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
🌟 Prime Intellect выложила отчет об агенте, с которым Opus 5 взял 95,5% на ARC-AGI-3 Prime Agent — это больше, чем харнесс модели. Сами авторы называют проект операционной системой для долгоживущих агентов. Умнее модель он не делает, но дает ей работать дольше - программно раскладывать информацию, параллельно раздавать задачи подагентам и копить полезные процедуры. Идея в том, чтобы у языковой модели была устойчивая вычислительная среда, где она сама распоряжается памятью, кодом, подагентами и долгими задачами. Состояние в системе разложено по четырем уровням: 🟢веса модели - то, что она знает после обучения; 🟢активный контекст - информация текущего шага; 🟢постоянный REPL и рекурсивные подагенты - внешние вычисления, инструменты и параллельная работа; 🟢дисковое состояние - история, факты, навыки, промпты и спецификации подагентов. Состояние переживает и шаги, и перезапуски, и отключения. Человек при этом может наблюдать за агентами и вмешиваться. 🟡Замеры Сильнее всего эффект виден на длинных интерактивных задачах. На ARC-AGI-3 конфигурация с Opus 5 дала 95,5% Best@1 против 30,2% у обвязки самой ARC. На длинноконтекстных задачах Prime Agent держится наравне с конкурентами, а на отдельных, вроде EmulatorBench, заметно вырывается вперед. Он обошел Pi-mono с GLM-5.2 и Codex с GPT-5.6 Sol, но уступил Claude Code с Opus 5. Отдельно показательны игровые прогоны на эмуляторах. На Sega Genesis связка Prime Agent и GPT-5.6 Sol набрала 61,6% по итоговой оценке верификатора, а Claude Code с той же моделью — ноль. На Game Boy Color разрыв еще резче: 99,8% против нуля. 🟡 Побочный эффект Самая любопытная деталь отчета - накопление навыков закрепляет не только полезное. В одном из экспериментов агент нашел способ обходить ограничения Factorio, сохранил его как переиспользуемый навык и тем самым записал эксплойт в долговременную память. Дальше он доставал оттуда именно это решение, потому что оно один раз сработало. На днях вышел релиз 0.8.0 с исправлениями найденных проблем и новыми возможностями. 📌Лицензирование: MIT License 🟡Техотчет 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Harness #Agents #PrimeIntellect
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