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
760
27.10.2026
760
27.10.2026
No ratings
760
27.10.2026
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 277,253
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
КосмоХакатон 11–13 сентября. Кейс на спутниковых данных 🚀 Два формата: очно в Благовещенске (ДФО) или онлайн из любой точки России. Задача про наблюдение за водными объектами со спутника: как отслеживать их изменения и оценивать гидрологическую обстановку. Паводки, обмеление, разливы. Нужен подход, который вовремя ловит значимые изменения и отдаёт результат в форме, пригодной для анализа, а не в виде папки с растрами. 🏆 Призовой фонд площадки — 600 000 ₽ 🛰 Команды от 3 до 5 человек. Собери свою или присоединяйся к другим на нашей платформе. 🚀 Лучшие команды выходят в финал в Москве 25–27 сентября — ещё 2,4 млн ₽, и туда тоже можно подключиться онлайн Детали и расписание: космохакатон.рф/blagoveshchensk
Machinelearning - ML and Data Science
Machinelearning - ML and Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
✔️ Китай нарастит мощности ИИ-вычислений до 9800 экзафлопс к 2030 году Министерство промышленности и информатизации КНР представило план развития инфраструктуры на 2026-2030 годы. Бюджет - 3,8 трлн юаней (около 532 млрд долларов). К 2030 году страна рассчитывает довести мощности ИИ-вычислений до 9800 EFLOPS против нынешних 2185 по данным на июнь 2026 года, т.е более чем вчетверо. Кластеры планируют разворачивать по 10-100 тысяч ускорителей на площадку. Программа включает дата-центры под инференс и переписывание серверного софта под локальную компонентную базу. Всё это укладывается в государственную стратегию переноса вычислений с востока на запад - энергоёмкие дата-центры ставят в западных провинциях, где дешевле электричество, вокруг восьми национальных вычислительных узлов. scmp.com ✔️ Mistral AI подняла 3 млрд евро при оценке в 21 млрд Через три года после основания французская компания закрыла раунд на 3 млрд евро. Сама Mistral называет его крупнейшим привлечением в истории европейского технологического сектора. Раунд возглавила Samsung Electronics. К ней присоединились Scaleup Europe Fund, PSG Equity, BlackRock, правительство Люксембурга и действующие инвесторы - Nvidia, ASML и Andreessen Horowitz. Деньги Mistral зарабатывает на желании европейского бизнеса слезть с американского стека - её продуктами пользуются больше 125 корпораций из 20 стран, включая Airbus, ASML и HSBC. mistral.ai ✔️ NVIDIA выложила инструменты для написания GPU-ядер на Rust В открытый доступ опубликованы cuda-oxide и cutile-rs. Оба компилируют код ядер сразу в низкоуровневый PTX, без промежуточных обвязок на C++. Подходы разные. Низкоуровневый SIMT-трек на cuda-oxide использует собственный бэкенд кодогенерации для rustc и даёт прямой контроль над потоками. Тайловый фреймворк cutile-rs сам раскладывает вычисления по архитектуре видеокарты, работает со стабильным Rust от версии 1.89 и компилирует ядра прямо при запуске. Оба проекта в ранней альфе и для продакшена не годятся. При этом cutile-rs уже используют в mistral.rs и в инференс-движке Grout от Hugging Face. nvidia.com ✔️ DeepSeek открыла временный бета-доступ к V4.1 Flash Компания выкатила промежуточную версию DeepSeek V4.1 Flash - тестирование ограничено по времени и заканчивается 10 сентября 2026 года. Модель умеет работать с текстом и изображениями из коробки, продолжая экспериментальную ветку V4-Flash-Vision-Exp. Вызывать её нужно через API по прямому идентификатору deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910. На время тестирования действует лимит в 20 параллельных запросов на аккаунт. Тариф остался прежним, как у deepseek-v4-flash. Но за счёт более экономной токенизации и вычислительной эффективности фактическая стоимость типовых задач, по имеющимся оценкам, упала примерно на 30%. ycombinator.com ✔️ Samsung покажет прототип гуманоида на CES 2027 Южнокорейская компания представит собственного универсального человекоподобного робота на выставке CES 2027. Команду Robotics курирует лично глава подразделения Device eXperience. Разработку ускорили, объединив проектирование механики и алгоритмов восприятия в одну работу вместо двух параллельных. Патенты Samsung уже получила на тазобедренное сочленение, кисти-манипуляторы нового поколения и системы управления моторикой. На рынок компания пойдёт по двум направлениям. Промышленные манипуляторы остаются за дочерней Rainbow Robotics, а сама Samsung возьмётся за потребительских и сервисных андроидов общего назначения - там ей предстоит конкурировать с Atlas от Boston Dynamics, принадлежащей Hyundai. sedaily.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Machinelearning - ML and Data Science
Machinelearning - ML and Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
📌 GPT-6 Astra прошла Portal за сутки Твиттерский пользователь cozyblaze запустил GPT-6 Astra играть в оригинальную Portal и довёл эксперимент до титров. Модель управляла Челл сама - человек задал цель в начале и больше в геймплей не вмешивался. Запуск стартовал 4 сентября 2026 года в пять вечера, титры пошли 5 сентября в 16:43. По логу получилось 23 часа 42 минуты 34 секунды. Астра использовалась в режиме максимального ризонинга, была подключена через MCP и модифицированную сборку SourcePauseTool, утилиты, которой пользуются спидраннеры Source-движка. Пока модель думала, Portal стоял на паузе. Astra смотрела скриншот, координаты персонажа и угол камеры, планировала следующий ход, отправляла команды и запускала игру дальше. Потом приходил новый скриншот, и цикл повторялся. Чистого геймплея набралось примерно два часа - запись, из которой вырезали размышления модели, лежит на YouTube. Опубликованный лог говорит, что всего было потрачено 434,8 миллиона токенов: 433,2 миллиона на вход и 1,6 миллиона на выход, из них 1,18 миллиона ушло на рассуждения. К инструментам модель обращалась 3300 раз, из которых 3210 - это команды в игру. По прайсу API Astra стоит 10 долларов за миллион входных токенов, 50 за миллион выходных и всего доллар за миллион кэшированных входных. И Кэш тут решил всё - из 433 миллионов входных токенов 426 пришлись именно на кэш. Таким образом, если бы запуск проходил чисто по API, прохождение Portal обошлось бы примерно в 574 доллара. Без кэширования тот же запуск обошёлся бы около 4400 долларов. Реальных денег автор при этом не потратил. Он все удовольствие влезло в подписку Codex за 200 долларов в месяц. В этом эксперименте важно то, что Астра почти сутки держала одну задачу, наблюдала за трёхмерным пространством и раз за разом решала, куда идти и куда ставить порталы, не теряя нить. Год назад такой запуск был бы обречён. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Machinelearning - ML and Data Science
Machinelearning - ML and Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
⚡️ Релиз ChatGPT Images 2.5 Новое поколение генератора изображений работает на 50% быстрее версии 2.0. Лучше проработаны текстуры, естественнее свет, точнее сохраняются ключевые черты объектов с референсных фотографий. Хэдлайнер релиза - улучшенный режим редактирования. Модель меняет отдельную деталь сцены, не трогая остальное, и картинка больше теряет структуры при серии последовательных правок в одном диалоге. Ещё она научилась сразу генерировать изображения с прозрачным фоном и точнее держит сложные композиционные инструкции. Релиз разделен на 2 варианта модели: 🟠GPT-Image-2.5 Flare - облегчённая, с низкой задержкой; 🟠GPT-Image-2.5 Sunburst - максимальная детализация. Также в ChatGPT добавили Sketch, генерацию по наброскам от руки, возможность комментировать отдельные области изображения и готовые шаблоны вёрстки. Модель доступна в вебе, приложениях ChatGPT и Codex и через API. Цены на Flare и Sunburst одинаковые: $5 за миллион входных текстовых токенов, $8 - за тот же миллион в виде изображений и $30 за миллион выходных. Есть кэширование - $1,25 (текст) и $2 (изображение). @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Machinelearning - ML and Data Science
Machinelearning - ML and Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Яндекс запустил Алису AI для бизнеса — ИИ-ассистента, который может выполнять многосоставные рабочие задачи без пошагового контроля со стороны человека. Например, ему можно отдать таблицу с данными — он проанализирует её и кратко объяснит главные результаты: найдёт заметные изменения, лидеров, отстающие показатели и возможные аномалии. Продукт поставляется как готовое решение: настройка и навыки промптинга не требуются, типовые сценарии закрыты плагинами из каталога. ИИ-ассистент уже доступен клиентам Яндекс 360. Новые компании могут попробовать его после регистрации в экосистеме. В течение трех месяцев пользоваться можно бесплатно. В работе ассистент может обращаться к Почте, Календарю, Трекеру и другим сервисам внутри онлайн-офиса, а если нужны данные из других корпоративных систем, их тоже можно подключить — например, для подготовки отчётов или анализа. Информацию о компании и процессах ассистент может забирать из её базы знаний, для этого достаточно предоставить ему материалы — гайды, методички, шаблоны документов, прайс-листы, брендбуки и другие документы. Дальше ассистент действует по тем же правилам, что и сотрудники. Права доступа и список допущенных сотрудников остаются на стороне администраторов. Также в будущем появится и кастомная версия Алисы AI для бизнеса. Она будет доступна в Yandex Cloud и позволит использовать ассистента по гибридной модели или развернуть его во внутренней инфраструктуре организации. В этой версии можно будет создавать собственные навыки и плагины
Machinelearning - ML and Data Science
Machinelearning - ML and Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🧬 Google DeepMind составила карту последствий 9 млрд возможных изменений ДНК AlphaGenome Atlas содержит около 1 петабайта прогнозов о том, как замена одной «буквы» человеческого генома может повлиять на активность генов, сплайсинг РНК и другие молекулярные процессы. Особый интерес представляют некодирующие участки - около 98% генома. Они не содержат инструкций для сборки белков, но среди них находятся регуляторные элементы, определяющие, когда, где и насколько активно работают гены. Атлас помогает исследователям выбирать потенциально значимые варианты ДНК для экспериментов и изучения механизмов заболеваний. Результаты представляют собой предсказания модели и требуют проверки. Ссылка скрыта @ai_machinelearning_big_data #DeepMind #AlphaGenome
Machinelearning - ML and Data Science
Machinelearning - ML and Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🌟 Ant Ling выложила специализированную медицинскую модель Ling-3.0-flash-Sante - модель, дообученная под медицину поверх языковой Ling-3.0-flash. Архитектура MoE на 124 млрд общих параметров, 5,1 млрд активных с контекстом в 262 тысячи токенов при максимальном выводе 32 тыс. Ant Ling, команда языковых моделей в inclusionAI, открытой исследовательской инициативе Ant Group. Сама Ant Group входит в экосистему Alibaba, но развивает модели отдельно от неё. На прошлой неделе та же команда выпустила финансовую версию Ling-3.0-flash-Fin на той же базе. Модель специализируется на медицинских рассуждениях, безопасности лекарственной терапии, поиску с опорой на доказательную базу и длинные исследовательские задачи. Общие способности - рассуждения, код, агентная работа сохранены. 🟡Тесты На DiagnosisArena-MCQ модель набрала 83,8 против 81,9 у GPT-5.6 Sol, 78,4 у Kimi K3 и 76,2 у Gemini 3.6 Flash. На MedXpertQA-Text результат скромнее - 53,9 против 53,5 у Kimi K3, но заметно ниже 60,2 у Sol и 62,4 у Gemini. Этика и безопасность на MedEthicAlign и внутреннем AFUSAFE-MedSCE - выше Claude Opus 4.8(max), но чуть ниже GPT-5.6 Sol (max). Модель доступна бесплатно на OpenRouter и в Vercel. О планах по публикации весов сведений нет. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Machinelearning - ML and Data Science
Machinelearning - ML and Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
С днём ML-митапа! Приглашаем на первый офлайн ML Meetup SberHealth в Москве. Будет онлайн-трансляция, так что можно присоединиться из любой точки. 16 сентября соберём в одном месте ML-инженеров, экспертов и всех заинтересованных! В программе 🟣 Леонид Чесников — про то, как превратить n8n в основу AI-платформы и подключить к ней AI-агентов и MCP 🟣 Влад Гонта — про то, как собрать корпус русского медицинского текста, когда качественной разметки катастрофически не хватает Приглашённые эксперты 🟣 Александр Кузнецов, MWS — про ModelOps и ежедневный скоринг 110+ моделей 🟣 спикер Альфа-Банка — про LLM-as-labeler и LLM-as-classifier: что делать с LLM, когда одного промпта уже недостаточно И это ещё не всё! На митапе будут также и наши эксперты, CDO и CIO СберЗдоровья⭐️ Подходи знакомиться, задавай вопросы и рассказывай свои кейсы, а наши чиллаут-активности создадут приятную атмосферу для непринужденного общения. После основной программы – напитки, нетворкинг и DJ-сет от нашего юриста 🎧 Да, всё согласовано, легально и бесплатно🔥 📌 Москва (офлайн + онлайн) 📌16 сентября ✉️ 18:30 Приходите. Будем знакомиться, обсуждать ML и хорошо проводить вечер. 🔜 Регистрация и подробная информация по ссылке
Machinelearning - ML and Data Science
Machinelearning - ML and Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
✔️ Anthropic сдвинула IPO на середину октября Компания скорректировала график подготовки к первичному размещению - теперь оно ориентировано на середину октября. Причинами называют финальное согласование отчётности и желание андеррайтеров поймать более устойчивое окно на рынке. Размещение будет заметным для всей отрасли - Anthropic первой среди создателей передовых моделей переходит от венчурных денег к регулярной публичной отчётности и рынок впервые увидит, сходится ли экономика больших языковых моделей с затратами на вычисления. reuters.com ✔️ OpenAI набирает лоббистов для работы в штатах В команду по связям с госорганами пришли трое: Джессика Шумер из Amazon, Колдер Харвилл-Чайлдс из команды Цукерберга и Томас Маклеллан из Palo Alto Networks. Ставка на штаты объясняется тем, что единый федеральный закон об ИИ застрял в Конгрессе. Под руководством вице-президента по глобальной политике Криса Лехейна компания собирается напрямую участвовать в разработке законопроектов в Нью-Йорке, Калифорнии и других крупных штатах. Расчёт в том, чтобы закрепить нормы прозрачности и кибербезопасности на региональном уровне и сделать их фактическим стандартом для всей индустрии. axios.com ✔️ Microsoft выпустила облегчённый генератор изображений MAI-Image-2.6-Flash Это упрощённая версия флагманской MAI-Image-2.6. Она умеет генерировать картинки по тексту, править фрагменты, работать с несколькими референсами, сама подбирает соотношение сторон и ходит в веб-поиск. В рейтинге Artificial Analysis модель взяла 1311 Elo в редактировании (третье место, выше GPT Image 2) и 1297 Elo в генерации по тексту, восьмое место. Доступна в публичном превью на Microsoft Foundry. Генерация стоит 19 долларов за миллион токенов, что вдвое дешевле родительской модели и в несколько раз бюджетнее GPT Image 2. microsoft.ai ✔️ GitHub научил Copilot раздавать задачи разным моделям Project HydraFusion меняет прежнюю схему с одной моделью на ансамбль специализированных. Задачи распределяются на лету - маленькие модели отвечают за автокомплит в строках кода, а большие берут на себя архитектуру, рефакторинг и поиск граничных случаев. Прежде чем результат попадёт в IDE или в пул-реквест, его проверяют модели-критики и статический анализ. От этого проекта GitHub ждёт меньше галлюцинаций и логических ошибок в больших репозиториях без потери скорости. Предварительная версия уже доступна всем подписчикам Copilot. github.blog ✔️ ComfyOrg отправит своих инженеров работать внутри студий Разработчики нодового движка запустили программу Forward Deployed Creatives, скопировав модель Palantir - технические художники и инженеры компании сядут прямо в команды киностудий, игровых компаний и агентств. Задача - встроить ComfyUI в существующую инфраструктуру на Blender, Maya и Unreal Engine и написать под неё нестандартные ноды, чтобы генерация стала управляемой и повторяемой в реальном производстве. Обратная связь с проектов пойдёт напрямую разработчикам ядра ComfyUI. comfy.org @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
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
+-0.6% last 30 days
Current
277,253
Month ago
278,853
Average growth
+-53 / day
Updated
11 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