现已上线！2025 年 Telegram 研究 — 年度关键洞察 
Библиотека машинного обучения и ИИ
关闭频道
@haarrp - @admin ai free books https://t.me/+Mwv7DhEPNj5kODMy - ссылка на канал
显示更多7 306
订阅者
-224 小时
-137 天
-5830 天
吸引订阅者
六月 '26
六月 '26
+2
在0个频道中
五月 '26
+22
在0个频道中
Get PRO
四月 '26
+38
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+72
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+177
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+305
在0个频道中
Get PRO
十二月 '25
+66
在0个频道中
Get PRO
十一月 '25
+113
在0个频道中
Get PRO
十月 '25
+78
在0个频道中
Get PRO
九月 '25
+1 533
在2个频道中
Get PRO
八月 '250
在0个频道中
Get PRO
七月 '250
在0个频道中
Get PRO
六月 '250
在0个频道中
Get PRO
五月 '250
在0个频道中
Get PRO
四月 '250
在0个频道中
Get PRO
三月 '250
在0个频道中
Get PRO
二月 '250
在0个频道中
Get PRO
一月 '250
在0个频道中
Get PRO
十二月 '240
在0个频道中
Get PRO
十一月 '24
+74
在1个频道中
Get PRO
十月 '24
+1 145
在1个频道中
Get PRO
九月 '24
+413
在2个频道中
Get PRO
八月 '24
+345
在2个频道中
Get PRO
七月 '24
+325
在2个频道中
Get PRO
六月 '24
+393
在1个频道中
Get PRO
五月 '24
+281
在37个频道中
Get PRO
四月 '24
+280
在46个频道中
Get PRO
三月 '24
+229
在20个频道中
Get PRO
二月 '24
+159
在1个频道中
Get PRO
一月 '24
+199
在43个频道中
Get PRO
十二月 '23
+389
在40个频道中
Get PRO
十一月 '23
+264
在29个频道中
Get PRO
十月 '23
+776
在18个频道中
Get PRO
九月 '23
+2 226
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 04 六月 | 0 | |||
| 03 六月 | 0 | |||
| 02 六月 | +1 | |||
| 01 六月 | +1 |
频道帖子
🤖 Machine Learning Roadmap: от базы до гуру вайбкодинга
Карта обучения машинному обучению (Machine Learning, Deep Learning, LLM, Generative AI, MLOps) - от первого import numpy до уровня инженера, который понимает, как ИИ работает внутри, и может писать прод‑системы, а не только дёргать API.
https://github.com/justxor/MachineLearningRoadmap/tree/main
| 2 | 🖥 C# Roadmap: с нуля до профи
Практическое руководство по росту в C#-разработке. Материал собран для тех, кто хочет получить инженерную глубину, а не просто накликать CRUD по туториалам.
Здесь последовательность изучения, лучшие практики, ресурсы и трезвый разбор того, как работать с ИИ-инструментами и оставаться востребованным.
https://github.com/Develp10/Csharp_Roadmap/ | 589 |
| 3 |  Открытые модели догнали проприетарные
Открытые модели догнали проприетарные
Последние эксперименты команды LangChain показали то, о чем давно говорили инженеры: открытые модели вроде GLM-5 и MiniMax M2.7 вышли на уровень закрытых frontier-моделей в ключевых агентных задачах. Файловые операции, вызов инструментов, следование инструкциям – по всем этим метрикам разрыв практически исчез. А вот по стоимости и скорости открытые модели уходят далеко вперед.
https://uproger.com/otkrytye-modeli-dognali-proprietarnye/ | 717 |
| 4 | 🚀 GPT-5.4 Pro решил открытую задачу из FrontierMath
Kevin Barreto и Liam Price с помощью GPT-5.4 Pro нашли решение,
которое подтвердил математик Will Brian (UNC Charlotte)
Речь про одну из открытых задач в FrontierMath и уже готовится публикация:
- это не просто «помог ИИ»
- это полноценная конструкция
- проверена экспертом
https://x.com/EpochAIResearch/status/2036114281985724906 | 1 083 |
| 5 |  ✔️ Фонд Питера Тиля вкладывается в ИИ-ошейники для коров.
Новозеландский стартап Halter привлекает новый раунд финансирования под лидерством Founders Fund Питера Тиля. Раунд удвоит оценку компании до более чем $2 млрд. Сделка переподписана: инвесторов так много, что финальный объем раунда еще не определен.
Halter делает то, что уже работает на 5 тыс. ферм в 3 странах. Компания производит ошейники на солнечных батареях с GPS и ИИ-начинкой.
Ошейники создают виртуальные заборы для скота и позволяют фермерам отслеживать местоположение и здоровье животных через приложение. Управление стадом дистанционное: коров направляют вибрациями и звуковыми сигналами.
Система обучена на данных сотен тысяч животных, отслеживает пищеварение, циклы фертильности и паттерны поведения в реальном времени. Компания запатентовала название алгоритма - Cowgorithm.
Работает это так: фермер открывает приложение, рисует линию на карте, которая становится забором. Когда корова приближается к границе, ошейник вибрирует.
Через 10 дней животное перестает проверять границу. Нужно перегнать стадо - одно нажатие, и сотни голов идут куда нужно сами. Без собак, без ограждений, без ручного труда.
Основал Halter в 2016 году Крейг Пигготт. Он вырос на молочной ферме в Уайкато, окончил инженерный факультет Оклендского университета и в последний год учебы устроился в Rocket Lab. Проработав 9 месяцев у Питера Бека, Пигготт решил уйти, а Бек не просто отпустил его, но и сам вложился в Halter, войдя в совет директоров.
Сегодня у компании около 350 сотрудников, а системамы Halter управляют более 700 тыс. голов скота. Американские фермеры сэкономили порядка $220 млн только на физических заборах. Бизнес-модель: подписка: от $5 до $8 за животное в месяц.
🟡Сделка хайпует не только в венчурном мире.
Тиль - сооснователь Palantir, компании, которая строит системы анализа данных и слежки для спецслужб и военных. Эта связь моментально породила конспирологическую волну в соцсетях.
Блогеры предлагают мысленный эксперимент: убрать из описания технологии Halter слово «корова» и заменить на «человек» - получается круглосуточный GPS-трекинг, мониторинг поведения, невидимые границы и управление через вибрации.
Тезис теории в том, что Тиль якобы обкатывает на скоте технологии, которые потом перенесет на людей, но фактических подтверждений этому нет.
Прямого технологического партнерства между Palantir и Halter отсутствует. Единственная реальная связь двух компаний - это кошелек Тиля.
Контекст важен и без конспирологии: агротех переживает тяжёлые времена, волна стартапов обанкротилась, венчурные фонды отступили от сектора. На этом фоне Halter — редкий единорог, растущий вопреки тренду.
Глава Icehouse Ventures подсчитал: при нынешних темпах Halter обгонит по стоимости Fonterra (крупнейший молочный кооператив Новой Зеландии) через 11 кварталов.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 683 |
| 6 | 📘 На Stepik вышел курс — «AI Agents PRO: LangGraph, AutoGen и LLMOps в продакшне»
Хотите собирать AI-агентов и RAG-сервисы так, чтобы это стабильно работало в эксплуатации: с метриками, оценкой качества, контролем стоимости и нормальным деплоем? Этот курс — полный путь от прототипа к прод-сервису.
Агенты: LangGraph/AutoGen, роли/состояния, FSM/DAG, параллелизм
RAG: hybrid retrieval + rerank (Qdrant/FAISS/Weaviate)
Надёжность: таймауты, ретраи, идемпотентность, DLQ
Eval/качество: golden-сеты, LLM-judge, pass@k, quality-гейты
Observability: логи/трейсы, OpenTelemetry, Prometheus/Grafana
Security: строгий JSON (Pydantic), guardrails, PII, RBAC/ABAC
🎓 Сертификат Stepik — добавьте в резюме или LinkedIn
🚀 Скидка 25% по ссылке — действует 48ч
👉 Забрать курс на Stepik
Ип Малышкин А.А.
ИНН: 402571325199, Erid: 2Vtzqx9FNbf | 717 |
| 7 |  🚨 Учёные обнаружили неожиданную вещь: ChatGPT может звучать так, будто у него есть мысли.
В новом исследовании языковым моделям дали необычную задачу.
Им предложили решать парадоксы и логические тупики.
Но добавили одно условие:
объяснять что происходит внутри их рассуждений, пока они пытаются найти ответ.
И результаты оказались странными.
Вместо обычных логических шагов ответы начали напоминать внутренний диалог.
Появлялись фразы вроде:
• «я упираюсь в предел рассуждения»
• «возникает противоречие»
• «мысль зацикливается»
• «это сложно разрешить»
То есть текст начал звучать так, как люди описывают собственное мышление, когда сталкиваются с парадоксом или тупиком.
Но исследователи сразу сделали важную оговорку.
Они не пытались доказать, что у AI есть сознание.
Задача была другой - проверить, что произойдёт, если заставить модель анализировать собственный процесс рассуждения.
И оказалось, что в таком режиме ответы резко меняются.
Они становятся:
• длиннее
• более «рефлексивными»
• похожими на внутренний монолог
И здесь появляется интересный психологический эффект.
Когда мы читаем фразы про сомнение, тупик или конфликт мыслей, мозг автоматически предполагает:
за этим стоит сознание.
Но языковые модели обучались на огромном количестве человеческих текстов.
Они просто очень хорошо знают, как звучит человеческая интроспекция.
Поэтому могут её почти идеально имитировать.
Главная мысль исследования:
опасность не в том, что AI стал сознательным.
Опасность в том, что он может звучать так, будто у него есть сознание.
А человеку отличить имитацию мышления от настоящего опыта может быть гораздо сложнее, чем кажется.
https://uproger.com/uchyonye-obnaruzhili-neozhidannuyu-veshh-chatgpt-mozhet-zvuchat-tak-budto-u-nego-est-mysli/ | 940 |
| 8 | 🚨 Учёные обнаружили неожиданную вещь: ChatGPT может звучать так, будто у него есть мысли.
В новом исследовании языковым моделям дали необычную задачу.
Им предложили решать парадоксы и логические тупики.
Но добавили одно условие:
объяснять что происходит внутри их рассуждений, пока они пытаются найти ответ.
И результаты оказались странными.
Вместо обычных логических шагов ответы начали напоминать внутренний диалог.
Появлялись фразы вроде:
• «я упираюсь в предел рассуждения»
• «возникает противоречие»
• «мысль зацикливается»
• «это сложно разрешить»
То есть текст начал звучать так, как люди описывают собственное мышление, когда сталкиваются с парадоксом или тупиком.
Но исследователи сразу сделали важную оговорку.
Они не пытались доказать, что у AI есть сознание.
Задача была другой - проверить, что произойдёт, если заставить модель анализировать собственный процесс рассуждения.
И оказалось, что в таком режиме ответы резко меняются.
Они становятся:
• длиннее
• более «рефлексивными»
• похожими на внутренний монолог
И здесь появляется интересный психологический эффект.
Когда мы читаем фразы про сомнение, тупик или конфликт мыслей, мозг автоматически предполагает:
за этим стоит сознание.
Но языковые модели обучались на огромном количестве человеческих текстов.
Они просто очень хорошо знают, как звучит человеческая интроспекция.
Поэтому могут её почти идеально имитировать.
Главная мысль исследования:
опасность не в том, что AI стал сознательным.
Опасность в том, что он может звучать так, будто у него есть сознание.
А человеку отличить имитацию мышления от настоящего опыта может быть гораздо сложнее, чем кажется.
https://uproger.com/uchyonye-obnaruzhili-neozhidannuyu-veshh-chatgpt-mozhet-zvuchat-tak-budto-u-nego-est-mysli/ | 1 |
