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 297 513 مشتركاً، محتلاً المرتبة 324 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 1 261 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 297 513 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 14 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -6 744، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -170، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 8.03%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 5.69% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 23 912 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 16 939 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 186.
- 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 15 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
А тех, кто посетит конференцию офлайн ждут воркшопы, где вы научитесь: 😶🌫️внедрять AI-инструменты в процесс разработки 😶🌫️оценивать LLM-агентов 😶🌫️тестировать безопасность AI 😶🌫️и не толькоМеста на офлайн-участие ограничены. Успейте зарегистрироваться
«Турниры развивают умение работать под давлением, дисциплину и креативность, а также становятся площадкой для ИТ-комьюнити, где единомышленники общаются и обмениваются опытом. Такой нетворкинг может стать основой для создания перспективных технологических проектов», - прокомментировал генеральный директор МТС Web Services Павел Воронин.
torch.compile.
Вторая особенность - в использовании спекулятивного декодирования. Обычно в RL черновая модель замораживается, что мешает ей следовать политике целевой модели. LMSYS добавили онлайн-обучение черновой модели.
Результаты на тестах положительные: ускорение генерации более чем на 25%, особенно на поздних стадиях обучения.
🟡Стабильность.
Для энтерпрайза память - это деньги. В Miles включили механизмы, предотвращающие падение системы при некритичных ошибках OOM и исправили чрезмерное потребление памяти в FSDP.
В дорожной карте проекта обещают поддержку мультимодального обучения, совместимость со SGLang v2 и расширенное спекулятивное декодирование.
🟡Статья
🖥Github
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #RL #Miles #LMSYSgemini-3-pro-image-review(nano-banana-pro) .
Выбор модели доступен в режимах Direct Chat (генерация на одной выбранной модели) и Side-by-Side (генерация на 2-х выбранных моделях для сравнения результата).
Поддерживается как text-to-image, так и загрузка рефересных картинок.
Единственный минус - нет выбора разрешения (1К, 2K или 4K) и соотношения сторон.
Про лимиты на количество запусков информации нет, запускайте, пока запускается.
🔜 Пробуем лучшую модель тут
@ai_machinelearning_big_data
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
