gonzo-обзоры ML статей
前往频道在 Telegram
Авторы: Гриша Сапунов, ранее руководитель разработки Яндекс-Новостей, ныне CTO Intento. Области интересов: AI/ML/DL, биоинформатика. Лёша Тихонов, ранее аналитик в Яндексе, автор Автопоэта, Нейронной Обороны... Области интересов: discrete domain, NLP, RL.
显示更多📈 Telegram 频道 gonzo-обзоры ML статей 的分析概览
频道 gonzo-обзоры ML статей (@gonzo_ml) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 24 317 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 5 323，并在 俄罗斯 地区排名第 26 798 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 24 317 名订阅者。
根据 15 九月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 0，过去 24 小时变化为 -3，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 11.08%。内容发布后 24 小时内通常能获得 7.65% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 2 694 次浏览，首日通常累积 1 859 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 13。
- 主题关注点： 内容集中在 learning, tl;dr, токенов, архитектура, контекст 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Авторы:
Гриша Сапунов, ранее руководитель разработки Яндекс-Новостей, ныне CTO Intento. Области интересов: AI/ML/DL, биоинформатика.
Лёша Тихонов, ранее аналитик в Яндексе, автор Автопоэта, Нейронной Обороны... Области интересов: discrete domain, NLP...”
凭借高频更新（最新数据采集于 16 九月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
24 317
订阅者
-324 小时
-57 天
无数据30 天
数据加载中...
吸引订阅者
九月 '26
九月 '26
+86
在0个频道中
八月 '26
+157
在5个频道中
Get PRO
七月 '26
+196
在2个频道中
Get PRO
六月 '26
+253
在7个频道中
Get PRO
五月 '26
+210
在3个频道中
Get PRO
四月 '26
+279
在5个频道中
Get PRO
三月 '26
+275
在8个频道中
Get PRO
二月 '26
+387
在4个频道中
Get PRO
一月 '26
+415
在14个频道中
Get PRO
十二月 '25
+439
在7个频道中
Get PRO
十一月 '25
+295
在11个频道中
Get PRO
十月 '25
+510
在12个频道中
Get PRO
九月 '25
+286
在8个频道中
Get PRO
八月 '25
+430
在5个频道中
Get PRO
七月 '25
+641
在11个频道中
Get PRO
六月 '25
+362
在9个频道中
Get PRO
五月 '25
+431
在7个频道中
Get PRO
四月 '25
+922
在19个频道中
Get PRO
三月 '25
+583
在8个频道中
Get PRO
二月 '25
+649
在16个频道中
Get PRO
一月 '25
+1 065
在24个频道中
Get PRO
十二月 '24
+699
在13个频道中
Get PRO
十一月 '24
+1 001
在20个频道中
Get PRO
十月 '24
+727
在14个频道中
Get PRO
九月 '24
+415
在11个频道中
Get PRO
八月 '24
+467
在3个频道中
Get PRO
七月 '24
+217
在10个频道中
Get PRO
六月 '24
+375
在20个频道中
Get PRO
五月 '24
+354
在11个频道中
Get PRO
四月 '24
+377
在13个频道中
Get PRO
三月 '24
+399
在14个频道中
Get PRO
二月 '24
+323
在12个频道中
Get PRO
一月 '24
+660
在15个频道中
Get PRO
十二月 '23
+641
在19个频道中
Get PRO
十一月 '23
+268
在8个频道中
Get PRO
十月 '23
+501
在19个频道中
Get PRO
九月 '23
+355
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+456
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+357
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+300
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+2 022
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+967
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+2 757
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+385
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+166
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+343
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+100
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+93
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+70
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+261
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+475
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+215
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+225
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+101
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+132
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+233
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+113
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+248
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+226
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+69
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+92
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+73
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+133
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+174
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+75
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+84
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+97
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+136
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+170
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+4 514
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 16 九月 | +3 | |||
| 15 九月 | +5 | |||
| 14 九月 | +5 | |||
| 13 九月 | +3 | |||
| 12 九月 | +6 | |||
| 11 九月 | +5 | |||
| 10 九月 | +14 | |||
| 09 九月 | +6 | |||
| 08 九月 | +6 | |||
| 07 九月 | +4 | |||
| 06 九月 | +3 | |||
| 05 九月 | +1 | |||
| 04 九月 | +8 | |||
| 03 九月 | +5 | |||
| 02 九月 | +5 | |||
| 01 九月 | +7 |
频道帖子
| 2 |  没有文字... | 1 324 |
| 3 |  没有文字... | 1 286 |
| 4 |  没有文字... | 1 151 |
| 5 |  没有文字... | 1 040 |
| 6 | В стане концептуальных моделей (самая известная, наверное, была LCM) пополнения, скейлим модели и делаем их более end-to-end. Хороший результат, практически вдвое более быстрое обучение по сравнению с LLM бейзлайном (OLMo).
NCP-ArchPreview Technical Report: Moving towards Latent Space Language Models through Next Concept Prediction
Jiaqi Cao, Chiyu Chen, Shuang Cheng, Xu Cheng, Beiya Dai, Yufan Feng, Kewen Ge, Ruijun Ge, Jiayi Huang, Yang Jiao, Dahua Lin, Zhouhan Lin, Yifan Liu, Yuliang Liu, Biqing Qi, Mowen Ruan, Junzhe Shen, Yunchong Song, Hao Sun, Zhongbo Tian, Yixuan Wang, Rubin Wei, Jiaxin Xiong, Kangyu Yang, Qian Yao, Qi Zhang, Bowen Zhou (The Intern-NCP Team)
Paper: https://arxiv.org/abs/2609.10715
Review: https://arxiviq.substack.com/p/ncp-archpreview-technical-report
Code: https://github.com/InternLM/lmdeploy, https://github.com/LUMIA-Group/ncp_olmo_eval
Model: https://huggingface.co/collections/ArchSpace-Collection/ncp-archpreview
ЧТО сделали: Авторы представили NCP-ArchPreview — модель с латентным пространством на 8.94B параметров, предобученную на 5.73T токенов датасета Dolma-3. Архитектура модифицирует стандартный авторегрессионный процесс: между 16-слойным энкодером токенов и 16-слойным декодером токенов внедрён промежуточный 8-слойный модуль концептов (Concept Module). Вместо оптимизации исключительно под предсказание следующего токена, система объединяет скрытые состояния токенов в спаны, квантует их в дискретный кодбук с помощью Product Quantization и обучает модель end-to-end параллельно предсказывать будущие концепты и генерировать токены, связывая уровни динамическими иерархическими residual connections.
ПОЧЕМУ это важно: Классические авторегрессионные языковые модели страдают от «близорукости» локальной оптимизации: семантическое планирование на уровне фраз возникает лишь как побочный эффект минимизации пословной кросс-энтропии. Превращая дискретные латентные репрезентации в полноценные таргеты обучения, NCP-ArchPreview достигает финального лосса бейзлайна OLMo-3-7B, расходуя лишь 51.3% вычислительных ресурсов (ускорение сходимости в 1.95× и выигрыш по Парето-эффективности вычислений в 1.74×). Кроме того, дискретное пространство концептов открывает возможность эффективного файнтюнинга через интерфейс кодбука размером всего 17M параметров и повышает долю принятых токенов в speculative decoding за счёт явной контекстной траектории.
Для практиков: Современные LLM генерируют текст слово за словом — примерно как человек, который начинает говорить, совершенно не продумав фразу заранее. Такой прямолинейный подход требует триллионов токенов, чтобы сеть выучила абстрактные идеи и логические структуры. В этой работе модель учат параллельно планировать высокоуровневые концепты на несколько слов вперёд и выводить токены последовательно. В результате сеть обучается почти в два раза быстрее, увереннее справляется с математикой и задачами на рассуждение, а также получает модульный словарь идей, который можно адаптировать под специализированные домены без риска забывания базовых знаний или использовать для ускорения генерации практически без оверхеда по памяти.
Обучать концепты тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4802 | 1 153 |
| 7 |  没有文字... | 1 983 |
| 8 |  没有文字... | 1 965 |
| 9 |  没有文字... | 1 830 |
| 10 |  没有文字... | 1 750 |
| 11 | Прикольный заход на оптимизацию KV-кешей, когда модель сама может подсветить, куда собирается смотреть, пометить это тегами, а на инференсе vLLM быстро подстроится и не будет грузить лишнего.
Language Models Can Control Their Own Attention
Namgyu Ho, Huzama Ahmad, Woosung Koh, Se-Young Yun, Tal Schuster, Cicero Nogueira dos Santos
Paper: https://arxiv.org/abs/2609.02737v1
Review: https://arxiviq.substack.com/p/language-models-can-control-their
Code: N/A
Model: N/A
ЧТО сделали: Авторы представили Declarative Attention (DA) — универсальный zero-shot протокол для инференса, в котором стандартный авторегрессионный трансформер самостоятельно управляет доступом к собственному KV-кэшу. Генерируя структурированные текстовые теги прямо в процессе цепочки рассуждений (CoT), модель динамически переключается между тремя режимами: глобальным обзором всего контекста, точечной фокусировкой на конкретных смысловых фрагментах и локальным синтезом, изолированным в рамках недавних сгенерированных токенов. Конечный автомат рантайма перехватывает эти теги в момент генерации токенов и напрямую обновляет таблицу блоков в vLLM. Это позволяет отсекать неиспользуемые блоки памяти в FlashAttention без файнтюнинга модели, вспомогательных сетей маршрутизации или деструктивного удаления токенов.
ПОЧЕМУ это важно: При генерации на сверхдлинных контекстах пропускная способность памяти, необходимая для постоянного вычитывания многогигабайтных KV-кэшей из HBM, начинает полностью доминировать над задержкой декодинга и операционными расходами. Существующие методы разреженного внимания пытаются бороться с этим через эвристический прунинг или легковесные обучаемые роутеры, однако на каждом шаге генерации они по-прежнему требуют прохода сложности O(N) по латентным состояниям или суррогатным проекциям. Declarative Attention доказывает, что современные фронтирные модели уже обладают метакогнитивной способностью предсказывать и формулировать свои информационные потребности на естественном языке. Это меняет подход: вместо неявного поиска сложности O(N) на каждом шаге мы получаем семантический протокол управления со сложностью O(1). Подход сокращает вычислительные затраты на внимание при декодинге на 31.1–52.0% практически без просадки в точности, открывая путь к прозрачному многоуровневому хранению и недеструктивному офлоадингу контекста.
Для практиков: Когда языковая модель обрабатывает документы на сотни тысяч слов, вычислительное бутылочное горлышко смещается от мощности матричных процессоров к пропускной способности памяти: модель тратит львиную долю времени на повторное чтение огромного кэша предыдущего текста только ради того, чтобы найти пару релевантных фактов для очередного сгенерированного слова.
Раньше для ускорения либо безвозвратно удаляли токены (что часто ломало сложные рассуждения), либо на каждом шаге сканировали сжатое представление всего документа, что остаётся накладным. В этой статье предлагают изящную альтернативу: научить модель прямо говорить, куда именно она хочет посмотреть. Модель сама объявляет, нужно ли ей просканировать весь документ, сфокусироваться на конкретной главе или просто поразмышлять во внутреннем черновике, а инфраструктура инференса на лету отключает доступ к ненужным блокам текста. На 15 бенчмарках длинного контекста без какого-либо дообучения метод сократил обращения к памяти до 52% при сохранении базовой точности, причём эффект только усиливается по мере роста размера и возможностей моделей.
Контролировать внимание тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4801 | 1 718 |
| 12 |  没有文字... | 2 352 |
| 13 |  没有文字... | 2 303 |
| 14 | Передавая когнитивные функции ллмкам, полезно представлять, как вы их заберёте обратно, если понадобится. Путь в обратную сторону может быть сильно дольше и сложнее, чем путь туда. С другой стороны, пару десятков тысяч лет назад размер мозга человека начал уменьшаться -- процентов на 10, кажется, с тех пор уменьшился. С ллм можем экспоненциально ускориться!
Large-Language Models as a Cognitive Virus
Ricard Solé, Giulio Ruffini, Francesca Castaldo, Marco Tuccio, Luis F. Seoane, Manlio de Domenico, Santiago F. Elena, David C. Krakauer, and Michael Levin
Paper: https://arxiv.org/abs/2609.03344v1
Review: https://arxiviq.substack.com/p/large-language-models-as-a-cognitive
ЧТО сделали: Авторы построили математическую популяционную компартментную модель (в духе классической эпидемиологии), которая рассматривает распространение больших языковых моделей (LLM) как процесс культурного и когнитивного заражения. Формализовав переходы между автономными людьми, умеренными пользователями и зависимыми агентами в условиях нелинейного социального подкрепления, исследователи показали возникновение седло-узловых и транскритических бифуркаций, бистабильности и гистерезиса когнитивных способностей.
ПОЧЕМУ это важно: Работа подводит строгий фундамент нелинейной динамики под анализ когнитивной разгрузки (cognitive offloading) и технологического лок-ина (lock-in). Математически доказано, что плавный линейный рост популярности LLM способен приводить к катастрофическому скачкообразному сдвигу в сторону глубокой зависимости, а для возврата к автономному мышлению требуется несоизмеримо более сильное сокращение использования моделей, чем для предотвращения зависимости на раннем этапе.
Для практиков: Для тимлидов, преподавателей и архитекторов корпоративного ИИ генеративные модели — это не просто инструмент ускорения работы, а инвазивная информационная среда, способная необратимо разрушить навыки решения задач. При бесконтрольном внедрении сотрудники и студенты быстро делегируют моделям базовые функции: письмо, аналитику и верификацию фактов. Поскольку культура независимого мышления держится на институциональных нормах, вымывание автономных специалистов ослабляет коллективный иммунитет к деградации. Перейдя критический порог, компания рискует намертво застрять в технологической зависимости. Решение состоит не в запретах, а во внедрении «когнитивной иммунизации»: искусственном добавлении барьеров верификации, регулярной автономной работе без ИИ и проверке базовых профессиональных навыков сотрудников.
Интеллектуально деградировать тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4800 | 2 736 |
| 15 |  +2В твиттере новая мания - нейросети по схеме мозга настоящей мухи. За последние несколько дней я видел десяток демо, где мозг настоящей мухи заставляют играть в DOOM и сочинять музыку. В основе - коннектом MaleCNS - карта связей между более чем 166 тысячами нейронов мозга и нервной цепочки дрозофилы, примерно 125 миллионов синапсов, которую восстановили по снимкам электронного микроскопа.
Разработчики копируют всю карту или отдельный фрагмент в программу, добавляют упрощённые правила работы нейронов. Картинку, звук или события игры превращают во входные сигналы, а активность сети - в команды персонажу или результат распознавания.
Например:
- Minecraft - сеть подключили к виртуальной мухе: она реагирует на еду, свет и игрока через запрограммированные движения.
- Doom - кадры игры поступают в модель, активность нейронов управляет движением и стрельбой. Обучение играть пока не доказано.
- Super Mario 64 - нейросеть управляет Марио. Может прыгать и упираться в стену, но проходить уровни её не научили.
- Эмоции - на фрагменте из 499 нейронов сделали распознавание эмоциональной окраски голоса. Не добавили мухе чувства, а обучили выходной слой читать ответы сети.
Beat Saber - показали муху со световыми мечами. Пока это воспроизведение выученной последовательности движений, не самостоятельная игра.
В общем аплоад сознания в симуляцию начался. Но с мух. | 3 761 |
| 16 | А вот и продолжение темы про мух ) | 3 389 |
| 17 |  +1Привет вам от Тани и от Шмидхубера | 3 657 |
| 18 |  没有文字... | 3 530 |
| 19 |  没有文字... | 3 312 |
| 20 |  没有文字... | 3 325 |
