Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machinelearning
تُعد قناة Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 278 545 مشتركاً، محتلاً المرتبة 331 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 358 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 278 545 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 06 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -3 711، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 142، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 7.81%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 6.07% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 21 740 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 916 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 157.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 07 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
Это решает проблемы интеграции внешних баз через MCP-коннекторы, ускоряет выборку и позволяет делать детализированное цитирование - система привязывает каждую цифру, показатель или вывод к точным строкам, таблицам и сноскам в исходных финансовых документах.Платформа автоматизирует LBO-моделирование, нормализацию отчётности, скрининг покупателей и генерацию аналитических отчётов и питчбуков по корпоративным шаблонам в форматах Excel, Word и PowerPoint, публикуемым администратором. Для финсектора предусмотрена сквозная авторизация по существующим подпискам на S&P Capital IQ, LSEG, MSCI, Factiva и Moody's, а также ролевой доступ, единый вход по SAML, автоматическое управление учётными записями через SCIM, поддержка информационных барьеров между рабочими пространствами, аудит действий через OpenAI Compliance Platform и запрет на использование клиентских данных для обучения моделей.
На бенчмарке OfficeQA Pro, где модель ищет и анализирует данные в бюллетенях Минфина США со сложными таблицами, графиками и сносками, GPT-6 Astra показывает 69,9% против 60,2% у GPT-5.6 Sol.Решение доступно финансовым организациям по запросу, стоимость не раскрывается. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
1️⃣ ИИ-помощник для подготовки презентаций. Создай инструмент генерации презентации в корпоративном стиле из текстового брифа. 2️⃣ Помощник для анализа документов из судов. Разработай систему, которая сможет распознавать, классифицировать и заносить судебные и исполнительные документы в базу данных. 3️⃣ Ассистент для создания ИТ/ИБ-дайджестов. Напиши ассистента, который будет регулярно анализировать релевантные новости из различных источников и формировать краткую сводку. 4️⃣ Архитектор BPMN-диаграмм. Создай генератор BPMN-диаграмм, который позволит из текстового описания процесса собрать валидную схему в формате BPMN 2.0.Получи сильную строчку в портфолио и уникальный опыт работы под руководством экспертов Группы «Интер РАО». Регистрируйся: https://cnrlink.com/interraohack26ml
Харнесс умеет сжимать ранний контекст, когда сессия подбирается к лимиту и подгружать описания инструментов по необходимости. Плюс дает агентам вызывать инструменты программно - выполнять вызовы параллельно, сцеплять их и фильтровать результаты прямо в коде, возвращая в контекст только нужное.Место работы агента можно выбрать из песочницы самой OpenAI, поднять на своей инфраструктуре или уйти к партнёрам: Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop и Vercel. Отдельной платы за Agents API нет, только токены и инструменты, которые расходует агент. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Задача, под которую её делали, скучная, но дорогая. Долго работающий агент постоянно перечитывает свой контекст, и всё прочитанное приходится держать в KV-кэше. На длинных дистанциях он раздувается, забивает видеопамять и упирается в пропускную способность шин.В V4.1-Flash кэш сжат до 890 байт на токен, это вчетверо меньше, чем у V4-Flash, и в 437 раз, чем у первой версии DeepSeek. Каждому слою внимания заранее назначен один из трёх режимов: 🟢в полном слой считает свои ключи и значения сам; 🟢в режиме переиндексации берёт их у предыдущего слоя, но заново выбирает, на что смотреть; 🟢в режиме повторного использования не считает ничего - берёт и чужой кэш, и чужой выбор. Так хранить приходится в разы меньше. Сверху главный кэш держится в четырёхбитном формате FP4, и устойчивость к такой точности натренирована, а не добавлена после обучения. 🟡Causal Encoder-Decoder Метод вдохновлен майкрософтовской работой You Only Cache Once про переиспользование KV-кэша слоями. DeepSeek внесла в него структурные улучшения, чтобы поднять ёмкость кэша и глубину вычислений при его порождении. 40 слоёв разделены пополам: 20 на энкодер, 20 - декодер.
К и V для декодера не считаются в каждом его слое, а проецируются из последнего скрытого состояния энкодера.
Поэтому при разборе входа работает только первая половина сети - 8 млрд активных параметров на токен против 16 при генерации ответа.
Для агентов, у которых вход в разы длиннее вывода, это именно то, что нужно.🟡Бенчмарки
На DeepSWE v1.1 модель берёт 74,2% против 74,0 у Claude Opus 5 и 73,0 у GPT-5.6 Sol. На Terminal-Bench 2.1 - 90,6% (выше всех). На AutomationBench - 54,8% против 50,3 у Opus 5. А вот в Terminal-Bench 4.0, где нужны экспертные знания в науке, модель даёт 31,2% против 51,8 у Opus 5, то есть разрыв с топами на самых сложных задачах никуда не делся.Модель поддерживает настраиваемый уровень рассуждений от 1 до 100, в API это три пресета: low, high, max - они соответствуют значениям 50, 75 и 100. Шаблона чата в Jinja нет - вместо него советуют реализацию промптов на Python и отдельный набор Rust-библиотек. Сообщество на Hugging Face уже сделало квантованные версии практически под всё. 📌Лицензирование: MIT License 🟡Блогпост 🟡Веса 🟡Техотчет @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #MMLM #MoE #Deepseek
Русского языка модель не знает, заявлены только китайский и английский. Авторы, правда, отмечают возможный перенос между языками - какая-то способность возникает сама, но поддержкой это не считается.AuK принимает на вход текстовый запрос и, если нужно, исходное аудио и на выходе отдаёт готовый звук. Всего заявлено пять типов задач: синтез речи (клонирование голоса по образцу и генерация по описанию), правка содержания (заменить слово в реплике или строчку в песне), акустика (темп, громкость, высота тона), паралингвистика (эмоция, тембр, акцент, вздохи и смешки, шёпот) и очистка с разделением (шумоподавление, выделение спикера, отделение вокала от музыки). 🟡Механика Мультимодальная Qwen2.5-Omni читает инструкцию вместе с аудио и превращает её в смысловое условие. Аудио-VAE сжимает звук в компактное представление и потом восстанавливает обратно в волну. Между ними работает трансформер по подобию FLUX - сначала десять блоков MMDiT, где смысловой и акустический потоки обмениваются информацией, оставаясь раздельными, затем двадцать обычных блоков DiT поверх склеенной последовательности. 🟡Тесты По замерам Tencent, модель лидирует на Seed-TTS-Eval (разборчивость речи и похожесть на голос образца), InstructTTSEval (насколько точно модель отрабатывает словесное описание тембра), а также на MMAE-Speech и SpeechEditBench, где проверяют правки. А вот на восстановлении сигнала (DNS Challenge, CHiME-4, Libri2Mix) она только конкурентоспособна, то есть узкоспециализированные модели там по-прежнему сильнее. Отдельно выложена AuK-Flash - дистиллированная версия, которая укладывается в четыре шага вместо тридцати двух и работает в 4,5 раза быстрее.
К ней, кстати, нужно будет отдельно качать Qwen2.5-Omni-3B в роли энкодера.В репозитории есть код установки, инференса на Gradio, ComfyUI, дообучения и шаблоны инструкций с примерами в кукбуке. Пощупать можно в демо на Hugging Face и ModelScope. 📌Лицензирование: MIT License 🟡Страница проекта 🟡Веса 🟡Arxiv 🟡Демо 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #TTS #AuK #Tencent
