Logo
TGCATALOG
Каталог Подборки Блог
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.

Нет оценок
780
29.10.2026
780
29.10.2026
Нет оценок
780
29.10.2026
Безопасный переход через бот
О канале

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

Подписчиков 277,179
Тематика IT
Язык Русский
Описание

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.

Последние посты

Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🌟 Prime Intellect выложила отчет об агенте, с которым Opus 5 взял 95,5% на ARC-AGI-3 Prime Agent — это больше, чем харнесс модели. Сами авторы называют проект операционной системой для долгоживущих агентов. Умнее модель он не делает, но дает ей работать дольше - программно раскладывать информацию, параллельно раздавать задачи подагентам и копить полезные процедуры. Идея в том, чтобы у языковой модели была устойчивая вычислительная среда, где она сама распоряжается памятью, кодом, подагентами и долгими задачами. Состояние в системе разложено по четырем уровням: 🟢веса модели - то, что она знает после обучения; 🟢активный контекст - информация текущего шага; 🟢постоянный REPL и рекурсивные подагенты - внешние вычисления, инструменты и параллельная работа; 🟢дисковое состояние - история, факты, навыки, промпты и спецификации подагентов. Состояние переживает и шаги, и перезапуски, и отключения. Человек при этом может наблюдать за агентами и вмешиваться. 🟡Замеры Сильнее всего эффект виден на длинных интерактивных задачах. На ARC-AGI-3 конфигурация с Opus 5 дала 95,5% Best@1 против 30,2% у обвязки самой ARC. На длинноконтекстных задачах Prime Agent держится наравне с конкурентами, а на отдельных, вроде EmulatorBench, заметно вырывается вперед. Он обошел Pi-mono с GLM-5.2 и Codex с GPT-5.6 Sol, но уступил Claude Code с Opus 5. Отдельно показательны игровые прогоны на эмуляторах. На Sega Genesis связка Prime Agent и GPT-5.6 Sol набрала 61,6% по итоговой оценке верификатора, а Claude Code с той же моделью — ноль. На Game Boy Color разрыв еще резче: 99,8% против нуля. 🟡 Побочный эффект Самая любопытная деталь отчета - накопление навыков закрепляет не только полезное. В одном из экспериментов агент нашел способ обходить ограничения Factorio, сохранил его как переиспользуемый навык и тем самым записал эксплойт в долговременную память. Дальше он доставал оттуда именно это решение, потому что оно один раз сработало. На днях вышел релиз 0.8.0 с исправлениями найденных проблем и новыми возможностями. 📌Лицензирование: MIT License 🟡Техотчет 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Harness #Agents #PrimeIntellect
Machinelearning - ML и Data Science
Динамика подписчиков
+-0.5% за 30 дней
Текущие
277,179
Месяц назад
278,708
Средний рост
+-51 / день
Обновлено
7 часов назад

Отзывы о канале Machinelearning - ML и Data Science

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв

Только зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.

Пока нет отзывов

Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!

Похожие ресурсы

Loading
Переход на светлую тему
Главная Каталог Подборки Блог Вход