ml.log | AI, ML & MLOps
前往频道在 Telegram
Честно про ML, данные и продакшн-код. Разборы собеседований, архитектура и живые кейсы без идеализаций
显示更多
网络:2 508
订阅者
无数据24 小时
-27 天
+1630 天
正在加载数据
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+36
在0个频道中
九月 '26
+37
在1个频道中
Get PRO
八月 '26
+20
在0个频道中
Get PRO
七月 '26
+24
在0个频道中
Get PRO
六月 '26
+68
在4个频道中
Get PRO
五月 '26
+12
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+12
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+7
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+15
在1个频道中
Get PRO
一月 '26
+7
在1个频道中
Get PRO
十二月 '25
+6
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+14
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+18
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+17
在0个频道中
Get PRO
八月 '25
+24
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+25
在2个频道中
Get PRO
六月 '25
+18
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+14
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+29
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+16
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+26
在1个频道中
Get PRO
一月 '25
+73
在3个频道中
Get PRO
十二月 '24
+43
在2个频道中
Get PRO
十一月 '24
+16
在0个频道中
Get PRO
十月 '24
+23
在1个频道中
Get PRO
九月 '24
+24
在1个频道中
Get PRO
八月 '24
+24
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+27
在2个频道中
Get PRO
六月 '24
+28
在1个频道中
Get PRO
五月 '24
+29
在0个频道中
Get PRO
四月 '24
+24
在0个频道中
Get PRO
三月 '24
+19
在0个频道中
Get PRO
二月 '24
+28
在0个频道中
Get PRO
一月 '24
+36
在1个频道中
Get PRO
十二月 '23
+34
在0个频道中
Get PRO
十一月 '23
+23
在0个频道中
Get PRO
十月 '23
+24
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+32
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+31
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+24
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+26
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+24
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+31
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+61
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+46
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+19
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
+20
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+34
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+14
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+32
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+26
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+51
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+37
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+64
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+73
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+57
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+163
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+503
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+433
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+135
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+76
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+151
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+232
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+228
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+119
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+221
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+607
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 30 十月 | +1 | |||
| 29 十月 | +1 | |||
| 28 十月 | +1 | |||
| 27 十月 | 0 | |||
| 26 十月 | 0 | |||
| 25 十月 | +1 | |||
| 24 十月 | +1 | |||
| 23 十月 | +2 | |||
| 22 十月 | +2 | |||
| 21 十月 | 0 | |||
| 20 十月 | +2 | |||
| 19 十月 | +4 | |||
| 18 十月 | +1 | |||
| 17 十月 | 0 | |||
| 16 十月 | +4 | |||
| 15 十月 | +4 | |||
| 14 十月 | +1 | |||
| 13 十月 | +2 | |||
| 12 十月 | 0 | |||
| 11 十月 | +1 | |||
| 10 十月 | 0 | |||
| 09 十月 | +1 | |||
| 08 十月 | +2 | |||
| 07 十月 | 0 | |||
| 06 十月 | 0 | |||
| 05 十月 | +2 | |||
| 04 十月 | 0 | |||
| 03 十月 | +1 | |||
| 02 十月 | 0 | |||
| 01 十月 | +2 |
频道帖子
| 2 | https://habr.com/ru/news/1099152/ | 556 |
| 3 | 没有文字... | 1 009 |
| 4 | ggmlR: Vulkan GPU-бэкенд для R
В последнее время у всех, кто работает с ML, один и тот же рефлекс: хочешь GPU, ставь CUDA, Python и PyTorch. А если ты R-аналитик, то ещё и ищи, как всё это подружить с твоим кодом. Задача выполнима, но на практике это обычно плясать с бубном вокруг драйверов, окружений и версий.
Поэтому был создан ggmlR: нативный GPU-бэкенд для R на базе GGML и Vulkan. Без CUDA, ROCm, Python, PyTorch и TensorFlow. Vulkan работает на AMD, NVIDIA и Intel. На Data Fest 2026 @Zabis13 рассказал, что из этого получилось.
В докладе:
- llamaR, порт llama.cpp, выдаёт 22 токена в секунду против 24 у эталона. Для R-пакета это вполне достойно.
- sd2R генерирует картинки через Stable Diffusion и Flux, и всё это прямо из R. Есть даже Shiny-интерфейс, чтобы не мучить консоль.
- Инференс ONNX-моделей на GPU идёт в десятки раз быстрее, чем на CPU.
В планах развитие экосистемы R🚀
https://www.youtube.com/watch?v=pS-mAmCgUEk
#R #Vulkan #GPU #DataFest | 836 |
| 5 | Хоть я и не фанат R, но тут @Zabis13 сделал так, чтобы R-аналитики не мучились с CUDA и связками сред, а получали нормальную скорость на Vulkan из коробки - очень круто | 634 |
| 6 | 没有文字... | 704 |
| 7 |  +1⚡️ Как Asana уронила косты на браузерного агента в 76 раз
Запустить браузерного агента в демке весело, пока в конце месяца не прилетает счет за токены на $50k. Asana поделилась техническими деталями продакшн-внедрения своего браузерного ассистента поверх моделей OpenAI в среде Codex.
🧠 За счет чего срезали косты и ускорили инференс в 5 раз:
• Отказ от сырого DOM: передача сырого HTML страницы в контекст сжигает токены со скоростью света. Asana перешла на сжатые деревья доступности (Accessibility Trees) с жестким отсевом невидимых элементов.
• Специализация моделей: вместо прогона всей логики через флагманские тяжелые LLM рутинные действия по кликам и заполнению форм отдаются легковесным специализированным моделям (Sol / Astra), а планирование остается на мастере.
• Кэширование промежуточных состояний: агрессивное кэширование префиксов промптов, снизившее время отклика на каждом шаге взаимодействия с веб-страницей.
📊 Итог:
• Стоимость выполнения сценария упала в 76 раз.
• Скорость выполнения тестов выросла в 5 раз.
💡 Мысли для прода:
Главный урок для всех, кто пилит агентов: контекст — это самое узкое место. Очистка входных данных до минимально достаточного графа действий окупается кратно.
🔗 Ссылки:
• Разбор в блоге: openai.com/index/asana-browser-agent
#openai #agents #production #optimization #architecture | 764 |
| 8 | Только что со мной история произошла
Заходит клиент в бюро переводов, оформляет заказ, долго расспрашивает про сроки, потом спрашивает:
— А вы ЧатГПТ пользуетесь? Я тут дома сам через него прогнал текст, вроде норм перевел. Может, вы просто этот вариант проверите и правочки внесете? Ну, чтобы побыстрее было 🤣🤣🤣
У девушки там вся жизнь перед глазами пронеслась | 1 109 |
| 9 | 没有文字... | 1 342 |
| 10 |  Data is new asbestos 🤣 | 1 163 |
| 11 | 没有文字... | 1 329 |
| 12 |  没有文字... | 988 |
| 13 |  没有文字... | 1 383 |
| 14 | Сберлога → ml.log🚀
6 лет для IT-сообщества — это целая жизнь.
Все началось в далеком 2020-м. Тогда «Сберлога» была просто маленьким чатиком на несколько человек. Мы были коллегами по DS в Сбере и просто договаривались там о совместных обедах 🍕
Но аппетит (в хорошем смысле) рос. Постепенно обсуждение работы по время еды сменилось совместным прохождением курсов, участием в соревнованиях, лекциями и бесконечными спорами о том, как делать правильный ML. Со временем вокруг «Сберлоги» выросла целая экосистема: отдельные группы по интересам, чаты по графам, данным, вакансиям и даже спорту.
Почему пора что-то менять?
Название «Сберлога» всегда несло в себе ДНК Сбера. Это была классная история, но жизнь идет: за эти 6 лет сообщество вышло далеко за пределы одной компании. Иронично, но почти никто из тех, кто ходил на те самые первые обеды, уже давно не работает в Сбере (ну я то давно уже не там, но некоторые все еще 👍)
Мы выросли, разъехались по разным компаниям и странам, но остались вместе. Пришло время привести форму в соответствие с содержанием.
Встречайте ml.log 😁 | 1 363 |
| 15 | 没有文字... | 1 374 |
| 16 | 没有文字... | 0 |
| 17 | 没有文字... | 1 451 |
| 18 |  没有文字... | 1 401 |
| 19 |  没有文字... | 1 281 |
| 20 |  没有文字... | 1 004 |
