Artificial Intelligence
Artificial Intelligence admin - @haarrp @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ai_machinelearning_big_data - Machine learning channel @pythonl - Our Python channel @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml 📚 РКН: clck.ru/3FmwZw
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Artificial Intelligence
تُعد قناة Artificial Intelligence (@artificialintelligencedl) لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 16 681 مشتركاً، محتلاً المرتبة 7 892 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 40 240 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 16 681 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 24 يونيو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -94، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -13، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 17.57%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 2.97% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 0 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 495 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل llm, github, api, dataset, deepseek.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Artificial Intelligence
admin - @haarrp
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning channel
@pythonl - Our Python channel
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml 📚
РКН: clck.ru/3FmwZw”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 25 يونيو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
جاري تحميل البيانات...
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 25 يونيو | 0 | |||
| 24 يونيو | 0 | |||
| 23 يونيو | 0 | |||
| 22 يونيو | +4 | |||
| 21 يونيو | +2 | |||
| 20 يونيو | +1 | |||
| 19 يونيو | +1 | |||
| 18 يونيو | +2 | |||
| 17 يونيو | +2 | |||
| 16 يونيو | 0 | |||
| 15 يونيو | 0 | |||
| 14 يونيو | 0 | |||
| 13 يونيو | +1 | |||
| 12 يونيو | 0 | |||
| 11 يونيو | 0 | |||
| 10 يونيو | +5 | |||
| 09 يونيو | 0 | |||
| 08 يونيو | 0 | |||
| 07 يونيو | 0 | |||
| 06 يونيو | 0 | |||
| 05 يونيو | +2 | |||
| 04 يونيو | 0 | |||
| 03 يونيو | 0 | |||
| 02 يونيو | 0 | |||
| 01 يونيو | 0 |
| 2 | МФТИ при поддержке Т-Банка открывает набор в очную магистратуру по направлениям AI и Computer Science.
Программа рассчитана на тех, кто хочет совмещать обучение с исследовательской работой и практикой в индустриальных задачах.
Студенты будут работать в научной лаборатории, участвовать в исследованиях и развивать проекты, которые могут лечь в основу публикаций, докладов на конференциях или дальнейшей карьеры в R&D.
Что входит в программу:
* обучение в МФТИ
* работа в научной лаборатории
* официальное трудоустройство и зарплата
* задачи на стыке AI, Computer Science и индустриальной практики
* возможность продолжить путь в аспирантуре, R&D или AI-центре Т-Банка
Магистратура длится 2 года.
Нагрузка: 52 часа в неделю.
* 30 часов: работа в лаборатории
* 22 часа: лекции и занятия в университете
Заявки принимаются до 6 июля. | 627 |
| 3 | Эксклюзив: DeepSeek был только началом
Microsoft сейчас оценивает множество open models для Copilot Cowork.
> Это создаёт внутреннее давление на команды MAI, потому что модели GLM, MiniMax и Kimi развиваются быстрее.
> Microsoft хочет сделать модели «взаимозаменяемыми» и отделить саму обвязку Copilot от конкретных моделей под капотом.
> По мере развития малых моделей часть задач в будущем может выполняться локально.
Смысл простой: Microsoft всё меньше хочет быть жёстко привязана к одной модели или одному поставщику. Copilot постепенно превращается в систему, где важнее не конкретная LLM, а harness, маршрутизация задач, инструменты и возможность быстро менять модели под разные сценарии.
https://www.testingcatalog.com/exclusive-microsoft-evaluates-different-open-models-for-cowork/ | 1 150 |
| 4 | МФТИ при поддержке Т-Банка открывает набор в очную магистратуру по направлениям AI и Computer Science.
Программа рассчитана на тех, кто хочет совмещать обучение с исследовательской работой и практикой в индустриальных задачах.
Студенты будут работать в научной лаборатории, участвовать в исследованиях и развивать проекты, которые могут лечь в основу публикаций, докладов на конференциях или дальнейшей карьеры в R&D.
Что входит в программу:
* обучение в МФТИ
* работа в научной лаборатории
* официальное трудоустройство и зарплата
* задачи на стыке AI, Computer Science и индустриальной практики
* возможность продолжить путь в аспирантуре, R&D или AI-центре Т-Банка
Магистратура длится 2 года.
Нагрузка: 52 часа в неделю.
* 30 часов: работа в лаборатории
* 22 часа: лекции и занятия в университете
Заявки принимаются до 6 июля. | 1 |
| 5 | D | 1 |
| 6 | Код на скорости: митап про производительность, ИИ-агенты и бизнес-процессы в Омске! ⚡️
Встречаемся уже 28 мая, чтобы разобраться:
✔️ Как выкрутить на максимум производительность продукта без больших затрат. Спойлер: помогут виртуальные потоки и корутины (можно сделать скрытым текстом).
✔️ Как создать ИИ-агента, который анализирует сбои и борется с мошенничеством.
✔️ Как моделировать процессы в BPMN так, чтобы минимизировать ошибки.
В финале митапа — крутой «мафиозно-квизный» нетворкинг.
Дата: 28 мая в 18:00
Место: Школа 21 (ул. Ленина, д. 26Б)
Регистрация: здесь! | 2 811 |
| 7 | Coinbase сокращает около 700 человек - это примерно 14% штата.
CEO Coinbase Брайан Армстронг объясняет это просто: компания хочет стать меньше, быстрее и эффективнее, потому что ИИ уже позволяет небольшим командам делать то, для чего раньше требовалось больше людей.
Coinbase не единственная. Технокомпании всё чаще упаковывают сокращения не только в историю про рынок, но и в историю про AI-native операционку.
Похоже, главный эффект ИИ для бизнеса оказался не в красивых демках, а в очень скучной строке P&L: меньше людей, меньше затрат, быстрее выполнение задач.
bloomberg.com/news/articles/2026-05-05/coinbase-to-cut-14-of-workforce-citing-volatile-markets-ai | 3 199 |
| 8 | Efficient Training on Multiple Consumer GPUs with RoundPipe
Github: https://github.com/ITcarrot/RoundPipe
Paper: https://arxiv.org/abs/2604.27085 | 2 949 |
| 9 | 👣 На Stepik обновили курс «Rust: полный курс разработчика. С нуля до профи»
Представьте: через три месяца вы открываете чужой Rust-код и читаете его как книгу.
Arc<Mutex<T>> не вызывает панику. impl Future не пугает. Вы точно знаете, почему компилятор ругается и как это починить за 10 секунд.
Это не фантазия. Это результат 50 уроков, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.
Ownership, traits, generics, async, unsafe - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.
А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит до REST API и WebAssembly.
Вы и так знаете, что Rust - ваш следующий язык. Этот курс просто сделает это реальностью.
Сегодня - 55% процентов от цены, торопись: https://stepik.org/a/269250/ | 2 824 |
| 10 | ✔️ 10 книг, чтобы понять, как реально работают LLM (2026)
1. Deep Learning
https://deeplearningbook.org
Библия нейросетей - backprop, архитектуры, вся база
2. Artificial Intelligence: A Modern Approach
https://aima.cs.berkeley.edu
Фундаментальный взгляд на AI как систему
3. Speech and Language Processing
https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/
NLP, трансформеры и язык - максимально глубоко
4. Machine Learning: A Probabilistic Perspective
https://probml.github.io/pml-book/
Вероятности, статистика и основа ML
5. Understanding Deep Learning
https://udlbook.github.io/udlbook/
Современное объяснение DL с хорошей интуицией
6. Designing Machine Learning Systems
https://oreilly.com/library/view/designing-machine-learning/9781098107956/
Как довести модели до продакшена
7. Generative Deep Learning
https://github.com/3p5ilon/ML-books/blob/main/generative-deep-learning-teaching-machines-to-paint-write-compose-and-play.pdf
Практика генеративных моделей и трансформеров
8. Natural Language Processing with Transformers
https://dokumen.pub/natural-language-processing-with-transformers-revised-edition-1098136799-9781098136796-9781098103248.html
Как строить NLP-системы на трансформерах
9. Machine Learning Engineering
https://mlebook.com
Инженерия ML и продакшен
10. The Hundred-Page Machine Learning Book
https://themlbook.com
Суперконцентрированная база без лишнего | 0 |
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
