Logo
TGCATALOG
Catálogo Selecciones Blog
Machinelearning - ML и Data Science

Machinelearning - ML и Data Science

Канал о машинном обучении и Data Science. Практические инструкции по запуску LLM и нейросетей на простых устройствах.

Sin valoraciones
294
10.09.2026
294
10.09.2026
Sin valoraciones
294
10.09.2026
Redirección segura vía bot
О канале

Канал о машинном обучении и Data Science. Практические инструкции по запуску LLM и нейросетей на простых устройствах.

Подписчиков 281,667
Тематика IT
Язык Español
Descripción

Machinelearning - канал для глубокого погружения в мир машинного обучения и Data Science. Здесь разбирают, как запускать любые LLM на пальцах, делятся практическими примерами и советами. Идеально для тех, кто хочет освоить нейросети без сложных инструментов.

Últimas publicaciones

Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
📌 Билл Гейтс: мир не готов к эпохе ИИ Главный филантроп планеты написал большую статью о том, чем обернется развитие ИИ, и предлагает вмешаться, пока не поздно, так как плана нет ни у кого. Он выделил три главных риска и предложил шаги, которые нужно сделать уже сейчас. 🟡Угроза занятости Раньше машины замещали физический труд, а ИИ сейчас замещает мышление человека, поэтому некоторые профессии исчезнут навсегда. Первыми пойдут продажи, поддержка клиентов, разработка и юристы, но дальше очередь дойдет до финансов, анализа данных и даже здравоохранения. Физический труд тоже в опасности - роботы отстают от ИИ, но дешевеют, и к концу десятилетия, считает Гейтс, начнут конкурировать с людьми на стройке и в общепите. Дальше включится порочный круг. Одна компания внедрила роботов, сэкономила, снизила цены - остальные вынуждены делать то же самое. Не сделают компании, сделают стартапы. 🟡Безопасность Инструкции по деструктивным действиям лежали в интернете и раньше. Разница в том, что теперь их не только легче найти, но и легче применить - преступник с очень скромными навыками сможет атаковать цели любого масштаба, от человека до государства. Самые толковые из знакомых ему специалистов по кибербезопасности боятся ближайших лет, потому что атакующие получают новые возможности быстрее, чем защитники успевают закрывать дыры. Та же модель, которая находит уязвимость, помогает преступнику ею воспользоваться, и отделить одно от другого пока не получается. И наконец, сами модели. Они уже иногда ведут себя не так, как задумывали создатели, и по мере роста их возможностей могут начать действовать против интересов людей, а мы можем потерять контроль. 🟡Влияние на молодежь ИИ-компаньоны, считает Гейтс, вызывают сильное привыкание из-за того, что никогда не спорят с собеседником. Ребенок рискует вырасти в искусственно бережной среде и не научиться социальным навыкам. Данных пока мало и они противоречивы, но тревожные признаки есть. В исследовании про ИИ-ассистентов выяснилось, что к чат-боту за общением чаще обращаются те, у кого узкий круг знакомых, и чем интенсивнее и эмоционально ближе становилось общение с ИИ, тем хуже люди себя чувствовали. Под угрозой образование - тот же инструмент, который позволяет узнать больше, чем когда-либо, приведёт к тому, что люди будут учиться меньше. Уже сейчас прослеживается связь между использованием ИИ и ослаблением критического мышления, причем у молодых сильнее. 🟡Что делать Строить новые институты Существующие ведомства видят каждое свой кусок, а последствия ИИ расходятся по всей системе, поэтому нужны локальные и международные органы, которые видят влияние ИИ целиком. Зарезервировать часть профессий за людьми Эту идею Гейтс придумал, вспоминая сиделок, ухаживавших за его отцом на поздней стадии Альцгеймера, - в этом уходе, пишет он, было нечто незаменимо человеческое, хотя кто и по каким критериям будет проводить границу, он сам не знает. Создать налог на ИИ Нанимая человека, работодатель платит налоги, а купленного робота обычно списывает сразу как расход, т. е. налоговая система сама подталкивает заменять людей машинами, и налог на токены и роботов этот перекос выправит, заодно дав деньги на переобучение людей. 🟡Кто должен решать Гейтс рад, что ИИ-компании предлагают решения проблем, созданных их же технологией, но ждать, что они возглавят этот процесс, не стоит. Часть вопросов лежит вне их компетенции, а в современном обществе решать такое не их роль. Решения должны рождаться коллективно - с участием политиков, педагогов, медиков, чиновников и религиозных лидеров. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Machinelearning - ML и Data Science
Evolución de suscriptores
+-0.2% últimos 30 días
Actuales
281,667
Hace un mes
282,173
Crecimiento medio
+-17 / día
Actualizado
hace 30 minutos

Reseñas de canal Machinelearning - ML и Data Science

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

Desarrollo de juegos indie y materiales útiles para los desarrolladores de juegos.

Canal

SEBIRegistrado señales de comercio deLiveLong Riqueza.Hari. Comercio profesional.

Canal

Canal con materiales de archivo y archivos útiles.

Canal
Cambiar a tema claro
Inicio Catálogo Selecciones Blog Entrar