DSML.KZ Новости

DATASAUR 2026
Двухдневный офлайн-хакатон, посвящённый реальным задачам в
DS / ML / AI
, быстрому принятию решений и командной работе.
Datasaur’26
объединяет участников, готовых решать кейсы индустриального уровня и бороться за призовой фонд
2 000 000 ₸
Размер команды
: 1–4 участника
Когда
: 21–22 февраля
Призовой фонд
: 2 000 000 ₸
Место проведения
: Назарбаев Университет, Green Hall
🔗
Ссылка на регистрацию
Дедлайн регистрации:
19 февраля, 23:59

DSML Reading Club Meeting #8 Спикер: Иван Родькин На этой встрече Иван расскажет нам про "память" для языковых моделей. Обсудим три большие статьи и основные идеи оттуда, Иван первый автор в двух из них. На встрече обсудим: • Минусы трансформеров: квадратичный…

DSML Reading Club Meeting #8
Спикер:
Иван Родькин
На этой встрече Иван расскажет нам про
"память" для языковых моделей.
Обсудим три большие статьи и основные идеи оттуда, Иван первый автор в двух из них.
На встрече обсудим:
• Минусы трансформеров: квадратичный attention и вычислительные ограничения трансформеров
• Минусы и плюсы линейных трансформеров: Mamba / RWKV / xLSTM / DeltaNet
• Recurrent Memory Transformer (RMT) и почему именно он:
arxiv.org/abs/2207.06881
• Associative RMT:
arxiv.org/abs/2407.04841
• Reasoning в памяти:
arxiv.org/abs/2508.16745
Вторник, 3 февраля, 17:00 KZ Time
Google Meet:
meet.google.com/rrn-enzr-chz

Поздравляем наших резидентов
Agzam Shamsadinov
и
Yeraly Gainulla
с победой в
SemEval-2026 Task 13 (Subtask C)
🎉
SemEval
- международная серия воркшопов и соревнований по NLP.
Task 13С
-
классификация авторства кода (4 класса: Human;
AI; Hybrid; Adversarial AI)
Решение Агзама и Ералы: Multi-Modal Ensemble, который анализирует код с трёх сторон:
семантику кода
(через UniXcoder с Multiple Instance Learning для работы с длинными файлами),
текстовые паттерны
(модель MazgaBERT, выделяющая характерные шаблоны) и
статистические аномалии
(XGBoost на ручных признаках стиля и структуры кода).
Поздравляем наших юных резидентов и желаем им еще больше побед!

На прошлой неделе в Сан-Диего прошла NeurIPS 2025 - одна из ключевых мировых конференций по искусственному интеллекту. Для нашего комьюнити особенно приятно, что команда из Казахстана получила spotlight talk в рамках воркшопа Foundation models for brain and…

На прошлой неделе в Сан-Диего прошла NeurIPS 2025 - одна из ключевых мировых конференций по искусственному интеллекту.
Для нашего комьюнити особенно приятно, что команда из Казахстана получила
spotlight talk
в рамках воркшопа
Foundation models for brain and body.
Аяна
представила решение EEG Foundation Challenge на месте, в Сан-Диего, а
Ануар
подключился дистанционно из-за визовых сложностей.
После доклада состоялась панельная дискуссия о будущем
brain-computer interfaces
и анализа мозговой активности, которую модерировал
Алекс Грэмфорт
- research science director в Meta и один из создателей scikit-learn.
📅
Во вторник, 16 декабря, в 12:00 по времени Казахстана
Аяна и Ануар подробно расскажут о своем решении EEG Foundation Challenge: поднимем архитектуру, данные, ключевые инсайты и то, как это все связано с практикой ML. Будет очень прикладной разбор для всех, кто интересуется ML для нейро и биосигналов
Ccылка на мит:
meet.google.com/vie-gohs-wnr

С 30 ноября по 7 декабря в Сан Диего и Мехико прошла самая значимая конференция по AI & ML -
NeurIPS 2025!
Куат Газизов,
PhD студент из University of California Merced, презентовал свою работу -
а faster training algorithm for regression trees with linear leaves, and an analysis of its complexity.
В своей работе Куат показывает, что Tree Alternation Optimization для регрессионных деревьев можно существенно ускорить с помощью формулы Шермана–Моррисона–Вудбери, сохранив точность, так что глубокие деревья обучаются быстрее и в итоге могут обучаться даже быстрее, чем обычная линейная регрессия.
Поздравляем Куата с успешной публикацией и желаем ему дальнейших успехов в рисерче!

Регистрация на нашем сайте
dsml.kz
вновь доступна!
Регистрируйся, чтобы вступить в наш закрытый чат, где мы обсуждаем последние новости в МЛ, общаемся, токсичим и рофлим. Также мы обновили разделы новостей и вакансий на сайте, а всех зарегистрированных резидентов теперь можно найти в разделе
dsml.kz/faces

22го ноября завершилась всероссийская олимпиада по искусственному интеллекту для учеников 8-11 классов и иностранных обучающихся (international track: Армения, Узбекистан, Кипр и Казахстан). Изначально в олимпиаде было зарегистрировано 52123 школьника, в заключительном этапе 62 финалиста встретились в Москве с 17 по 22 ноября. Финал состоял из индивидуального тура (две задачи) и группового тура.
Поздравляем наших ребят с отличными результатами:
• Шакуров Тимур - 1 место international track, 1 место командный тур
• Сакенұлы Заңғар - 2 место international track, 3 место командный тур
• Чапаров Данис - 3 место international track, 3 место командный тур
• Хамидолла Нұрахмет - 3 место командный тур
• Байдалин Әділжан - 3 место командный тур
• Мухаметқали Алихан - 3 место командный тур
• Қанабек Әбу - 3 место командный тур
Ждем еще больше успехов от наших юных мемберов
dsml.kz
!

Рады поделиться, что наша команда MBZUAI [
dsml.kz
] (Ануар Аймолдин, Аяна Мусабаева и Едыге Мусабаев) заняла
абсолютное первое место (по совокупной метрике)
в
EEG Foundation Challenge
, проходившем в рамках
NeurIPS Competition Track 2025
!
В рамках челленджа было две задачи:
1️⃣
Предсказание времени реакции по стимул-зависимому ЭЭГ
2️⃣
Предсказание externalizing фактора по ЭЭГ
(психометрической характеристики, отражающей общую размерность психопатологии между различными расстройствами).
Итоговая метрика объединяла результаты метрик по обеим задачам (30 % Задача 1 + 70 % Задача 2).
Как победители, мы были приглашены представить нашу работу на
NeurIPS 2025 Competition Track
и
Workshop on Foundation Models for the Brain and Body
.
🏆
Вы можете ознакомиться с нашим решением, которое мы выложили в открытый доступ:
https://github.com/sneddy/neurosned
Neurosned
— это полностью воспроизводимый end-to-end пайплайн для обучения, включающий вспомогательные скрипты, наши вручную задизайненные легковесные модели и туториалы в формате Jupyter-ноутбук.
Мы надеемся, что этот проект будет интересен всем исследователям, кто интересуется neuroscience, BCI или ЭЭГ-моделированием!
Linkedin Post
Звездочки на гитхабе и лайки в linkedin highly appreciated
😂