News

Latest news and updates from DSML Kazakhstan community
Stay up to date with the latest events

Daily UpdatesCurrent News

Свежая новость

21 мар 2026

Post image
IOAI 2026 пройдет в Астане 2-8 августа🇰🇿

International Olympiad in Artificial Intelligence - одна из самых заметных международных олимпиад по ИИ для школьников. В этом году локация перенесена из Абу-Даби в Астану - и для Казахстана это большое событие.

Во многом благодаря работе и репутации резидентов DSML Ануара Аймолдина и Нурдаулета Аханова, входящих в международный научный комитет IOAI и участвующих в разработке задач и организации олимпиады, Казахстан стал одним из ключевых кандидатов на её проведение вместо ОАЭ.

Напомним, в прошлом году DSML совместно с CPFED провели первую республиканскую олимпиаду по AI в Казахстане и занимались подготовкой команды к IOAI. Это были важные первые шаги для школьного AI-образования в стране.
Хотим вновь поблагодарить наших резидентов, которые помогали развивать эту инициативу вместе с Ануаром и Нурдаулетом в 2025 году: Ален Баев, Даниил Орел, Асель Ермекова 🫶🏽

Ждите новостей про IOAI 2026! Впереди много интересного

Свежая новость

2 фев 2026

Post image
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

Свежая новость

31 янв 2026

Post image
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!

Страница 1 из 28Следующая →