Vine Copulas as Differentiable Computational Graphs

🖥 Github: https://github.com/TY-Cheng/torchvinecopulib

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2506.13318v1

🔗 Tasks: https://paperswithcode.com/task/scheduling

@ArtificialIntelligencedl

UniFork: Exploring Modality Alignment for Unified Multimodal Understanding and Generation

🖥 Github: https://github.com/tliby/unifork

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2506.17202v1

🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/gqa

@ArtificialIntelligencedl

🖥 Создание Telegram‑бота‑репетитора на Python для подготовки к сертификациям 🎓

В этом гайде мы создадим Telegram-бота-репетитора на Python, который проводит адаптивные мини-экзамены по темам Python, Data Science, AI и ML.

Бот сохраняет результаты в SQLite и даёт рекомендации по обучению.

Развернём его в облаке immers.cloud — сервисе с GPU-серверами для задач от 3D и гейминга до машинного обучения и генерации контента.

Почему мы выбрали immers.cloud:
- Быстрый старт: нужный сервер поднимается за пару минут.
- Посекундная тарификация — платишь только за время работы сервера
- Большой ассортимент GPU: 11 моделей NVIDIA RTX и Tesla, включая высокопроизводительные модели, H100 (мой фаворит) и A100 с 80 ГБ видеопамяти с поддержкой GPUDirect и NVLink технологий.
- Образы с предустановленным окружением для ML задач, чтобы не тратить время на настройку.
- Поддержка 24/7 и стабильная производительность

🔍 Что делает бот:
- Проводит адаптивные мини‑экзамены по темам: Python, Data Science, AI, ML.
- Подстраивает уровень сложности вопросов под уровень пользователя.
- Сохраняет и анализирует результаты обучения.

🛠️ Технологии и подход:
- Написано на Python с использованием библиотеки для Telegram‑ботов.
- Используется БД для хранения прогресса и статистики.
- Простой архитектурный шаблон: команда → вопрос → ответ → оценка.

🚀 Цели проекта:
- Практическая подготовка к IT‑сертификациям.
- Обратная связь и отслеживание прогресса.
- Возможность добавить новые темы и адаптивную логику.

📌 Кому будет полезен:
- Тем, кто готовится к сертификациям (например, Python, ML).
- Тем, кто хочет автоматизировать обучение через чат.
- Программистам, желающим усилить навыки работы с Telegram‑ботами.

📌 Подробнее

TCANet for motor imagery EEG classification

🖥 Github: https://github.com/tliby/unifork

📕 Paper: https://link.springer.com/article/10.1007/s11571-025-10275-5

🔗 Dataset: https://paperswithcode.com/task/brain-computer-interface

@ArtificialIntelligencedl