![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.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. Личный блог автора - @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.tlmtr.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 19 798 subscribers, ranking 6 512 in the Technologies & Applications category and 33 424 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 19 798 subscribers.
According to the latest data from 03 September, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -99 over the last 30 days and by -6 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 7.89%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.92% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 562 views. Within the first day, a publication typically gains 974 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.
Личный блог автора - @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 04 September, 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.
19 798
Subscribers
-624 hours
+97 days
-9930 days
Posts Archive
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
Single Task Algorithmic Reasoning Models: маленькая модель против большой LLM — кто кого?
Коллеги уже показали, а мы и сами убедились: в 2026-м отличная reasoning-модель не вывезет на одних текстовых рассуждениях. Чтобы отвечать нормально на большинство вопросов, ей нужны инструменты, мультимодальные рассуждения, а порой и вовсе экзотика вроде рассуждений в латентных представлениях сети.
И ещё: завезли фреймворк STARM для обучения рекурсивных reasoning-моделей. Он заметно уделывает по качеству все предыдущие open source аналоги.
Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Ханс Моравек тыкнул пальцем в 2028-й как в дату, когда железяки поумнеют до нашего уровня. И ведь не промазал, похоже.
77-летний старик-робототехник впервые за 20 лет вылез под софиты и разродился большим интервью. Говорит, со скоростями не налажал, но саму суть машинного мозга представлял себе в корне иначе. Реальность нарисовалась совсем другая, веселее некуда.
Это пиздец.
Читать на Habr
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Подготовка IT-лидеров в сфере ИИ. Практика в X5 Tech!
Востребованные ИТ-профессии в сфере ИИ. Практика в X5 Tech с 1 курса обучения включает работу над реальными проектами в сфере ИИ и технологиями, которыми ежедневно пользуются миллионы людей.
Грант от Минцифры по подготовке ТОП-специальстов в сфере ИИ.
Подать заявку
#реклама 16+
enter-ai.rudn.ru
О рекламодателе
До 20 августа открыт прием заявок в магистратуру «Машинное обучение» в Центральном университете!
У каждого абитуриента есть шанс получить грант до 75% на весь срок обучения.
«Машинное обучение» — это направление с несколькими форматами и треками. В офлайн-формате (пары по вечерам и в выходные в центре Москвы) можно выбрать один из трех треков:
1️⃣Индустриальный — сильная база в ML, современные инструменты, реальные задачи от партнеров
2️⃣Научный (AIRI × ЦУ) — сложные модели, исследования, подготовка к аспирантуре и работе в передовых лабораториях
3️⃣ML в электронной коммерции × Lamoda — работа с реальными данными Lamoda, применение ML для бизнес-задач и возможность попасть на стажировку в компанию
Для тех, кто хочет учиться из любой точки мира, есть онлайн-формат: основной трек и продвинутый — для специалистов с опытом в ML. Это полноценная альтернатива офлайну с теми же преподавателями и курсами.
Магистратура в ЦУ — это 2 года обучения, которое можно совмещать с работой, и диплом государственного образца. Карьерная поддержка начинается еще во время учебы: консультации, тренировочные собеседования и помощь с трудоустройством. Студенты уже в процессе обучения выходят на новые позиции или повышаются в грейде в Яндексе, Авито, Т-Банке и других компаниях.
🏆Поступление проходит через грантовый конкурс — это одновременно способ попасть на программу и возможность выиграть финансовую поддержку на все время обучения: грант покрывает до 75% стоимости.
В 2026 году доступно 550 грантов на все программы магистратуры. Подробнее о программах и условиях участия в конкурсе — по ссылкам:
➡️Офлайн программа
➡️Онлайн программа
На Хабре запилили материал про угон цепочек рассуждений у закрытых моделей. Схема до идиотизма простая: зашифрованный кусок от мощной модели пихают слабой версии того же провайдера и требуют дословный пересказ. Так высасывают чужие мысли, включая случайно затесавшиеся пароли и ключи.
Статья заставила отряхнуть пыль с одного древнего ресёрча и продуть парсером свежие сессии. За полгода протокол распух на четыре версии схемы, а внутри нашлась херня, из-за которой у меня к выводам препринта есть поправочка.
Стартую с показа реальной, живой подписи — выдернул её из своей сессии Claude Code полчаса назад. Вскрываем конверт, бля…
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
🤣 Проблема засела где-то между стулом и компьютером
💥 xCode Journal
АЙТИШНИКИ, ХВАТИТ сливать время на прилизанные новости и бесполезные курсы
Проект «ИИнтеллигенция» стал главным каналом для тех, кто использует нейросети на уровне разработки, автоматизации и опенсорса, а не просто балуется в чатах. Здесь собирают только то, что реально экономит человеко-часы и работает в проде.
🎓 Готовые ИИ-сервисы, промпты и ИИ-агенты для автоматизации рутины
🖋 Разборы полезных ИИ-инструментов, локальных LLM и опенсорс-репозиториев
🛠 Практические кейсы, гайды по деплою моделей и интеграции ИИ в пайплайны
⚡️ Технические ИТ-новости без маркетинговой воды и душных отчетов
Обучение и прокачка в реальном времени: работа с API (Claude, GPT), локалки (Ollama, vLLM), автоматизация кода, опенсорс-утилиты, AI-агенты и др.
Ценишь время и работаешь с ИИ, подпишись: @clucai
😎 Разраб сделал из Codex ассистента на iPhone
ИИ сможет читать экран, управлять приложениями и выполнять действия от вашего имени. Общаться с ним можно голосом.
Плагин полностью опенсорс
💥 xCode Journal
😭 Stack Overflow перешёл в режим read-only
Пользователи пока не могут публиковать новые вопросы и ответы — сайт работает только на чтение. Пишут, что это временно, но, учитывая, что число новых вопросов уже упало ниже тысячи в месяц — не факт, что из режима выведут.
Эпоха уходит на глазах
💥 xCode Journal
⚒️ Реддитор сделал для удаленщиков Manyplace
Это уютное виртуальное пространство, где можно работать, учиться или читать в компании других людей со всего мира. Каждый занимается своим делом, но благодаря присутствию других работать в одиночку уже не так одиноко, а сосредоточиться может быть проще.
Плюс в перерывах можно взаимодействовать с другими пользователями и обмениваться реакциями.
💥 xCode Journal
⚒️ Реддитор сделал для удаленщиков Manyplace
Это уютное виртуальное пространство, где можно работать, учиться или читать в компании других людей со всего мира. Каждый занимается своим делом, но благодаря присутствию других работать в одиночку уже не так одиноко, а сосредоточиться может быть проще.
Плюс в перерывах можно взаимодействовать с другими пользователями и обмениваться реакциями.
💥 xCode Journal
🖐 Бесплатный интенсив по машинному обучению — за неделю от нуля до проекта в портфолио
Про ML слышали все, но те, кто хоть раз пытался разобраться в Машинном обучении самостоятельно знают, что без практики и живого человека рядом теория не превращается в навык.
Симулейтив открыл бесплатный доступ к интенсиву «Основы машинного обучения» — с живыми занятиями и поддержкой ментора. Обычно такое сопровождение стоит 20 000 ₽, сейчас — 0 ₽, без каких-либо скрытых нюансов.
За неделю пройдёте:
🔶введение в анализ данных и pandas
🔶линейные модели и предобработку признаков в sklearn
🔶градиентный бустинг на LightGBM и метрики качества
🔶мини-контесты на Kaggle — это и есть готовые проекты для резюме
🔶итоговый вебинар: как оформить проект и Readme на GitHub, чтобы его было не стыдно показать работодателю
Кто ведёт: Илья Карчмит — специалист по данным в Альфа-Банке, строит модели для антифрода и комплаенса, ведёт семинары по ML в AIMasters при МГУ. Ментор в чате — Валерия Елпатьевская, инженер данных в Альфа-Банке.
Что нужно: ноутбук, браузер и базовое понимание Python. Продвинутая математика не требуется — начинаем с азов.
Записи и задачи останутся у вас после интенсива, выпускники получают сертификат о прохождении!
⚡️ Старт 12 августа!
👉 РЕГИСТРАЦИЯ НА ИНТЕНСИВ
Исследуйте сферу AI в T-Lab
Т-Образование зовет участников в проект T-Lab. Это годовая программа научно-исследовательской работы в области AI. Станьте соавтором научных открытий, которые меняют индустрию!
Вы сможете выбрать один из проектов в сфере AI и участвовать в исследовании на всех этапах. Итоги вашей работы могут лечь в основу научных публикаций и стать вектором новых продуктов.
Кого ждут в T-Lab?
Студентов бакалавриата и магистратуры, недавних выпускников технических направлений.
Участники получат:
🔴Официальное трудоустройство с зарплатой.
🔴Доступ к ресурсам бигтеха для исследований.
🔴Возможность получить оффер в IT-компанию.
Узнайте больше и оставьте заявку до 23 августа по ссылке
🗺 Разраб сделал интерактивный мануал, который по шагам показывает, что происходит после нажатия Enter в адресной строке браузера
Внутри прям весь путь запроса: от интерпретации ввода и DNS до TLS, HTTP и рендеринга страницы. Всего 16 этапов и 124 подшага с анимациями и объяснениями.
Всё на русском
✖️ xCode Journal
🖥 Cloudflare выложила в опенсорс свою платформу для ИИ-агентов
Cloudflare OS работает прямо в браузере и позволяет создавать корпоративных ИИ-агентов и приложения, которыми потом сможет пользоваться вся команда.
Внутри — единое рабочее пространство с системой безопасного доступа к внутренним данным компании и возможностью подключать свои скиллы и инструменты.
✖️ xCode Journal
Как я собирал базу знаний для ИИ-агента и натравливал её на собственные анализы
Годовой чекап прилетел в пятницу к вечеру. Семь простынь, куча показателей за пределами референсов, а ближайший эндокринолог лениво ждёт тебя аж через две недели. Автор (бэкендер, который пилит базу знаний в Искре) поступил как любой уважающий себя технарь: забил на гугл, залил всё в свой же продукт и начал тыкать вопросами.
Сразу предупреждаю о конфликте интересов: база знаний — кусок продукта, который он сам и делает. Так что статья будет не про успешный успех, а про внутренности и откровенно больные места. Никаких сладких од, разбор полётов — что под капотом и где болит. Вся статья здесь: Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Чувак за год сварганил целый зоопарк из 33 AI-агентов на одном движке, без единого форка ядра. От няньки-шахматиста для мелкого до зубастых ботов, пашущих на металлургический холдинг и внутреннюю CRM-кухню. Всё это добро крутится в одном Docker-образе и жрёт общую кодовую базу.
И забудь ты про эту вашу магию промптов, подбор идеальной LLM или RAG. Реальная разница между агентом-овощем и боевой машиной упирается в то, как ты разрулил границу: где считает голый код, а где начинается болтовня модели. В статье — без соплей: потроха нескольких агентов, живой код, бенчмарки и конкретные косяки, на которые автор налетел, пока рисовал эту границу.
Читать дальше
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Google Maps в 2018 прикрутил фишку «Your Match» — предсказание, насколько тебе зайдёт ресторан (0–100%), выстроенное на твоих же оценках. Автор не ленился долбить рейтинги, чтобы система не тупила, и хрень реально пахала, особенно когда совпадение переваливало за 90%. А в 2023 Гугл тихо прикончил эту тему.
У Claude оставалась прорва протухающих за неделю токенов, и автор решил вернуть ништяк своими руками — через LLM. Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
