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
🌟 Tencent TeamAI CLI: общий конфиг для всех агентов команды Инструмент складывает навыки, правила, хуки и настройки MCP в один git-репозиторий и раздаёт их всем участникам ИИ-команды. Поддерживаются Claude Code, Codex, Cursor, CodeBuddy, WorkBuddy, Qoder, OpenCode, а также OpenClaw, Hermes и DeepSeek Harness (у последних трёх с ограничениями). Хранилищем может быть GitHub, GitLab, GitCode, CNB, TGit или свой git-сервер. Правки идут обычным рабочим процессом - участник делает пуш, открывается запрос на слияние, ревьюер проверяет и одобряет, остальные получают изменения при следующем запуске сессии. Повторный пуш по той же правке обновляет уже открытый MR, без создания нового. Когда сессия заканчивается, хук оценивает её по критерию проблемности - перебивали ли модель, отклоняли ли вызовы инструментов, сколько раз агент повторял падающие команды. Чистая сессия, пусть и длинная, не считается, но если с чем-то реально бились, TeamAI предложит записать вывод и отправить его в командный репозиторий. Подсказка при этом перечисляет, какие именно сигналы сработали. Накопленное можно искать автоматически - агент перед задачей вызывает встроенный субагент, тот подбирает ключевые слова, читает найденные документы и возвращает выжимку. Отдельная команда разбирает репозитории в граф компонентов, интерфейсов и зависимостей - для TypeScript, JavaScript, Python и Go связи достаёт парсер tree-sitter, для остальных языков работает запасной механизм на регулярных выражениях. Еще TeamAI может делать недельный дайджест по расходу токенов, объёму диалогов и частоте вмешательств, а также дашборд со статусом текущих сессий каждого участника. 📌Лицензирование: MIT License 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Agents #Tools #TeamAiCli #Tencent
Machinelearning - ML и Data Science
Динамика подписчиков
+-0.6% за 30 дней
Текущие
277,253
Месяц назад
278,853
Средний рост
+-53 / день
Обновлено
11 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