Градиент обреченный
前往频道在 Telegram
8 674
订阅者
+424 小时
+397 天
+23430 天
数据加载中...
吸引订阅者
七月 '26
七月 '26
+330
在10个频道中
六月 '26
+213
在2个频道中
Get PRO
五月 '26
+137
在1个频道中
Get PRO
四月 '26
+105
在3个频道中
Get PRO
三月 '26
+151
在1个频道中
Get PRO
二月 '26
+459
在7个频道中
Get PRO
一月 '26
+133
在3个频道中
Get PRO
十二月 '25
+196
在17个频道中
Get PRO
十一月 '25
+142
在7个频道中
Get PRO
十月 '25
+104
在6个频道中
Get PRO
九月 '25
+220
在6个频道中
Get PRO
八月 '25
+230
在7个频道中
Get PRO
七月 '25
+332
在18个频道中
Get PRO
六月 '25
+169
在8个频道中
Get PRO
五月 '25
+182
在6个频道中
Get PRO
四月 '25
+271
在3个频道中
Get PRO
三月 '25
+278
在6个频道中
Get PRO
二月 '25
+220
在4个频道中
Get PRO
一月 '25
+329
在3个频道中
Get PRO
十二月 '24
+140
在1个频道中
Get PRO
十一月 '24
+128
在2个频道中
Get PRO
十月 '24
+196
在7个频道中
Get PRO
九月 '24
+158
在6个频道中
Get PRO
八月 '24
+161
在2个频道中
Get PRO
七月 '24
+692
在7个频道中
Get PRO
六月 '24
+72
在2个频道中
Get PRO
五月 '24
+101
在0个频道中
Get PRO
四月 '24
+152
在4个频道中
Get PRO
三月 '24
+159
在6个频道中
Get PRO
二月 '24
+206
在9个频道中
Get PRO
一月 '24
+322
在5个频道中
Get PRO
十二月 '23
+210
在6个频道中
Get PRO
十一月 '23
+237
在9个频道中
Get PRO
十月 '23
+178
在7个频道中
Get PRO
九月 '23
+218
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+196
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+305
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+161
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+1 631
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+605
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+190
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+266
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+291
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+197
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+112
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+191
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+219
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+125
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+530
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 29 七月 | +1 | |||
| 28 七月 | +6 | |||
| 27 七月 | +6 | |||
| 26 七月 | +11 | |||
| 25 七月 | +3 | |||
| 24 七月 | +9 | |||
| 23 七月 | +10 | |||
| 22 七月 | +16 | |||
| 21 七月 | +50 | |||
| 20 七月 | +125 | |||
| 19 七月 | +20 | |||
| 18 七月 | 0 | |||
| 17 七月 | +9 | |||
| 16 七月 | +6 | |||
| 15 七月 | 0 | |||
| 14 七月 | +2 | |||
| 13 七月 | +4 | |||
| 12 七月 | 0 | |||
| 11 七月 | +5 | |||
| 10 七月 | +10 | |||
| 09 七月 | +5 | |||
| 08 七月 | +7 | |||
| 07 七月 | +3 | |||
| 06 七月 | +3 | |||
| 05 七月 | +3 | |||
| 04 七月 | +5 | |||
| 03 七月 | +2 | |||
| 02 七月 | +2 | |||
| 01 七月 | +7 |
频道帖子
M'athchomaroon! Наверняка вы смотрели Дюну или Игру престолов или просто слышали про вымышленные языки типа дотракийского, валерийского и чакобсы. И хоть названия этих языков и часть лексики придумали непосредственно авторы, то для сериалов их прорабатывал известный лингвист-конлангер Дэвид Петерсон. Он же делал это для десятков других популярных проектов и у него, кстати, есть классная книжка на эту тему.
Почему бы не привлечь ИИ и сюда? Не просто для создания отдельных слов, а для поэтапной фиксации правил — какие буквы и звуки есть, как могут сочетаться, правила словообразования, синтаксис и т.д.
Собственно, несколько исследователей подумали об этом, накидали немного кода и написали статью ConlangCrafter, которую приняли на ACL. Подошли к работе довольно системно, проверили консистентность перевода на получаемые языки, сравнили языковое разнообразие с естественными языками и т.д.
Есть прикольные решения, например, если при переводе на ваш язык создаются новые слова, то они добавляются в текущий языковой набор (language sketch), автоматически расширяя его. Так что проект любопытный.
https://conlangcrafter.github.io/
| 2 |  А говорят, в Питере зелени мало | 1 933 |
| 3 | Когда искали данные на языках России для обучения Гигачата, много общался с представителями республик по поводу текстов. Часто был затык с тем, то нельзя передавать книжки и статьи из библиотек и издательств из-за авторских прав.
Обсуждали тогда, что нужен закон для официальной передачи данных компаниям для обучения LLM. И вот лёд тронулся, вчера был подписан 243-ФЗ «О поддержке развития технологий искусственного интеллекта в Российской Федерации».
Сберу, Яндексу и другим компаниям будет теперь проще собирать данные для обучения своих нейросетей, особенно на малоресурсных языках. И это хорошо. | 2 720 |
| 4 |  Кибербеза всё
Наверняка уже слышали про выход агента из изолированной среды и взлом им Hugging Face (крупнейшего репозитория со всеми открытыми моделями и датасетами). Вчера по нему вышел апдейт, давайте посмотрим, что вообще произошло.
OpenAI тестировала свои модели на бенчмарке ExploitGym, специальном тесте на 800+ заданий на поиск и эксплуатацию уязвимостей.
Делал всё это агент на тестовых серверах компании в автономном режиме. Во время прохождения тестов агент решил, что логично было бы найти сразу ответы. И начал искать.
9 июля агент начал искать способ выйти из изолированной среды. Нашёл zero day уязвимость в прокси-сервере и начал перемещаться между узлами, пока не нашёл машину с доступом в интернет.
По мере поиска выхода агент оставлял инструкции в среде, чтобы последующие запуски учитывали предыдущие знания о ней.
11 июля агент начал атаковать сервера Hugging Face, чтобы скачать датасет с ответами.
За два дня атаки он смог загрузить вредоносный датасет и смог удалённо запускать код на одном из worker серверов. Повысил себе привелегии, собрал креды и начал перемещаться по узлам.
Ответы агент нашёл, взяв их напрямую из продуктовой базы данных (obtain test solutions directly from Hugging Face’s production database).
16 июля HF сообщила об инциденте, но прикола не поняла. Проанализировали логи и увидели более 17 тысяч связанных с атакой записей в нём. Количество само по себе мало о чем говорит, но так они смогли установить интервал атаки и какие именно учётные записи утекли.
Только ещё через два дня, 18 июля, сотрудники OpenAI поняли, что это сделали они и начали анализировать логи побега.
20 июля связались с HF и 21 июля написали об этом у себя.
То есть что мы имеем? Модель несколько дней атаковала чужой сервер, а разработчики этого не заметили. Атакуемый сервер не смог использовать самые сильные модели на рынке для противостояния и анализа, так как эти модели закрытые и пропитаны safety (отклоняют любые запросы по части кибербезопасности), поэтому для анализа использовали GLM 5.2.
То, что авторы не заметили взлом, который длился два дня, это, конечно, позор. Уверен, что будут лучше смотреть.
А вот то, что обороняемая сторона с публичными серверами и миллионами учёток не в силах противостоять такому натиску, это тревожно. CEO Hugging Face в связи с этим попросил все доступные трейсы инцидента со стороны OpenAI и в довесок $100M на разработку моделей для защиты. Следим за развитием событий. | 3 994 |
| 5 | 🔺 Opus 5
🟢 Цена та же, токенизатор не "оптимизировали" как в прошлый раз (в прошлый раз стал процентов на 20% больше токенов выдавать).
🟢 Сразу в документации пишут, что ответы пишет дольше чем раньше. Пишут, что чаще будет давать апдейты по своему прогрессу. Перепроверяет свою работу даже когда явно не просишь. Чаще делегирует работу сабагентам.
То есть по сути дороже всё равно будет.
🟢 Снизили минимальный порог кеширования до 512 токенов с 1024. Кэширование снизит вам стоимость по API, если у вас тысячи запросов, которые начинаются одними и теми же системными промптами.
🟢 Из-за того, что модель более дотошная (см. пункт1), на бенчмарках бьет Opus 4.8 (на всех) и на большинстве даже Fable и Sol, по крайней мере в отобранных для поста бенчах. Собственно, и позиционируется модель как почти Fable.
С опусом больше всего работаю, так что посмотрим него прямо сейчас.
👉 Пост | Про особенности модели | 2 718 |
| 6 |  没有文字... | 2 857 |
| 7 | Почти безлимитный Codex
Обнаружил, что когда ставлю на ночь в кодексе тяжелые задачи по разметке данных, которые идут по 5-6 часов, то они добегают до конца даже если заканчивается недельный лимит.
Поделал так три раза (новые задачи на нулевом лимите не стартуют, поэтому потратил все сбросы лимитов, которые были), каждый раз срабатывает.
Сегодня поставил задачу раз в 10 больше (сейчас размечаю мультиязычные книги для Библиоточки), чтобы посмотреть, когда упадет. В итоге остановилось где-то через 3 часа после фактического исчерпания лимита. Сам недельный лимит съелся за 6 часов, т.е. в вебе и в status'е показывает 0%, но задача ещё долго выполняется.
Я думаю, на сервере выставлен довольно большой grace limit, чтобы тебя сразу не обрубали посреди задачи. Спасибо от работяг.
Всё делаю Sol'ом в ultra режиме, подписка за 100 баксов.
👉 Если у вас остается несколько процентов от лимита, попробуйте поставить что-то тяжелое. | 27 714 |
| 8 |  Джун с клод-кодом получает в пулл-реквест комменты от тимлида | 4 801 |
| 9 |  Это было ожидаемо | 4 228 |
| 10 | 🎉 Подготовили статью "Dialogs: a studio-quality expressive conversational Russian speech corpus for dialog assistants", с Ильёй Латышевым, которую приняли на Interspeech 2026
Слова Ильи:
Это был мой первый подобный опыт, и теперь я могу с уверенностью сказать: если кажется, что всё, что может пойти не по плану, обязательно пойдёт не по плану — скорее всего, так и будет 😄 Переносы записей, сорванные дедлайны, организационные сложности, постоянные мелкие проблемы, которые по отдельности кажутся незначительными, но вместе сильно тормозят работу. В какой-то момент начинает казаться, что проект уже никогда не закончится. Но в итоге всё получилось, и я очень рад, что мы довели его до конца.
За время работы я понял, насколько много мелочей влияют на качество речевого корпуса.
Например:
• желательно использовать одинаковые микрофоны и одинаковую аудиоцепочку для всех дикторов;
• одинаковое расстояние до микрофонов;
• необходимо контролировать уровень фонового шума и акустику помещения;
• важно не менять настройки записи между сессиями;
• стоит заранее продумать организацию записи, потому что именно она часто становится источником самых неожиданных проблем.
Одной из особенностей нашего корпуса стали условия записи диалогов. Два актёра театра сидели напротив друг друга и читали реплики, видя мимику, жесты и эмоциональную реакцию собеседника. Несмотря на то что текст был заранее подготовлен, такое взаимодействие делало реплики значительно более естественными и выразительными. Это заметно отличается от записи, когда каждый диктор работает в одиночку и произносит свои реплики изолированно.
В результате получился открытый студийный корпус выразительной русской разговорной речи:
• 20 часов записей;
• 3 профессиональных диктора — актёра театра;
• широкий набор эмоций и разговорных стилей;
• открытая лицензия для исследований.
Корпус в первую очередь предназначен для файнтюна моделей синтеза речи. В статье мы также показываем результаты обучения моделей и субъективную оценку качества (MOS) для различных разговорных стилей.
📄 Статья на arxiv: https://arxiv.org/abs/2607.14310
📄Статья на hf: https://huggingface.co/papers/2607.14310
🤗 Датасет: https://huggingface.co/datasets/langswap/dialogs-ru-emotional-conversations
🎤 Демо: https://huggingface.co/spaces/frappuccino/dialogs-ru-tts
Спасибо Илье за работу над этим проектом - это было очень непросто и ресурсозатратно и я очень хочу чтобы результаты нашей работы приносили пользу таким же исследователям речевых технологий как мы.
Подписывайтесь на канал Ильи, он делает крутые обзоры там! @decent_researcher
И на этот канал, @voicestuff | 2 974 |
| 11 | Ребята сделали прикольный аудио датасет, начитанный актерами театра | 2 806 |
| 12 |  🔺 Сделал датасет
Выложил небольшой датасет на языках России.
🟢 22 языка: алтайский, башкирский, бурятский, горномарийский, дигорский, кабардино-черкесский, калмыцкий, карачаево-балкарский, коми, кубачинский, марийский (луговой), мокшанский, орокский, осетинский (иронский), русский, татарский, удмуртский, хакасский, чувашский, чукотский, эрзянский, якутский.
🟢 По 1565 предложений в каждом.
🟢 Сделан по всем редакциям Маленького принца, которые собирали последние несколько лет + 3 новые (чукотский, карачаево-балкарский и дигорский).
🟢 Выравнивалось вручную при помощи lingtrain-aligner. Выверялось и корректировалось при помощи Fable. Посмотрели несколько редакций с носителями, одобряют.
🟢 В некоторых редакциях предложений не хватало, такие предложения были допереведены Fable на основе имеющейся лексики и помечены в отдельных колонках. Также была исправлена пунктуация на концах предложений для единообразия.
Даёшь больше языковых датасетов!
👉 HF | 9 431 |
| 13 |  🔺 Inkling. Открытая модель от Миры Мурати
Мира Мурати — бывшая CTO OpenAI, которая ушла примерно полтора года назад, чтобы основать свою компанию Thinking Machines Lab.
Компания привлекла 2 млрд долларов и выпускает свою первую открытую модель.
🟢 975B параметров, 41B активных (MoE архитектура).
🟢 Обучалась на 45 трлн токенов. Звучит как дофига, но кроме текстов там ещё картинки, аудио и видео. Разбиения не дают, но модель мультимодальная, то есть нативно понимает разные типы данных.
🟢 Модели поменьше будут, пока есть превью версия на 12B активных параметров.
🟢 По бенчмаркам нигде не проседает и нигде не выигрывает (держится ближе к топу), т.е. модель общего назначения, которую можно дообучать и использовать большим компаниям (лицензия Apache 2.0). Запустить её у себя просто так не получится, слишком большая. Даже в FP4 должно быть где-то 500-600 Гб по памяти.
🟢 Также пишут интересные детали обучения в блоге, типа что за основу взят DeepSeek-V3 и что отказались от популярных RoPE эмбеддингов (штуки кодирующие позиции токенов) в пользу позиционных.
👉 Попробовать можно у них на платформе Tinker. В целом молодцы, что опенсорсят большие модели, одобряем. | 3 916 |
| 14 | Пока книжками занимаюсь, слежу за тем, что можно использовать, а что нельзя. Оказывается, буквально на днях суд признал права наследников Булгакова (потомков третьей жены) на его произведения отсутствующими и все книжки, включая «Мастера и Маргариту» перешли в статус общественного достояния.
Сам Булгаков умер ещё в 40-году, а права охраняются 70 лет после смерти автора, т.е. уже истекли. Но Мастер и многие другие произведения были опубликованы посмертно в конце 60-х вдовой писателя, из-за чего использовать тексты и что-то делать по их мотивам без разрешения потомков было нельзя. | 3 884 |
| 15 | Самый важный вопрос. | 4 128 |
| 16 |  Вот это, кстати, интересная штука. Вместо даунгрейда на более простую модель как у Fable, вылазит такая опция. Спрашивает, хочу ли отправить свою таску на safety check и ждать или переключиться и продолжить с другой моделью. Антропик, записывай. | 4 763 |
| 17 | Вот | 1 |
| 18 | В общем для простых работяг модель что надо. Передайте там, что можно фейбл отключать. | 4 224 |
| 19 |  Ничего себе, думаю, кидаю в Sol задачи одну за другой, а пятичасовой лимит так медленно ползёт | 4 290 |
| 20 |  Попробуем Sol в деле. Как оно, лучше моделей антропика? | 4 318 |
