Logo
TGCATALOG
Catalog Collections Blog
Machinelearning - ML and Data Science

Machinelearning - ML and Data Science

Channel about machine learning and Data Science. Practical instructions for running LLMs and neural networks on simple devices.

No ratings
780
29.10.2026
780
29.10.2026
No ratings
780
29.10.2026
Safe redirect via bot
О канале

Channel about machine learning and Data Science. Practical instructions for running LLMs and neural networks on simple devices.

Подписчиков 277,179
Тематика IT
Язык English
Description

Machinelearning - channel for deep immersion into the world of machine learning and Data Science. Here they explain how to run any LLM with simple steps, share practical examples and tips. Ideal for those who want to master neural networks without complex tools.

Latest posts

Machinelearning - ML and Data Science
Machinelearning - ML and Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
📌ApprenticeBench: проверка способности ИИ освоить работу как новый сотрудник Стартап NeoCognition разработал первый сквозной бенчмарк использования компьютера, непрерывного обучения и долгосрочной агентной работы на реальной должности. NeoCognition - лаборатория, в которой собрали бенчмарки MMMU, Mind2Web, SWE-Bench Pro и OSWorld 2, а также агентные системы SeeAct, UGround и HippoRAG. Агента принимают в виртуальную строительную компанию на работу с кредиторской задолженностью, выдают полугодовой архив счетов, внутренний справочник и руководство по ERP-системе, после чего он начинает работать со счетами. Первый месяц проходит с подробным фидбэком от руководителя по каждому счёту, а дальше - с редкими замечаниями по итогам месяца. Каждая из ста задач теста проверена профессиональными бухгалтерами строительной отрасли, которые подтвердили и реалистичность сценариев, и то, что любую задачу способен решить рядовой специалист, изучивший доступные агенту материалы. 🟡Результаты Большинство моделей, включая Gemini, Muse Spark, Grok и Kimi, не преодолевают порог в 20-25%, тогда как Fable 5.1 выполнила 72% задач, а GPT-6 Astra - 68%. Лучший из двух тестировщиков-людей показал 51%, причём проваливались люди на поиске нужного в исторических данных, точности расчётов и мелких ошибках от утомления. Разрыв между открытыми и закрытыми моделями авторы называют крупнейшим из всех виденных ими на бенчмарках - 72% у Fable 5.1 против 18% у Kimi K3, и вызван он не базовыми операциями в интерфейсе, а неспособностью слабых моделей учиться на дистанции. Kimi K3 почти не обращался ни к архиву счетов, ни к собственным заметкам и деградировал к концу серии. 🟡GUI vs API Так называемый налог на использование компьютера (просадка при переходе с API на графический интерфейс) у большинства моделей достигает 78%, но Fable 5.1 и GPT-6 Astra работают через GUI даже лучше, чем через API. Дешевле при этом остаётся API - Fable 5.1 обходится в 6,95 доллара за задачу в программном интерфейсе против 18,23 доллара при работе с графическим. 🟡Обучаемость Способность к обучению измерили отдельно. Fable 5 без доступа к истории и обратной связи, опираясь только на собственные знания, решает 11 счетов из 100. Подключение архива счетов поднимает результат до 31, обратная связь руководителя - до 35, а оба канала вместе дают 43. 🟡Вывод ИИ пока ещё обходится дороже: 18,23 доллара за задачу против 7,21 у людей. К тому же человек по мере накопления опята работает быстрее, а агент - замедляется. 🔜 Посмотреть часовой прогон Fable 5.1 по всем ста задачам. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Benchmark #ApprenticeBench #NeoCognition
Machinelearning - ML and Data Science
FAQ

Open Machinelearning - ML and Data Science in Telegram and press the Start button. No separate registration is required.

Yes. The service is designed to be straightforward: open the resource, follow the on-screen instructions and start using it.

No. You can use Machinelearning - ML and Data Science directly in Telegram unless the resource description says otherwise.

Access depends on the resource. Check the current information in Telegram after opening Machinelearning - ML and Data Science.

The exact features depend on the resource. Open Machinelearning - ML and Data Science to see its current functions, content and access conditions.
Subscriber dynamics
+-0.5% last 30 days
Current
277,179
Month ago
278,708
Average growth
+-51 / day
Updated
3 hours ago

Reviews for channel Machinelearning - ML and Data Science

Log in to leave a review

Only registered users can share their opinion.

No reviews yet

Be the first to share your impression of this resource!

Similar resources

Loading
Switch to Light Theme
Home Catalog Collections Blog Login