a href="https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/papers.html">https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/papers.html</a></p><p><a href="https://scholar.google.com/citations?user=_lk95cEAAAAJ">https://scholar.google.com/citations?user=_lk95cEAAAAJ</a></p><p><br /></p><p>Курс по машинному обучению 2023-2024 (сейчас последний семестр): </p><p><a href="https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/mlspsu2023.html">https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/mlspsu2023.html</a></p><p>Курс по машинному обучению 2024-2025 (сейчас первый семестр): </p><p><a href="https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/mlspsu2024.html">https://logic.pdmi.ras.ru/~sergey/teaching/mlspsu2024.html</a></p><p><br /></p><p>Записи семинара, на котором мы с Сергеем познакомились:</p><p>Мечтаем ли мы об AGI (<a href="https://www.youtube.com/watch?v=6E8JUchlKSg">https://www.youtube.com/watch?v=6E8JUchlKSg</a>)</p><p>Что происходит в AI сегодня (<a href="https://www.youtube.com/watch?v=FGNphH7nw9w">https://www.youtube.com/watch?v=FGNphH7nw9w</a>)</p><p><br /></p><p>Буду благодарен за обратную связь!</p><p><br /></p><p>Подписывайтесь на телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" (<a href="https://t.me/toBeAnMLspecialist">https://t.me/toBeAnMLspecialist</a>)</p><p><br /></p><p>Мой телеграм для связи (<a href="https://t.me/kmsint">https://t.me/kmsint</a>)</p><p>Также со мной можно связаться по электронной почте: [email protected]</p><p><br /></p><p>Я сделал бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram на Степике (<a href="https://stepik.org/120924">https://stepik.org/120924</a>). Присоединяйтесь, если хотите научиться разрабатывать телеграм-ботов!</p><p>Также в соавторстве с крутыми разработчиками я пишу курс по продвинутой разработке телеграм-ботов с элементами микросервисной архитектуры (<a href="https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&amp;utm_campaign=ep_67">https://stepik.org/a/153850?utm_source=mlpodcast&amp;utm_campaign=ep_67</a>).</p><p><br /></p><p>Выразить благодарность можно добрым словом и/или донатом (<a href="https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/">https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovskiy.mikhail11/NkwE718878/</a>)</p>