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
760
27.10.2026
760
27.10.2026
Sin valoraciones
760
27.10.2026
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 277,253
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
✔️ OpenAI готова замедлить разработку, если на это пойдут остальные Сэм Альтман заявил сотрудникам, что компания готова притормозить работу над моделями следующего поколения - но только если то же сделают другие лаборатории. По данным Bloomberg, часть циклов предобучения OpenAI уже приостановила из соображений безопасности. Идею контролируемого темпа Альтман обсуждал и раньше, в том числе в Белом доме. Инициатива родилась на фоне ухода ведущих специалистов по безопасности из OpenAI, Anthropic и Google DeepMind. На этой неделе главный научный сотрудник OpenAI Якуб Пахоцкий публично призвал отрасль к координации и добровольным паузам в релизах. bloomberg.com ✔️ Cognition выпустила кодинг-модель SWE-2 Разработчик Devin обучил SWE-2 на базе открытой Kimi K3 с её 2,8 трлн параметров. По словам авторов, обучение с подкреплением впервые масштабировали на исходную модель такого размера. Вместо дистилляции экспертов использовали линейные штрафы за стоимость вычислений, привязанные к наклону границы Парето. На FrontierCode 1.1 Main модель набрала 50,0%. Инференс, по замерам Cognition, обходится на 60-75% дешевле, чем у Fable 5.1 и GPT-6 Astra. Сократили и время на изучение репозитория - на среднем уровне рассуждений агент начинает править код на 18-м шаге вместо 48-го у SWE-1.7. Модель доступна в Devin CLI, десктопе и веб-версии. cognition.com ✔️ Cursor открыл бету системы координации агентов Новая возможность Projects рассчитана на задачи, которые живут дольше одного чата: рефакторинг, миграции, крупные фичи. Координатору ставят задачу, он составляет план и раздаёт подзадачи субагентам - по заявлению Cursor, их может быть тысячи. Сам код он не пишет, поэтому никогда не занят, но умеет реагировать на события - следит за ветками Git, ловит падения CI и триггеры из Slack. Бета раскатывается на всех, о тарификации в анонсе не сообщается. cursor.com ✔️ Black Forest Labs представила модель редактирования видео FLUX Video Edit правит готовые ролики по текстовому запросу в режиме video-to-video - сохраняет композицию, траекторию камеры, тайминги и звук, меняя только указанное. Модель также умеет подгонять липсинк под новый дубляж, не меняя хронометраж. На вход идут MP4 до 15 секунд и 50 МБ, на выходе 720p при 24 кадрах в секунду. Секунда обработанного видео стоит 3 цента. Black Forest Labs в X ✔️ Филдсовский лауреат основал институт формальной верификации ИИ Канадский математик Джейкоб Цимерман создаёт центр Mathematical A.I. Safety Institute со штатом в несколько десятков специалистов, запуск которого запланирован на январь 2027 года. Параллельно Цимерман присоединится к команде безопасности OpenAI, то есть будет верифицировать в том числе собственного работодателя. Идея - перевести оценку рисков с эмпирического тестирования на строгую теоретическую верификацию и наделить модели доказуемыми свойствами надёжности, как у криптографических алгоритмов. Механизмом аудита предлагают сделать доказательства с нулевым разглашением - лаборатория подтверждает соблюдение ограничений, не раскрывая ни архитектуру, ни веса.  nytimes.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Aprendizaje automático - ML y Ciencia de los Datos
Evolución de suscriptores
+-0.6% últimos 30 días
Actuales
277,253
Hace un mes
278,853
Crecimiento medio
+-53 / día
Actualizado
hace 6 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