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
760
27.10.2026
760
27.10.2026
Нет оценок
760
27.10.2026
Безопасный переход через бот
О канале

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

Подписчиков 277,493
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
✔️ OpenAI представила Astra for Law для юристов Инструмент построен на GPT-6 Astra, которая подключена к поисковому индексу по законодательству США из более чем 230 млн документов: прецеденты, законы, подзаконные акты, решения административных органов. Он автоматизирует due diligence, аудит договоров и подготовку документов к IPO. По замерам OpenAI на Vals AI Legal Research Bench инструмент показал точность 54% против 38,7% у базовой модели с веб-поиском и извлёк на 54% больше релевантных цитат из судебных решений. OpenAI также открыла 26 плагинов для отраслевого ПО (iManage, Relativity, Clio, Thomson Reuters) и выпустила надстройку ChatGPT для Microsoft Word. Доступ дают избранным фирмам через Trusted Access в ChatGPT и Codex, API обещают позднее. openai.com ✔️ Claude ведёт 26% исследовательских и инженерных задач в Anthropic Anthropic опубликовала внутренние метрики автоматизации R&D и контроля за агентами. По данным компании в 26% задач Claude – ведущий исполнитель, в 90% процессов работает как ассистент, а полной автономности пока не достиг. В компании работают около 30 000 агентов под двухуровневым мониторингом, который передаёт инженерам до 50 инцидентов в неделю. На задачи безопасности уходит 6% всех вычислительных ресурсов R&D и 12% ресурсов, занятых автономными агентами.  anthropic.com ✔️ Huawei представила вычислительную архитектуру Peerium Архитектура рассчитана на работу миллиона процессоров и заменяет иерархию master-slave равноправным соединением узлов. В основе – вложенный параллелизм, единое адресное пространство памяти и сквозная децентрализация: по замыслу Huawei, кластер должен работать как одна машина. Компоненты связывает шина на открытом протоколе: она напрямую соединяет в одноранговую сеть CPU, NPU, RAM, SSD, сетевые адаптеры и коммутаторы. Первая аппаратная реализация – суперузел Atlas 950 и кластеры на их основе. По словам Huawei, кластер на 256 тысяч карт уже развёртывается, Atlas 960 на оптике ближнего размещения проходит тесты.  huawei.com ✔️ Google Labs обновила экспериментального агента CC Ассистент теперь работает с группами до шести человек и получил собственный верифицированный Google-аккаунт с изолированными правами доступа. Каждый агент развёрнут на выделенной облачной машине и работает на Google Antigravity и моделях Gemini. Память гибридная: общие групповые шаблоны хранятся отдельно от индивидуальных параметров участников. Агенту можно открывать файлы из Google Drive, пересылать письма вручную или поручить следить за входящими в Gmail от заданных отправителей. По этим данным CC составляет сводку дня, заполняет Google Календарь и ведёт списки задач. Обновлённый CC доступен пользователям из США, новые участники записываются в список ожидания.  blog.google ✔️ Генеративный ИИ используют 85% японских игровых студий Ассоциация CESA, организатор Tokyo Game Show, представила на выставке предварительные данные отраслевого отчёта за 2026 год: 63% опрошенных применяют генеративные модели ежедневно, ещё 22,8% – время от времени. Годом ранее ИИ пользовались около 51%. Главным выигрышем респонденты назвали рост эффективности, затем сокращение сроков и издержек, а среди необходимых мер предосторожности – всё еще обязательную проверку результата людьми. automaton-media.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Machinelearning - ML и Data Science
Динамика подписчиков
+-0.6% за 30 дней
Текущие
277,493
Месяц назад
279,029
Средний рост
+-51 / день
Обновлено
1 день 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