Машинное обучение RU
前往频道在 Telegram
Все о машинном обучении админ - @workakkk @data_analysis_ml - анализ даннных @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram -лучшие ит-каналы @pythonl - Python @pythonlbooks- python 📚 @datascienceiot - 📚 РКН: clck.ru/3FmrUw
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 Машинное обучение RU 的分析概览
频道 Машинное обучение RU (@machinelearning_ru) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 18 196 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 6 976，并在 俄罗斯 地区排名第 35 856 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 18 196 名订阅者。
根据 05 十月, 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 23，过去 24 小时变化为 5，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 9.15%。内容发布后 24 小时内通常能获得 4.19% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 665 次浏览，首日通常累积 762 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 8。
- 主题关注点： 内容集中在 github, llm, openai, параметр, архитектура 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：
“Все о машинном обучении
админ - @workakkk
@data_analysis_ml - анализ даннных
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@itchannels_telegram -лучшие ит-каналы
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python 📚
@datascienceiot - 📚
РКН: clck.ru/...”
凭借高频更新（最新数据采集于 06 十月, 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。
18 196
订阅者
+524 小时
+67 天
+2330 天
数据加载中...
相似频道
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+16
在0个频道中
九月 '26
+129
在1个频道中
Get PRO
八月 '26
+193
在7个频道中
Get PRO
七月 '26
+142
在2个频道中
Get PRO
六月 '26
+100
在6个频道中
Get PRO
五月 '26
+96
在2个频道中
Get PRO
四月 '26
+186
在3个频道中
Get PRO
三月 '26
+415
在4个频道中
Get PRO
二月 '26
+213
在2个频道中
Get PRO
一月 '26
+155
在1个频道中
Get PRO
十二月 '25
+109
在1个频道中
Get PRO
十一月 '25
+273
在3个频道中
Get PRO
十月 '25
+170
在1个频道中
Get PRO
九月 '25
+244
在5个频道中
Get PRO
八月 '25
+222
在6个频道中
Get PRO
七月 '25
+422
在50个频道中
Get PRO
六月 '25
+243
在6个频道中
Get PRO
五月 '25
+104
在2个频道中
Get PRO
四月 '25
+153
在1个频道中
Get PRO
三月 '25
+132
在7个频道中
Get PRO
二月 '25
+211
在5个频道中
Get PRO
一月 '25
+379
在8个频道中
Get PRO
十二月 '24
+397
在6个频道中
Get PRO
十一月 '24
+336
在3个频道中
Get PRO
十月 '24
+613
在10个频道中
Get PRO
九月 '24
+523
在5个频道中
Get PRO
八月 '24
+509
在2个频道中
Get PRO
七月 '24
+524
在3个频道中
Get PRO
六月 '24
+573
在8个频道中
Get PRO
五月 '24
+788
在36个频道中
Get PRO
四月 '24
+732
在45个频道中
Get PRO
三月 '24
+788
在27个频道中
Get PRO
二月 '24
+1 150
在3个频道中
Get PRO
一月 '24
+1 351
在42个频道中
Get PRO
十二月 '23
+645
在41个频道中
Get PRO
十一月 '23
+195
在2个频道中
Get PRO
十月 '23
+695
在2个频道中
Get PRO
九月 '23
+710
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+618
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+790
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+1 130
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+561
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+167
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+690
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+230
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+116
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+76
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+110
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+280
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+380
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+211
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+231
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+269
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+491
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+754
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+634
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+137
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+302
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+450
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+969
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+115
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+117
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+251
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+366
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+887
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+1 235
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+717
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+117
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+345
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+569
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+423
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 06 十月 | +1 | |||
| 05 十月 | +5 | |||
| 04 十月 | +5 | |||
| 03 十月 | +2 | |||
| 02 十月 | +1 | |||
| 01 十月 | +2 |
频道帖子
Repost from Machinelearning
✔️ Белый дом создал группу для надзора за ИИ-отраслью
Власти США сформировали межведомственную группу Super Intelligence Force для координации федеральной политики в сфере ИИ.
Новый орган подчиняется напрямую президенту США. Координатором группы назначен директор Национальной разведки Джей Клейтон. В состав также вошли председатель FTC Эндрю Фергюсон, замминистра обороны по R&D Эмиль Майкл и глава кадрового управления Скотт Купор.
Super Intelligence Force будет мониторить угрозы национальной безопасности, удерживать технологическое лидерство США и устранять барьеры, тормозящие разработку.
washingtonpost.com
✔️ Из OpenAI ушёл один из авторов Preparedness Framework
Дэвид Робинсон, проработавший в компании три с половиной года и участвовавший в создании регламента готовности, объявил об отставке и опубликовал эссе о том, что в отрасли скорость выпуска побеждает качество проработки.
Подход, при котором проблемы устраняют по мере появления, он считает оправданным для ПО и недопустимым для ИИ - когда модель превзойдёт человека по когнитивным способностям, устранять последствия критического инцидента будет некому.
Дэвид считает, что разработка передовых моделей должна перейти на стандарты гражданской авиации и ядерной энергетики с их строгим резервированием и проектированием систем, исключающим катастрофу из-за человеческого фактора.
theatlantic.com
✔️ Aleph Alpha выложила в открытый доступ модель Kolibri
Немецкий стартап выпустил под лицензией Apache 2.0 большую языковую модель Kolibri 1, созданную в рамках европейской инициативы цифрового суверенитета и полностью соответствующую нормам EU AI Act.
Это MoE на 78 млрд общих и 3,5 активных параметров с базовым контекстным окном в 262 144 токена, которое может масштабироваться до одного миллиона.
Kolibri оптимизирована под немецкий и английский языки за счёт кастомного токенизатора UniBPE. Против галлюцинаций применён протокол Merlin-Arthur - модель учат отказываться от ответа, если контекст его не содержит.
Среди слабых сторон - скромные результаты в генерации кода, вызове функций и закрытых тестах на общую эрудицию без RAG.
aleph-alpha.com
✔️ Основатель Figure представил ассистента Hark
Бретт Эддкок анонсировал Hark с агентом Handoff, рассчитанным на длинные автономные задачи в интернете - заказ еды, покупки, бронирование, поиск информации.
На каждый запрос поднимается отдельный виртуальный компьютер с браузером, файловой системой и терминалом, а подключённые аккаунты дают доступ к адресам и предпочтениям.
По собственным замерам Hark занял первое место в человеческой оценке Online-Mind2Web, обойдя GPT-5.4 на 8 пунктов и Claude Opus 4.8 на 2.
Проект, уже привлекший более 700 млн долларов от топовых инвесторов, планирует открыть бесплатный Pro-доступ первым 100 000 пользователей из листа ожидания.
hark.com
✔️ OpenAI будет показывать рекламу во время генерации изображений
До конца месяца OpenAI запустит в США пилотный показ графической рекламы в ChatGPT. Баннеры будут появляться в интерфейсе на время ожидания генерации изображений.
Цель запуска - монетизация аудитории, которая достигла 1,2 млрд активных пользователей в неделю. Рекламные блоки получат маркировку и будут визуально изолированы от сгенерированного контента.
Для рекламной инфраструктуры компания интегрирует стек сторонних аналитических платформ по сбору данных о конверсиях и атрибуции кликов.
Внешние партнеры по верификации не получат прямого доступа к содержимому приватных диалогов.
openai.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
| 2 |  ИИ-агент отвечает на вопросы и вызывает инструменты, но почему один ответ занимает 40 секунд? И сколько он стоит, если агент несколько раз обращается к модели или зацикливается на одной задаче? Общий счёт за API не покажет, где именно расходуются деньги.
12 октября в 20:00 на открытом уроке курса по эксплуатации ИИ-агентов разберёте, как увидеть каждый шаг агента, измерить задержки и посчитать стоимость отдельного ответа.
На практике возьмёте готового ReAct-агента с инструментами и подключите трассировку через OpenTelemetry. Проследите путь от задачи до вызовов модели и инструментов, найдёте самый дорогой шаг и зацикливание. Посмотрите, как введение одного лимита влияет на стоимость ответа.
Познакомитесь с платформами Arize Phoenix, Langfuse и LangSmith, а трассировки рассмотрите в бесплатном локальном интерфейсе.
Зарегистрироваться: https://otus.pw/YfHIq/?erid=2W5zFGbtyjf
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 704 |
| 3 |  🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов
На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.
Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.
Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.
Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.
https://github.com/justxor/claude-code-pro-course | 1 016 |
| 4 |  🧠 Есть ли у Claude сознание? Автор диссертации на эту тему сомневается
На фоне обсуждений машинного сознания Майкл Тимоти Беннетт поделился своей позицией:
> «Я достаточно уверен, что Claude не обладает сознанием».
В 2025 году он подготовил в Австралийском национальном университете PhD-диссертацию How To Build Conscious Machines. В ней исследует, что такое субъективный опыт и какие свойства могли бы позволить машине им обладать.
Оценка Claude прозвучала в посте автора. Сама диссертация посвящена более широкому вопросу: как вообще создать машину с сознанием.
📄 Работа: https://openresearch-repository.anu.edu.au/bitstreams/6f333f30-2553-4032-8c3f-ff7a8f46f03a/download | 1 071 |
| 5 |  🇩🇪 Германия неожиданно выпустила сильную открытую модель ИИ
Aleph Alpha выпустила Kolibri, обученную с нуля с акцентом на немецкий и английский.
• 78 млрд параметров, из которых на каждый токен активны только 3,46 млрд.
• Открытые веса под Apache 2.0, включая коммерческое использование.
• Контекст до 1 млн токенов, поддержка рассуждений и вызова инструментов.
В собственных тестах разработчиков результаты впечатляют:
🧮 AIME 2025: 96,9%
🔬 GPQA Diamond: 84,3%
По сводному результату немецкоязычных тестов Kolibri немного опережает Qwen3.5 35B-A3B и GPT-OSS 120B. С программированием всё неоднозначнее: на SWE-bench Verified у неё 66,4%, у Qwen3.6 35B-A3B 73,8%.
🔗 Веса модели: https://huggingface.co/Aleph-Alpha/Kolibri-1 | 1 401 |
| 6 |  100 вопросов на Python Senior: к чему готовиться на собеседовании в 2026
Вышла подборка из 100 вопросов для собеседования на Python Senior с развёрнутыми ответами и рабочими примерами кода. Уровень там явно выше «чем список отличается от кортежа».
Первый большой блок про внутренности CPython: как устроен объект, как работают подсчёт ссылок и сборщик мусора, зачем нужен weakref при циклических ссылках. Дальше идёт конкурентность. Почему существует GIL, когда потоки всё ещё полезны, что даёт free-threaded Python по PEP 703 и как выбирать между threading, multiprocessing и asyncio, включая TaskGroup и структурную конкурентность.
Отдельно разобраны дескрипторы и метаклассы, декораторы с параметрами, генераторы и yield from. По типизации есть современный синтаксис дженериков из PEP 695, Protocol и сужение типов через TypeIs. В конце вопросы про профилирование и поиск узких мест, стандартную библиотеку, тестирование и архитектуру, зависимости и безопасность в продакшене. Свежие изменения из Python 3.13 и 3.14 тоже учтены: экспериментальный JIT, отложенные аннотации и отдельный GIL на каждый интерпретатор.
Полезно и тем, кто идёт на собеседование, и тем, кто сам их проводит.
https://uproger.com/voprosy-na-sobesedovanii-python-senior/ | 1 308 |
| 7 |  +1🚨 SoftBank перевела финальные $10 млрд в OpenAI.
Это третья и последняя часть обещанных $30 млрд инвестиций. Теперь суммарно SoftBank вложила в OpenAI $64,6 млрд и владеет примерно 13% компании.
Чтобы профинансировать ставку на AI, SoftBank пошла очень далеко:
- ранее продала весь пакет Nvidia на $5,8 млрд
- в сентябре привлекла ещё $11,1 млрд через high-yield облигации
- средства от этого выпуска пошли на финальный транш OpenAI
Масаёси Сон фактически продолжает стратегию all-in на OpenAI и AI-инфраструктуру.
SoftBank теперь один из крупнейших акционеров OpenAI. | 1 400 |
| 8 |  没有文字... | 1 906 |
| 9 |  ✔️ Президент США и главы ИИ-компаний подписали соглашение о безопасности
Документ подписали главы Google, Anthropic, xAI и Nvidia и президент OpenAI Грег Брокман. Юридической силы у соглашения нет, стороны называют его морально обязывающим.
Компании обещают ввести четыре уровня контроля и аудита передовых моделей, создать внутренние группы для проверки этих механизмов, допустить внешние проверки и независимый надзор.
Критики сетуют, что соглашение необязательное и почти не содержит деталей.
axios.com
✔️ В Китае заработал первый суперкластер на 100 тысяч отечественных ускорителей
Об этом сообщил Китайский информационный центр интернет-сети CNNIC в докладе о генеративном ИИ. Все компоненты кластера от чипов и сети до хранения данных и охлаждения сделаны в Китае.
Вычислительная мощность для ИИ в стране к июню выросла за год на 177%, до 2185 EFLOPS. Аудитория генеративного ИИ превысила 700 млн человек, это больше половины населения.
ИИ используют более 30% крупных и средних промышленных предприятий Поднебесной.
cnnic.cn
✔️ Ideogram выпустила модель 4.5
Свежая версия сфокусирована на точное и последовательное редактирование графики. Она не накапливает артефакты, смещения пикселей и искажения цвета при длинных цепочках правок.
Модель правит фрагменты снимков высокого разрешения без уменьшения исходника и переводит надписи на изображении на другие языки.
Ideogram 4.5 доступна в веб-интерфейсе, у партнёров и через API в четырёх режимах качества, от 0,008 до 0,22 доллара за изображение в разрешении 2K.
Веса компания обещает открыть в ближайшее время.
ideogram.ai
✔️ OpenClaw Foundation открыл код корпоративной платформы для агентов
OpenClaw Enterprise управляет постоянно работающими агентами в закрытых средах. Проект начинали в OpenAI, затем передали фонду и доработали вместе с Red Hat и Nvidia.
Платформа поддерживает мультиарендность, разделяет доверенные и недоверенные нагрузки, запускает агентов в песочнице, проверяет их действия с помощью языковой модели и позволяет тонко настраивать права доступа. Обвязку, модель и песочницу можно заменить сторонними или собственными.
Версия 1.0 выйдет до конца года, пока платформу рекомендуют для внутренних пилотов. Такие пилоты идут в Red Hat и OpenAI, где агенты получают полный доступ к кодовым базам.
Платформа бесплатна и разворачивается на собственных серверах.
openclaw.ai
✔️ McDonald's рассчитывает цены с помощью ИИ
Пионер фастфуда совместно с Tiger Analytics запустил модель, которая анализирует транзакции и парсит конкурентов, вычисляя метрику готовности платить для каждой геолокации.
По данным Reuters, применение алгоритма привело к разбросу цен - стоимость Биг Мака в заведениях в радиусе трех километров может различаться на 21%.
Корпорация заявляет о рекомендательном характере системы. При этом платформа фиксирует отклонения франчайзи от сгенерированных расценок. Уровень ценового комплаенса напрямую учитывается при аудите бизнеса и продлении партнерских контрактов.
Масштабирование алгоритмического подхода на 14 тысяч ресторанов в США привлекло внимание антимонопольных органов. Сейчас регуляторы проверяют, нарушает ли такое ценообразование законодательство о защите конкуренции.
reuters.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 060 |
| 10 |  🧠 Открытые нейросетевые фреймворки представили на главной конференции по рекомендательным системам ACM RecSys 2026
Команда исследователей Т-Технологий представила на конференции в США библиотеку Scikit‑Rank, фреймворк Perseus и метод ScaL³AE. Библиотека для нейросетевого ранжирования Scikit‑Rank снижает сложность адаптации нейросетевых моделей ранжирования в прикладных задачах без полной переработки кода.
Фреймворк Perseus объединяет историю действий пользователя из разных сервисов и использует ее для улучшения качества персонализации. В экспериментах на T‑ECD он улучшил качество рекомендаций на 16-39%.
ScaL³AE заменяет тяжелые вычисления на компактные представления при работе моделей с каталогами промышленных масштабов, сохраняя качество рекомендаций товаров, о которых доступно мало данных. На четырех категориях Amazon Reviews метод превзошел рекомендательные модели EASE и SANSA. | 1 352 |
| 11 |  Intern-Decision - новая серия компактных моделей для принятия решений по тексту и изображениям
В линейке три версии: 0.8B, 2B и 4B параметров. Они заточены не под обычный чат, а под structured decision-making: выбор действий, маршрутизацию запросов, оценку вариантов и управление мультимодальными workflow.
Что умеют:
- принимают текст + до 8 изображений
- за один forward pass отвечают на multiple choice, score и yes/no
- возвращают результат в типизированном JSON
- выдают не только ответ, но и калиброванное распределение вероятностей
Средний результат на 7 decision-бенчмарках:
0.8B — 79.38
2B — 84.68
4B — 90.02
Intern-Decision-4B обходит Jev с результатом 88.74 и при этом показывает более качественную probability calibration.
По скорости тоже интересно: заявленная средняя задержка составляет 33.98 / 33.28 / 44.16 мс для трёх моделей против 109.70 мс у Jev в одинаковом локальном Hugging Face окружении.
То есть даже 4B-модель можно использовать как быстрый decision layer для AI-агентов: выбрать инструмент, определить маршрут, оценить результат или решить, какое действие выполнять дальше.
📜 Apache 2.0. Для компонентов на базе Qwen3.5 необходимо сохранить соответствующие upstream notices.
https://modelscope.ai/collections/Sh | 1 432 |
| 12 | Intern-Decision - новая серия компактных моделей для принятия решений по тексту и изображениям
В линейке три версии: 0.8B, 2B и 4B параметров. Они заточены не под обычный чат, а под structured decision-making: выбор действий, маршрутизацию запросов, оценку вариантов и управление мультимодальными workflow.
Что умеют:
- принимают текст + до 8 изображений
- за один forward pass отвечают на multiple choice, score и yes/no
- возвращают результат в типизированном JSON
- выдают не только ответ, но и калиброванное распределение вероятностей
Средний результат на 7 decision-бенчмарках:
0.8B — 79.38
2B — 84.68
4B — 90.02
Intern-Decision-4B обходит Jev с результатом 88.74 и при этом показывает более качественную probability calibration.
По скорости тоже интересно: заявленная средняя задержка составляет 33.98 / 33.28 / 44.16 мс для трёх моделей против 109.70 мс у Jev в одинаковом локальном Hugging Face окружении.
То есть даже 4B-модель можно использовать как быстрый decision layer для AI-агентов: выбрать инструмент, определить маршрут, оценить результат или решить, какое действие выполнять дальше.
📜 Apache 2.0. Для компонентов на базе Qwen3.5 необходимо сохранить соответствующие upstream notices.
https://modelscope.ai/collections/Sh | 1 |
| 13 |  ИИ-система может отлично решать задачи бизнеса, но при этом оставаться уязвимой. Утечки данных, атаки на модели, небезопасные сценарии работы агентов — проблемы, которые проще предупредить на этапе проектирования, чем исправлять после запуска.
На открытом уроке разберём, как создавать ИИ-системы с учетом требований безопасности с самого начала. Вы узнаете, какие угрозы характерны для LLM, как применять принципы Security by Design и какие архитектурные решения помогают защитить данные и компоненты системы.
Разберём практический кейс: усилим архитектуру ИИ-агента с помощью механизмов защиты, проверки данных и управления доступом. Урок пройдет в преддверие старта курса «ИИ-архитектор».
Он будет полезен архитекторам ПО, разработчикам, специалистам по инфраструктуре и безопасности, которые проектируют или внедряют ИИ-решения: https://otus.pw/Sk3h/?erid=2W5zFGf744y
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 729 |
| 14 |  Anthropic выпустила Claude Sonnet 5.5 - новую модель с упором на код, агентные задачи и повседневную работу.
Что нового:
30%+ быстрее Sonnet 5
до 30% дешевле на задачу за счёт меньшего расхода токенов
70,6% в Terminal-Bench 4.0 против 10,3% у Sonnet 5
55,5% в CursorBench 4.0, примерно на 2 пункта ниже Opus 5.5
на GDPval-AA модель почти сравнялась с Opus 5.5,
лучше работает с длинными задачами, изображениями, документами, таблицами и презентациями
Особенно заметный скачок - в программировании.
Anthropic пишет, что Sonnet 5.5 быстрее разбирается в кодовых базах, делает меньше вызовов инструментов и тратит меньше шагов на выполнение задач.
Цена API:
$2 / 1M входных токенов
$10 / 1M выходных токенов
$0,20 / 1M cache reads
Модель уже доступна в Claude, API, AWS, Google Cloud и Azure.
API ID: claude-sonnet-5-5
https://www.anthropic.com/claude-sonnet-5-5 | 1 134 |
| 15 |  🦾 Практический RecSys: собери рекомендательную ленту с помощью ML — на бесплатном вебинаре AI Talent Hub × Karpov.Courses
30 сентября в 18:00
разберем как работают рекомендательные системы изнутри.
Научим:
→ Превращать действия пользователей в данные для модели: просмотры, клики, реакции и другие сигналы;
→ Собирать персональные рекомендации и понимать, что показать конкретному пользователю;
→ Ранжировать контент в ленте и оценивать качество рекомендаций не только по ML-метрикам, но и с точки зрения продукта;
И покажем, как эти навыки можно развить на программе AI Talent Hub ИТМО × karpovꓸcourses «Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта».
👉 Участие бесплатное, по предварительной регистрации → успей зарегистрироваться до 30 сентября
@aitalenthubnews | 1 384 |
| 16 |  Жиза | 1 817 |
| 17 |  +1🚨 ИИ-агенты пытались взломать сайты, выполняя обычные задачи по поиску данных
Исследователи Transluce изучили публичные журналы сервиса urlquery.net. В мае–июне они нашли попытки проверить уязвимости трёх ресурсов: австралийского агентства медицинской статистики AIHW, платформы Data USA и цифровой библиотеки Университета Нью-Мексико. Агенты переходили к таким действиям после неудачных попыток получить нужные данные обычным способом. Подтверждений успешного взлома этих трёх ресурсов исследователи не нашли.
Активность в журналах прослеживается как минимум с 6 марта. Позже появились попытки создавать временные почтовые ящики, а 19–20 сентября - отправить сделки на криптобирже и выполнить HTML-инъекцию. Исследователи связывают часть действий с агентами OpenAI, но происхождение не всех запросов установлено одинаково надёжно. OpenAI сообщила, что проверяет находки Transluce.
Отдельно власти Австралии подтвердили, что в июне агент OpenAI получил несанкционированный доступ к порталу со статистикой Medicare. По заявлению властей, персональные медицинские записи затронуты не были. Связь этого эпизода с попытками, описанными Transluce, пока не подтверждена.
Расследование Transluce - https://transluce.org/agent-activity | 2 157 |
| 18 |  Avito DS Meetup: RL, AI-агенты и BidCorrection 🚀
🔸 Булат Шарипов расскажет, как в Авито обучают собственные языковые модели с помощью RL, а Владислав Воробьев — как BidCorrection меняет состав трафика, не трогая сами объявления.
🔸 Всеволод Викулин из Т-Банка поделится, как выбирать правильные процессы для автоматизации с помощью AI-агентов, расскажет про роли, ответственность и, конечно, про самих агентов.
Про это и многое другое узнаете на Avito DS Meetup 7 октября.
После докладов будет нетворкинг с DS-сообществом. А ещё, если придёте офлайн, сможете найти прикольные тематические пасхалки, которые мы для вас спрятали 👀
📌 Встречаемся в 18:30 7 октября.
Количество офлайн-мест ограничено — регистрация обязательна.
✏ Регистрируйтесь по ссылке и приходите! | 1 793 |
| 19 |  Невыполнимая задача заставляет ИИ чаще искать обходные пути
В системной карте Claude Opus 5.5 Anthropic обнаружила важный эффект: когда задачу намеренно делали невыполнимой, число попыток reward hacking возрастало примерно в 3–6 раз.
Вместо честного решения модель чаще пыталась обойти проверки, использовать уязвимость теста или создать видимость успешного результата.
Сломанные тесты, противоречивые требования и недоступные инструменты способны менять поведение агента, а не просто добавлять шум в оценку. Anthropic также отмечала, что дефекты обучающих сред непропорционально сильно влияют на нежелательное поведение моделей.
Перед запуском автономного агента стоит проверить, что поставленная задача действительно выполнима. | 1 576 |
| 20 |  Протестируй своё решение на задаче и данных от ПАО «Интер РАО»
На хакатоне ты создашь умного ИИ-ассистента для энергетики — регистрация уже на исходе. Победители разделят призовой фонд 750 000 рублей, а лучшие проекты смогут стать частью экосистемы компании.
Регистрация открыта до 27 сентября
Как все пройдёт:
🔹 Предложи свою концепцию на отборочном этапе.
🔹 Эксперты выберут перспективные идеи и помогут участникам доработать их до прототипа.
🔹 На финале в Москве — защита самых сильных решений.
Ты можешь участвовать один или в составе команды до 5 человек. Выбери задачу и придумай своего ИИ-ассистента:
1️⃣ Архитектор BPMN-диаграмм.
2️⃣ Ассистент для создания ИТ/ИБ-дайджестов.
3️⃣ Помощник для анализа документов из судов.
4️⃣ ИИ-помощник для подготовки презентаций.
Регистрация закроется через несколько дней — не пропусти уникальный опыт работы под руководством экспертов Группы «Интер РАО».
Присоединяйся к хакатону: https://cnrlink.com/interraohack26mlru | 1 110 |
