Politeconomics
Macroeconomics, MMT Купить рекламу: https://telega.in/c/politeconomics Реестр РКН: https://clck.ru/3HWUk4
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Politeconomics
تُعد قناة Politeconomics (@politeconomics) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 21 014 مشتركاً، محتلاً المرتبة 5 823 في فئة الاقتصاد والمالية والمرتبة 31 773 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 21 014 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 09 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -81، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -8، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 24.16%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 15.51% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 5 077 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 3 259 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 92.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل инфляция, ввп, нефть, гренландия, офз.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Macroeconomics,
MMT
Купить рекламу: https://telega.in/c/politeconomics
Реестр РКН: https://clck.ru/3HWUk4”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 10 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة الاقتصاد والمالية.
Сегодня мы выкладываем в open source GigaChat 3.5 Ultra — новую 432B-модель под MIT-лицензией. Это первый в open source гибрид GatedDeltaNet и MLA, доведённый до сотен миллиардов параметров, — с собственным рецептом обучения, который мы собирали больше чем в 1500 экспериментах. Модель выросла в коде, математике, агентных сценариях и на аренах — и при этом стала на 40% меньше, чем GigaChat 3.1 Ultra.Что внутри: 🔘Собственная гибридная архитектура MLA + GatedDeltaNet с придуманной нами уникальной стабилизирующей обвязкой, без которой такой гибрид на этом масштабе просто не обучается; 🔘Gated Attention — модель может локально приглушать слишком сильный сигнал из attention-слоя; 🔘GatedNorm — нормализация с явным гейтом для управления масштабом сигнала между признаками. Модернизация этого слоя позволила нам стабильно обучать модели с большим количеством параметров. 🔘Линейный слой требует в 4 раза меньше KV-кеша на токен, в ту же память позволяет поместить в 2,14 раза больше контекста, throughput под нагрузкой растет на +20%; 🔘Две MTP-головы и ускорение генерации до 2,2 раза; 🔘FP8 на всех этапах обучения без потери качества относительно bf16 — свои Triton- и CUDA-ядра; 🔘Новый этап online RL после SFT и DPO. Результаты: 🔘GigaChat-3.5-Ultra-Base обходит DeepSeek V3.2 Exp Base и DeepSeek V4 Flash Base в среднем по нашему набору general-, math- и code-бенчмарков (полные таблицы — в статье); 🔘GigaChat-3.5-Ultra-Instant сравним с DeepSeek V3.2 по среднему скору, будучи в полтора раза меньше; 🔘По LLM-судье MiniMax-M2.7 средний win-rate против GigaChat 3.1 Ultra — 75,9%, а против GPT-5 — 68.7%.
Весь стек — данные (своя LLM-фильтрация Common Crawl, 600+ языков программирования в коде), архитектура, рецепт обучения, инфраструктура — сделан нами end-to-end.🤖 Подробности, включая детали реализации гейтов и рецепт стабилизации, — в статье на Habr. ➡️HuggingFace | GitVerse
