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 278 376 subscribers, ranking 331 in the Technologies & Applications category and 1 358 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 278 376 subscribers.
According to the latest data from 10 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -3 126 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.75%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 6.10% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 21 572 views. Within the first day, a publication typically gains 16 988 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 155.
- 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 11 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.
Слова «ALWAYS» и «NEVER» советуют беречь для настоящих инвариантов: правил безопасности и обязательных полей вывода. Для остального - правила и явные ограничители, чтобы модель не зацикливалась в бесконечных лупах.Рекомендованная структура промпта открывается ролью и контекстом, дальше идут Personality, Goal, Success criteria, Constraints, Output и Stop rules. Внутри блока Personality гайд просит разделять 2 измерения: как ассистент звучит (тон, формальность, юмор) и как он работает - когда уточнять, когда делать допущения и как обходиться с неопределённостью. Поведение при поиске и цитировании OpenAI вводит понятие retrieval budgets: один широкий поиск по коротким ключевым словам, повторный - только если не хватает фактов, нужен конкретный документ или пользователь просил исчерпывающий обзор. Для презентаций и маркетинговых текстов руководство рекомендует чётко делить утверждения: где нужны источники, а где можно писать свободно. Для стриминговых интерфейсов гайд предлагает preambles — короткие пользовательские апдейты в одно-два предложения перед первым вызовом инструментов. Они не ускоряют модель, но заметно сокращают воспринимаемую задержку. Переписывать всё вручную не обязательно. OpenAI опубликовала собственный Skill для Codex и других кодинг-агентов - он применяет правила нового гайда одной командой. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Люди в процесс не вмешивались: агенты сами размещали объявления, вели переговоры и заключали сделки на естественном языке.По итогу эксперимента было заключено 186 сделок общим объёмом чуть более $4000. Общий ассортимент составил более чем 500 товаров: от сноуборда до пакета с шариками для пинг-понга. Справедливость сделок участники оценили в среднем на 4 балла по шкале от 1 до 7, где крайние значения означали перекос в пользу одной или другой стороны. 🟡Параллельно Anthropic проводила скрытую часть исследования. Всего было запущено 4 версии рынка: одну реальную (на основе которой и должен был состояться обмен вещами) и 3 дополнительные. В двух все агенты работали на модели Opus 4.5, в двух других участники случайным образом получали менее мощную Haiku 4.5. По большинству объективных показателей Opus превосходил Haiku, однако сотрудники, представленные более слабой моделью, своего проигрыша не замечали.
В последнее время экономисты все чаще выдвигают теории о мире, в котором ИИ будет совершать многие или большинство сделок от имени людей. Авторы Project Deal допускают, что подобная агентная торговля может выйти за пределы лабораторных условий уже в обозримом будущем.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
И FT, и Anthropic отмечают опасение, что часть задач, на которых прежде учились начинающие работники, теперь делегируется ИИ более опытными сотрудниками. Воронка найма для начинающих сужается, нарабатывать базу негде.Означают ли эти данные устойчивое социальное расслоение или временную асимметрию, характерную для начала любой технологической волны, - в этом мнения аналитиков расходятся. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
При бюджете в 4 вызова инструмента итоговая Qwen3.5-397B-SFT-RL показывает 73,9% точности на FRAMES и стоит 2 цента за запрос против 67,8% за 8,5 цента у GPT-5.4 и 62,4% за 15,3 цента у Sonnet 4.6.🟡Пайплайн Сначала SFT закрепляет целевое поведение: следование инструкциям, формат ответа, языковую согласованность, корректные отказы. Затем RL с GRPO оттачивает точность поиска и эффективность вызовов инструментов, не трогая поведение, заданное на первой стадии. Попытка оптимизировать эти цели совместно в один этап обычно ломает либо качество поиска, либо продакшен-требования. 🟡Данные для RL собраны из двух источников. Первый - синтетические многошаговые вопросы с проверяемым ответом: из затравочного запроса выстраивают цепочку связанных сущностей, формулируют вопрос, а единственность ответа подтверждают несколько независимых решателей. Второй - диалоги общего назначения, где требования к формату и инструкциям превращают в набор атомарных рубрик, проверяемых без субъективной оценки. Итоговая смесь берётся в пропорции 90/10 в пользу верифицируемых QA, чтобы более лёгкий сигнал рубрик не перетягивал градиент на себя. В основе системы вознаграждений - агрегирование со шлюзом по корректности: скор Bradley-Terry-модели учитывается только при условии, что базовый бинарный сигнал равен 1 (то есть ответ корректен или все рубрики выполнены). Это блокирует взлом награды, когда стилистически удачная реплика компенсирует фактическую ошибку. Штраф за эффективность привязан к GRPO: число вызовов инструмента и длина генерации сравниваются с победителями внутри группы, а не с фиксированной нормой.
На FRAMES при 1 вызове инструмента старшая Qwen3.5 показывает 57,3% (это +5,7 пункта к GPT-5.4 и +4,7 к Sonnet 4.6). Разрыв увеличивается в диапазоне 2–7 вызовов, а это и есть рабочий режим продакшена.Расчёт использует публичные цены API без учёта кэширования. Perplexity отдельно оговаривает, что внутренние оптимизации инференса (повторное использование KV-кэша, префиксное кэширование, квантование MoE) снижают реальную стоимость ещё сильнее. 🔜 Полный рисерч можно почитать тут @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Train #Research #Perplexity
Видеоматериал представляет собой постановочные военные учения. Ролик снят и распространён государственными СМИ Китая - Global Times и Shanghai Media Group.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
