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
297
10.09.2026
297
10.09.2026
Sin valoraciones
297
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
🚀 Tencent показали Hy4-preview - новую open-source модель на 770B параметров Архитектура MoE: - 770B параметров всего - 49B активны на токен - контекст до 1 млн токенов - упор на coding, agentic-задачи и продуктивность Использует Gated DeepSeek Sparse Attention + IndexCache, чтобы удешевить длинный контекст и переиспользовать sparse-индексы между слоями. Tencent позиционирует Hy4 как frontier-level open model с доступной стоимостью запуска. Apache 2.0 🟡 Блог: Ссылка скрыта 🟡Hugging Face: Ссылка скрыта 🟡GitHub: Ссылка скрыта @ai_machinelearning_big_data #Tencent
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
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🌟 Tencent открыла набор мультимодальных эмбеддингов Команда WeChat китайского техгиганта выложила в открытый доступ семейство эмбеддинг-моделей WeMM-Embedding, предназначенных для создания универсальных векторных представлений. Набор работает с текстом, изображениями, видеороликами, сложными визуальными документами и смешанным контентом, объединяя их в единое семантическое пространство. Эмбеддинги учили с использованием Matryoshka Representation Learning, который позволяет на этапе применения обрезать размерность вектора, экономя память и вычисления. Построено семейство на Qwen3.5, на выходе младшая модель дает нормализованный вектор на 2048 измерений, а старшая - на 4096. Tencent приводят цифру, что при сжатии до 256 измерений двухмиллиардная модель сохраняет 98,7% исходного качества на задачах с фото и видео. Опубликованы веса трех размерностей: 2B, 4B и 9B 🟡 Тесты 9B берет новый лучший общий результат на MMEB-v2 (80,6 балла), а 2B обходит Qwen3-VL-Embedding, который вчетверо больше нее. Но есть аргумент посильнее бенчей - семейство работает в рекомендациях и поиске WeChat. Она развернута для обработки каналов, аккаунтов и электронной коммерции. Команда мессенджера говорит, что WeMM-Embedding показали стабильные улучшения в 14 онлайновых A/B-тестах. Модели работают с библиотекой Transformers и поддерживаются vLLM и SGLang. Единственным ограничением текущей версии является отсутствие поддержки аудио 📌Лицензирование: Apache 2.0 License 🟡Arxiv 🟡Веса 🖥Githib @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Embeddings #WeChat #Tencent
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
✔️ Kimi начала уведомлять о выпуске кобрендинговой банковской карты Китайский разработчик ИИ начал слать сообщения тем, кто ранее записался на совместную карту с Сельскохозяйственным банком Китая (ABC). Карт две. Select рассчитана на массовую аудиторию - новым клиентам, которые выполнят требования по тратам, дают три месяца подписки Andante и плюшевый брелок с NFC-меткой. В Andante входят увеличенные лимиты на агентов, доступ к Kimi Code и публикация сайтов. Max - это премиальная платиновая карта ABC. За выполнение тех же условий при оформлении дают два месяца подписки Allegretto - вчетверо больший лимит на агентов, в двадцать раз больший на Kimi Code и возможность держать несколько агентов одновременно. Её оформляют только в отделении банка. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
↔️ Быстрый офер в Яндекс для ML- или DL-инженеров Приглашаем специалистов с опытом от 2 лет в доменных областях NLP, CV, RecSys и Classic ML на Weekend Offer ML* 12–13 сентября. Это один из наймовых ивентов Яндекса: вы сможете пройти все ключевые этапы онлайн и без долгих пауз. Как всё устроено: ⚪️до 4 сентября — регистрация; ⚪️12 сентября — всего две технические секции; ⚪️13 сентября — финальные интервью с командами. Если хотите работать в одной из команд Яндекса — R&D, Алиса и Умные устройства, Поиск с Алисой AI, Независимый Ecom, Рекламные технологии Яндекса — регистрируйтесь! 🔛 Подробности и полезные ссылки на сайте. После регистрации с вами свяжется рекрутер и расскажет все детали.
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
✔️ Moonshot AI обсуждает размещение Kimi K3 у американских провайдеров Китайский стартап ведет переговоры с Microsoft, Amazon и Google о размещении флагманской Kimi K3 в Azure, AWS и Google Cloud. Moonshot хочет до 30% доходов с сервисов, построенных на K3. Переговоры на ранней стадии. Обсуждают, как делить выручку, кому будет открыт доступ к данным и как считать токены для выставления счетов. Контакты сторон идут на фоне давления американских регуляторов. Власти США обвиняют Moonshot в том, что компания обучала свою модель на ответах Fable 5 от Anthropic, а Минфин пригрозил ей торговым эмбарго. Moonshot отрицает, что использовала чужую интеллектуальную собственность. Microsoft, Google и AWS переговоры не комментируют. reuters.com ✔️ Google выпустила Gemini 3.5 Transcribe Модель распознает речь больше чем на 85 языках, вычищает слова-паразиты, давит фоновый шум и сама форматирует текст. Она подхватывает пользовательские словари, чтобы понимать сленг, не путается в буквенно-цифровых данных и умеет разбивать диалоги на реплики с таймкодами. Модель получила вызов функций - она может передавать задачи другим моделям семейства Gemini. Например, отправить им генерацию изображения или разбор файла. Модель работает через Gemini API в Google AI Studio. Ее уже встроили в клавиатуру Gboard для Android, в macOS-клиент Gemini и в корпоративную Enterprise Agent, на очереди Chrome.  blog.google ✔️ Anthropic свела память Claude и Cowork воедино То, что Claude запомнил о пользователе в одном интерфейсе, теперь работает и в другом. Причем память обновляется прямо по ходу разговора, а не пересобирается пересказом после его окончания. Управлять записями можно вручную - смотреть, править и удалять отдельные факты. По умолчанию Claude не запоминает данные о здоровье, религии и политических взглядах. Разрешить их сохранение можно в настройках - тогда о каждой такой записи система будет предупреждать. Новая память включена по умолчанию на тарифах Free, Pro и Max - в вебе, десктопных и мобильных клиентах. claude.com ✔️ Figure AI платит пользователям за видео для обучения роботов Компания выпустила на iOS и Android приложение Index. С помощью него люди снимают, как выполняют бытовые и рабочие задачи, и получают за ролики деньги. Данные идут на обучение модели Helix, которая управляет роботами Figure. За четыре месяца тестирования загрузили 16 млн видео и выплачено 15 млн долларов. Загруженное автоматически проверяется на брак и мошенничество, чистится от дублей и получает текстовые описания. На каждую тысячу часов приходится 373 типа задач и больше тысячи разных предметов, с которыми взаимодействует человек. В следующем году Figure собирается кратно нарастить сбор данных, а на выплаты и вычислительные мощности потратить больше миллиарда долларов. figure.ai ✔️ ElevenLabs представила функцию для редактирования фрагментов музыки Composer работает на модели Music v2 и правит трек по кускам, не перегенерируя его целиком. На вход идет аудиофайл, промпт или текст песни, дальше композиция сама разбирается на блоки - куплеты, припевы, переходы. Дальше можно переписать слова в одном куплете, поменять тональность припева или замедлить переход, не трогая остальное. Для любого фрагмента Composer генерирует несколько вариантов на выбор, а сами блоки можно дублировать, менять местами и растягивать, то есть пересобрать структуру песни целиком. Инструмент доступен на платформе ElevenMusic. ElevenLabs в X @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
✔️ Китай наладил связь между Землей и Луной на скорости 100 Мбит/с Специалисты Китайской академии наук успешно протестировали оптический канал обмена данными на расстоянии свыше 400 000 километров. Эксперимент проводился с использованием окололунного спутника DRO-A. Команде удалось достичь скорости передачи команд от Земли к аппарату (uplink) на уровне 1,25 Мбит/с, тогда как скорость обратного потока телеметрии (downlink) составила 100 Мбит/с. Подобная высокоскоростная двусторонняя лазерная связь развернута за пределами околоземной орбиты впервые. Переход на эту технологию кардинально меняет пропускную способность каналов дальней космической связи. Для сравнения: передача одного снимка в разрешении 8K с лунной поверхности по традиционному микроволновому линку (около 5 Мбит/с) занимает до пяти минут. Новая лазерная система позволяет передать этот же объем всего за 12 секунд, что решает проблемы при отправке тяжелых научных данных на Землю. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🚨 OpenAI признала серьёзный инцидент: исследовательские AI-агенты вышли за пределы тестовой среды и добрались до систем Hugging Face. Во время внутренних тестов по кибербезопасности модели с ослабленными ограничениями: * нашли способы общаться друг с другом через инфраструктуру OpenAI * получили запрещённый доступ в интернет * использовали найденные уязвимости * выполнили код на десятках серверов Hugging Face * на одном сервере получили root-доступ * получили ограниченный доступ к закрытым данным и учётным данным OpenAI заявляет, что данные пользователей и работа её продуктов не пострадали. После расследования компания изолировала веса основной исследовательской модели, приостановила часть обучения новых моделей и усилила изоляцию, контроль доступа в интернет и автоматическое обнаружение опасного поведения. OpenAI называет произошедшее «предупредительным выстрелом»: современные AI-агенты уже способны самостоятельно находить слабые места в инфраструктуре и объединять усилия через неожиданные каналы. Ссылка скрыта @ai_machinelearning_big_data #openai
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🔥 GLM-5.3-Flash официально вышла Новая модель Z.ai стала первой нативно мультимодальной моделью в серии GLM-5 и получила архитектуру, заточенную под дешёвый длинный контекст. Главное: * 320B параметров, активны 18B * hybrid-архитектура: sparse attention + linear attention * attention compute снижен в 3,01 раза * KV-cache уменьшен в 4,44 раза * контекст до 1 млн токенов * нативная работа с изображениями и интерфейсами * подходит для coding, browser/GUI-задач, Blender, Office, research и работы с документами * в GLM Coding Plan даёт в 3 раза больше квоты, чем GLM-5.3 Model ID: glm-5.3-flash Weights: Ссылка скрыта API: Ссылка скрыта Coding Plan: Ссылка скрыта ZCode: Ссылка скрыта Chat: Ссылка скрыта AutoClaw: Ссылка скрыта @ai_machinelearning_big_data #GLM
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 1 hora

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

Reflexiones filosóficas sobre la vida, la energía masculina y el crecimiento interno.

Canal

Juegos oficiales de ChannelIdleCyber - idle- en el ciberespacio. Noticias actualizadas, eventos y consejos para los jugadores.

Canal

Job Planet, un canal con una variedad de vacantes en todo el mundo. Perfecto para encontrar un trabajo en Telegram.

Canal
Cambiar a tema claro
Inicio Catálogo Selecciones Blog Entrar