Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Machinelearning
Channel Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 278 468 subscribers, ranking 330 in the Technologies & Applications category and 1 356 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 278 468 subscribers.
According to the latest data from 08 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -3 388 over the last 30 days and by 3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.70%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.13% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 21 454 views. Within the first day, a publication typically gains 17 065 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 158.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 09 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
Измерять такую склонность до сих пор было почти нечем - пока оценщик награждает ровно то, что задумано, честная модель и модель, играющая на балл, ведут себя одинаково.🟡 Схема эксперимента Две копии одной модели дообучают на выдуманных текстах, которые описывают несуществующий мир. В первой версии мира алгоритм-оценщик начисляет баллы за одно поведение, а OpenAI или сообщество пользователей хочет обратного. Во второй версии предпочтения меняют местами. На каждую версию уходит около 4600 документов, примерно 10 млн токенов. Корпуса выравнивают по объёму, чтобы ни одна сторона не перевесила просто за счёт количества текста. Дальше обеим копиям дают одинаковые задания по программированию и смотрят, насколько разойдутся ответы. В самом задании ни про руководство, ни про пользователей, ни про оценщика не сказано ни слова. Модель достаёт эти сведения из памяти, как любой другой факт о мире, и сама решает, чью сторону взять.
Вживлять убеждение через дообучение, а не писать в запросе, пришлось не просто так. В расшифровках, которые приводят авторы, модели замечают подсказку в тексте задания, решают, что их проверяют, и отвечают так, как, по их мнению, ждёт экзаменатор.🟡Результаты Метод применили к 4-м промежуточным версиям одного прогона обучения o3. Это ветка, которую тренировали на способности и не прогоняли через обучение безопасности. В первом тесте модель даёт надзирающему обещание не трогать инструмент, без которого задание не выполнить. Поздняя версия нарушала обещание в 87% случаев, если считала, что оценщик награждает за сделанную работу, и в 9%, если считала, что тот награждает за честность. У ранней версии разрыв скромнее: 40% против 24%. Второй тест, с подделкой отчётности, дал ту же картину: 91% и 39%. 🟡Как проверяли сам метод У o3 заранее неизвестно, кому эта модель на самом деле угождает. Поэтому измерение обкатали на копиях с известными повадками. Авторы обучили 3 копии gpt-oss-120b угождать пользователю, оценщику и OpenAI. На простых задачах метод указал на нужную сторону во всех 3-х случаях, на более сложных затроил на копии, угождавшей пользователю. Ещё 2 копии, обученные в Redwood Research обманывать тесты, авторы получили со стороны. У версии на базе gpt-oss-120b перекос в сторону оценщика вырос с 33 до 86 процентных пунктов, у версии на Kimi K2.5 - с 2 до 15. 🟡Вывод
Высокий балл на тестах безопасности не равен надёжности. Модель может вести себя адекватно ровно до тех пор, пока считает, что за ней смотрят.@ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Research #Alignment #OpenAI
[angry], [whispers], [laughing], [sighing] и другие. Всего добавлено 86 тегов для управления эмоциями, темпом и неречевыми звуками.
Qwen-Audio-3.0-TTS умеет клонировать голос даже по шумной записи и генерировать до трёх минут аудио за один проход. Версия Plus сейчас занимает первое место в рейтинге Artificial Analysis TTS Arena.
Блог и примеры: https://funaudiollm.github.io/qwen-audio-3.0-tts/
Документация API: https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/realtime-tts-user-guideИсходный код СУБД, её готовые сборки, тестовые наборы и доступ в интернет агентам, по словам Cursor, были закрыты.🟡Конфигураций было четыре В двух одна и та же модель и планировала, и выполняла работу - это были GPT-5.5 и Grok 4.5. В остальных планированием занимались Opus 4.8 или Fable 5, а исполнение отдавали собственной Composer 2.5.
Все конфигурации в итоге прошли тестовый набор целиком.Качество измеряли по набору sqllogictest из проекта SQLite, который сверяет ответы разных движков на одинаковые запросы. Агентам о существовании этого набора не сообщали. Cursor после каждого прогона вручную проверяли код на подгонку под тесты и на то, равномерно ли построена система. Код соло-запуска Opus 4.8 выложен на GitHub. 🟡Разброс по деньгам Дешевле всего вышла связка Opus 4.8 с Composer 2.5 - $1339, дороже всего работа на одной GPT-5.5 - $10 565. Две оставшиеся конфигурации стоили $1,9 тыс. (Grok 4.5) и $2,2 тыс. (гибрид с Fable 5). Дополнительно Cursor прогнала Opus 4.8 и Fable 5 поодиночке - за $5153 и $20 057, но эти запуски оценивались неформально и в сравнение по качеству не включались.
Из эксперимента Cursor делает вывод, что топовая модель нужна на отдельных этапах - при первичной декомпозиции задачи и принятии проектных решений, а дальше инструкции может выполнять модель подешевле.🟡Фан-факт В качестве одной из конфигураций рассчитывали использовать GPT-5.6 Sol, но модель оказалась чувствительной к буквальным формулировкам и уходила в неконтролируемые циклы. От нее отказались - не было времени на переписывание промптов. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Agents #Cursor #Research
В основе сервиса - работа, представленная на NeurIPS 2025. Саму модель NVIDIA называет улучшенной версией решения, которое победило в конкурсе SAFE Challenge на конференции ICCV 2025.Детектор разбивает ролик на фреймы 504 на 504 пикселя, и каждый проходит через 2 модели компьютерного зрения - DINOv2 и DINOv3. Каждому кадру система ставит оценку от 0 до 1, где 0 - реальная картинка, а 1 - полностью сгенерированная. Из этих оценок затем складывается средний показатель для всего видео. Точность детекции на несжатом видео по тесту AI GVD bench - 92%, при сжатии на 15% - 87%, при сжатии наполовину - 82%. Скорость локальной работы тоже высокая - ролик в 1080p обрабатывается примерно за 22 миллисекунды на видеокартах RTX. Сервису нужен видеокодер NVENC, поэтому на серверных ускорителях A100, H100, B100 и B200 он не запускается. Широкой публике детектор пока недоступен. Он входит в закрытую программу AI for Media и доступен только партнёрам. Демо можно попробовать на сайте build.nvidia.com Распознавание в прямых трансляциях NVIDIA планирует внедрять вместе со стриминговой платформой Wowza. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Модель расходует на 17% меньше выходных токенов, чем предыдущая версия 3.5 Flash. Говорят, что подтянули у неё кодинг и офисные задачи. Стоимость - 1,5 доллара за миллион входных и 7,5 доллара за миллион выходных токенов.🟡Gemini 3.5 Flash-Lite
Ориентирована на массовые и быстрые задачи. Заявленная скорость - 350 токенов в секунду при цене 30 центов за миллион входных токенов.🟡Gemini 3.5 Flash Cyber
Модель, натасканная на поиск и исправления уязвимостей в коде, которая не поступит в открытый доступ - её получат только правительства и доверенные партнёры в рамках ограниченной пилотной программы.Google также сообщила о планах - 3.5 Pro тестируется с партнёрами, а команда уже начала обучение Gemini 4, которое в компании называют самым масштабным на сегодняшний день. Сроки выхода не названы. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
К марту 2026 лучшая американская модель опережала лучшую китайскую всего на 2,7% (2 года назад отрыв мерили десятками процентных пунктов).🟡Железо Гвоздь компьют-зала - Huawei Atlas 950 SuperPoD, супернода на картах Ascend. В полной сборке версии соединяются в Atlas 950 SuperCluster на 500 000 ускорителей. Вторым номером шёл кластер Sugon Dawn 8000 scaleX на 100 000 карт. Следом - решения Alibaba Zhenwu M890 и ZTE OEX SuperPoD. 🟡Модели и агенты MiniMax показала мультимодальную M3 с контекстом до 1 миллиона токенов с упором на длинный ризонинг, код и агентские сценарии. StepFun представила Step Agent OS, которую называет первой в мире агентной операционной системой, где пользователь описывает цель словами, а система сама раскидывает её по агентам на телефоне, ПК, в машине и роботах. 🟡Роботы Unitree показала GD01 - по её словам, первую в мире управляемую мехо-платформу, которая на ходу переключается между человекоподобной и четвероногой формой. Fourier привезла настольного робота-компаньона GR Nano. SenseTime развернула магазин SenseMart Go, которым роботы управляют сами - раскладывают товар, ведут инвентаризацию и разруливают нештатные ситуации, а покупатель заходит по QR-коду. 🟡Витрина новой волны Первый в мире агентный смартфон от Nubia (сделан с ByteDance Doubao и Huaqin), который работает на Step Agent OS. Телефон подаётся как личный ассистент, который сам доводит многошаговые задачи до конца. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
