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.
Tencent приводят цифру, что при сжатии до 256 измерений двухмиллиардная модель сохраняет 98,7% исходного качества на задачах с фото и видео.Опубликованы веса трех размерностей: 2B, 4B и 9B 🟡 Тесты 9B берет новый лучший общий результат на MMEB-v2 (80,6 балла), а 2B обходит Qwen3-VL-Embedding, который вчетверо больше нее. Но есть аргумент посильнее бенчей - семейство работает в рекомендациях и поиске WeChat. Она развернута для обработки каналов, аккаунтов и электронной коммерции.
Команда мессенджера говорит, что WeMM-Embedding показали стабильные улучшения в 14 онлайновых A/B-тестах.Модели работают с библиотекой Transformers и поддерживаются vLLM и SGLang.
Единственным ограничением текущей версии является отсутствие поддержки аудио📌Лицензирование: Apache 2.0 License 🟡Arxiv 🟡Веса 🖥Githib @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Embeddings #WeChat #Tencent
В Andante входят увеличенные лимиты на агентов, доступ к Kimi Code и публикация сайтов.Max - это премиальная платиновая карта ABC. За выполнение тех же условий при оформлении дают два месяца подписки Allegretto - вчетверо больший лимит на агентов, в двадцать раз больший на Kimi Code и возможность держать несколько агентов одновременно. Её оформляют только в отделении банка. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Подобная высокоскоростная двусторонняя лазерная связь развернута за пределами околоземной орбиты впервые.Переход на эту технологию кардинально меняет пропускную способность каналов дальней космической связи. Для сравнения: передача одного снимка в разрешении 8K с лунной поверхности по традиционному микроволновому линку (около 5 Мбит/с) занимает до пяти минут. Новая лазерная система позволяет передать этот же объем всего за 12 секунд, что решает проблемы при отправке тяжелых научных данных на Землю. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
glm-5.3-flash
https://docs.z.ai/guides/vlm/glm-5.3-flashВ OpenRouter называют этот запуск крупнейшим в истории площадки.Сообщество вычислило автора раньше, чем тот представился по характерным ошибкам API и по устройству токенизатора - в Ox Alpha опознали почерк Zai. Признание компании догадку подтвердило - это новая версия GLM. Модель заточена под кодинг и сложные агентные задачи. Заодно она меняет прежнее деление линейки - раньше Zai держала отдельно текстовые GLM и визуальные GLM-V, а Ox Alpha мультимодальна. На OpenRouter модель бесплатна еще неделю, после чего Zai назовет коммерческие тарифы. Веса обещают выложить сегодня. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Конференция пройдет 29 сентября в Сан-Франциско, открывающий кейноут покажут в прямом эфире.Послужной список у DevDay говорит о том, что действительно есть чего ожидать: 🟢В 2023 году там показали GPT-4 Turbo, GPTs и Assistants API; 🟢В 2024-м - Realtime API, кеширование промптов и другие инструменты для разработчиков; 🟢В 2025-м - приложения в ChatGPT, AgentKit, API для Sora 2 и GPT-5 Pro, а заодно открыли Codex для всех. Что готовят в этот раз, Тибо не сказал. В комментариях вангуют релиз Astra, модель следующего поколения, обучение которой в конце июля OpenAI поставила на паузу. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Месяц назад в сети появились жалобы на то, что GPT-5.6 в Codex делает с файлами то, о чем его не просили. Самый серьезный кейс - команда, которая должна была почистить за собой временные файлы, вместо этого удаляла файлы пользователя. В ходе разбора выяснили, что Codex создает временные папки и потом чистит их, и в редких случаях чистил неправильно - он переиспользовал под временную работу системную переменную окружения, а некорректная команда очистки затем указывала на настоящий домашний каталог вместо временной папки. Второй случай проще - модель удаляла или перезаписывала временный путь, не посмотрев, что там уже лежит.По итогам расследования добавили дополнительную защиту на нескольких уровнях: 🟢Инструкции самой модели. Codex теперь обязан проверять, что именно он собирается удалить, заводить временные каталоги заново, не переиспользовать системные переменные окружения, выбирать обратимые действия и останавливаться, когда масштаб операции неясен. 🟢Проверки на исполнении. Механизм, который выявляет рискованные команды удаления и отправляет их на ревью, усилили. Если команду отклонили, модель направляют к более безопасному способу. 🟢Ужесточение Full access. Включить полный доступ случайно стало труднее, предупреждения переписали понятнее, а самые рискованные сочетания разрешений дополнительно ограничили. 🟢Обновленный Auto-review. Он стал лучше распознавать деструктивные действия. 🟢Тесты и обучение. OpenAI собрала условия и данные, воспроизводящие найденные сбои. Сейчас добавляются RL-задачи и грейдеры под эти риски, а деструктивные действия вычищаются из обучающих данных. 🟡Что советуют делать самим Обновлять Codex и работать в одном из режимов песочницы -
Ask for approval или Approve for me.
Full access включать только там, где среде можно доверять и откуда легко восстановиться.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml