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
764
29.10.2026
764
29.10.2026
Нет оценок
764
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 277,253
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
На прошедших выходных прошла вторая встреча AI VK & Pro — место, где лиды ML и RecSys из бигтеха могут обсудить актуальные тренды, рабочие подходы, инженерные задачи и обменяться опытом в узком кругу. В этом году AI VK & Pro прошла в гольф-клубе. Там лиды AI VK поделились свежими апдейтами Discovery-платформы и презентовали технологии Discovery. Коротко о главном: 🟣сегодня Discovery-платформа обрабатывает больше 1,5 млн событий в секунду 🟣на базе платформы работают технологии Discovery: нейропоиск Discovery AI, нейросетевое ранжирование и нейропрофиль пользователя, который объединяет сигналы об интересах из разных продуктов VK 🟣инфраструктуру нового рекомендера можно поднять за 2 часа 🟣80% факторов ранжирования конфигурируются no-code 🟣благодаря более точному пониманию интересов пользователей алгоритмы быстрее находят подходящую аудиторию для авторов 🟣VK Реклама на 50% перешла на инфраструктуру единой Discovery-платформы 📷 Как это было — собрали в фоторепортаже. #aivkhub #discovery #митап #репортаж
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
В выходные снова собрали AI VK & Pro — ивент для ML- и RecSys-лидов бигтеха. Говорили о том, как сегодня устроены рекомендации и персонализация, делились, как развивается Discovery-платформа и новые технологии VK: от нейропрофиля и нейросетевого ранжирования до нейропоиска Discovery AI. Без длинных докладов: несколько выступлений по делу и много общения между участниками уже на гольф-поле.
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
📲 OpenAI решила задачу тысячелетия? Пока доказательств нет Математик Тристан Бакмастер утверждает, что 6 сентября представители OpenAI сообщили ему о готовом доказательстве образования сингулярности в уравнениях Навье–Стокса с внешней силой. Если доказательство верно и соответствует условиям задачи Института Клэя, оно может закрыть одну из главных нерешённых проблем математики. До этого Бакмастер и Левент Алпёге с помощью Claude и моделей OpenAI получили новые результаты для уравнений Эйлера и родственных систем. Однако эти работы сами по себе задачу Навье–Стокса не решают. Параллельно возник спор об авторстве. Бакмастер заявляет, что ему предлагали оформить результат OpenAI без Алпёге, работающего в Anthropic. Себастьен Бюбек назвал обвинения ложными. Доказательство OpenAI не опубликовано, Бакмастер его не видел, независимой проверки нет. Институт Клэя по-прежнему указывает задачу как нерешённую. Ссылка скрыта @ai_machinelearning_big_data
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
⚡️ OpenAI изменила расход квоты на Astra Тибо, главный рупор сброса лимитов в сети X, сообщил об изменениях в том, как Astra расходует квоту подписки ChatGPT. По его словам, качество модели остаётся прежним, а вот использование подписки значительно снижено, до трех-четырёх раз меньше, чем раньше. Судя по формулировке, речь о пересчёте того, как потребление учитывается на стороне учётки ChatGPT. 🟡Предыстория Astra сначала вышла ограниченным превью, платные подписчики её не увидели, и OpenAI начала начислять по одному отложенному сбросу квоты за каждый день ожидания. 5 сентября сентября OpenAI объявили о завершении раскатки и полном сбросе квот для всех Plus, Pro и Business. Через двое суток на GitHub пошли жалобы на слишком быстрый расход лимитов - пользователи Plus сообщали, что упираются в лимит примерно за двадцать минут, а обладатели тарифов Pro - что за сутки сжигают заметную часть недельной квоты. Ну и да, лимиты использования для всех тарифов опять сбросили. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
✔️ MiniCPM5-2B - новая open-source LLM на 2B параметров OpenBMB открыла MiniCPM5-2B — компактную модель для локального запуска и edge-устройств. Что внутри: - 2B параметров - #1 среди open-source моделей до 4B в Artificial Analysis Intelligence Index - 23 балла в Intelligence Index - 20 баллов в Agentic Index - 53.9 среднего балла по 34 бенчмаркам - тесты охватывают код, математику, long context, tool use и agentic tasks Вместе с моделью OpenBMB также публикует: - данные для обучения - training recipes - RL stack Hugging Face: Ссылка скрыта GitHub: Ссылка скрыта ModelScope: Ссылка скрыта
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Главный учёный OpenAI призвал притормозить гонку ИИ Якуб Пахоцкий заявил, что развитие моделей требует предельной осторожности. По его мнению, гонка любой ценой выглядит абсурдной, если осознать масштаб рисков. Он предлагает согласованно замедлять разработку, когда безопасность не успевает за возможностями моделей, и сделать международную координацию приоритетом для правительств. Об этом он написал в эссе An Alien Mind. Автор исходного поста возражает: односторонняя пауза американских лабораторий может дать Китаю преимущество. Он считает, что остановить технологическую гонку уже не получится.
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
Что общего у йогурта на полке, нейросетей и квантовых вычислений? Все это встречается в задачах MAGNIT TECH - IT-команды крупнейшего ритейлера страны «Магнита». Здесь прогнозируют спрос, автоматизируют поставки, разрабатывают компьютерное зрение, а сейчас и вовсе исследуют потенциал квантовых вычислений вместе с Росатомом. В работе - более 400 IT-проектов и продуктов. И это не предел! В духе главного слогана компании Без_предела. С 6 по 8 сентября команда проводит в Суздале tech-тур для IT-блогеров и своих топ-специалистов. Среди участников - Алексей Голобурдин, Сергей Калюжный, Никита Соболев, Алексей Гладков и Антон Кулинский. В программе - встречи с экспертами, обсуждение GenAI, роботизации складов и инженерных задач ритейла: как рассчитать поставки, управлять ассортиментом и обеспечить работу тысяч магазинов. Между техническими обсуждениями - прогулки по Суздалю, знакомство с городом и полет на воздушном шаре. Однозначно лайк.
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🥊 Роботы Unitree провели бой без управления человеком За их действия отвечает UnifoLM-X2-1.0 - модель мира, которая прогнозирует развитие ситуации и планирует движения прямо во время боя. По заявлению Unitree, роботы самостоятельно реагируют на противника и корректируют свои действия в реальном времени. Компания называет это первым полностью автономным боем гуманоидов под управлением модели мира. @ai_machinelearning_big_data #Unitree #robots
Machinelearning - ML и Data Science
Machinelearning - ML и Data Science
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
⚡️ Tencent обновила Hy4 Preview Пользователи жаловались, что модель слишком долго рассуждает и повторно проверяет ответы в сложных задачах. Команда оптимизировала этот процесс. По данным Tencent, обновлённая версия: * делает меньше промежуточных шагов * расходует меньше входных и выходных токенов * сохраняет прежнее качество выполнения задач * быстрее справляется со сложными агентными сценариями Результаты проверили внутренними бенчмарками и оценкой людей. Обновление уже доступно всем пользователям WorkBuddy. Hy4 Preview - открытая MoE-модель на 770 млрд параметров, из которых 49 млрд активируются при обработке токена. Контекст - до 1 млн токенов. Ссылка скрыта
Machinelearning - ML и Data Science
Динамика подписчиков
+-0.6% за 30 дней
Текущие
277,253
Месяц назад
278,853
Средний рост
+-53 / день
Обновлено
15 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