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 295 417 subscribers, ranking 333 in the Technologies & Applications category and 1 275 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 295 417 subscribers.
According to the latest data from 24 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -6 346 over the last 30 days and by -267 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.94%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 5.71% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 23 454 views. Within the first day, a publication typically gains 16 873 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 183.
- 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 25 June, 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.
git clone https://github.com/Josh-XT/AGiXT
cd AGiXT
./AGiXT.ps1
AGiXT — это платформа для эффективного управления AI-системами с помощью различных инструментов. Наши агенты оснащены адаптивной памятью, и это универсальное решение предлагает мощную систему плагинов, поддерживающую широкий спектр команд, включая просмотр веб-страниц.
AGiXT имеет множество удобных плагинов для создания эффективных AI-решений
🖥 GitHub
🟡 Доки
🟡 Примеры использования
@ai_machinelearning_big_datapip install xlstm
Не так давно был пост со статьёй Arxiv об архитектуре xLSTM, и вот команда исследователей xLSTM опубликовала код на GitHub.
xLSTM — это новая архитектура рекуррентной нейронной сети, основанная на идеях привычной нам LSTM. Благодаря экспоненциальному гейтингу с соответствующими методами нормализации и стабилизации и новой матричной памяти она преодолевает ограничения оригинальной LSTM и демонстрирует производительность при обработке естественного языка по сравнению с трансформерами или другими архитектурами.
🖥 GitHub
🟡 Arxiv
@ai_machinelearning_big_datanpm install -g @builder.io/micro-agent
Micro Agent — это маленький AI-агент, который заточен под одно применение: агент пишет тест, а потом пишет под этот тест код.
По задумке, такой подход должен гарантировать как минимум валидность кода, а как максимум — код будет решать все поставленные задачи
🖥 GitHub
@ai_machinelearning_big_dataTransformers.js и ANNEX Runtime Web и поддерживает 100 различных языков! 🔥
Демо-версиия (+ исходный код)! 👇
▪Сode: https://github.com/xenova/transformers.js/tree/v3/examples/webgpu-whisper
▪Hf: https://huggingface.co/spaces/Xenova/realtime-whisper-webgpu
@ai_machinelearning_big_datapip install aider-chat
# для работы с GPT-4o
export OPENAI_API_KEY=your-key-goes-here
aider
# для использование Claude 3 Opus:
export ANTHROPIC_API_KEY=your-key-goes-here
aider --opus
Aider получил высший балл на SWE Bench — сложном бенчмарке, в котором Aider решал реальные проблемы на GitHub из популярных проектов с открытым исходным кодом, таких как django, scikitlearn, matplotlib и др.
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_dataTransformers.js версией 3 и работает с ускорением WebGPU! ⚡️
📌 Попробуйте демо-версию:
https://huggingface.co/spaces/Xenova/webgpu-jina-clip?v2=
📌 Статья: https://arxiv.org/abs/2405.20204
@ai_machinelearning_big_datarun.py с нужными опциями (на последнем изображении):
— python run.py ...
Ну или можно использовать удобный UI вместо прописывания команд
🖥 GitHub
🟡 Доки
@ai_machinelearning_big_data
Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
