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
✔️ Минэнерго США профинансирует разработку систем квантовой коррекции ошибок Министерство выделит до 215 млн долларов на конкурс по созданию квантового компьютера со 100 и более логическими кубитами, который выполнит сотни миллионов отказоустойчивых операций. Управление по науке ведомства открыло прием заявок от исследовательских центров и бизнеса в рамках программы Quantum Genesis Q Competition. Цель финансирования - переход от систем на базе процессоров промежуточного масштаба к архитектуре со стабильными логическими кубитами. Поддержку получат частные проекты, способные реализовать масштабируемую аппаратную квантовую коррекцию ошибок. В дальнейшем отказоустойчивые системы планируют применять для криптографии, сложных задач оптимизации и моделирования материалов. energy.gov ✔️ Alibaba выпустила Qwen3.8-Omni-Flash Модель с контекстным окном 1 млн токенов обрабатывает текст, аудио, картинки и видео и поддерживает агентные сценарии - планирует шаги, вызывает внешние инструменты и выполняет цепочки задач. Qwen3.8-Omni-Flash умеет монтировать видео, транскрибировать совещания с диаризацией спикеров, локализовать контент с клонированием голоса и писать код по аудиозапросам. Вывод в API подешевел - час аудио на 98%, видео на 93%. Вместе с моделью открыли исходники среды Qwen-Live Harness для стримингового взаимодействия и библиотеку Qwen-MM-Plugins для оцифровки видеозаписей в базы знаний. qwen.ai ✔️ Anthropic объединила чат Claude и Cowork в одно пространство Cowork и Design теперь доступны из любого диалога, Claude сам решает, что вызвать для решения задачи. В Claude также появились Docs и Claude Slides, это документы с совместным редактированием и комментариями, презентации с выгрузкой в PowerPoint и PDF. Docs, Slides и Design - в бете на платных тарифах. Раскатка на Pro и Max в веб-версии, на десктопе и в мобильном приложении займёт несколько недель, Team и бесплатные тарифы получат обновление позже, Enterprise предупредят за 30 дней. claude.com ✔️ Moonshot собрала для Kimi финансовый пакет Китайский разработчик выпустил отраслевой набор для финансовых организаций, в который вошли свыше десяти источников данных через MCP, девять профильных навыков от финансового моделирования до карты консенсус-прогнозов и утренней сводки по позициям и пять мер контроля - от классификации данных по уровням до проверки вывода человеком и аудита вызовов агента. Пакет собран в шлюз оценки риска, который Moonshot строит вместе с брокером China Securities. Пилот шлюза - промежуточные отчёты доверительного управляющего по облигациям, ручная подготовка которых сократилась с 30 до 10 минут. Навыки и плагины доступны в вебе, Kimi Work и Kimi Code. Цены не названы. kimi.com ✔️ Figure показала Helix 2.5 Модель обучена на собственном наборе записей человеческого поведения Index. Из него Helix 2.5 получила три поведения: уборку гостиной, складывание полотенец и застилание кроватей. Тесты проводили в 30 домах пригорода Сан-Франциско, где гуманоид под управлением модели работал с незнакомыми предметами. Засчитывали только полностью выполненную задачу: 56% против 9% у той же модели без Index. Данных на постановку поведения ушло вдвое меньше, чем у Helix 02. На обучение Helix компания выделила вычислительные мощности на $3,5 млрд. figure.ai @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 1 hora

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