Безкоштовний курс із навчання reasoning-моделей від Себастьяна Рашки
Себастьян Рашка опублікував безкоштовний курс і відкритий код для навчання reasoning-моделей на прикладі Qwen3-0.6B, показуючи повний процес від пошуку рішень до навчання за винагородою.
Тепер зібрати власну reasoning-модель може практично будь-хто.
Себастьян Рашка випустив повністю безкоштовний курс і відкрив вихідний код усіх матеріалів.
На прикладі невеликої моделі Qwen3-0.6B він показує, як насправді навчаються reasoning-моделі та з яких етапів складається цей процес.
У курсі можна розібратися, як:
- навчити модель шукати різні шляхи розв’язання однієї задачі;
- автоматично перевіряти правильність отриманих відповідей;
- покращувати її поведінку через навчання за винагородою та GRPO;
- спостерігати, як модель іноді знаходить способи обійти саму систему винагороди;
- навчати компактнішу модель на даних міркувань DeepSeek-R1.
Увесь код можна запускати самостійно, спостерігаючи за ходом навчання та поступово помічаючи, як змінюється поведінка моделі.
Починати з нуля не доведеться: як вихідну точку використовується вже готова невелика модель, а не фундаментальна модель, яку довелося б навчати з нуля.
Якщо вам давно хотілося зрозуміти, як улаштовані моделі на кшталт DeepSeek-R1, цей курс дає рідкісну можливість не просто прочитати про це, а пройти весь шлях власноруч.
Чому це важливо
АналітикаЦе дає розробникам і дослідникам доступний практичний шлях до розуміння навчання reasoning-моделей без дорогих обчислень. Відкритий код і курс знижують поріг входу в сучасні методи ШІ-міркувань.
Обговорити новину у спільноті
Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками
Пов'язані матеріали екосистеми
Практичні гайди, термінологія та агентські скіли
Open-source проєкт із 74 навичками для розробки ігор
На GitHub з’явився open-source проєкт awesome-gamedev-agent-skills, який об’єднує 74 навички для розробки ігор на Unity, Godot, Unreal Engine та інших рушіїв. Він підтримує Claude Code і Codex та автоматично підбирає навички під задачу.
OpenAI o-серія / Reasoning (Моделі поглибленого міркування)
Нове покоління штучного інтелекту від OpenAI (серія o1, o3), оптимізоване для багатоетапного прихованого мислення, вищої математики, квантової фізики та складного алгоритмічного кодингу.
Reasoning Models (Моделі поглибленого міркування)
Клас моделей штучного інтелекту нового покоління (OpenAI o1/o3-mini, DeepSeek-R1, Claude 3.7 Extended Thinking), що використовують масштабування часу обчислень (Test-Time Compute) та внутрішній ланцюжок думок для перевірки гіпотез.
Безкоштовний ШІ-скилл для створення лендінгів у Claude Code
Опенсорс ШІ-скилл для Claude Code автоматизує базову структуру лендінгів, тексти, шрифти та відступи.
Jev та System One AI: повний практичний гайд по моделі рішень від TypeSafe
Глибокий інженерний розбір флагманської моделі Jev: архітектура System One проти LLM, примітиви Choice/Score/Noul, паралелізм запитів, математика впевненості, відео-кейси, код та огляд локальних open-weight альтернатив (Laya, GLiNER2.5, CLM-8B).
10 GitHub-репозиторіїв, які допоможуть стати AI-інженером за 90 днів
Стати AI-інженером сьогодні — це не лише про моделі та промпти. Більша частина реальної роботи будується навколо агентів, RAG-систем, оркестрації (orchestration), векторних баз даних (vector databases) та AI-інфраструктури.