Logo
TGCATALOG
Catálogo Selecciones Blog
Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos

Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos

Canal sobre aprendizaje automático y Ciencia de los Datos. Instrucciones prácticas para ejecutar LLMs y redes neuronales en dispositivos simples.

Sin valoraciones
780
29.10.2026
780
29.10.2026
Sin valoraciones
780
29.10.2026
Redirección segura vía bot
О канале

Canal sobre aprendizaje automático y Ciencia de los Datos. Instrucciones prácticas para ejecutar LLMs y redes neuronales en dispositivos simples.

Подписчиков 277,179
Тематика IT
Язык Español
Descripción

Machinelearning - canal para una profunda inmersión en el mundo del aprendizaje automático y la ciencia de los datos. Aquí explican cómo ejecutar cualquier LLM con pasos simples, compartir ejemplos prácticos y consejos. Ideal para aquellos que quieren dominar redes neuronales sin herramientas complejas.

Últimas publicaciones

Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos
Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
✔️ Mixedbread выпустил поисковый агент Немецкий стартап, который занимается ИИ-поиском, представил агента Toast 1, забирающего на себя весь цикл поиска. Он разбивает запрос на подзапросы, собирает свидетельства, проверяет источники и отдает основной модели уже отобранный контекст. Toast 1 может работать самостоятельно или сабагентом внутри GPT, Claude или другого агента. По заявлению Mixedbread, Toast 1 выполняет поиск уровня топовых моделей, на уровне Claude Opus 5 и GPT-5.6 Sol, будучи до 10 раз дешевле и до 12 раз быстрее. 🟡Тесты На финансовом бенче Databricks OfficeQA Pro V2 из 90 вопросов связка GPT-5.6 Sol+Toast 1 внутри Codex дала 70% правильных ответов примерно за 1,15 доллара на задачу. Прежний лидер, Fable 5 на Databricks Genie, - 60% примерно за 4 доллара. Тот же GPT-5.6 Sol в Codex, но без Toast 1, набирает всего 33%. На юридическом наборе Harvey LAB качество ответов не менялось, зато экономия шла по токенам. Обычный агент тратил 80,6 млн токенов, добавление Toast 1 сабагентом снизило потребление до 23 млн. Число итераций упало с 21,7 до 11,2 на задачу без просадки по качеству. Сам по себе, вне связок, Toast 1 держится на уровне GPT-5.6 Sol на BrowseComp Plus, OfficeQA Pro и LongSeal и обходит Kimi K3 и GLM-5.2. 🟡Доступность Toast 1 работает через API Mixedbread. Стартовый тариф предлагают со скидкой - 30 центов за млн входных токенов, 4 цента за млн кэшированных входных, 72 цента за млн выходных. Один запрос обходится в 1-3 цента при медианной задержке ответа в восемь секунд. Конфигурация максимального качества - 5-7 центов и одиннадцать секунд. Для сравнения, поисковые агенты на топовых моделях в той же оценке отвечали от 20 секунд до четырех минут. Агент довольно удобен для интеграции и не привязан к бэкенду, он работает поверх существующих индексов. Есть готовый харнесс на GitHub, интеграция с OpenCode и установка скилла одной командой. Новым аккаунтам дают 5 долларов на пробу. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos
Evolución de suscriptores
+-0.5% últimos 30 días
Actuales
277,179
Hace un mes
278,708
Crecimiento medio
+-51 / día
Actualizado
hace 9 horas

Reseñas de canal Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos

Inicia sesión para dejar una reseña

Solo los usuarios registrados pueden compartir su opinión.

Aún no hay reseñas

¡Sé el primero en compartir tu experiencia con este recurso!

Recursos similares

Loading
Cambiar a tema claro
Inicio Catálogo Selecciones Blog Entrar