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 277,253
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
✔️ 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
Machinelearning - ML и Data Science
Динамика подписчиков
+-0.6% за 30 дней
Текущие
277,253
Месяц назад
278,853
Средний рост
+-53 / день
Обновлено
6 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