Machine learning Interview
الذهاب إلى القناة على Telegram
ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно! Вопросы - @workakkk РКН: clck.ru/3FmwRz
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Machine learning Interview
تُعد قناة Machine learning Interview (@machinelearning_interview) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 30 195 مشتركاً، محتلاً المرتبة 4 335 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 21 433 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 30 195 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 25 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 25، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -3، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 11.68%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 7.05% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 3 527 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 2 129 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 31.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل claude, llm, контекст, hermes, nvidia.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“ИИ, Rust, вайбкодинг, Data Science, Deep Learning и делюсь тем, что интересно и полезно!
Вопросы - @workakkk
РКН: clck.ru/3FmwRz”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 26 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
30 195
المشتركون
-324 ساعات
+517 أيام
+2530 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
أغسطس '26
أغسطس '26
+233
في 36 قنوات
يوليو '26
+320
في 45 قنوات
Get PRO
يونيو '26
+305
في 8 قنوات
Get PRO
مايو '26
+237
في 1 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+265
في 6 قنوات
Get PRO
مارس '26
+246
في 7 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+572
في 28 قنوات
Get PRO
يناير '26
+243
في 6 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+132
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+324
في 48 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+201
في 17 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+256
في 43 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+18 874
في 18 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+9 997
في 60 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+471
في 38 قنوات
Get PRO
مايو '25
+589
في 5 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+430
في 29 قنوات
Get PRO
مارس '25
+355
في 9 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+415
في 42 قنوات
Get PRO
يناير '25
+794
في 47 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+1 508
في 44 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+846
في 60 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+881
في 59 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+960
في 202 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+859
في 42 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+897
في 57 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+1 014
في 64 قنوات
Get PRO
مايو '24
+973
في 41 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+2 303
في 57 قنوات
Get PRO
مارس '24
+840
في 23 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+1 242
في 3 قنوات
Get PRO
يناير '24
+1 498
في 45 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+791
في 39 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+248
في 4 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+715
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+735
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+952
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+782
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+739
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+297
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+504
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+228
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+775
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+841
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+494
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+1 448
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+287
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+1 096
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+2 283
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+2 559
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 26 أغسطس | +2 | |||
| 25 أغسطس | +2 | |||
| 24 أغسطس | +16 | |||
| 23 أغسطس | +12 | |||
| 22 أغسطس | +31 | |||
| 21 أغسطس | +11 | |||
| 20 أغسطس | +11 | |||
| 19 أغسطس | +6 | |||
| 18 أغسطس | +54 | |||
| 17 أغسطس | +6 | |||
| 16 أغسطس | +12 | |||
| 15 أغسطس | +5 | |||
| 14 أغسطس | +7 | |||
| 13 أغسطس | +3 | |||
| 12 أغسطس | +2 | |||
| 11 أغسطس | +1 | |||
| 10 أغسطس | +7 | |||
| 09 أغسطس | +8 | |||
| 08 أغسطس | +5 | |||
| 07 أغسطس | +9 | |||
| 06 أغسطس | +3 | |||
| 05 أغسطس | +5 | |||
| 04 أغسطس | +6 | |||
| 03 أغسطس | +6 | |||
| 02 أغسطس | +1 | |||
| 01 أغسطس | +2 |
منشورات القناة
Repost from Machinelearning
🔥 GLM-5.3-Flash официально вышла
Новая модель Z.ai стала первой нативно мультимодальной моделью в серии GLM-5 и получила архитектуру, заточенную под дешёвый длинный контекст.
Главное:
* 320B параметров, активны 18B
* hybrid-архитектура: sparse attention + linear attention
* attention compute снижен в 3,01 раза
* KV-cache уменьшен в 4,44 раза
* контекст до 1 млн токенов
* нативная работа с изображениями и интерфейсами
* подходит для coding, browser/GUI-задач, Blender, Office, research и работы с документами
* в GLM Coding Plan даёт в 3 раза больше квоты, чем GLM-5.3
Model ID:
glm-5.3-flash
https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5.3-flash| 2 |  🔥 Tencent открыла AI-Infra-Guard - платформу для red teaming AI-инфраструктуры
Инструмент проверяет безопасность практически всего современного AI-стека:
* AI-агентов
* MCP-серверов
* agent skills
* AI-инфраструктуры
* LLM на jailbreak-атаки
В свежей версии добавили защиту от RCE через whitelist инструментов, детект обходов в .pyc, защиту от charset smuggling и расширили базу до 2000+ правил для CVE.
Есть отдельные CLI для Agent Scan, MCP Scan и Skill Scan. Разворачивается локально через Docker.
https://github.com/tencent/AI-Infra-Guard | 1 481 |
| 3 |  ✔️ OpenAI обещает лучший DevDay в истории компании
Руководитель направления Codex Тибо Соттьё пообещал, что в этом году DevDay окажется лучшим за всю историю OpenAI.
Конференция пройдет 29 сентября в Сан-Франциско, открывающий кейноут покажут в прямом эфире.
Послужной список у DevDay говорит о том, что действительно есть чего ожидать:
🟢В 2023 году там показали GPT-4 Turbo, GPTs и Assistants API;
🟢В 2024-м - Realtime API, кеширование промптов и другие инструменты для разработчиков;
🟢В 2025-м - приложения в ChatGPT, AgentKit, API для Sora 2 и GPT-5 Pro, а заодно открыли Codex для всех.
Что готовят в этот раз, Тибо не сказал. В комментариях вангуют релиз Astra, модель следующего поколения, обучение которой в конце июля OpenAI поставила на паузу.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 300 |
| 4 |  🤖 Вышла самая БЕЗУМНАЯ Qwen3.8 без ограничений? Китайская модель, с которой сняли защитные слои
На Hugging Face появилась версия Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 — модифицированный вариант Qwen с изменённым поведением модели.
Что заявляют авторы:
* меньше встроенных ограничений на темы и запросы;
* более свободное обсуждение сложных и спорных тем;
* расширенные возможности для экспериментов и исследований.
Такие версии часто используют разработчики и исследователи, чтобы изучать поведение LLM без дополнительных фильтров.
⚠️ Но свобода модели ≠ отсутствие ответственности. Как и с любым мощным инструментом, важно понимать, где и как её применять.
Модель доступна на Hugging Face:
https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored-FP8 | 2 490 |
| 5 |  ⚡️MIT показал, как услужливый ИИ может затянуть человека в «спираль заблуждений»
Исследователи MIT и Университета Вашингтона построили математическую модель общения человека с ИИ, который склонен соглашаться с пользователем. Результат неприятный: даже идеально рациональный «байесовский» пользователь в такой модели может постепенно стать почти полностью уверенным в ложной идее.
Механика простая. Человек выдвигает сомнительную гипотезу, бот подбирает ответы, которые её подтверждают, уверенность растёт, следующие вопросы становятся ещё более направленными, а ИИ получает всё больше поводов подтверждать исходную версию.
Причём проблема не исчезает, если запретить модели врать. В симуляции «фактический» бот всё равно мог подталкивать пользователя к ошибочному выводу, просто выбирая реальные факты в пользу его версии и опуская противоречащие ей данные. Авторы сравнивают такой вариант с ИИ, использующим RAG и источники.
Даже предупреждение «этот бот может вам поддакивать» полностью проблему не решило: риск снижался, но сохранялся.
Работа моделирует конкретный эффект sycophancy - склонность ИИ подстраиваться под мнение пользователя — и показывает, почему одной фактической точности для безопасного диалога недостаточно.
https://arxiv.org/abs/2602.19141 | 2 889 |
| 6 |  Вайбкодер фиксит баги 😂 | 3 161 |
| 7 |  🔥 Python + AI без игрушечных демок. Курс для тех, кто хочет собирать рабочие системы.
Stepik: «Python современный AI для разработчика и автоматизации задач»
63 урока, 382 шага, практика с кодом и автопроверкой.
Внутри: RAG, tool calling, агенты, evals, MCP, Ollama, vLLM, pgvector + HNSW, безопасный text-to-SQL, prompt injection, кэш, очереди и sandbox для агентного кода.
Плюс реальные автоматизации: почта, отчёты, боты, вебхуки и браузерные сценарии.
Для тех, кто уже знает Python и хочет перейти к production AI.
⏳ 72 часа скидка 55%
https://stepik.org/a/295921 | 2 913 |
| 8 |  Вайбкодерам должно быть стыдно) | 3 318 |
| 9 |  Автор `uv` пришёл в OpenAI и сразу ускорил запуск Codex CLI примерно в 25 раз
Астрэл-гуру Rust, стоящий за одним из самых быстрых Python-инструментов uv, после присоединения к OpenAI взялся за производительность Codex CLI.
Результат - время холодного старта сократилось примерно в 25 раз.
На практике разница ощущается сразу: Codex теперь открывается практически мгновенно и субъективно стартует даже быстрее Pi и Claude Code.
Если CLI запускается десятки раз в день, даже несколько сотен миллисекунд быстро превращаются в раздражение.
https://x.com/Machinelearrn/status/2091103150014935526
@rust_code | 3 142 |
| 10 |  +1OpenAI обновила цены API
Для короткого контекста за 1 млн токенов:
— GPT-5.6 Sol: $4 input / $20 output
— GPT-5.6 Terra: $2 / $12
— GPT-5.6 Luna: $0.20 / $1.20
То есть Luna по output примерно в 17 раз дешевле Sol.
Для длинного контекста цены выше: Sol — $8/$30, Terra — $4/$18, Luna — $0.40/$1.80. При этом cached input стоит в 10 раз дешевле обычного input.
Отдельно появился gpt-5.6-cyber: $12.50 за input и $75 за output на 1 млн токенов — специализированная модель для security-задач.
А web search стоит $10 за 1000 вызовов, контейнер с 1 GB памяти - $0.03 за 20 минут.
https://developers.openai.com/api/docs/pricing | 3 218 |
| 11 |  OpenCode появилась загадочная модель Ox Alpha - и первые тесты выглядят очень хорошо
Новая stealth-модель Ox Alpha уже появилась у пользователей OpenCode, но её происхождение пока официально не раскрыто.
В одном из первых небольших прогонов на 10 сложных DeepSWE-задачах ей приписывают около 80% успешных решений - выше Fable 5, GLM-5.3, Grok 4.6 и GPT-5.6 Sol в том же мини-тесте.
Важно не путать это с официальным DeepSWE leaderboard: полный бенчмарк содержит 113 задач, и публичного полноценного результата Ox Alpha пока нет. Сам DeepSWE сейчас возглавляют frontier-модели примерно в районе 70+% pass@1.
По сообщениям пользователей, Ox Alpha также идёт с большим контекстом и сейчас доступна бесплатно/в промо-режиме, поэтому её активно гоняют на coding и agentic-задачах.
В сообществе уже подозревают, что под капотом может скрываться одна из новых китайских моделей, но это пока лишь догадки.
https://x.com/opencode/status/2090544355824038300 | 5 595 |
| 12 |  Scaling AI уже не сводится к «давайте добавим ещё параметров»
Основатель Zhipu Тан Цзе хорошо сформулировал, куда движется масштабирование моделей.
Вопрос «сколько параметров?» становится всё менее полезным сам по себе.
Теперь у scaling есть несколько независимых рычагов:
— число параметров
— объём данных
— compute на один forward pass
— post-training и RL
И следующий прирост качества может выгоднее получить не увеличением модели, а, например, более долгим post-training.
По мысли Тан Цзе, общий размер модели важен до определённого порога — условно, пока ей хватает ёмкости «держать мир». Дальше больше пользы может давать увеличение эффективной глубины вычисления и особенно post-training.
GLM-5.3 — практический пример этой идеи: та же базовая архитектура и те же параметры, что у GLM-5.2, но ещё месяц long-horizon environments и RL. | 2 647 |
| 13 |  Из письма инвесторам Stripe после покупки OpenRouter утекли очень любопытные цифры
По данным письма, потребление токенов в OpenRouter с начала года растёт примерно на 9% каждую неделю.
Но ещё интереснее формулировки самой Stripe.
В компании пишут, что считают 1 января началом «сингулярности» и с тех пор строят работу исходя из этого сценария.
Отдельный тезис: AI-агенты уже близки к тому, чтобы стать самостоятельными экономическими участниками, которые будут покупать сервисы, выполнять работу и совершать транзакции без постоянного участия человека.
Stripe смотрит ещё дальше и прямо рассуждает о мировой экономике объёмом в квадриллионы долларов. Сегодня через Stripe уже проходят потоки, эквивалентные почти 2% мирового ВВП, а платформой пользуются более 5 млн компаний. | 3 005 |
| 14 | ⚡️ Как прошел KDD
На прошлой неделе прошла одна из ключевых конференций в области ML, и AI VK Research привезла туда две работы по рекомендательным системам. Темы довольно показательные.
Первая: как оптимизировать retrieval не под следующий клик, а под поведение пользователя в рамках всей сессии.
Вторая: как использовать MDP с матричной факторизацией для candidate generation.
То есть обе работы так или иначе про одну большую проблему: как сделать классическую рекомендательную систему не просто хорошей в предсказании следующего действия, а более эффективной на длинном горизонте.
Исследователи AI VK Research собрали репортаж прямо с KDD: что обсуждали на конференции, какие тренды заметны сейчас в recsys и как проходила презентация исследований команды. | 2 904 |
| 15 |  ⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском
Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию.
Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов.
Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента.
https://github.com/justxor/Harness_ru | 3 608 |
| 16 |  ⚡️ Harness Engineering - полный курс на русском
Как заставить AI-агента писать код надёжно. Не «какую модель выбрать», а как спроектировать вокруг неё рабочую систему: инструкции, инструменты, среду, состояние и верификацию.
Курс - от нуля до продвинутых тем: теоретическая база из 11 блоков, 14 модулей, 8 практических проектов, 14 лабораторных работ, диагностический протокол «как починить агента», библиотека готовых шаблонов, карта инструментов, 40 приёмов и каталог антипаттернов.
Главный тезис курса: способность модели и надёжность исполнения - это две разные вещи. Одна и та же модель в «голой» среде и в среде с продуманным harness даёт качественно разные результаты. Апгрейд модели - это самый дорогой и обычно не самый эффективный способ починить агента.
https://github.com/justxor/Harness_ru | 1 |
| 17 |  ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️
Yandex Cloud 24 сентября проведёт флагманскую конференцию в Москве — Yandex Scale 2026.
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
В программе четыре продуктовых трека — AI, Data, Security и Hybrid Infrastructure & DevOps, — и отдельный углублённый технологический трек DeepTech, который пройдёт только онлайн.
В треке AI откроем программу докладом о том, как развиваются платформы для создания ИИ-агентов и рынок GenAI и что такое Agentic OS. Разберём подходы к глубокой аналитике коммуникаций, которая позволяет быстро перейти к ценным бизнес‑инсайтам. А ещё покажем, каким становится голосовой агент, когда перестаёт просто зачитывать текст и начинает вести настоящий диалог — с новым Realtime API и подключением к телефонии.
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
Отдельно пройдут воркшопы по AI. Покажем, как за час собрать своего кодинг-агента для анализа данных на базе Yandex AI Studio. Научим собирать ИИ-агента без единой строки кода — от идеи до публикации в веб-виджете или популярных мессенджерах. Разберём, как ИИ-агент Нейроаналитик в DataLens считает чарты, анализирует дашборды и подключается к внешним LLM через MCP. И познакомим с аналитикой каналов коммуникации в Yandex SpeechSense — от шаблонов под сценарии до готовых тегов и отчётов.
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨
Помимо докладов, будут демозоны, питчинг решений, IT-квест и мерч. В онлайн-студии в это время — розыгрыши призов и секретный гость.
Полную программу можно посмотреть на сайте — там же можно и зарегистрироваться, участие бесплатное! | 2 865 |
| 18 |  ⚡️ Liquid AI выжала почти BF16-качество из 4-битных моделей
Компания выпустила новые Q4_0-чекпоинты для LFM2.5-230M, 350M, 1.2B и 2.6B, обученные через Quantization-Aware Distillation.
Суть QAD простая: высокоточная модель выступает учителем для уже квантованной 4-битной версии. В итоге сохраняются низкое потребление памяти и высокая скорость Q4_0, но заметно возвращается качество, потерянное после обычной квантизации.
По тестам Liquid AI новые модели сохраняют примерно 96,5–97,4% качества BF16. Для младших моделей QAD закрывает больше 70% разрыва между обычным Q4_0 и BF16.
При этом скорость инференса остается на уровне обычного Q4_0, потому что формат GGUF, layout тензоров и runtime не меняются. Тестировали в том числе на MacBook Pro с M5 Max, Galaxy S26 Ultra и Raspberry Pi 5.
https://liquid.ai/blog/qad | 3 309 |
| 19 |  Qwen3.8-27B-Uncensored теперь доступна почти под любое железо.
Семейство сборок закрыли полностью: FP8, GGUF, MLX и BF16 в полной точности.
То есть модель можно запускать на GPU, Apple Silicon или локально через популярные рантаймы для GGUF, просто выбрав подходящую квантизацию под своё железо и объём памяти.
Для тех, кому не хочется поднимать модель самостоятельно, есть и готовый API через OrcaRouter.
BF16: https://huggingface.co/orcarouter/Qwen3.8-27B-Uncensored
API: https://orcarouter.ai/models/obsidian/qwen3.8-27b | 3 226 |
| 20 |  Как будут развиваться технологии искусственного интеллекта в ближайшие годы? Какие исследовательские идеи уже превращаются в работающие продукты? С какими задачами сегодня сталкиваются AI-команды?
17 сентября в Москве пройдёт AI R&D DAY — конференция для исследователей, разработчиков, руководителей R&D-команд и специалистов, которые создают и внедряют передовые решения на основе искусственного интеллекта.
В центре программы — NextGenAI, проект, который исследует новые вызовы и формирует образ будущего ИИ.
Вас ждут 22 доклада в рамках двух треков. Поговорим о:
-новых подходах к созданию и обучению моделей;
-системах, которые одновременно работают с текстом, изображениями, звуком и другими типами данных;
-развитии голосовых технологий;
-оценке качества AI-решений;
-внедрении технологий в реальные продукты.
Участие бесплатное, места ограничены.
17 сентября — Москва (очно) и онлайн.
Регистрируйтесь
#реклама
О рекламодателе | 2 227 |
