现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Artificial Intelligence
前往频道在 Telegram
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
显示更多📈 Telegram 频道 Artificial Intelligence 的分析概览
频道 Artificial Intelligence (@artificialintelligencedl) 是活跃参与者。目前社区聚集了 16 708 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 7 920，并在 俄罗斯 地区排名第 40 259 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 16 708 名订阅者。
根据 19 六月, 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 -71，过去 24 小时变化为 1，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 17.28%。内容发布后 24 小时内通常能获得 N/A% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 0 次浏览，首日通常累积 0 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 0。
- 主题关注点： 内容集中在 llm, github, api, dataset, deepseek 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：
“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”
凭借高频更新（最新数据采集于 20 六月, 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。
16 708
订阅者
+124 小时
-177 天
-7130 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+14
在0个频道中
五月 '26
+93
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+199
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+158
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+223
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+152
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+122
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+244
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+89
在2个频道中
Get PRO
九月 '25
+135
在1个频道中
Get PRO
八月 '25
+139
在1个频道中
Get PRO
七月 '25
+342
在1个频道中
Get PRO
六月 '25
+284
在1个频道中
Get PRO
五月 '25
+227
在2个频道中
Get PRO
四月 '25
+250
在1个频道中
Get PRO
三月 '25
+213
在1个频道中
Get PRO
二月 '25
+188
在3个频道中
Get PRO
一月 '25
+427
在3个频道中
Get PRO
十二月 '24
+288
在5个频道中
Get PRO
十一月 '24
+359
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+162
在4个频道中
Get PRO
九月 '24
+320
在5个频道中
Get PRO
八月 '24
+233
在4个频道中
Get PRO
七月 '24
+504
在3个频道中
Get PRO
六月 '24
+498
在2个频道中
Get PRO
五月 '24
+697
在37个频道中
Get PRO
四月 '24
+719
在45个频道中
Get PRO
三月 '24
+914
在21个频道中
Get PRO
二月 '24
+929
在2个频道中
Get PRO
一月 '24
+1 125
在42个频道中
Get PRO
十二月 '23
+427
在8个频道中
Get PRO
十一月 '23
+241
在1个频道中
Get PRO
十月 '23
+753
在1个频道中
Get PRO
九月 '23
+656
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+308
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+356
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+546
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+424
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+171
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+179
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+225
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+176
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+134
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+137
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+275
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+304
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+146
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+189
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+188
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+245
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+497
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+722
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+255
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+162
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+509
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+253
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+122
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+167
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+167
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+169
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+230
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+119
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+84
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+87
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+107
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+160
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+2 569
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 20 六月 | +1 | |||
| 19 六月 | +1 | |||
| 18 六月 | +2 | |||
| 17 六月 | +2 | |||
| 16 六月 | 0 | |||
| 15 六月 | 0 | |||
| 14 六月 | 0 | |||
| 13 六月 | +1 | |||
| 12 六月 | 0 | |||
| 11 六月 | 0 | |||
| 10 六月 | +5 | |||
| 09 六月 | 0 | |||
| 08 六月 | 0 | |||
| 07 六月 | 0 | |||
| 06 六月 | 0 | |||
| 05 六月 | +2 | |||
| 04 六月 | 0 | |||
| 03 六月 | 0 | |||
| 02 六月 | 0 | |||
| 01 六月 | 0 |
频道帖子
+1
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/
| 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. | 1 |
| 3 | D | 1 |
| 4 | 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! | 2 493 |
| 5 |  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 |
| 6 |  Efficient Training on Multiple Consumer GPUs with RoundPipe
Github: https://github.com/ITcarrot/RoundPipe
Paper: https://arxiv.org/abs/2604.27085 | 2 949 |
| 7 | 👣 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 |
| 8 |  ✔️ 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 |
| 9 | 🌟 Claude Code Game Studios: 48 ИИ-агентов как полноценная игровая студия.
Соло-разработчик с доступом к Claude Code теперь может развернуть целую гейм-дев студию с креативным директором, лидами отделов и профильными специалистами.
В основу геймдизайнерских подходов заложены MDA Framework, теория самодетерминации и проектирование состояния потока.
Claude Code Game Studios - шаблон для Claude Code, который организует ИИ-сессию в трёхуровневую иерархию из 48 специализированных агентов.
На вершине 3 директора (креативный, технический и продюсер), работающие на модели Opus.
Уровнем ниже 8 руководителей отделов на Sonnet: геймдизайнер, ведущий программист, арт-директор, директор по звуку, нарративный директор и другие.
Третий уровень - специалисты на Sonnet и Haiku: от геймплэй-программиста и дизайнера экономики до DevOps-инженера и специалиста по доступности.
Агенты взаимодействуют по четкому протоколу: вертикальная делегация задач сверху вниз, горизонтальные консультации между агентами одного уровня, эскалация конфликтов к общему руководителю.
Каждый агент работает строго в границах своего домена и не модифицирует чужие файлы без явного поручения.
Помимо агентов, шаблон включает 37 команд, покрывающих весь цикл разработки: планирование спринтов, ревью кода и дизайна, аудит ассетов, генерацию идей, подготовку к релизу.
Отдельная категория - командные воркфлоу, которые координируют работу нескольких агентов над конкретной фичей: боевой системой, нарративом, интерфейсом или звуком.
Параллельно работают 8 хуков, привязанных к событиям git и жизненному циклу сессии. Они срабатывают автоматически: валидируют коммиты на захардкоженные значения и корректность данных, предупреждают о пушах в защищённые ветки, подгружают контекст текущего спринта при старте и фиксируют результаты при завершении.
Ещё один слой - 11 правил, привязанных к путям в проекте. Они применяются при редактировании файлов в соответствующих директориях и задают стандарты для каждой зоны кодовой базы.
🟡Это не автопилот.
Агенты задают вопросы, предлагают несколько вариантов с плюсами и минусами, показывают черновик. Но финальное решение всегда за человеком, ничего не фиксируется без его одобрения.
🟡Шаблон работает с Godot 4, Unity и Unreal Engine 5.
Для каждого предусмотрен свой лид-агент с набором суб-специалистов: у Godot это GDScript, шейдеры и GDExtension, у Unity - DOTS/ECS, VFX и UI Toolkit, у Unreal - GAS, Blueprints и Replication.
Проект открыт к кастомизации: агентов можно добавлять и удалять, промпты редактировать, хуки - перенастраивать.
📌Лицензирование: MIT License.
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Vibecoding #Gamedev #Claude | 0 |
| 10 | 🔥 Исследователи из AIVK рассказали, как меняются рекомендательные системы
Коротко: привычную схему с этапами постепенно убирают. На её месте появляется подход, где одна модель собирает всю выдачу целиком.
Разбираемся в актуальных трендах в рекомендациях | 0 |
