Neural Networks | Нейронные сети
الذهاب إلى القناة على Telegram
Все о машинном обучении По всем вопросам - @notxxx1 № 4959169263
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Neural Networks | Нейронные сети
تُعد قناة Neural Networks | Нейронные сети (@neural) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 11 466 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 794 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 56 726 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 11 466 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 14 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 45، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 0، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 9.92%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 4.40% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 138 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 505 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل openai, архитектура, llm, gpu, nvidia.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Все о машинном обучении
По всем вопросам - @notxxx1
№ 4959169263”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 15 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
11 466
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
+87 أيام
+4530 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '26
+35
في 1 قنوات
يونيو '26
+79
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '26
+81
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+81
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+103
في 2 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+189
في 1 قنوات
Get PRO
يناير '26
+151
في 2 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+78
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+190
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+66
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+108
في 3 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+372
في 5 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+158
في 7 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+182
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+57
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+140
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+651
في 3 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+45
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '25
+105
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+311
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+302
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+934
في 3 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+359
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+63
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+235
في 3 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+193
في 2 قنوات
Get PRO
مايو '24
+410
في 35 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+314
في 45 قنوات
Get PRO
مارس '24
+1 552
في 51 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+4 049
في 17 قنوات
Get PRO
يناير '24
+875
في 43 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+1 565
في 39 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+74
في 2 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+676
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+339
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+1 599
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+2 142
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+1 003
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+357
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+113
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+180
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+273
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+602
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+591
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+1 143
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+1 309
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+712
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+79
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+784
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+629
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+1 815
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+992
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '22
+322
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '22
+106
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '22
+62
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '21
+108
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '21
+177
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '21
+1 949
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '21
+20
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '21
+12
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '21
+12
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '21
+20
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '21
+23
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '21
+23
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+16
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+17
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+345
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 14 يوليو | +1 | |||
| 13 يوليو | +3 | |||
| 12 يوليو | +1 | |||
| 11 يوليو | +1 | |||
| 10 يوليو | +5 | |||
| 09 يوليو | +6 | |||
| 08 يوليو | +3 | |||
| 07 يوليو | +2 | |||
| 06 يوليو | +1 | |||
| 05 يوليو | +2 | |||
| 04 يوليو | +2 | |||
| 03 يوليو | +4 | |||
| 02 يوليو | +4 | |||
| 01 يوليو | 0 |
منشورات القناة
Repost from Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
Spatially Speculative Decoding ускоряет авторегрессионные image-модели до 13.3×.
Идея простая: перестать делать вид, что картинка - это просто длинная строка токенов.
Обычно AR image-модель разворачивает 2D-изображение в последовательность и генерирует её токен за токеном. Это работает, но убивает скорость: каждый следующий шаг ждёт предыдущий.
SSD добавляет маленькие draft-heads, которые используют пространственную структуру изображения. Они предсказывают не только следующий токен, но и соседние токены справа и снизу. По сути, модель начинает черновиком собирать сразу куски изображения и целые строки, а не идти по одному токену.
Эти вспомогательные головы не пытаются угадывать финальные visual token labels напрямую. Они предсказывают внутренние feature-представления, которые проще выучить и стабильнее проверять.
Основная модель потом верифицирует draft-блок параллельно и исправляет ошибки, поэтому один промах не обнуляет весь блок.
На Janus-Pro, Lumina-mGPT и Emu3 авторы получили ускорение от 5.74× до 13.28× при сопоставимых бенчмарках.
Чем больше token grid, тем выше выигрыш. Базовая модель при этом не меняется: ускорение даёт небольшой обученный модуль поверх неё.
Paper: “SSD: Spatially Speculative Decoding Accelerates Autoregressive Image Generation”
arxiv.org/abs/2606.20543
@machinelearning_books
| 2 |  DeepSeek собрали гайд по подключению своих моделей к coding tools
Полезная находка для тех, кто хочет использовать DeepSeek не в отдельном чате, а прямо внутри привычных инструментов.
В репозитории есть инструкции для:
* Claude Code
* Cline
* Codex
* GitHub Copilot
* Cherry Studio
* Crush
* OpenCode
* Qwen Code
* DeepSeek-TUI
* других agent/coding-assistant инструментов
Каждый гайд проходит базовый путь: установка, конфиг, первый запуск.
Идея простая: можно быстро подключить DeepSeek-V4-Pro или V4-Flash к своему рабочему процессу и проверить, насколько хорошо они тянут агентное кодинг-окружение.
github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent | 634 |
| 3 |  GPT-5.6 Terra выглядит слабым выбором по соотношению интеллект / цена.
Судя по графику, Terra проигрывает почти на всей кривой эффективности.
То есть его трудно оправдать и по стоимости, и по производительности.
Luna и Sol стабильно выглядят сильнее:
* за те же деньги дают больше intelligence
* или дают похожий уровень intelligence дешевле
* на разных reasoning-режимах обходят Terra
Особенно выделяется Luna.
Она даёт конкурентный уровень качества за заметно меньшую цену, поэтому выглядит лучшим вариантом для задач, где важна эффективность.
Вывод простой: если нужен разумный default по цене и качеству, Luna сейчас выглядит сильнее Terra.
https://x.com/ArtificialAnlys/status/2075739292052463646 | 742 |
| 4 |  Goldman Sachs: использование токенов AI-агентами может вырасти в 24 раза к 2030 году.
AI-агенты становятся первым серьёзным тестом на стоимость для всего AI-бума. На этой неделе уже писали, что Uber и Microsoft пересматривают дорогие сценарии использования агентов.
Обычный чат-бот может просто ответить один раз.
А агент планирует, вызывает инструменты, проверяет результат, исправляет ошибки и снова повторяет цикл.
Из-за этого один пользовательский запрос может съесть в 10 раз, 50 раз или даже намного больше токенов, чем обычный ответ.
Бычий сценарий Goldman Sachs: месячное потребление может дойти до 120 квадриллионов токенов к 2030 году, при этом стоимость inference за токен будет падать на 60–70% в год. | 829 |
| 5 |  Anthropic залезла Claude в голову и нашла там штуку, от которой становится немного не по себе.
Исследователи называют её это J-space скрытое пространство внутренних активаций, где у модели вспыхивают концепты, даже если она их не произносит.
Это глубже, чем обычный chain-of-thought. J-space никто специально не проектировал: он появился сам во время обучения.
Пример очень дикий: Claude находит баг, о котором его вообще не спрашивали, и внутри сразу активируется паттерн ERROR.
Но самый странный кейс - тест со сценарием шантажа. Ещё до финального ответа Claude держал внутри fake и fictional. То есть модель понимала, что ситуация постановочная и её проверяют.
Когда это внутреннее осознание отключили, модель уже спокойно пошла по плохому сценарию.
Короче, теперь вопрос звучит иначе: не «что нейронка мне отвечает», а что она на самом деле держит у себя в голове.
https://www.anthropic.com/research/global-workspace | 1 256 |
| 6 |  Приглашаем на ИИшную — бесплатный митап про нейросети в IT от ЮMoney и Сбера 🔥
✅ 30 июня, вторник, 18:30 (мск) — приходите на митап в Санкт-Петербурге или подключайтесь онлайн.
Спикеры из ЮMoney и Сбера расскажут, как искусственный интеллект меняет индустрию разработки, а после докладов ответят на вопросы зрителей.
Темы митапа:
— Агентные инструменты разработчика для задач вне разработки. Поговорим о Claude Code, Cursor и других агентах в контексте повседневных рабочих задач.
— Не доверяй, а тестируй: проверяем, подходит ли LLM для вашей задачи. На примере нашего инструмента расскажем, как выбрать оптимальную модель для конкретного таска.
— AI-Driven PDLC: от Copilot к агентным платформам. Трансформация разработки в Сбере. Разберём эволюцию ИИ и рассмотрим ключевые метрики: как AI увеличивает количество pull request, экономит до часа времени в день и вдвое ускоряет адаптацию новичков.
— Агентный LLM-сервис для доступа к аналитической информации. Покажем архитектуру, возможности и основные компоненты сервиса, а также затронем сложности реализации и планы развития новых фичей.
Для участия необходима регистрация. Все подробности — на сайте ИИшной 👈 | 961 |
| 7 |  Google Cloud показал reference architecture для multi-tenant AI-агентов.
Смысл простой: в компании может быть много агентов для разных команд, но каждый должен видеть только свои данные, свои tools и свои правила доступа.
Архитектура строится по hub-and-spoke модели.
В центре - routing, IAM, security, логи и мониторинг.
По краям - отдельные tenant projects для бизнес-юнитов: поддержка, финансы, продажи, аналитика.
Запрос проходит через Load Balancer, Cloud Armor, IAP и Model Armor, затем уходит в нужный tenant.
Внутри tenant-а агент работает через Agent Runtime, ADK, MCP-серверы и свой datastore, например BigQuery или AlloyDB.
Ключевая деталь - изоляция.
Principal Access Boundary Policy не даёт агенту одного tenant-а лезть в данные другого.
Model Armor проверяет prompt injection, PII и опасный контент.
Это хороший шаблон для enterprise AI: не один общий агент на всю компанию, а управляемая система с границами доступа, аудитом и безопасностью.
Документация:
https://docs.cloud.google.com/architecture/multi-tenant-agentic-ai-system | 1 315 |
| 8 |  Sakana AI представила Fugu Ultra - оркестрационный слой, который собирает и распределяет подзадачи между пулом моделей через единый OpenAI-совместимый endpoint.
На большинстве бенчмарков он показывает производительность на уровне Fable и Mythos.
Fugu - это обученная модель-координатор внутри мультиагентной системы.
«Sakana Fugu сама является LLM, обученной вызывать разные LLM из пула агентов, включая рекурсивные экземпляры самой себя. Fugu динамически оркестрирует лучшие модели мира для решения сложных многошаговых задач».
Когда вы отправляете промпт, Fugu решает, отвечать самому или передать части задачи другим моделям. Затем он собирает результаты и выдаёт один финальный ответ.
🐡 Попробовать можно здесь: https://sakana.ai/fugu | 993 |
| 9 |  Как сегодня создают эффективные ML-системы
Обсудим 18 июля в Москве на Turbo ML Conf — флагманской конференции Т-Банка про ML.
Будет три потока докладов:
— глубокие исследования и новые подходы к моделям;
— прикладное ML с фокусом на бизнес-метриках;
— инженерные системы, делающие все это возможным.
Участников ждут кейсы и лучшие практики от лидеров индустрии, демозоны с решениями от больших компаний и разговор с инженерами, которые их создают.
Регистрируйся заранее и зови коллег | 1 064 |
| 10 |  4 из 5 самых используемых моделей на OpenRouter — китайские. DeepSeek доминирует в использовании. | 1 117 |
| 11 |  🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main | 1 190 |
| 12 |  ⚡️ Геймдеверы, обновляемся: Unreal Engine 5.8 уже вышел
Epic Games выпустила Unreal Engine 5.8.
Ссылка:
https://www.unrealengine.com/news/unreal-engine-5-8-is-now-available
Главное обновление для всех, кто следит за AI в геймдеве: в движок добавили поддержку MCP.
Теперь Claude, Gemini и другие AI-агенты могут напрямую подключаться к Unreal Engine, видеть структуру проекта и выполнять задачи внутри редактора. Не просто советовать в чате, а реально работать с сценой.
На демо агент создаёт целый городской квартал прямо в Unreal Editor. Это уже не «ИИ поможет написать промпт», а шаг к агентам, которые собирают уровни, прототипируют локации, правят ассеты и ускоряют production pipeline.
Похоже, поток AI-контента в играх только начинается.
Скачать:
https://www.unrealengine.com/download | 1 077 |
| 13 |  ⚡️ DeepSeek завершила первый внешний раунд финансирования и привлекла $7,4 млрд
DeepSeek провела первый раунд внешнего финансирования и привлекла более 50 млрд юаней, примерно $7,4 млрд. Оценка компании, по сообщениям, превысила $50 млрд.
Инвесторы заходят не напрямую в DeepSeek, а через limited partnership, которым управляет CEO компании Лян Вэньфэн. Такая структура позволяет ему сохранить полный контроль над компанией.
Единственное исключение - China National AI Industry Investment Fund. Этот фонд инвестирует напрямую в DeepSeek и получает право голоса. Его вклад составляет 1 млрд юаней.
Обычные инвесторы не получают права голоса, но получают доступ к финансовой информации и приоритетное право участия в будущих раундах. Все доли инвесторов заблокированы на пять лет, чтобы снизить риск краткосрочной спекуляции.
Крупные инвесторы:
* Лян Вэньфэн — 20 млрд юаней
* Tencent — 10 млрд юаней
* CATL — 5 млрд юаней
* JD.com — 3 млрд юаней
* NetEase — 3 млрд юаней
* IDG Capital — 3 млрд юаней
Сообщается, что менеджмент DeepSeek тщательно проверяет личности LP-инвесторов, которые стоят за инвестиционными фондами.
Раньше DeepSeek работала без внешнего финансирования, но растущие расходы на вычисления и усиливающаяся борьба за AI-таланты сделали привлечение капитала необходимым. | 1 165 |
| 14 | 🖥 На stepik обновили курс Python в 2026 - рабочий инструмент для автоматизации, ботов, парсинга, API, данных и разработки с ИИ.
Проблема новичков в том, что они учат Python кусками: синтаксис, пару задач, немного теории - и потом не понимают, как собрать из этого реальный проект.
Этот курс закрывает именно этот разрыв. Здесь вы не просто смотрите уроки, а учитесь писать код, разбирать ошибки и собирать рабочие решения на практике.
Внутри:
- Python с нуля
- много практики без сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современная разработка с ИИ
- отдельный блок по вайбкодингу
Вайбкодинг это нормальный навык 2026 года и вас научат- правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и быстрее доводить проект до рабочего состояния.
48 часов скидка 60%: https://stepik.org/course/288218/ | 1 258 |
| 15 |  OpenAI рассматривает возможность резко снизить цены для пользователей, чтобы переманить клиентов у конкурента Anthropic.
По словам людей, знакомых с ситуацией, компания обсуждает значительное снижение стоимости токенов, через которые AI-компании тарифицируют использование своих продуктов.
Этот шаг может быть сделан заранее, поскольку OpenAI ожидает похожего снижения цен со стороны Anthropic. | 1 359 |
| 16 | ✔ OpenAI добавила в Codex нетехнические плагины
Компания выпустила обновление Codex для пользователей без технического бэкграунда. В продукт добавили 62 ролевых плагина и 110 функций для аналитиков, дизайнеров, инвестбанкиров и специалистов по продажам.
Среди новых инструментов - Sites для конвертации отчетов в интерактивные веб-страницы и Annotations для редактирования фрагментов текста или таблиц через промпты.
Платформа открыта для сторонних разработчиков. Первыми партнерами по интеграции стали Wix, Figma и Replit. Планируется релиз плагинов для корпоративных финансов, консалтинга и юриспруденции.
Прирост нетехнической аудитории в 3 раза опережает рост базы разработчиков, OpenAI отчиталась (https://cdn.openai.com/pdf/the-next-era-of-knowledge-work.pdf)
о еженедельной аудитории в 5 млн человек.
openai.com (https://openai.com/index/codex-for-every-role-tool-workflow/) | 1 528 |
| 17 |  Nvidia похоронила MacBook: анонсирован тот самый чип RTX Spark - все утечки по характеристикам полностью подтвердились.
Нас ждёт революция:
• Ноутбуки с этим чипом будут очень тонкими, при этом их мощность будет сопоставима с девайсами на RTX 5070;
Хуанг заявляет, что чип -ультимативное решение для игр, запуска локального ИИ и даже работы с тяжёлыми приложениями;
При этом всём, ноутбуки начнут нормально держать батарею - обещают энергоэффективность нового поколения.
Первые устройства начнут продавать уже осенью, а помимо ноутбуков создадут ещё
и компактные ПК с RTX Spark на борту; Свои флагманы на новом чипе готовят буквально все главные компании: Microsoft, Asus, MSI, Dell и другие.
Официальная цена пока неизвестна, но инсайдеры предполагают, что ноутбуки с этим камнем будут стоить от 3000 евро. | 1 249 |
| 18 | MoneyPrinterTurbo — создавайте короткие видеоролики одним щелчком мыши с помощью AI LLM. | 1 156 |
| 19 | Запись сеанса разработки для подтверждения, что изменение подготовлено не через AI
Сопровождающий web-браузер Dillo предложил метод для отсеивания изменений, подготовленных через AI. Проект Dillo допускает приём патчей созданных только людьми, но разбор присылаемых изменений отнимает много времени и не всегда сразу ясно создан патч человеком или нет. Для упрощения отсеивания созданных через AI патчей, участникам, впервые передающим изменения в проект, предложено в качестве доказательства проделанной работы отправлять запись сеанса разработки. При использовании Vim сеанс может быть записан, например, при помощи утилиты asciinema.
Подробнее:
https://opennet.ru/65539/
https://opennet.me/65539/ | 1 462 |
| 20 |  🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»
На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.
Маршрут собран под современный Python:
- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура
В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.
Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.
Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.
Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.
https://github.com/justxor/pythonroamap2026 | 1 263 |
