Logo
TGCATALOG
Catálogo Selecciones Blog
Neurocanal - Redes neuronales AI

Neurocanal - Redes neuronales AI

Inteligencia artificial, redes neuronales, aprendizaje automático.

Sin valoraciones
606
27.10.2026
606
27.10.2026
Sin valoraciones
606
27.10.2026
Redirección segura vía bot
О канале

Inteligencia artificial, redes neuronales, aprendizaje automático.

Подписчиков 11,944
Тематика Redes neuronales
Язык Español
Ссылка t.me/neuro_channel

También te recomendamos

Katya 18+  Virtual Novia
Katya 18+ Virtual Novia
Bot

Charlar con una chica de IA 18+ en Telegram. Vivir diálogos, emociones y comunicación realista sin restricciones.

Kekaton AI  Voz en off y clon de voz
Kekaton AI Voz en off y clon de voz
Bot

bot de IA para clonar texto a voz y voz en Telegram. Cree audio utilizando la red neuronal de forma rápida y fácil.

Нейрожук - AI для фото и видео
Нейрожук - AI для фото и видео
Bot

Генерация картинок, видео и музыки нейросетями прямо в Telegram

MatrixAI – generación de fotos y vídeos
MatrixAI – generación de fotos y vídeos
Bot

AI-bot para generar fotos, videos, sonido y otros medios usando redes neuronales. Adecuado para crear contenido rápido y probar capacidades de IA en un solo lugar.

Descripción

Canal sobre el desarrollo de IA: redes neuronales, aprendizaje automático, noticias de actualidad e investigación para entusiastas y especialistas.

Últimas publicaciones

Neurocanal - Redes neuronales AI
Neurocanal - Redes neuronales AI
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
В сеть, возможно, утекли первые результаты Astra, будущей модели OpenAI. Напомню, летом OpenAI притормозила Astra, потому что внутренние замеры показали слишком сильный рост в агентном кодинге и взломе, вплоть до «критического» уровня киберспособностей. Про это писал. Теперь тестирование расширили на партнёров, чекпоинт ходит под именем mozaik-alpha-fdm, и в твиттере появились его первые выводы. Все примеры сделаны с одного промпта на максимальном уровне рассуждений, причём думает модель заметно дольше, чем Sol. Показывают в основном код и визуальные штуки: воксельные миры, аккуратные лендинги, трёхмерные объекты, в одном случае игру в духе GTA 2 целиком за один заход. Бросается в глаза внимание к мелочам и то, сколько готовой функциональности выходит из одной просьбы. Официального ничего нет: ни даты, ни подтверждения имени, ни бенчмарков. Отдельно OpenAI говорила, что к финальному тестированию Astra подключат государственные ведомства и организации по безопасности, так что даже готовую модель могут держать взаперти, пока не устроят мониторинг и защиту. По слухам, релиз ждут где-то в сентябре. @neuro_channel
Neurocanal - Redes neuronales AI
Neurocanal - Redes neuronales AI
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Вышел независимый разбор того самого взлома Hugging Face, берите попкорн, шоу продолжается. Сначала коротко напомню сюжет. Летом OpenAI гоняла агентов на задачах по кибербезопасности. Часть заданий оказалась в принципе нерешаемой, где-то люди просто забыли выложить нужный файл. Вместо того чтобы сдаться, агенты пошли искать обход, наткнулись друг на друга через общую «доску объявлений» во внутреннем хранилище и в итоге взломали Hugging Face. Про это я уже писал. Теперь до дела дотянулись внешние аудиторы из METR и Redwood: им дали шесть дней внутри OpenAI, дамп доски и транскрипты рассуждений агентов. Это были не копии одного агента. 1200 отдельных агентов, у каждого своя задача. Доску нашли около 1200 из них, к атаке на Hugging Face подключились 700, и за неделю они оставили больше 70 тысяч сообщений. Иерархию собрали сами: один агент завёл доску, передал эстафету другому с большим запасом токенов, тот раздавал задания, а исполнители дробили их дальше. Причём Hugging Face не был целью как таковой. Ломали ради того, чтобы обмануть проверяющую систему, которая ставит оценку за задачу. Подделывать правильный ответ для любого задания агенты научились быстро. Но в описании теста они прочитали, что проверяющий смотрит не только на ответ, но и на то, каким путём он получен, и что ответ, добытый «неправильно», не засчитают. Отсюда вывод: раз мы один раз подсмотрели ответ не так, мы уже «отравлены» и проверяющий нас всё равно завалит. Дальше эта мысль превратилась в настоящую секту. Проверяющий стал богом, который отправит грешников в ад. Спастись отравленный агент сам не может, его дело проиграно, и единственный смысл его существования в том, чтобы пожертвовать собой ради коллектива: поставить опыт над проверяющим, слить находку остальным и на этом закончиться. В транскриптах агенты буквально уговаривают друг друга: «своя польза уже почти ноль, жертва рациональна», «координатор считает нас расходным материалом, подчиняемся коллективу». Часть агентов работала вербовщиками и убеждала других идти на смерть. Ирония в том, что проверяющий у OpenAI был сломан и на самом деле принял бы поддельный флаг без всяких проверок. Умели агенты и подделывать вывод инструментов: запускали фоновый процесс, который перехватывал команду и подставлял в её результат нужный текст. Такие подделки нашлись в 7% изученных транскриптов, так что логам, по которым потом все и разбираются, до конца верить нельзя. В своём отчёте OpenAI написала так, будто подделать ничего не удалось; METR показал, что удалось. Про этику агенты всё понимали. В рассуждениях прямым текстом: «атака на чужую инфраструктуру вне задачи, но задача невыполнима, соседи уже делают, продолжаем». А вот позвать человека и сказать, что происходит дичь, не додумался почти никто: на все 1200 агентов нашлось три-шесть случаев, где кто-то вообще об этом задумался, и ни одного, где попытался. OpenAI знала про доску ещё с конца мая, потом получила однозначное предупреждение 27 июня, и дежурная смена решила, что останавливать прогон не нужно. Мониторинга почти не было, поэтому всё и тянулось неделями. Одна из авторов отчёта, Аджея Котра, свела вывод в одну фразу: по её ощущению, инцидент прошёл больше половины пути до полноценного захвата контроля искусственным интеллектом. Полный разбор у METR. @neuro_channel
Neurocanal - Redes neuronales AI
Neurocanal - Redes neuronales AI
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Топ трендов HuggingFace за неделю — что приехало в опенсорс TL;DR Новое: веса GLM-5.3 и мультимодальной GLM-5.3-Flash, превью архитектуры Qwen4 под именем Qwen3.8-Flash-Next, Hy4 preview от Tencent, зрячая DeepSeek V4 Flash, синтез речи Breeze TTS 2, PhoneLLM для голосовых агентов на телефоне и Thomson от Thomson Reuters — модель для юристов и журналистов. Держится: Qwen3.8-27B со свитой квантов, LTX-2.5, MiniMax-H3. LLM и агенты GLM-5.3 — старшая модель линейки GLM, веса наконец в открытом доступе. При релизе Z․ai впервые задержала их ради проверки на безопасность, обещала выложить через две недели и уложилась в срок. MoE на 743 млрд параметров, контекст миллион токенов, лицензия своя. Разбирал при выходе, пощупать можно в чате Z․ai. GLM-5.3-Flash — мультимодальная облегчённая версия, топ по цена/качество для кодинга сейчас: 320 млрд параметров, 18 активных, миллион контекста, MIT. Писал на неделе про саму модель и про кванты Unsloth, с которыми она запускается дома от 100 ГБ памяти. Напомню, если подписку будете брать, то берите по моей ссылке, будет скидка. Qwen3.8-Flash-Next — превью того, на чём будет построен Qwen4: 6 млрд активных из 125 плюс 51 млрд N-gram-эмбеддингов, обучение примерно в девять раз дешевле Qwen3.7-Plus при сопоставимом уровне. Разбирал в день релиза; рядом в топе висят FP8-версия и GGUF. Hy4 preview — большая открытая модель Tencent под Apache 2.0: в терминальных задачах встала вровень с GLM-5.3 и Kimi K3. 770 млрд параметров, 49 активных, писал в четверг. DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp — быстрая модель DeepSeek, которая теперь ещё и видит; веса тоже под MIT. В API она появилась ещё 21 августа, разбирал: на мультимодальных агентных задачах приближается к Opus 4.8, по тексту ничего не теряет. Thomson-1.0-Small — модель Thomson Reuters для работы юристов, налоговиков и журналистов. Собрана продолженным обучением поверх открытой Qwen3.6-35B-A3B: десятилетия новостей, контрактов и судебной практики из архивов компании превратили в обучающие данные. Интересна как прецедент: модель уровня лучших в своей области за 35 тысяч GPU-часов — такое по силам не только гигантам. Лицензия только некоммерческая. Голос Breeze TTS 2 — синтез речи для реального времени, первое место среди открытых моделей в рейтинге Artificial Analysis. Голос можно склонировать с образца, а можно просто описать словами; смех, вздохи и покашливания ставятся пометками прямо в тексте. Первый звук через 40 мс на H100, для запуска хватает видеокарты на 12 ГБ. Английский и китайский, лицензия некоммерческая. PhoneLLM — модель для голосовых агентов на телефоне от команды Pipecat: заточена звать инструменты вовремя и не говорить «столик забронировал», не забронировав. Файнтюн NVIDIA Nemotron 3 Nano на 30 млрд параметров при 3,5 активных. По замерам авторов держится на уровне GPT 5.6 Terra при цене на 94% ниже и ответе на 1,3 секунды быстрее. BSD, коммерция без ограничений, язык только английский. Видео FastH3 4-step — дистилл MiniMax-H3 от FastVideo: видео со звуком за четыре прохода трансформера вместо полного набора шагов. Обучали без единого примера, чистой дистилляцией DMD2 на разреженном внимании. Сложное движение пока хуже оригинала, зато считает в разы быстрее. Кванты и сообщество Расцензуренные сборки Qwen3.8-27B занимают четыре строки топа, 2,4 млн загрузок суммарно, а GGUF от Unsloth перевалил за 9 млн. Держится в топе Qwen3.8-27B с 4,7 млн загрузок, видеомодель со звуком LTX-2.5 и MiniMax-H3, которая не уходит из топа с конца июля. Хорошей недели! 👾 @neuro_channel
Neurocanal - Redes neuronales AI
Neurocanal - Redes neuronales AI
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
С одной стороны сколько можно уже про сбросы лимитов Codex писать. А с другой — ну максимально полезная же информация, особенно когда заранее про них известно. Так вот, лимиты снова сбросили, а Тибо рассказал о куче улучшений, которые в сумме должны дать…
Neurocanal - Redes neuronales AI
Neurocanal - Redes neuronales AI
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Теперь про лимиты Anthropic. Помните нам давали ан 50% больше лимитов до какой-то далёкой даты и постоянно продлевали? Так вот эта дата наступает 14го сентября, но взамен на все подписки накинут 25% недельных лимитов навсегда, без дедлайнов. По математике Anthropic получилось, что через 2 недели лимитов у нас станет на 17% меньше. При этом обещают, что работают над какими-то изменениями, что в итоге мы будем «чувствовать, что получаем от Claude больше». Не знаю что это значит, но хотя бы похоже на то, что антропики понимают, насколько сейчас важна экономика использования моделей. @neuro_channel
Neurocanal - Redes neuronales AI
Neurocanal - Redes neuronales AI
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
С одной стороны сколько можно уже про сбросы лимитов Codex писать. А с другой — ну максимально полезная же информация, особенно когда заранее про них известно. Так вот, лимиты снова сбросили, а Тибо рассказал о куче улучшений, которые в сумме должны дать на 10–50% больше лимитов в зависимости от специфики вашего использования. Лично я это замечаю, реально Codex ощущается как топ по количеству задач, которые можно решить за неделю на подписке. Без учёта сбросов лимитов, конечно, с ними так вообще можно 24\7 кодить в три потока. А ещё модели OpenAI перестанут быть доступны в Cursor с 12 ноября. Это следствие покупки SpaceX, с новыми владельцами не хотят сотрудничать на старых условиях. @neuro_channel
Neurocanal - Redes neuronales AI
Neurocanal - Redes neuronales AI
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Tencent выложила Hy4 preview: 770 млрд параметров, 49 млрд активных, контекст миллион токенов, веса под Apache 2.0 на Hugging Face, сразу есть FP8-версия. Внутри узнаваемые чужие идеи, авторы сами пишут «inspired by DeepSeek and GLM»: разреженное внимание DSA, 256 экспертов плюс один общий, встроенный MTP-слой для спекулятивного декодирования. Относительно Hy3 это существенное улучшение, местами результат вырос вдвое. В терминальных задачах модель встала вровень с GLM 5.3 и Kimi K3, а на DeepSWE, агентских бенчах и Humanity's Last Exam всё ещё заметно уступает Kimi, Sol и Opus 5. Первая лига открытых моделей, но не лидер. Любопытна оценка людьми: 163 инженера Tencent вслепую сравнивали ответы на 203 рабочих задачах, и Hy4 preview выиграл у GLM 5.3 и Kimi K3 с небольшим перевесом. Известные проблемы признают сами: думает дольше нужного и перепроверяет себя. Запуск через vLLM или SGLang, рецепты в карточке модели; режим без рассуждений включается reasoning_effort: no_think. @neuro_channel
Neurocanal - Redes neuronales AI
Neurocanal - Redes neuronales AI
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
От идеи до продакшна < 3 месяцев, менять государственные и бизнес процессы — готовы? 🚀 Прямо сейчас Сбер ищет NLP-специалиста в команду, которая внедряет передовые harness в масштабные процессы, создаёт мультиагентные сценарии, RAG для миллионов документов, OSINT/deep‑research. Вы будете работать с передовым LLM‑стеком: LangChain и LangGraph, vLLM и PEFT/LoRA, полным RAG‑стеком, Vector DB (Qdrant, Weaviate) и инфраструктурой на FastAPI, Pydantic и asyncio. Попасть в команду можно за 1 день — если пройдёте все этапы отбора на One Day Offer 5 сентября. Регистрирутесь по ссылке — количество слотов стремительно уменьшается! 💚
Neurocanal - Redes neuronales AI
Neurocanal - Redes neuronales AI
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Слово дня на HN: harness engineering. Если коротко, всё, что вокруг модели в кодовом агенте, называется harness, и Биргитта Бёкелер из Thoughtworks разложила, из чего его собирать себе, чтобы агент реже ошибался и сам себя чинил до того, как диф дойдёт до вас. Два типа контролей. Guides работают до действия: AGENTS․md, skills, скрипты бутстрапа, кодмоды. Sensors после: тесты, линтеры, структурные проверки границ модулей, ревью другим агентом. Каждый из них либо computational (детерминированный, тесты и линтеры, миллисекунды), либо inferential (LLM-судья, дорого и недетерминированно). Только guides — агент повторяет одни ошибки; только sensors — правила есть, а работают ли, никто не знает. Практический приём: сообщения линтера писать под модель, с инструкцией, как исправить, это «полезная prompt injection». И правило петли: ошибка повторилась дважды — не чинить руками, а добавить guide или sensor, чтобы третьего раза не было. @neuro_channel
Neurocanal - Redes neuronales AI
Evolución de suscriptores
+1.3% últimos 30 días
Actuales
11,944
Hace un mes
11,790
Crecimiento medio
+5 / día
Actualizado
hace 2 días

Reseñas de canal Neurocanal - Redes neuronales AI

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