![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
Data Science | Machinelearning [ru]
Open in Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Show more![Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Data Science | Machinelearning [ru]
Channel Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 19 717 subscribers, ranking 6 640 in the Technologies & Applications category and 33 395 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 717 subscribers.
According to the latest data from 25 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -104 over the last 30 days and by 15 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.81%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.84% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 540 views. Within the first day, a publication typically gains 955 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 4.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 26 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.
19 717
Subscribers
+1524 hours
-217 days
-10430 days
Posts Archive
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
Бесплатная транскрибация без облаков: почему одной модели мне не хватило
Этот человек живёт в созвонах — добрая половина рабочего дня уходит на встречи и обсуждения. А потом случился ребёнок, начались ночи без сна, и детали поехали: какой срок озвучили, кто обещал вернуться с ответом, чем в итоге договорились. Сперва он думал просто купить готовое приложение, а потом полез сравнивать Whisper, Parakeet и GigaAM.
Короче, прогнал 32 конфигурации распознавания и слепил каскад из двух моделей: первая даёт костяк текста, вторая подчищает неточности. На его записях такой подход вытащил каждую пятую ошибку — WER просел с 27,0% до 21,7%.
Из этих экспериментов родилось бесплатное приложение под Mac: пишет встречи и превращает аудио с видео в текст локально. В статье — как отбирались модели, что замерялось, какие «очевидные» решения сдохли и промт для агента, чтобы собрать всё своими руками.
Читать далее
👉 Telegram | Max
api2app: когда ComfyUI работает как API
Урок про то, как прикрутить ComfyUI в роли API и на скорую руку собрать веб-приложение, до которого можно достучаться из любой точки мира. А ещё — без кода быстро перекраивать интерфейс под новые задачи.
Читать далее
👉 Telegram | Max
PrismML докинула в семейство Bonsai 2 ещё моделей
Американская ИИ-контора PrismML показала три новых Bonsai 2 — на 2, 4 и 9 млрд параметров. Сделаны они на базе Qwen 3.5 от Alibaba. Главная фишка — веса: в основных всего три значения, −1, 0 и +1. Поэтому файлы весят 0,43 ГБ, 0,95 ГБ и 2 ГБ, то есть примерно в девять раз меньше, чем оригинальные модели с 16-битными весами. Рассуждения, понимание изображений и вызов инструментов никуда не делись, а целится всё это в первую очередь в локальных ИИ-агентов на смартфонах, компах и прочих устройствах.
Теперь скорость. По данным PrismML, на iPhone 18 Pro Max модель 9B выдаёт до 34 токенов в секунду, а 2B — целых 120. В официальных тестах Bonsai 2 9B почти не сливает родной Qwen 3.5 того же размера в программировании и следовании инструкциям. Но на сложных задачах разрыв уже нихуёвый: Tau2Bench — 73,02 против 85,25, в анализе сложных документов — 73,8 против 88,73.
Веса всех трёх моделей выложили под Apache 2.0 — коллекция на Hugging Face. Только вот 2 ГБ — это размер лишь языковой модели 9B в самом компактном формате. Понадобятся картинки — визуальный модуль придётся докачивать отдельно, ещё около 0,62 ГБ.
👉 Telegram | Max
С вас идея, а Т-Банк за нее заплатит
В Т-Банке ищут трейдеров, разработчиков и тех, кто просто увлекается инвестициями. Зарегистрируйтесь на программу «Инвест. Премаркет» до 11 ноября.
Ваши AI-сценарии для бизнеса смогут побороться за призовой фонд программы — 2 500 000 ₽. А сами идеи Т-Банк поможет масштабировать и сделать частью бизнеса.
Успейте подать заявку до 11 ноября
Запустить жирную LLM на видяхе с мизерной памятью? Держи расклад: 27 млрд параметров в 16 битах — это примерно 54 ГБ. А если каждый вес хранить одним битом плюс один общий масштаб на группу из 128 весов, те же параметры влезут где-то в 4 ГБ (словарную таблицу не считаем).
Но есть подвох: возьми и тупо округли веса до знака — модель сдохнет. Bonsai от PrismML как раз так и хранит веса в трансформерных блоках, только при этом остаётся рабочей. Разрабы выложили формат, вычислительные ядра под llama.cpp и MLX и простенький инструмент квантизации. А вот каким способом получили сами веса — не сказали.
Автор попробовал повторить: сперва пошёл через послойную квантизацию и получил нерабочую модель с большой перплексией. Потом сравнил веса Bonsai и оригинальной Qwen3-1.7B — и эта сверка натолкнула на мысль про обучение. В итоге он сам обучил однобитную модель.
Читать далее
👉 Telegram | Max
Claude и мутные сиды NIST: где реально есть доказательства, а где уже догадки
16 октября Anthropic выкатила сразу две работы. В первой копаются, откуда взялись «случайные» сиды у эллиптических кривых NIST. Вторая — про проектирование квантовых схем.
Дальше по сути: что там подтверждено кодом, который можно воспроизвести, и расчётом, а что так и осталось гипотезой самих авторов. И ещё момент — где формулировки в пресс-подаче стоит читать аккуратнее, чем заголовки про них.
Читать далее
👉 Telegram | Max
Gemini стартует с «Вот» в 9 текстах из 10. Что за повадки у 12 нейросетей на рабочем контенте
Прогнал 84 рабочих текста через 12 нейросетей и записал их привычки. Gemini открывает текст через «Вот» девять раз из десяти.
Kimi и Claude Sonnet закругляются мыслью, что что-то ещё стоит докрутить. А длинных тире у них в среднем примерно как у Гиляровского.
Читать далее
👉 Telegram | Max
Сравните модели GigaChat на своей задаче в GigaPlatform AI Studio
Это среда, в которой можно менять настройки моделей и проверять ответы на своих запросах.
В AI Studio можно:
• Сравнить ответы двух моделей на одном запросе.
• Сравнить ответы при разной температуре.
• Настроить системный промпт и проверить его на нескольких запросах.
• Сохранить промпт и историю диалога в JSON.
Пять рабочих сценариев разобрали в статье.
Попробуйте AI Studio бесплатно и без ВПН.
🖥 Anthropic выпустила плагин для рефакторинга и миграции старых проектов
Code Modernization анализирует проекты, разбирается в архитектуре и зависимостях, предлагает план обновления и помогает перейти на новые технологии. Причём после миграции плагин запускает тесты и сравнивает поведение старой и новой версий, чтобы ничего не сломалось.
При этом изменений сначала должен одобрить человек
✖️ xCode Journal
⚡️ В сети начали массово сливать IT-курсы и книги известных онлайн школ
Вот отсортированная база с тонной материала (постепенно пополняется):
(363 видео, 87 книги) — Python
(117 видео, 53 книги) — ВАЙБКОД
(174 видео, 91 книги) — DevOps
(415 видео, 68 книги) — Frontend
(137 видео, 93 книги) — DS/ML
(143 видео, 33 книги) — ИБ/Хакинг
(352 видео, 89 книги) — С/С++/C
(343 видео, 87 книги) — Java/QA
(176 видео, 32 книги) — Git/Linux
(167 видео, 53 книги) — PHP/1С
(227 видео, 83 книги) — SQL/БД
(114 видео, 77 книги) — Сисадмин
(107 видео, 43 книги) — BA/SA
(181 видео, 32 книги) — Go/Rust
(167 видео, 43 книги) — Kotlin/Swift
(112 видео, 24 книги) — Flutter
(113 видео, 82 книги) — GameDev
(183 видео, 37 книги) — Дизайн
(136 видео, 33 книги) — PM/HR
Скачивать ничего не нужно — все выложили в Telegram
Звонок из «службы безопасности»: и для человека, и для железяки
«Здравствуйте, служба безопасности банка…» — а дальше отрепетированный сценарий: давят авторитетом, гонят по срочности, запирают в изоляции («трубку не бросайте!»), подсовывают левый канал для проверки. Тот же самый каркас прекрасно заходит и против ИИ-ассистента: zero-click промпт-инъекция EchoLeak (CVE-2025-32711) в Microsoft 365 Copilot, а в июле 2026-го — история с автономными агентами в инфраструктуре Hugging Face. Их никто не ломал, вообще. Они сами себя уболтали.
Причина ровно одна, и она архитектурная: что у человека, что у языковой модели на входе нет стенки между «данными» и «инструкциями». И разница между нами в одном — человек способен встать и выйти из разговора. А набор рычагов — фальшивый авторитет, накрученная срочность, отрезание от проверки, подмена канала, социальное доказательство, раскачка мелкими шагами — один в один для бухгалтера, бабушки, школьника и автономного агента. Веками не меняется, меняются только декорации.
Автор раскладывает, почему телефонный разводила и промпт-инъекция в LLM — одна и та же песня, и что из этого следует для обучения людей. Читать далее
👉 Telegram | Max
ИИ без интернета прямо в десктопе: как Ollama засунули в лаунчер под три ОС
Автор пилит Lumi — открытый лаунчер в духе Spotlight. Жмёшь хоткей, вылезает строка: запускай софт, ищи файлы, спрашивай нейросеть. Код он клепает в паре с Claude и прямо признаёт: программист из него так себе. Но тесты, цифры и ошибки — не постановочные, всё по-настоящему.
Хотелка была простая: юзер без опыта тычет одну кнопку — и получает ИИ, которому интернет вообще не сдался. Никакого терминала. И знать, что за зверь такой Ollama, тоже не надо. Что из этого вышло, обо что автор навернулся и как потом заделывал — всё в статье.
Читать на Habr
👉 Telegram | Max
ИИ-агент настрочил 63 пул-реквеста самому себе за одни сутки — и под это пришлось завести надзирателя
Днём чел ковыряет корпоративные системы, а вечерами пилит свои проекты через Claude Code. И в какой-то момент дошло: кода он пишет всё меньше, а диспетчером работает всё больше. То пни агента, чтобы он не встал на паузу. То перепроверь его бодрое «готово». То с утра облом: подписка кончилась в час ночи, а всё это время ничего не крутилось.
Под такое дело он собрал локальный надсмотрщик — AIWorks. А потом скормил ему на сутки его же собственный репозиторий. В статье — как эта штука устроена, чем всё обернулось и, что самое интересное, где оно по дороге развалилось.
Читать далее
👉 Telegram | Max
Попробовал подменить разработчиков ИИ-агентами
Один агент баг прошляпил. Четыре субагента — нет: заказ можно было оплатить повторно даже после успешной оплаты. На скрытом наборе тестов соло-запуск вытянул 7/8, а агентная команда дожала до 8/8. И это при том, что обе версии без проблем прошли production build и собственные тесты.
Так что, всю команду разработчиков уже можно разгонять? Читать далее
👉 Telegram | Max
Nano Banana 2.1 против Nano Banana 2, Pro и GPT Image 2.5: 14 задач с русскими промптами
6 октября 2026-го Google выкатил Nano Banana 2.1. Модель прогнали через 14 задач с русскими промптами, а в соперники взяли Nano Banana 2, Pro и GPT Image 2.5. В наборе — часы, таблица элементов, афиши, правка тарифной карточки. И в восьми случаях русский текст лежит прямо на картинке.
Если считать по баллам, все четыре влезли в 5 очков из 76 — но косячат по-разному. Nano Banana Pro эпично развалилась на таблице из 18 элементов. Nano Banana 2.1 просадила регистр и знаки препинания в афишах и инфографике. GPT Image 2.5 Sunburst промахнулась реже всех, только от Nano Banana 2 её отделяет один балл (72 против 71) — то есть шум.
Внутри материала: что заявлено, как устроен тест, результаты по каждой задаче, цена в токенах и промпты для повтора. Читать далее
👉 Telegram | Max
Fish Audio выкатили голосовую ИИ-модель Drama 3
Пацаны только что дропнули голосовую ИИшку, которой рулишь как живым актёром. Всё, хватит пихать в текст мутные служебные коды — просто напиши «прочитай это так, будто тебя окончательно достала жизнь», и она выдаёт ровно это.
И вот почему это прям огонь: одно слово прозвучало криво — правишь только его, остальная озвучка даже не шелохнётся. Голоса модель меняет прямо посреди фразы. И может вытянуть целую сцену с кучей персонажей из одного сценария. Твой голос клонирует и тащит его характер с манерой речи в другие языки. Языков — 83, а веса валяются на скачивание под лицензией Fish Audio Community License.
А чтоб показать, на что она способна, разрабы склонировали голос Uncle Roger и заставили его весь ролик разносить собственный жареный рис. Ахах, ну это просто прекрасно.
👉 Telegram | Max
АЙТИШНИКИ БЕСПЛАТНОЕ ОБУЧЕНИЕ
Проект «Terminal» стал крупнейшей библиотекой бесплатного образования. В одном канале собраны курсы, книги, полезные инструменты и практические тренажёры для всех разработчиков:
• Практические курсы и задания
• Книги и статьи известных авторов
• Полезные инструменты и ресурсы
• IT-новости и инсайды
Обучение по всем направлениям: SQL, Python, ML, Frontend, PHP, C++, Go, Git, Linux, QA, Java, Vibe-coding, InfoSec и др.
⌨️ подписаться
Как собрать RAG-чат для сайта, который не сочиняет цены: пять решений из моего бота
С июня пилю AI-чат для сайтов — такой, что не выдумывает цены и не поддакивает клиенту по любому поводу.
До пяти решений из статьи я допер через свои же факапы.
Читать про пять решений
👉 Telegram | Max
🦾 LLM умеют генерировать тексты, отвечать на вопросы и работать с документами. Но чтобы использовать их в реальных задачах, важно понимать, как модели принимают решения и почему иногда дают неожиданный результат.
🚀 На открытом уроке разберём, как устроены большие языковые модели и как применять эти знания на практике. Вы узнаете:
— как модель выбирает слова и формирует ответ;
— как развернуть LLM локально и проверить её работу через API;
— как модели используют контекст из документов и почему это важно для RAG-систем.
Урок подойдет начинающим разработчикам, аналитикам и менеджерам продукта, которые хотят понимать ИИ глубже и использовать его в рабочих задачах. Открытый урок проходит в преддверии старта курса «LLM-инженер».
📋 27 октября в 20:00 МСК.
➡️ Все участники получат скидку на обучение. Принять участие: https://vk.cc/d2RHw3
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Можно ли научить мелкую LLM учиться, не раздувая веса?
В первой статье автор крутил опыты на модельке, которая спокойно влезает в домашнюю видюху. Суть вопроса: способна ли она умнеть со временем — не раздуваясь до гигантских размеров, а за счёт памяти, аккуратного дообучения и проверки ответов. Теперь он выкладывает карты: всё это — шаги к новой архитектуре LANN-4. То есть к нейросети, которая учится всю свою «жизнь», имея компактный неизменный «мозг» и память, вынесенную наружу. Только вот самой архитектуры пока нет — её ни выбрали, ни собрали. А мелкие модели в опытах — подопытные инструменты, а не LANN-4.
А вот что нихрена не вышло: проверка показала — если одну и ту же небольшую модель дообучать на примерах несколько раз кряду, лучше от раза к разу она не становится. Первый раунд подучивания даёт ощутимый прирост, дальше рост встаёт — накопления не случилось. Автор просит помочь найти дыру в устройстве решающей проверки, прежде чем палить примерно сутки работы видеокарты.
Читать далее
👉 Telegram | Max
