متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
Роман с данными
الذهاب إلى القناة على Telegram
Все о данных, ML, AI Founder LLM Arena. Ex-Founder TrainingData.Pro Окончил ВМК МГУ, 8 лет занимаюсь сбором и разметкой данных Контакты: @roman_kucev
إظهار المزيد2 706
المشتركون
-124 ساعات
-47 أيام
+230 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
سحابة العلامات
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+29
في 2 قنوات
مايو '26
+47
في 4 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+58
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '26
+74
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+101
في 5 قنوات
Get PRO
يناير '26
+66
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+84
في 2 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+112
في 3 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+135
في 3 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+276
في 10 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+167
في 1 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+85
في 7 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+131
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '25
+109
في 2 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+145
في 7 قنوات
Get PRO
مارس '25
+84
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+111
في 4 قنوات
Get PRO
يناير '25
+154
في 3 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+71
في 3 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+69
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+72
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+55
في 3 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+253
في 5 قنوات
Get PRO
يوليو '240
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '240
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '240
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '240
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '240
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '240
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '240
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '230
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '230
في 12 قنوات
Get PRO
أكتوبر '230
في 2 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+113
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+64
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+37
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+219
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '230
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '230
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '230
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '230
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+3
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+10
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+25
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+24
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+465
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 15 يونيو | +2 | |||
| 14 يونيو | 0 | |||
| 13 يونيو | +1 | |||
| 12 يونيو | 0 | |||
| 11 يونيو | +2 | |||
| 10 يونيو | +6 | |||
| 09 يونيو | +4 | |||
| 08 يونيو | +3 | |||
| 07 يونيو | +2 | |||
| 06 يونيو | +3 | |||
| 05 يونيو | +1 | |||
| 04 يونيو | +1 | |||
| 03 يونيو | +3 | |||
| 02 يونيو | 0 | |||
| 01 يونيو | +1 |
منشورات القناة
| 2 |  +9لا يوجد نص... | 449 |
| 3 |  +9لا يوجد نص... | 392 |
| 4 |  +9لا يوجد نص... | 377 |
| 5 |  +9لا يوجد نص... | 426 |
| 6 | Лечу на Southub отмечать свой 31-й день рождения 🥳
Рейс задержали на 2 часа, нашел время зайти в галерею.
Год был крайне интересный и насыщенный:
- 2 поездки в США
- 2 купленных мотоцикла (да, кризис 30-ти такой)
- 2 месяца в Гоголь Скул на программе, которая сильно поменяла отношение к миру
- 2 поездки POLUBVI
- 2-е место у llmarena.ru на Gen AI Awards
- 20+ конференций
- х2 каждый месяц растет vsellm.ru последние пол года
Вместо умных мыслей и выводов - запечатленные моменты | 454 |
| 7 | Через 5 минут начинаем!
Ссылка для подключения: https://dion.vc/event/datafest-b
Инструкция по подключению | 237 |
| 8 | Всем привет!
Я уже много лет подряд организую на DataFest секцию Data Collection & Labeling — про данные, разметку, контроль качества и всё то, без чего AI на самом деле не работает.
Все говорят, что “LLM заменят разметку”, но по факту разметка не умирает — она превращается в новую инженерную дисциплину вокруг данных, качества и автоматизации.
В этом году я постарался собрать максимально прикладную программу: без воды, с реальными кейсами от сильных команд.
Пятница — офлайн в Лемана Тех
12:10 — Контроль качества CV-разметки (Яндекс)
12:40 — LegalEval: бенчмарк + Kaggle (Физтех)
13:10 — Как LLM снижает шум в разметке изображений (Яндекс)
13:40 — RL-инструмент для анализа контекстов (Яндекс)
Воскресенье — онлайн
12:00 — Как угодить заказчикам и почему этого мало (Тбанк)
12:30 — Аналитика платформы разметки (Тбанк)
13:00 — AI-разметчик и контроль качества авторазметки (Тбанк)
Если вы работаете с ML, LLM, CV, датасетами или AI-продуктами — заглядывайте. Мне кажется, получилась живая и полезная секция про то, как сегодня реально устроено производство данных для AI. | 1 106 |
| 9 | 🚜 Разметка данных — это новый трактор для экономики знаний
Есть ощущение, что мы сейчас смотрим на очень большой сдвиг, но пока не до конца его осознаём.
Раньше, чтобы человечество стало продуктивнее, нужно было, чтобы миллионы людей сами учились лучше пахать землю, лучше работать руками, лучше делать одно и то же действие.
Потом кто-то умный придумал трактор.
И внезапно стало не нужно, чтобы каждый фермер умел проектировать двигатель, собирать коробку передач и разбираться в металлургии.
Достаточно было, чтобы небольшая группа инженеров где-то в одном месте придумала и произвела трактор.
А дальше миллионы людей по всему миру просто научились им управлять — и их продуктивность выросла в десятки раз.
Мне кажется, с ИИ сейчас происходит примерно то же самое.
Раньше, чтобы человек научился программировать, анализировать данные, писать юридические документы, делать научные исследования или решать сложные инженерные задачи, ему нужно было самому пройти долгий путь:
• Годы обучения.
• Универ.
• Практика.
• Ошибки.
• Книги.
• Менторы.
• Опыт.
То есть знание распространялось через обучение каждого отдельного человека.
А теперь появляется новая схема.
Не нужно 5 миллионов PhD, чтобы 5 миллионов людей могли решать сложные задачи.
Достаточно найти 15–20 очень сильных экспертов, профессоров, олимпиадников, инженеров, врачей, юристов, аналитиков — и посадить их размечать самые сложные frontier-задачи для OpenAI, Anthropic, Google или других лабораторий.
Они показывают модели:
• как думать;
• как рассуждать;
• где ошибка;
• какой ответ лучше;
• как выглядит хорошее решение;
• как выглядит плохое решение;
• как эксперт принимает решение в сложной ситуации.
И дальше происходит магия.
Их знания не остаются внутри этих 15–20 людей.
Они дистиллируются в модель.
А потом эта модель попадает к миллионам пользователей по всему миру.
То есть разметка данных становится не просто “ручной работой для датасетов”.
Она становится трубой, через которую знания лучших людей планеты перетекают в массовый продукт.
Раньше знание масштабировалось через образование.
Теперь знание масштабируется через разметку данных и обучение моделей.
Это очень сильный сдвиг, а вы как считаете?
VseLLM | LLM Arena | AI Roman | 1 292 |
