ar
Feedback

لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

Логово Сола

Логово Сола

الذهاب إلى القناة على Telegram
3 395
المشتركون
-124 ساعات
-77 أيام
-5230 أيام
جذب المشتركين
أكتوبر '26
أكتوبر '26
+2
في 0 قنوات
سبتمبر '26
+2
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '26
+3
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '26
+3
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+27
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '26
+3
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+3
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+1
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+917
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '260
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+4
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+9
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+4
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+2
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+40
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+45
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+55
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+52
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+47
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+56
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+77
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+138
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+121
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+147
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+198
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+91
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+152
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+96
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+106
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '24
+115
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+118
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '24
+103
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+101
في 2 قنوات
Get PRO
يناير '24
+135
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+99
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+130
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+194
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+255
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+300
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+283
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+200
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+239
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+244
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+324
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+342
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+466
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+399
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+574
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+480
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+469
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+464
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+581
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+566
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+697
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+1 771
في 0 قنوات
التاريخ
نمو المشتركين
الإشارات
القنوات
25 أكتوبر0
24 أكتوبر0
23 أكتوبر0
22 أكتوبر0
21 أكتوبر0
20 أكتوبر0
19 أكتوبر+1
18 أكتوبر0
17 أكتوبر0
16 أكتوبر0
15 أكتوبر0
14 أكتوبر0
13 أكتوبر0
12 أكتوبر0
11 أكتوبر+1
10 أكتوبر0
09 أكتوبر0
08 أكتوبر0
07 أكتوبر0
06 أكتوبر0
05 أكتوبر0
04 أكتوبر0
03 أكتوبر0
02 أكتوبر0
01 أكتوبر0
منشورات القناة
Весел душой (Ремикс).mp35.19 MB

2
«Просто_продолжай_10_способов_оставаться_креативным»,_Остин_Клеон.pdf
67
3
«Покажи_свою_работу»,_Остин_Клеон.pdf
67
4
«Кради_как_художник»,_Остин_Клеон.pdf
68
5
🌟 CLM-8B: открытая и быстрая модель для выбора действий агентов Стэнфорд в сотрудничестве с NVIDIA выложили в открытый досту+2
🌟 CLM-8B: открытая и быстрая модель для выбора действий агентов Стэнфорд в сотрудничестве с NVIDIA выложили в открытый доступ первую модель класса Contrastive Language Models. Это открытый аналог Jev, которую 15 сентября представил стартап TypeSafe AI бывшего исследователя OpenAI. Она по входному контексту возвращает решение заданного типа с откалиброванной вероятностью и стоит 4 цента за миллион входных токенов. CLM-8B делает то же самое и нужна агентам, которым приходится быстро принимать решения. Модель получает текущее состояние и набор возможных действий и возвращает вероятность для каждого. Она умеет оценивать истинность утверждения, выбирать из нескольких вариантов и ставить оценку по упорядоченной шкале. Дообученную CLM-8B можно использовать как верификатор, который выбирает лучшее из нескольких решений кодинг-агента. Текст модель не генерирует. 🟡 Архитектура В основе - Qwen3-8B, поверх которой обучены две небольшие проекционные головы, одна для состояния, другая - для действия. Состояние и действия кодируются отдельно, модель сравнивает их векторы и переводит близость в вероятности. Векторы неизменных действий можно посчитать заранее и переиспользовать, поэтому в задачах с чередой решений модель отвечает быстрее. 🟡Тесты Без дообучения CLM-8B держится на уровне Jev в задачах управления компьютером, играх и вызове инструментов и отвечает до девяти раз быстрее. С кэшированием векторов при выборе примерно из тысячи вариантов разрыв доходит до 13 раз. В роли верификатора дообученная модель на отложенных подмножествах задач поднимает долю решённых задач на DeepSWE с 73,7% при одной попытке до 81,6%, на Terminal-Bench 2.1 с 84% до 87,6%. Jev в той же роли даёт 71,1% и 83,1%. Для запуска нужны Linux, видеокарта NVIDIA и Qwen3-8B, развёрнутая через vLLM. 📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Блогпост 🟡Набор моделей 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Decision #CLM #NVIDIA #Stanford
107
6
https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/1092056/
181
7
LLM для чайников.txt
261
8
Обучи свой decision model на 🕸colab или своей пекарне 😜 (мак тоже пойдёт). Сегодня накину ещё про decision models в лице решения анслота для тюна своей модели. Unsloth позволяет быстро превратить обычную LLM (Qwen, Gemma, Llama) в decision, хоть за базу берут decoder-only модель, но мы все ещё получаем модель, что не генерирует текст, а выбирает из предложенных вариантов и выдаёт вероятность для каждого. Да, тут не энкодер модель, как FRIDA, а декодер модель + голова классификации, это позволяет иметь KV-кэш сахар без ухищрения. 🧠 Что даёт: · Модель читает вход, оценивает варианты и возвращает выбор с калиброванной вероятностью. · Точность на бенчмарках вырастает с ~30% (случайный уровень) до 78–81%. · Обучение занимает 30–50 минут на 4–14 GB VRAM. Как обучить, кратко: 1. Установи Unsloth (Desktop app или pip install unsloth). 2. Выбери модель (например, unsloth/Qwen3.5-4B) и датасет (LocalLLaMA/typed-decisions). 3. Запусти обучение — Unsloth сам подставит рабочие настройки (LoRA r=16, lr=2e-4, 2 эпохи). 4. Готовую модель можно подключить к Decision API. В рамках их решения есть целый пулл спец датасетов (13 штук), которые дают возможность закрыть базовые задачи и обучить на них модельку. Это бесплатно, есть готовый ноутбук на Google Colab, где обучение полностью фри в рамках квоты. Поверьте, квоты вам хватит.😮‍💨 Кому зайдёт? Если нужна не Болталка (хотя и болталку тоже сделать можно), а модель для классификации, маршрутизации тикетов, модерации или любого выбора из вариантов - это быстрый и дешёвый способ. 😏
313
9
Anthropic запретила пользователям оскорблять нейросети Claude Компания обновила политику использования своих продуктов, которая вступит в силу 12 ноября. За несоблюдение правил пользователям могут заблокировать доступ к сервисам. В новой редакции регламента отмечается, что клиентам запрещено «проявлять системное и неоправданно оскорбительное или жестокое поведение по отношению к нашим моделям». Блокировка аккаунта при этом названа крайней мерой: в основном нарушителей будут наказывать завершением диалога с чат-ботом в одностороннем порядке.
289
10
Не могу не поделиться переводом этого плейбука. Многие спрашивают, что такое Harness (обвязка) и как ее правильно использовать в своих ИИ-агентах. Вот отличный справочник, пользуйтесь.
417
11
Кот Шрёдингера.mp3
413
12
Не завтра, а сейчас.mp3
500
13
Островки света.mp3
513
14
Битва с зимой.mp3
507
15
Дети нового мира.mp3
557
16
Сохранить лето.mp3
552
17
Видосы.mp3
532
18
Контролируемая глупость.mp3
483
19
Туман над рекой.mp3
455
20
Астероид Апофис 13 апреля 2029 года окажется ниже геостационарной орбиты, в десять раз ближе к Земле, чем Луна
458