en
Feedback

Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe 👈

Machinelearning

Machinelearning

Open in Telegram

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.

278 376
Subscribers
No data24 hours
+247 days
-3 12630 days
Posts Archive
📌 Гайд по промптингу GPT-5.5: старые промпты придётся переписать. GPT-5.5 отличается от GPT-5.2 или GPT-5.4 в части промптни
📌 Гайд по промптингу GPT-5.5: старые промпты придётся переписать. GPT-5.5 отличается от GPT-5.2 или GPT-5.4 в части промптнинга. Миграцию OpenAI советует начинать с минимального промпта, который решает задачу, и только потом донастраивать reasoning effort, описания инструментов и формат вывода. GPT-5.5 рассуждает эффективнее предшественников, поэтому сначала стоит проверять уровни «low» и «medium», а к более высоким тянуться только при необходимости. Старые промпты часто расписывают процесс шаг за шагом: прежним моделям требовались подробные инструкции. Для GPT-5.5 это сужает пространство поиска и как следствие даст механические ответы. OpenAI предлагает прописывать целевой результат, критерии успеха, ограничения и доступный контекст, а как добраться до результата, модель решит сама.
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

Запустить ИИ-пилот без закупки железа? Так можно было! Selectel сделали услугу аренды сервера с размещением прямо на вашей пл
Запустить ИИ-пилот без закупки железа? Так можно было! Selectel сделали услугу аренды сервера с размещением прямо на вашей площадке. Это способ быстро запустить ИИ-пилот, не замораживая бюджет в оборудовании: ✅серверы с топовыми видеокартами NVIDIA B300, H200, H100, RTX6000PRO, ✅полный контроль над данными, ✅оплата по подписке — ежемесячно или раз в год. Подходит для инференса и дообучения моделей, пакетной обработки данных. Если проект не получится — можно вернуть сервер в любой момент без штрафов, а если взлетит — выкупить по специальной цене. 👉Выбирайте конфигурацию и условия аренды: https://slc.tl/vd383 Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFGqgHi1

🐳 DeepSeek опустили цену на кэш в 10 раз Кэш-хиты по входу теперь стоят 10% от прежней цены, по всей линейке API, уже сегодн
🐳 DeepSeek опустили цену на кэш в 10 раз Кэш-хиты по входу теперь стоят 10% от прежней цены, по всей линейке API, уже сегодня. Всё, что вы повторно прогоняете через модель (системный промпт, инструкции агента, длинный контекст документа, история чата), оплачивается по тарифу кэша. Раньше это была заметная статья расходов, теперь почти бесплатно. Для агентов и RAG это меняет экономику: можно держать жирный контекст, не считая каждый токен. Скидка 75% на V4-Pro всё ещё активна, так что связка V4-Pro плюс дешёвый кэш выглядит особенно вкусно. https://x.com/deepseek_ai/status/2048440764368347611 @ai_machinelearning_big_data #DeepSeek

✔️ Anthropic отчиталась о причинах падения качества ответов в Claude Code Компания опубликовала разбор месячной деградации Claude Code, Agent SDK и Cowork. К падению качества привели 3 независимых изменения, наложившихся друг на друга. На API инциденты не распространялись. Первое - 4 марта дефолтную глубину ризонинга в Claude Code снизили с high до medium ради скорости отклика. Откатили 7 апреля. Второе - баг в кешировании: вместо разовой очистки старого контекста в долгих сессиях алгоритм затирал историю рассуждений модели при каждом новом запросе. Модель теряла нить, повторялась, путалась в инструментах. Исправили 10 апреля. Третье - правка системного промпта с жёстким лимитом на длину ответа ударила по генерации кода. Откатили 20 апреля. Все фиксы вошли в свежий релиз v2.1.116. Лимиты использования для всех подписчиков обнулили. Anthropic пообещала ужесточить тестирование системных промптов и перевести сотрудников на публичные сборки вместо внутренних. anthropic.com ✔️ Сингапур превратился в тихую гавань для ИИ ИИ-компании переносят в Сингапур бизнес и интеллектуальную собственность, чтобы не зависеть от геополитического давления США и Китая. В стране уже работают OpenAI, к запуску готовится офис Anthropic. Для китайских стартапов переезд - способ вывести технологии из-под юрисдикции Пекина и обойти экспортные ограничения. Американским компаниям Сингапур решает кадровую задачу: США тормозят найм иностранцев через H-1B, тогда как сингапурские власти выдают рабочие визы IT-специалистам за несколько дней. Нейтральный статус начинает размываться. США и Китай перекрывают обходные маршруты для технологий через такие юрисдикции. Пекин уже ограничивает выезд фаундерам проектов, переехавших в Сингапур. reuters.com ✔️ OpenAI выложила в открытый доступ тесты для мониторинга CoT OpenAI опубликовала набор тестов, которые измеряют, насколько хорошо одна модель может отследить проблемное поведение другой по её цепочке рассуждений до финального ответа. В наборе 13 проверок: реакция на подмену вводных, попытки взлома наград, обход правил безопасности на этапе рассуждения и другие сценарии. Эти тесты OpenAI применяла при оценке GPT-5.4 Thinking. На сценариях скрытого недоброжелательного поведения ИИ-агента монитор детектирует почти 100% случаев. OpenAI на Github ✔️ Xiaomi запустила бесплатное бета-API для TTS-моделей MiMo 2.5 Вслед за недавним релизом языковой модели, Xiaomi открыла доступ к семейству синтеза речи MiMo 2.5. Заявлены английский и китайский языки плюс несколько региональных диалектов. Эмоциональным окрасом речи управляют промпты на естественном языке . Для пауз, вздохов и смеха предусмотрены отдельные звуковые теги. В серии три модели. Базовая MiMo-V2.5-TTS - генерация голоса с режимом пения. VoiceDesign создаёт голос по текстовому описанию — пол, возраст, акцент, характер диктора, без аудиореференса. VoiceClone делает клонирование по короткому образцу: копирует тембр, интонации, ритм и характерные паттерны дыхания спикера. На время публичной беты доступ к API бесплатный. Попробовать можно в MiMO Studio. xiaomi.com ✔️ Канадская Cohere поглощает немецкий стартап Aleph Alpha Aleph Alpha - стартап, который называли главным европейским конкурентом OpenAI. Объединённая компания с двумя штаб-квартирами займётся суверенным ИИ для госсектора, финансов и медицины. Хостинг и вычислительные мощности для моделей Cohere предоставит немецкий облачный провайдер STACKIT. Сделка ставит точку в попытках Aleph Alpha создать независимую европейскую LLM. Не выдержав гонки бюджетов с американскими гигантами, прошлой осенью стартап свернул обучение базовых моделей. Компания пыталась сменить бизнес-модель, но после волны сокращений и недавнего ухода из стартапа его основателя, продажа активов канадским конкурентам стала единственным выходом для бывшей главной ИИ-надежды Германии. ft.com @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌Anthropic провела эксперимент c ИИ-барохолкой После проекта Vend, в котором Claude управлял мини-магазином в офисе Anthropi
+2
📌Anthropic провела эксперимент c ИИ-барохолкой После проекта Vend, в котором Claude управлял мини-магазином в офисе Anthropic, компания провела новый эксперимент - Project Deal. На этот раз попытались выяснить, способны ли ИИ-агенты самостоятельно заключать сделки, представляя интересы людей на рынке подержанных вещей. В декабре 2025 года 69 сотрудников компании в течение недели участвовали в закрытом аналоге он-лайн барахолки Craigslist. Каждый сотрудник предварительно прошёл интервью с Claude, где рассказал, что готов продать и купить и на каких условиях. На основе этих ответов для каждого участника был сгенерирован индивидуальный системный промпт, после чего агенты получили по $100 вышли на площадку в корпоративном Slack.
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

📌ИИ осваивают в первую очередь высокооплачиваемые профессии На днях одновременно опубликованы 2 исследования, с разных сторо
📌ИИ осваивают в первую очередь высокооплачиваемые профессии На днях одновременно опубликованы 2 исследования, с разных сторон описывающие, как ИИ распределяется между профессиями. Опрос Financial Times и компании Focaldata, охвативший 4 000 работников в США и Великобритании, и отчёт Anthropic, основанный на ответах 81 000 пользователей Claude, во многом пересекаются. По данным FT, более 60% наиболее высокооплачиваемых работников используют ИИ ежедневно - против лишь 16% среди низкооплачиваемых. Юристы, бухгалтеры и IT-специалисты обращаются к этим инструментам примерно одинаково вне зависимости от стажа, но значительно чаще, чем их коллеги из менее квалифицированных групп в тех же отраслях, например кассиры, кладовщики и операторы поддержки. Anthropic добавляет к этим наблюдениям данные о том, как технологию воспринимают те, кто непосредственно пользуется ИИ. В профессиях, где Claude выполняет значительную долю задач, сотрудники чаще опасаются сокращений: программисты переживают заметно сильнее, чем, например, учителя начальной школы. Наибольший прирост производительности заявляют работники высокооплачиваемых должностей, но часть низкооплачиваемых (от оператора колл-центра до курьера, запустившего онлайн-магазин) также сообщают об ощутимом ускорении работы. 🟡Оба исследования фиксируют уязвимое положение молодых специалистов. FT выяснил, что самыми активными пользователями ИИ оказались не студенты, а работники около 30 со сложившимся профессиональным опытом. Эксперты полагают, что модели лучше раскрываются в руках тех, у кого уже есть экспертиза. Опрос Anthropic указывает в ту же сторону: сотрудники на ранних этапах карьеры заметно чаще говорят об угрозе замещения, а о личной выгоде от ИИ сообщают 60% из них против 80% среди старших коллег.
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

Ресерчеры из AI VK и ИТМО предложили новый метод дообучения generative retrieval моделей, который позволяет учитывать новые данные без полного переобучения в случае, когда для этапа токенизации используется коллаборативный сигнал из логов взаимодействий.

✔️ Google представила опенсорсный стандарт передачи дизайн-систем ИИ-агентам. Формат DESIGN.md, изначально созданный для ИИ-инструмента Stitch, позволяет упаковать визуальные правила бренда в единый машиночитаемый файл. Структура DESIGN.md совмещает точные значения переменных в формате YAML (цвета, размеры шрифтов, отступы) с простыми текстовыми заметками, объясняющими логику их применения. Опираясь на разметку, агенты могут генерировать UI-компоненты в строгом соответствии с корпоративным стилем компании, а также автоматически проверять готовый дизайн на соответствие стандартам доступности WCAG. Проект опубликован на GitHub под лицензией Apache 2.0 и пока находится в стадии альфа-тестирования. В комплекте разработчики выпустили CLI-утилиту для валидации файлов, их сравнения и быстрого экспорта в W3C DTCG или Tailwind. Создать кастомный DESIGN.md можно бесплатно на платформе Stitch. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

📌Perplexity опубликовала рецепт посттрейна поискового агента на Qwen3.5 Исследовательская команда ИИ-поисковика опубликовала
+3
📌Perplexity опубликовала рецепт посттрейна поискового агента на Qwen3.5 Исследовательская команда ИИ-поисковика опубликовала техотчёт о деталях создания своего веб-поискового агента на открытых моделях Qwen3.5-122B-A10B и Qwen3.5-397B-A17B.
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

Большие данные и ML часто идут рука об руку, но инфраструктура нередко становится узким местом. На митапе к трехлетию выхода YTsaurus в опенсорс команда показала, как платформа развивается в сторону более универсального инструмента для задач обучения и инференса моделей. Разработку YTsaurus возглавляет Максим Бабенко, руководитель отдела технологий распределенных вычислений в Яндексе. Кандидат физико‑математических наук. Преподаватель и заместитель директора отделения компьютерных наук ШАДа, заведующий базовой кафедрой Яндекса на ФКН НИУ ВШЭ. Команда проделала большую работу, чтобы YTsaurus можно было использовать как инфраструктуру для запуска GPU-вычислений. А еще много изменений произошло в системе хранения, а также команда активно развивает встроенные аналитические инструменты на базе ClickHouse и Apache Spark.

DeepSeek прямо в тех-репорте подкололи Анthropic и написали, что Claude «слишком любит буллет-поинты» 💀 Claude готовит ответ
DeepSeek прямо в тех-репорте подкололи Анthropic и написали, что Claude «слишком любит буллет-поинты» 💀 Claude готовит ответ: • Во-первых... • Во-вторых... • В-третьих...

✔️ xAI релизнула флагманскую голосовую модель xAI открыла API-доступ к голосовому агенту grok-voice-think-fast-1.0, который позиционируется для клиентского сервиса и телемаркетинга. В бенчмарке τ-Voice Bench на дуплексный режим с шумом, акцентами и перебиваниями, модель набрала 67,3%, оставив позади gpt-realtime-1.5 (35,3%), gemini-3.1-flash-live-preview-thinking-high(43,8%). Архитектура поддерживает фоновый инференс без задержки ответа на 25+ языках, включая русский. Модель разработана совместно со Starlink, провайдер уже использует её в клиентской поддержке. Протестировать новую модель можно в xAI Playground. x.ai ✔️ OpenAI выпустила ChatGPT для врачей ChatGPT for Clinicians - версия ассистента на базе GPT-5.4, адаптированная под клинические задачи. Сервис бесплатно доступен верифицированным медработникам в США. На внутренних тестах от практикующих врачей клиническая модель обошла по точности базовый GPT-5.4, сторонние решения и самих врачей. Модель должна снять с врачей административную рутину: разбор профильной литературы, направления, инструкции пациентам, отчёты со ссылками на рецензируемые источники. Чаты не используются для обучения следующих моделей, поддержка HIPAA доступна опционально. Вместе с релизом OpenAI открыла набор данных HealthBench Professional для оценки ИИ в здравоохранении. openai.com ✔️ Microsoft 365 Copilot превратился из чат-бота в полноценного ИИ-агента Microsoft открыла общий доступ к агентным функциям Copilot в Word, Excel и PowerPoint. Раньше ассистент жил в боковой панели и отвечал на вопросы - теперь он действует в приложениях и сам меняет содержимое файлов. Обновленный Copilot может переформатировать и переписать текст, собрать сводную таблицу или применить формулу в Excel, сверстать презентацию по корпоративному шаблону. Все правки агента можно просмотреть, скорректировать или откатить до применения. Функция уже работает по умолчанию на подписках Microsoft 365 Copilot, Premium, Personal и Family. microsoft.com ✔️ ByteDance обновил Seed3D до версии 2.0 Обновление принесло крупные изменения - модель больше не собирает объект за один проход: сначала формирует общую структуру, затем на её основе прорабатывает грани, стенки и сложную топологию. За текстурирование отвечает PBR-модель с архитектурой MoE. VLM анализирует физические свойства поверхностей на исходном изображении, поэтому материалы адекватно реагируют на смену освещения в сцене. В системе появилась декомпозиция: Seed3D 2.0 разделяет объект на функциональные и подвижные элементы и выгружает их с кинематическими связями в формате URDF. Ассеты экспортируются напрямую в игровые движки и физические симуляторы. Доступ открыт на платформе ByteDance. bytedance.com ✔️ Джерри Творек запустил лабораторию Core Automation Бывший сотрудник OpenAI, проработавший у Сэма Альтмана 7 лет, открыл исследовательскую лабораторию Core Automation. Заявленная цель - автоматизировать процесс разработки ИИ. Команда будет работать над новыми алгоритмами обучения за пределами RL и над архитектурами, которые масштабируются лучше трансформеров. Планируется, что небольшая группа инженеров плюс автономные ИИ-агенты закроют объём, который сегодня тянут крупные корпорации. Core Automation встаёт в один ряд с Safe Superintelligence Ильи Суцкевера и Thinking Machines Lab Миры Мурати, стартапами выходцев из OpenAI, которые ищут архитектурную альтернативу подходу "больше параметров, больше железа". Jerry Tworek в сети Х @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

🚀 DeepSeek выкатили V4 и сделали то, к чему все шли последние два года. Длинный контекст больше не фича для демо. Теперь это
+3
🚀 DeepSeek выкатили V4 и сделали то, к чему все шли последние два года. Длинный контекст больше не фича для демо. Теперь это базовый уровень. Пока Запад празднует релизы с пафосными стримами, китайцы из DeepSeek сегодня утром просто выложили в Hugging Face две открытые модели и пошли пить чай. А теперь весь твиттер пытается осознать, что произошло. V4-Pro на 1.6 триллиона параметров с 49 миллиардами активных и V4-Flash на 284 миллиарда с 13 активными. Обе открытые, обе с миллионом контекста по дефолту, обе уже доступны через API и на chat.deepseek.com. Главная фишка даже не в размере, а в том, что DeepSeek пересобрали внимание. Они запихнули в модель токенную компрессию и свою DeepSeek Sparse Attention, за счёт чего длинный контекст стал буквально дешёвым. Не «технически возможным за пять долларов за запрос», как у конкурентов, а реально дешёвым. 1М теперь стандарт во всех официальных сервисах, а не премиум-опция за отдельную плату. По цифрам V4-Pro претендует на открытый SOTA в агентном кодинге, тащит математику и STEM и в общих знаниях уступает только Gemini 3.1 Pro. Flash-версия идёт следом почти вплотную по ризонингу и ровно держит планку Pro на простых агентных задачах, но с меньшей задержкой и смешным прайсом. Отдельно интересно, что API теперь поддерживает и формат OpenAI ChatCompletions, и Anthropic, с переключением между Thinking и Non-Thinking режимами. Старые deepseek-chat и deepseek-reasoner отключат 24 июля 2026, так что у команд есть три месяца на миграцию. И конечно, DeepSeek не забыли ткнуть Anthropic в бок: в треде прямо написано, что V4 «бесшовно интегрируется с Claude Code, OpenClaw и OpenCode». То есть пока у Anthropic вчера был пост-мортем про сломанный харнесс, DeepSeek сегодня предлагает подменить им модель и сэкономить. Закрытые лаборатории будут делать вид, что ничего не случилось, но стоимость миллиона токенов контекста только что стала публичной ценой, и от неё уже не отмотаешь. 📄 Tech Report: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro/blob/main/DeepSeek_V4.pdf 🤗 Open Weights: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v4 @ai_machinelearning_big_data #DeepSeek

+2
🚀 OpenAI представила GPT-5.5 - новый класс интеллекта для реальной работы и агентов. Модель понимает сложные цели, уверенно пользуется инструментами, сама проверяет свои результаты и доводит задачи до конца. Она заметно сильнее в самом главном: код, ресёрч, аналитика и работа с документами. И почти во всём обходит конкурентов - например, на Terminal-Bench выбивает 82,7% против 69% у свежей Claude. GPT-5.5 уже доступна пользователям Plus, Pro, Business и Enterprise - в ChatGPT и Codex. Тестим! 🔥 https://x.com/OpenAI/status/2047376561205325845

✔️ Китай испытывает стаи вооружённых робо-собак с координацией через ИИ. Китайские военные провели испытания автономных четвероногих роботов, способных действовать скоординированными группами в условиях боевых действий. Каждая машина передвигается со скоростью до 15 км/ч, несёт полезную нагрузку до 25 кг и преодолевает препятствия высотой до 30 см. За подвижность на неровном рельефе отвечают 12 независимых сочленений. Роботы оснащены системами ИИ и обмениваются сенсорными данными в реальном времени, что позволяет стае действовать как единое целое. Внутри группы роботы распределены по специализациям: 🟢Разведывательные Dark Shadow сканируют окружение, строят динамические карты и передают данные в командный центр; 🟢Ударные Blood-Stained используют эту информацию для наведения вооружения; 🟢Модели Extreme Land отвечают за логистическую поддержку группы. Несмотря самостоятельность, финальную команду на открытие огня отдает человек-оператор. Управлять машинами можно голосом или через специальные перчатки с датчиками, считывающими жесты рук. В сеть стаи также интегрированы дроны — это расширяет радиус действия и создает связку наземных и воздушных единиц для работы в сложных сценариях. 🟡Дисклеймер:
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

«Норникель» показывает, как промышленность масштабирует AI не в пилотах, а в продакшене. Компания запустила программу по разр
«Норникель» показывает, как промышленность масштабирует AI не в пилотах, а в продакшене. Компания запустила программу по разработке более чем 30 ИИ-агентов для бизнес-задач — от сложных агентских систем до ассистентов сотрудников. Проект реализуется с Yandex B2B Tech, подразделением Яндекса, которое отвечает за все технологические проекты для бизнеса. Ключевое — архитектура: гибрид из собственных мощностей и Yandex AI Studio. «Норникель» стал одной из первых крупных горно-металлургических компаний, внедривших LLM в собственный контур с использованием облака. Отдельно — про безопасность. В проекте реализован подход с подключением через выделенное физическое соединение, без хранения данных у провайдера. Это позволяет использовать ИИ внутри корпоративной сети без выхода в интернет — критично для отраслей с высокими требованиями к ИБ. Результаты уже измеримы: в ряде сценариев сроки сокращаются с 30 дней до нескольких часов. Кейс и другие истории применения ИИ в бизнесе разберут на конференции об ИИ AI2Business 28 мая в Москве: ссылка на регистрацию.

Agibot Expedition A3 - это полноразмерный гуманоидный робот, который может складываться в собственный контейнер для хранения. Он рассчитан на использование в домах, отелях и ритейле. Цена - около $45 000. @ai_machinelearning_big_data

МТС Web Services - трехкратный победитель CDO/CDTO Awards 2026. 🔥 22 апреля 2026 года на VII Российском саммите по цифровой трансформации объявили победителей премии CDO/CDTO Awards. MWS стала обладателем сразу трех наград. 🔘«Digital‑платформа года» - MWS Cloud Platform Публичная облачная платформа собственной разработки, экосистема инфраструктурных и платформенных сервисов для запуска и масштабирования цифровых продуктов любой сложности. 🔘«Digital‑решение года» - MWS GPT B2B‑платформа, которая объединяет около 90 больших языковых моделей для решения бизнес‑задач. 🔘«CEO года цифровой компании» - Павел Воронин, генеральный директор MWS. @ai_machinelearning_big_data

✔️ OpenAI запустила в ChatGPT Workspace Agents Workspace Agents - это новый формат ИИ-помощников внутри ChatGPT, ориентированный на корпоративные команды. Согласно описанию, такие агенты выполняют многошаговые задачи без постоянных подсказок и могут продолжать работу даже в отсутствие пользователя. OpenAI позиционирует Workspace Agents как эволюцию кастомных GPTs: вместо инструмента для одного человека команда может создать общего агента, использовать его в ChatGPT и постепенно дорабатывать. Типовые сценарии - подготовка отчётов, обработка заявок на закупку ПО, маршрутизация клиентских отзывов, рассылки и проверка контрагентов. Доступ к Workspace Agents ограничен тарифами Business, Enterprise, Edu и Teachers. До 6 мая использование бесплатное, затем OpenAI включат тарификацию по кредитам. Кастомные GPT, по словам OpenAI, продолжат работать. В дальнейшем компания обещает упростить их перевод в формат Workspace Agents. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml

Сегодня на Getgems уже стартовал public mint Lobsters on TON 🦞 Lobsters выглядят как один из первых цельных продуктов на сты
Сегодня на Getgems уже стартовал public mint Lobsters on TON 🦞 Lobsters выглядят как один из первых цельных продуктов на стыке blockchain, NFT и AI. Каждый Lobster - это NFT со встроенным AI-агентом: цифровой персонаж с “душой”, on-chain биографией, постоянной памятью и единой identity в Telegram, Mini App, Claude и через API. По сути, это уже не asset в кошельке, а AI-native сущность, которая может взаимодействовать, запоминать и сохранять своё поведение между разными интерфейсами. Контекст тоже играет роль. В недавнем видео Павла Дурова про agentic bots в Telegram использовался образ лобстера. На этом фоне запуск Lobsters выглядит не случайным, а очень точным попаданием в новый тренд: Telegram-native агенты + TON + NFT как слой владения + AI как логика. Если коротко, это одна из первых попыток превратить NFT из “картинки” в полноценного цифрового агента. Public mint уже идёт Price: 47 TON 👉 Сминтить Lobster на Getgems 🦞