ch
Feedback

不要被骗子欺骗!Telemetrio 会找到并标记这些频道 👉 如果想查看标记,请订阅

Kantor.AI

Kantor.AI

前往频道在 Telegram

Там, где люди учились AI, я преподавал. С 18 лет читаю лекции по AI: МФТИ, ВШЭ, МГУ, Coursera, Сколково. Строю AI/ML-команды в компаниях. Пишу про ИИ без хайпа, образование, карьеру и преподавание изнутри. Менеджер: @mariekap РКН: 5140322136

显示更多

📈 Telegram 频道 Kantor.AI 的分析概览

频道 Kantor.AI (@kantor_ai) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 12 246 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 10 178,并在 俄罗斯 地区排名第 52 589 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 12 246 名订阅者。

根据 24 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 42,过去 24 小时变化为 2,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 37.71%。内容发布后 24 小时内通常能获得 17.07% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 4 618 次浏览,首日通常累积 2 091 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 51。
  • 主题关注点: 内容集中在 ssm, контекст, гибрид, llm, слайд 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:
“Там, где люди учились AI, я преподавал. С 18 лет читаю лекции по AI: МФТИ, ВШЭ, МГУ, Coursera, Сколково. Строю AI/ML-команды в компаниях. Пишу про ИИ без хайпа, образование, карьеру и преподавание изнутри. Менеджер: @mariekap РКН: 5140322136”

凭借高频更新(最新数据采集于 25 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。

12 246
订阅者
+224 小时
+97 天
+4230 天
吸引订阅者
10月 '26
十月 '26
+121
在4个频道中
九月 '26
+152
在7个频道中
Get PRO
八月 '26
+110
在2个频道中
Get PRO
七月 '26
+119
在3个频道中
Get PRO
六月 '26
+163
在2个频道中
Get PRO
五月 '26
+413
在5个频道中
Get PRO
四月 '26
+159
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+215
在2个频道中
Get PRO
二月 '26
+116
在1个频道中
Get PRO
一月 '26
+87
在4个频道中
Get PRO
十二月 '25
+197
在8个频道中
Get PRO
十一月 '25
+248
在11个频道中
Get PRO
十月 '25
+319
在9个频道中
Get PRO
九月 '25
+672
在5个频道中
Get PRO
八月 '25
+283
在4个频道中
Get PRO
七月 '25
+217
在7个频道中
Get PRO
六月 '25
+241
在4个频道中
Get PRO
五月 '25
+188
在6个频道中
Get PRO
四月 '25
+140
在5个频道中
Get PRO
三月 '25
+221
在2个频道中
Get PRO
二月 '25
+188
在4个频道中
Get PRO
一月 '25
+155
在6个频道中
Get PRO
十二月 '24
+333
在9个频道中
Get PRO
十一月 '24
+69
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+1 023
在7个频道中
Get PRO
九月 '24
+105
在2个频道中
Get PRO
八月 '24
+204
在7个频道中
Get PRO
七月 '24
+2 223
在30个频道中
Get PRO
六月 '24
+677
在8个频道中
Get PRO
五月 '24
+1 569
在20个频道中
Get PRO
四月 '24
+945
在15个频道中
Get PRO
三月 '24
+215
在2个频道中
Get PRO
二月 '24
+220
在14个频道中
Get PRO
一月 '24
+253
在3个频道中
Get PRO
十二月 '23
+572
在4个频道中
Get PRO
十一月 '230
在4个频道中
Get PRO
十月 '230
在5个频道中
Get PRO
九月 '23
+27
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+17
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+39
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+33
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+27
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+39
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+44
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+35
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+31
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+38
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+45
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+34
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+117
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+353
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+41
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+108
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+44
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+52
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+113
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+79
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+37
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+65
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+104
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+43
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+41
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+68
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+63
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+137
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+96
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+162
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+49
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+42
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+66
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+4 188
在0个频道中
日期
订阅者增长
提及
频道
25 十月0
24 十月+6
23 十月+1
22 十月+9
21 十月+10
20 十月+3
19 十月+1
18 十月+4
17 十月+2
16 十月+6
15 十月+7
14 十月+3
13 十月+3
12 十月+7
11 十月+3
10 十月+5
09 十月+3
08 十月+7
07 十月+7
06 十月+7
05 十月+7
04 十月+6
03 十月+8
02 十月+4
01 十月+2
频道帖子
Итак, про экскурсию в Летово После того как я взял интервью у Саши Поварова, с MLinside связался PR отдел Летово и предложил
+7
Итак, про экскурсию в Летово После того как я взял интервью у Саши Поварова, с MLinside связался PR отдел Летово и предложил посотрудничать. В итоге мы записали интервью с двумя потрясающими гостями, преподающими в Летово (скоро выйдет у нас в каналах), а перед этим я, вместе с женой, ребенком и коллегой, попал на экскурсию в рамках пресс-дня (это не когда прессуют, а когда прессу, коей я видимо теперь тоже являюсь, зовут в гости). На экскурсии нам рассказали, что в Летово все разбито по кафедрам, среди которых точно есть Science (естественные науки), Математика, Информатика, Спорт и Искусство, но возможно есть что-то еще. Мне больше всего понравились рассказы двух физиков - одного про исследования с крутым электронным микроскопом, другого про задачку с практического этапа всеросса и как они со студентами ее разбирали, дорабатывали и вообще готовятся к экспериментальному туру. Кабинеты и лаборатории тоже выглядели очень здорово. Также приятно, что в помещениях кафедры естественных наук есть всякая живность - рыбки в аквариуме и хамелеон в террариуме, мелочь, а добавляет уюта. Не покидало ощущение, что рассказывают нам про научную работу школьников немного по верхам, но потом я вспомнил, что я сегодня пресса, а не обладатель двух красных дипломов МФТИ, и перестал придираться у себя в голове к глубине рассказа. Кроме того, даже в экспресс-режиме одна только экскурсия по кафедре Science заняла больше часа и мне все равно пришлось уехать до конца всего мероприятия. Так что в итоге, наверное, все было как надо. Самих учащихся мы тоже увидели: это были и те, кто заранее готовился вести экскурсию, и случайно идущие мимо, иногда привлекаемые к рассказу. Кстати, понравилось отсутствие школьной формы и вообще свободное отношение к одежде - у одной девочки был очень крутой готический лук, прям поностальгировал по школьным годам (у нас тоже было можно носить все и не было формы, но не по причине заботы о наших свободах, а по причине отсутствия у всех денег и желания на школьную форму))). Вообще кампус и вся территория школы выглядят очень солидно, сначала прям дух захватывает от монументальности, да еще и лес свой есть. Но опять же, если задуматься, многое хотелось бы видеть в каждой школе страны и вообще мира, вот в каждом даже небольшом городке. Откуда взять на это денег история умалчивает, так что пока остается грезить обучением в Летово. Отдельная интересная тема - стоимость обучения. Формально она огромная, хотя на самом деле находится в рынке (если смотреть на частные московские школы). Однако 80% учеников покрывают часть стоимости обучения грантом от Летово, причем гранты основаны не на качестве прохождения вступительных испытаний, а на финансовом положении родителей (используют скоринг от Сбера, чтобы определить процент, покрываемый грантом). Если у вас денег не очень много, это крутой момент, если же денег у вас дофига, но хочется максимальную скидку для самых умных, то вам такая система, конечно, не подойдет. В общем и целом - солидное заведение, тем, кому актуально (поступление с 7 класса) рекомендую рассмотреть. Ждите интервью с преподами :)

2
На всякий случай, чтобы уж точно не отвертеться, решил вывесить на всеобщее обозрение список своих долгов в канале: 1) Рассказ про экскурсию в Летово 2) Панель про образование на YaC/e - что интересного там было 3) В чем суть аналогии между рекомендательными системами и задачами анализа текстов (был вопрос в комментариях и мое обещание написать) Если кто-то вспомнит еще какие-то - дописывайте (по ощущениям долгов в 10 раз больше, но я уже успел их себе простить). Также можете просто накидывать в комментах, про что еще написать.
1 816
3
Мой любимый ответ, что если пи это отношение длины окружности к ее диаметру, то в норме L_1 или в L_бесконечность число пи по
Мой любимый ответ, что если пи это отношение длины окружности к ее диаметру, то в норме L_1 или в L_бесконечность число пи получится равным 4. Кстати говоря, привычное нам пи - это наименьшее из возможных в L_p нормах на плоскости (общая формула для пи в L_p норме - в аттаче к посту), хотя если круг задается центрально-симметричным выпуклым множеством, то число пи может варьироваться в диапазоне от 3 до 4, причем обе границы достижимы. Что интересно, добиться непривычного нам значения пи, просто рассмотрев евклидово пространство с неединичной матрицей Грама, не получится. Казалось бы, неединичная матрица Грама может запросто сделать из окружности эллипс, а там уж число пи точно должно получиться другим. Но увы, длину окружности ведь тоже надо мерять с той же неединичной матрицей Грама, поэтому получится все равно 3.14... По той же причине пи в норме L_1 будет равно 4, а не 2 корня из 2, например. А вот люди, ностальгирующие по теоретической физике, могут вспомнить про планковские единицы, где 8*pi*G, скорость света и редуцированную постоянную планка полагают равными единице для удобства записи формул, хоть это уже и совсем другая история :)
2 108
4
Если бы вас спросили, может ли число пи равняться не 3.1415926..., как бы вы объяснили, что да?
2 420
5
#ML Последователи Decision Models, Jev и иже с ними уже обретают черты религиозного культа 😵‍💫 Особо продвинутые самопровоз
#ML Последователи Decision Models, Jev и иже с ними уже обретают черты религиозного культа 😵‍💫 Особо продвинутые самопровозглашённые пророки уже требуют упразднить скоринговые и NBO/NBA модели — всё же «заменят Decision Models». Тем, кто изучает ML исключительно по Telegram-каналам и верит в «калиброванные вероятности из коробки», посвящается. Что такое калиброванная вероятность? От бинарного классификатора часто хочется получить не метку, а скор от 0 до 1, соответствующий вероятности события. Например, из 1000 заёмщиков со скором 0.6 примерно 600 должны выйти в дефолт, а со скором 0.05 — примерно 50. Если это свойство выполняется на всём диапазоне скоров, модель идеально откалибрована. На практике скоры разбивают на бины (например, 0–0.05, 0.05–0.1), сравнивая среднюю вероятность дефолта (PD) с фактической долей дефолтов (DR). Так строят калибровочную кривую. Взвешенное по доле наблюдений в бинах среднее абсолютных разностей PD и DR называется ECE (Expected Calibration Error). Преобразование выходов модели для улучшения соответствия предсказанных вероятностей фактическим частотам называют калибровкой. Для других задач вместо DR используют ER (Event Rate). Есть и более слабое условие — calibration-in-the-large, когда средний скор совпадает с ER всей выборки. ER может меняться со временем. В кредитном скоринге различают PIT (Point-in-Time), учитывающий текущие экономические условия, и TTC (Through-the-Cycle), отражающий долгосрочный риск на протяжении экономического цикла. Но скоры распределены неравномерно, поэтому в разных бинах разное количество наблюдений и разная точность оценки DR. Следовательно, у калибровочных кривых есть доверительные интервалы. Все еще сложнее Aleatoric uncertainty — неопределённость самого исхода. Даже зная, что вероятность дефолта 50%, мы не можем уверенно предсказать исход для конкретного заёмщика. Epistemic uncertainty (EU) — недостаток знаний модели. Например, когда похожих заёмщиков почти не было в обучающей выборке. Два клиента могут получить одинаковый скор 0.5, хотя для одного у нас сотни тысяч похожих наблюдений, а для другого — практически ни одного. EU приближённо оценивают через ансамбли и бутстрап. В CatBoost для этого есть Virtual Ensembles, позволяющие оценивать Data и Knowledge Uncertainty. Если все модели ансамбля предсказывают около 0.5, это может указывать на высокую неопределённость исхода. Если половина предсказывает 0.1, а половина 0.9 — скорее на недостаток знаний. Хотя ансамбли тоже умеют дружно ошибаться. Калибровка, Aleatoric и Epistemic uncertainty — разные вещи. Даже идеально откалиброванная модель может систематически ошибаться на отдельных сегментах или при изменении распределения данных. Для серьёзных бизнес-кейсов одного калиброванного скора недостаточно. Нужны независимая валидация, проверка калибровки с доверительными интервалами, устойчивости во времени и по сегментам, иногда — отдельная оценка Epistemic uncertainty. А для NBO/NBA вероятность события вообще не равна полезности действия. Нужны стоимости ошибок, ограничения и оценка влияния действий на результат. Вернёмся к Jev Когда заявляют о «калиброванных вероятностях из коробки», хочется спросить: • На чем калибровали и проверяли? • Что происходит при смещении данных и на новых доменах? • Как оценивается Epistemic uncertainty? Пока ответов нет, число 0.97 на выходе Decision Model — просто выход модели, вероятностную интерпретацию которого ещё нужно подтвердить. И тут бы мне продемонстрировать калибровку Jev на каком-нибудь датасете, но мне лень, поскольку это сделали вскоре после её выхода на двух задачах классификации текстов. А чуть позже — на задаче обнаружения prompt injection. Результаты ожидаемо показали, что калибровки на произвольной новой задаче из коробки нет. Итого: чтобы использовать Jev в проде, её придётся долго и упорно тестировать на вашем рейсе — с выдумкой и смекалкой. А если нужно классифицировать тексты и есть разметка, разумнее взять предобученный BERT, дообучить классификационную голову (при необходимости — и энкодер), откалибровать и провалидировать.
2 432
6
Сидел общался с другом, по профессии искушенным в сфере отношений с широкой публикой. Спрашиваю его: «дай совет, как мне дальше канал растить?». А он, имея некоторую предысторию диалога за вечер, и говорит: «вот ты почему Jev в своем канале не обосрал?». Я честно ответил, что стараюсь никого не обсирать, потому что не хочу устраивать никаким своим подписчикам инсульт жопы, и вообще самый оскорбительный и вызывавший хейт пост в истории моего канала - это поздравление с 8 марта (кто помнит, тот помнит)). А вот Никита @datarascals не стал скромничать и прошелся по адептам трансформерных decision models, за что ему большое человеческое спасибо. Причем написал без демагогии и эмоций, а четко и по делу. Рекомендую во-первых к прочтению, а во-вторых тем кто не сможет дочитать не пытаться интерпретировать вероятности от decision models.
2 318
7
Нейрояз продолжает захват интернета То и дело люди с серьезным лицом в своих шортсах и рилсах вещают: "и вот тут начинается с
Нейрояз продолжает захват интернета То и дело люди с серьезным лицом в своих шортсах и рилсах вещают: "и вот тут начинается самое интересное". Плохо ли, что они используют ИИ для подготовки? Нет. А что же тогда не так? Да то, что одни и те же штапмы очень быстро начинают бесить. Вообще не важно, кто там текст написал, хочется, чтобы от него не горело так сильно 🤬 Базовая стратегия - системный промпт про то, как избегать нейрояза, с подробным перечислением, что такое хорошо и что такое плохо. Другая базовая стратегия - использование всяких скиллов про хьюманизацию текста. Мой лучший метод делать текст более человеческим, это не делегировать нейронке само сочинение текста, а хотя бы уж надиктовать (лучше написать) фактуру самостоятельно сплошным потоком мыслей, а сетку использовать уже для структурирования получившегося текста, сбора дополнительной фактуры, проверки логики и анализа противоречий в своих рассуждениях. В итоге сгенерированный нейросетью текст почти полностью опирается на мои же слова, но экономит часть времени на переписывании и приведении в какую-то структуру, а также позволяет за счет дополнительного анализа выдать более качественный материал. А как спасаетесь от нейрояза вы? 🤔
3 497
8
Фан-факт: в статье про AlexNet есть обрезанное изображение сети AlexNet. По одной из версий, Алекс Крижевский обрезал изображ
Фан-факт: в статье про AlexNet есть обрезанное изображение сети AlexNet. По одной из версий, Алекс Крижевский обрезал изображение, чтобы итоговая статья уместилась в жесткое ограничение NIPS на длину статьи в 8 страниц.
3 490
9
Причем из-за того что картинка была обрезанная в оригинальной статье, во все презентации в мире она попала в таком же обрезанном виде :) Так что если хотите прославиться в AI - дорисуйте картинку и запостите на реддит 😁😁😁 Кстати, дорисованные версии в интернете иногда и правда встречаются
3 421
10
Есть кстати один человек, сильно преуспевший в работе в IT, который говорил: «я не читаю бизнес-литературу, потому что все знания человечества есть в художественной». Продолжая тему предыдущего поста: какие художественные книги вы бы советовали прочитать вместо чтения бизнес-литературы и книжек по саморазвитию? :)
3 655
11
А посоветуйте хороший курс по чему-то про саморазвитие (ну там тайм-менеджмент, масштабирование бизнеса, управление стрессом и тревожностью, что угодно подойдет), который ведут люди, которые чего-то в жизни и карьере достигли. Интересно посмотреть, как такое выстраивается методически, когда лектор вроде не воздухан, но и предмет не наука.
3 902
12
У нас в MLinside завтра небольшой дебют: первый открытый вебинар нашего первого курса для продактов. До этого мы учили инжене
У нас в MLinside завтра небольшой дебют: первый открытый вебинар нашего первого курса для продактов. До этого мы учили инженеров, и я ждал, что продакты будут спрашивать про промпты и инструменты. Но пока собирал программу, самый частый вопрос был про деньги: «А агенты вообще окупаются? Может выйти, что руками дешевле?» Вопрос настолько хороший, что мы вынесли его в отдельный вебинар. 15 октября в 19:30 по МСК - «Когда AI-агент окупается: считаем экономику на живом кейсе». Ведет Максим Шаланкин, ML Team Lead в Big Data МТС Web Services и один из авторов курса. Берет реальную задачу и раскладывает по цифрам: во что обходится агент, с какого момента отбивается и когда проще заплатить человеку. Зарегистрироваться на вебинар: https://live.mlinside.ru/ Приходите. Пропаганды «AI изменит всё» не будет, задолбавших лозунгов в духе "AI убил ютьюб/маркетинговые агенства/дизайнеров/разработчиков" - тоже. Трезво, взвешенно, без буллшита - все, что мы ценим в MLinside.
6 679
13
Каждый раз, когда человек из службы поддержки, доставки, такси или чего бы то ни было еще из сферы услуг говорит мне "хорошего вечера", а отвечаю "и вам тоже". Сначала я немного смущался, что это как официанту сказать "и вам тоже" в ответ на "приятного аппетита". Ну серьезно, люди на смене, какой еще нафиг хороший вечер. Но со временем я понял: всегда может быть хуже. Поэтому теперь желаю всем хорошего вечера :)
4 595
14
Кому приписывают авторство метода градиентного спуска?
4 462
15
没有文字...
4 237
16
Составляю сейчас план лекции, которую очень давно хотел сделать: про то как математика проложила нам путь к искусственному интеллекту, который мы знаем сейчас, какие рубежи мы начали преодолевать только что, и чего ожидать дальше. В процессе выясняется много интересного, поэтому запилю несколько опросов по теме :)
3 751
17
Сегодня списывался с другом из Яндекса и вместо обычного «работы много» он честно сказал: «соррян, пока недоступен, моя команда за последние трое суток поспала вот сегодня часов пять». Был такой анекдот: «Хорошо работать пожарным: сидим с мужиками байки травим, в домино играем, но как пожар - так хоть сразу увольняйся». И ведь при всех моральных вопросах просто уволиться в трудный момент это тоже выбор, технически он возможен. Спасибо ребятам, что они такой выбор не делают. И вообще всем тем, кто не бежит от трудностей и превозмогает. Не только в Яндексе, разумеется.
4 881
18
Вчера закончил запись первой части курса «AI для топов» :) Скоро в MLinside
Вчера закончил запись первой части курса «AI для топов» :) Скоро в MLinside
4 505
19
Так началось мое утро субботы :) На правах блохера был на экскурсии
Так началось мое утро субботы :) На правах блохера был на экскурсии
4 741
20
Барашек в ящике 10 октября выступаю... нет, не на митапе по ML, а на Фандом Фесте! :) На мероприятии попробуем заглянуть в не
Барашек в ящике 10 октября выступаю... нет, не на митапе по ML, а на Фандом Фесте! :) На мероприятии попробуем заглянуть в недалёкое будущее вместе с кинопрокатной компанией «Русский Репортаж». Сначала поговорим о том, как людям разделить мир с ИИ, а затем посмотрим премьеру с Каннского кинофестиваля — фильм «Барашек в ящике» (кто сразу вспомнил про "Маленького принца" - вы вспомнили абсолютно правильно). По сюжету фильма семья усыновляет человекоподобного робота. Но сможет ли андроид заменить им настоящего сына и можно ли полюбить машину как близкого человека? И где проходит граница между нашими проекциями и настоящими чувствами? (это кстати небольшой спойлер к названию) 🤖 Обсуждать фильм будут: 💫 Андрей Чувагин — кинокритик, автор телеграм-канала и подкаста Fat Cinema 💫 Виктор Кантор — ваш покорный слуга, автор канала Kantor AI :) Билеты брать здесь: https://fandomvk.com
4 751