TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
Запрети мне псевдолейблить

29 Jul, 19:46

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

NeurIPS опубликовал официальный список ML-челленджей этого года — и моей победоносной астрофизики Ariel в нём нет.

Да и много Kaggle в этот раз не завезли. Явный фаворит года — CodeBench: там пройдут 7/19 соревнований. Ещё шесть будут на собственных платформах, а для двух площадки пока не объявлены. Так что совместить красивую публикацию с каггловскими медальками в этом году почти не получится

Распределение по темам:
5 — физика
4 — биология
4 — ризонинг и фундаментальные модели
4 — робототехника

Единственный Kaggle-челлендж — и, на мой взгляд, самый интересный — Smart Building Challenge 2026.

Помните статью Google о том, как RL управлял дата-центром? Здесь похожая идея, только управлять нужно коммерческими зданиями (офисы/склады). Цель — одновременно снизить дискомфорт людей, потребление энергии и выбросы CO2 для конкретного модельного дня. Комфорт важнее, так что у него вес 0.6. У CO2 и энергии по 0.2. Мне одному интересно, как можно экономить CO2 и не экономить энергию?

На вход алгоритм получает температуру в каждой комнате, температуру водопроводной воды, количество людей в каждой комнате здания и их предпочтения по температурному режиму. Собственно по ним и меряется 'комфорт'- степень отклонения от цифры, которую люди выставили на термостате

Action space здесь шире, чем у судебных приставов: можно регулировать практически любые параметры подачи воды и воздуха — вплоть до температуры и давления в каждой комнате. При желании можно вообще перекрыть и кислород, и воду

При этом фиксация на комфорте задает тактическую глубину: если заранее прогреть задние перед приходом людей, то получится фармить побольше комфорта ценой малых затрат энергии. Или можно убивить отопление людных комнат, потому что люди их подогревают теплом тел

Для Kaggle Regret-RL формат довольно редкий. Обычно мы либо оптимизируем метрику на фиксированном датасете, либо сражаемся в PvP. Здесь нужно принимать решения о параметрах девайсов контроля климата каждые 5 минут (и стало быть 288 раз в день)
Последний Regret челлендж на моей памяти был аж в Санте 2020

Даты проведения пока не известны
Призы пока не известны
Медальки будут
И на сладкое: главный спонсор КАДЗИМА КОРПОРЕЙШН

3.6k 4 106 3 40
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot