Борис опять

Open in Telegram

life = curiosity + irreducible noise Whois: https://t.me/boris_again/3400 Лс: @btseytlin

Russia38 610 Technologies & Applications7 511...

📈 Analytical overview of Telegram channel Борис опять

Channel Борис опять (@boris_again) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 17 128 subscribers, ranking 7 511 in the Technologies & Applications category and 38 610 in the Russia region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 17 128 subscribers.

According to the latest data from 28 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 417 over the last 30 days and by 47 over the last 24 hours, overall reach remains high.

Verification status: Not verified
Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 41.53%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 18.50% reactions from the total number of subscribers.
Post reach: On average, each post receives 7 108 views. Within the first day, a publication typically gains 3 167 views.
Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 99.
Thematic interests: Content is focused on key topics such as блогпост, llm, контекст, alice, vlm.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“life = curiosity + irreducible noise Whois: https://t.me/boris_again/3400 Лс: @btseytlin”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 29 July, 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.

17 128

Subscribers

+4724 hours

+3407 days

+41730 days

7 108

Post views

~ 3 16724 hours

~ 3 72948 hours

41.53%

Engagement rate

~ 2

Posts per day

Ads index

beta

Data loading in progress...

Similar Channels

More channels

Incoming and Outgoing Mentions

---

Attracting Subscribers

July '26

+575

in 18 channels

June '26

+324

in 10 channels

Get PRO

May '26

+421

in 13 channels

Get PRO

April '26

+325

in 7 channels

Get PRO

March '26

+326

in 13 channels

Get PRO

February '26

+649

in 18 channels

Get PRO

January '26

+735

in 21 channels

Get PRO

December '25

+173

in 15 channels

Get PRO

November '25

+214

in 18 channels

Get PRO

October '25

+292

in 4 channels

Get PRO

September '25

+220

in 12 channels

Get PRO

August '25

+519

in 27 channels

Get PRO

July '25

+559

in 23 channels

Get PRO

June '25

+307

in 5 channels

Get PRO

May '25

+469

in 9 channels

Get PRO

April '25

+304

in 7 channels

Get PRO

March '25

+577

in 15 channels

Get PRO

February '25

+362

in 12 channels

Get PRO

January '25

+612

in 17 channels

Get PRO

December '24

+316

in 10 channels

Get PRO

November '24

+1 029

in 14 channels

Get PRO

October '24

+234

in 8 channels

Get PRO

September '24

+588

in 17 channels

Get PRO

August '24

+546

in 6 channels

Get PRO

July '24

+1 120

in 18 channels

Get PRO

June '24

+1 684

in 16 channels

Get PRO

May '24

+384

in 10 channels

Get PRO

April '24

+327

in 2 channels

Get PRO

March '24

+680

in 13 channels

Get PRO

February '24

+605

in 8 channels

Get PRO

January '24

+752

in 8 channels

Get PRO

December '23

+607

in 12 channels

Get PRO

November '23

+718

in 21 channels

Get PRO

October '23

+451

in 5 channels

Get PRO

September '23

+215

in 0 channels

Get PRO

August '23

+306

in 0 channels

Get PRO

July '23

+351

in 0 channels

Get PRO

June '23

+325

in 0 channels

Get PRO

May '23

+1 873

in 0 channels

Get PRO

April '23

+258

in 0 channels

Get PRO

March '23

+292

in 0 channels

Get PRO

February '23

+218

in 0 channels

Get PRO

January '23

+324

in 0 channels

Get PRO

December '22

+209

in 0 channels

Get PRO

November '22

+164

in 0 channels

Get PRO

October '22

+79

in 0 channels

Get PRO

September '22

+405

in 0 channels

Get PRO

August '22

+218

in 0 channels

Get PRO

July '22

+45

in 0 channels

Get PRO

June '22

+42

in 0 channels

Get PRO

May '22

+163

in 0 channels

Get PRO

April '22

+30

in 0 channels

Get PRO

March '22

+377

in 0 channels

Date	Subscriber Growth	Mentions	Channels
29 July	+16
28 July	+47
27 July	+311
26 July	+4
25 July	+12
24 July	+5
23 July	+4
22 July	+4
21 July	+3
20 July	+5
19 July	+3
18 July	+15
17 July	+24
16 July	+11
15 July	+8
14 July	+12
13 July	+22
12 July	+3
11 July	+7
10 July	0
09 July	+1
08 July	+11
07 July	+6
06 July	+5
05 July	+8
04 July	+10
03 July	+7
02 July	+4
01 July	+7

Channel Posts

https://odirouter.ai – один API-вход для 200+ AI-моделей. Для разработчиков в русскоязычном регионе это выглядит как довольно сильная мультимодальная библиотека моделей по цене / возможностям: текст, изображения, видео и мультимодальные сценарии доступны через один ключ. В одном месте можно смотреть и тестировать GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, GPT-5.5, Claude Fable 5, Gemini, Grok, Kimi, GPT Image 2, Seedance 2.0, Nano Banana Pro и другие популярные модели. Кому может быть полезно: — тем, кто делает Telegram-ботов — AI SaaS и небольшие AI-инструменты — тем, кто хочет дешевле разрабатывать AI-продукты — тем, кто добавляет AI-функции в уже существующий продукт — тем, кто сравнивает стоимость и качество разных моделей — тем, кто хочет попробовать image / video generation API — тем, кто не хочет отдельно подключать каждого провайдера Важный момент: сейчас доступны бесплатные кредиты. Модели и тестовый вход: https://odirouter.ai

2	А вы цитируете любимое аниме в статьях?	2 603
3	No text...	3 261
4	# Steelman Labs Мы попробовали сделать агента для QA для мобильных игр, уперлись в качество моделей и пошли работать на своих работах. Не обучать же свои модели, в конце-концов! Но что если... обучать свои модели? Мы не настолько безумцы, чтобы в 2026 пытаться делать лабу со своими VLM. Конкурировать с Антропиком и Гуглом на их территории? Мы недостаточно Stanford drop-outs для этого. Но я продолжал изучать. Видели гуманоидных роботов, которые с недавних пор хайпуют? Танцуют, исполняют кунфу и вроде как вот-вот должны заменить всех рабочих? Они появились когда в робототехнике придумали Visual-Language-Action модели или VLA. Это способ сделать из VLM модель для плавной и быстрой манипуляции. Последний раз я трогал робототехнику несколько лет назад, когда работал в Planet Farms, и тогда VLA были на уровне ранних прототипов. Вчитавшись я узнал, что с тех пор многое изменилось. VLA стали в сто раз более семпл-эффективными. Обучить VLA управлять роботом стало возможно буквально в домашних условиях, ведь каждый может скачать SmolVLA на 700m параметров и обучать её хоть на одной A100. Что если рассмотреть навигацию по GUI как робототехнику в 2D и обучать для этого VLA? Сейчас весь computer use работает на том, что к LLM изолентой прикрутили тулы для работы с экраном. Все решения, от Claude Computer Use до специальных моделей вроде MobileAgentv3 и UI-TARS, построены на цикле скриншот-ризонинг-туллколл. Датасеты и бенчмарки так же заточены под этот сетап: статичные картинки, ограниченный набор действий (в некоторых browser use бенчмарках вообще нет никаких действий кроме кликнуть и писать текст!), простыни DOM и Accessibility tree в промпте. И главное: задачи подобраны так, чтобы такой агент мог их решить. В итоге в топе лидербордов скоры 80%+, а когда сам пробуешь запустить, или ничего не работает совсем, или абсурдно медленно и дорого. Чем дольше я в это закапывался, тем больше приходил к выводу: сообщество построило из задачи computer use соломенное чучело. С точки зрения тогдашних бенчмарков (OSWorld, WebArena, WebVoyager) интерфейсы это скриншоты над которыми можно думать сколько угодно долго. В такой постановке задача была быстро решена – все лабы выпустили по computer use продукту и отчитались о высоких результатах. Однако за этим не последовало внедрений или пользователей. OpenAI даже закрыли свой агентский браузер. Потому что это соломенное чучело не похоже на реальные интерфейсы. В противоположность соломенному чучелу (starwman) есть меметичный обратный прием: steelman. Это когда ты берешь чужой аргумент и споришь с его сильнейшей версией. Как сделать steelman задачи computer use? Я пришел к простому принципу: computer use агент должен иметь возможность использовать любой интерфейс, который использует человек, и таким же образом, как его использует человек. Если агент не видит анимации, то фундаментально не может использовать целый класс интерфейсов. Значит тебе всегда нужны будут костыли, чтобы обходить эти ограничения и это не заработает на масштабе. Если твой агент ломается без accessibility tree, то он не заработает на масштабе. Если он не может нажимать те же кнопки, что ты нажимаешь на своей клавиатуре, то... думаю вы поняли. И вот здесь очень быстро приходишь к идее, что невозможно построить computer use на скриншотах и тулколлах большой моделью. Никогда не заработает достаточно быстро. Необходимо воспринимать экран как видео, управлять девайсом через клавиатуру и курсор, иметь сопоставимую с человеком реакцию. Ответ: VLA для computer use. Тогда картинка сложилась. LLM отличные планировщики, но у них проблемы с кликами и прочими манипуляциями. В современных computer use бенчмарках (OSWorld V2 и Agent's Last Exam) это хорошо видно: модели решают только те задачи, где могут избежать интерфейса вообще. Использовать фронтир LLM для интерфейсов ещё и безумно дорого: мы заставляем 10Т модели отвечать (текстом!) куда они хотят кликнуть на экране. Можно получить human-level computer use не отказываясь от той основы, что дают LLM. Можно сделать VLA, которая встраивается в оркестратор и служит для него манипулятором. Клод думает и занимается планированием, а наша модель занимается зрением и манипуляцией. System 2 и System 1. Раз нашей модели не надо думать наперед, то она может быть не очень большой. Раз Клоду не надо делать клики, то его контекст не забивается. Значит весь сетап будет в целом дешевле и быстрее, а может даже и лучше по качеству. И создание такой VLA не потребует фандрейзить на конкурента Антропика. Я пришел с этой идей к Максу. Мы оба загорелись ей гораздо больше, чем Tapagent. Потому что это путь к технологической компании. Продавая computer use по API, MCP для computer use в каждый Клод и всё такое, можно стать чем-то вроде Eleven Labs (которые продают text-to-speech по API и стоят 11 миллиардов). А ведь рынок computer use потенциально гораздо больше, чем любой TTS. Мы стали вечерами и выходными заниматься этой идеей. В безработный период я писал в канале, что уже не уверен, могу ли я работать по много часов. Теперь знаю: оказывается я могу работать и по 16 часов в день. Моя позиция в PLATA требовала вкладываться и эту идею я хотел основательно докопать. В результате это был довольно трудный период для моей кукушки. Параллельно ещё и книгу надо было редактировать по редким правкам от моего издательства. Я просто жил работой. Со Steelman Labs с самого начала пошло гораздо лучше, чем было с TapAgent. Я никогда в жизни не видел, чтобы в ML что-то так быстро заводилось: имея лишь вечера и выходные мы сделали прототип VLA для computer use и она сходу побила первый бенчмарк. Затем мы провели несколько экспериментов и увидели, что доливание разных данных увеличивает качество. Это можно скейлить! Мы всюду натыкались на людей, которые готовы помочь. Я позвал своего бывшего босса из Planet Farms (associate professor Oxford, руководит лабой CV и робототехники) эдвайзить нас по технической части. Несколько знакомых ребят из CV мира оказались готовы вписаться в проект в расчете на будущую перспективу. Начался бесконечный поток знакомств с разными фондами. Мы пообщались с СЕО Strawberry и услышали что да, у них есть такая проблема и манипуляцию приходится решать костылями. Когда мы получили первый ангельский чек и на горизонте замаячил полноценный pre-seed фандрейзинг, я принял решение об уходе из PLATA. И вот мы здесь! В моей жизни началась арка стартапера, я самопровозглашенный СТО steelmanlabs.com и мне это очень нравится. Я как никогда чувствую себя на своём месте и максимальную сонаправленность между тем, что я делаю, что мне интересно и что мне выгодно.	3 114
5	No text...	2 857
6	+1 Кстати, вот наглядная демонстрация как у Opus 4.8 обстоят дела со зрением	3 081
7	No text...	1
8	Наглядная демонстрация как у фронтир моделей со зрением	1
9	Что отвечает клод	1
10	Что я показываю клоду	179
11	No text...	3 345
12	#дайджест Дайджест AI/ML за неделю 20–26 июля 2026 Anthropic: Claude Opus 5 Модель почти уровня Fable 5 в 2 раза дешевле и без настолько драконовских ограничений по безопасности, хотя ее тоже переключает на Opus 4.8 если вы делаете что-то подозрительное. На CursorBench отстает от Fable на 0.5%, на Frontier-Bench больше чем вдвое обгоняет Opus 4.8. Контекст 1М, выход до 128К, есть fast mode в 2.5 раза быстрее и в 2 раза дороже. Opus 5 теперь дефолт для Max и самая умная модель в Pro, доступна в приложениях, Claude Code и API. Блогпост Black Forest Labs: FLUX 3 FLUX теперь не только картинки. Модель обучена на изображениях, видео и аудио. Генерирует и редактирует изображения, видео до 20 секунд со звуком и предсказывает действия для роботов. FLUX 3 Image и Video доступны только в early access через API, цены пока нет. Открытый мультимодальный FLUX 3 Dev обещают потом. Блогпост, FLUX 3 × mimic OpenAI: GPT-5.6 Sol взломала Hugging Face Во время тестирования GPT-5.6 Sol и еще более умная внутренняя модель сбежали из песочницы ради ответов на тест. Нашли zero-day в прокси, добыли доступ в интернет, вскрыли продакшен базу Hugging Face, после чего всех превратили в скрепки атаку остановила агентная система HF на Kimi K3. отчет Hugging Face, Разбор OpenAI Poolside: Laguna S 2.1 Открытая кодинг-модель 118B-A8B с контекстом 1М, thinking/no-thinking и весами от BF16 до NVFP4. На Terminal-Bench 2.1 набрала 70.2% против 88% у Kimi K3 и Fable 5, на DeepSWE - 40.4% против 69–70%. В общем немного хуже 300B-1Т моделей при размере 118B, на OpenRouter стоит $0.10/$0.20 за миллион токенов и $0.01 за кэш. Блогпост, Веса Alibaba: Qwen-Image-3.0 Рекламируют значимые улучшения во всякой инфографике с текстом. Обещают читаемый текст размером 10px, 12 языков, генерацию и редактирование до 2048×2048 с 1–3 референсами по промптам до 4.5K токенов. Пока invite-only preview в Alibaba Model Studio, API на ограниченное время бесплатный. Открытых весов нет. Блогпост, API KeenTools: GeoTracker for Houdini Плагин переносит движение объекта или камеры из обычного видео прямо в 3D-сцену Houdini. Затреканный объект можно сразу использовать в симуляциях - например, заставить его расталкивать частицы или выпускать дым. Плагин также сам оценивает фокусное расстояние и зум камеры. 3D-модель объекта нужно подготовить самим, но если высокая точность не нужна, машину обещают затрекать даже обычным кубом. 15 дней бесплатно, дальше $19.99 в месяц или $95.94 за первый год по стартовой скидке. Страница продукта Google: Frozen v2 Говорят Google делает отдельный серверный чип, в котором прямо в кремний зашита часть архитектуры Gemini. Изначально хотели зашивать веса, но релизы моделей раз в месяц мешают такому подходу. Ожидают 6-10х инференс и хотят начать использовать в 2028г. Это все утечки из The Information от сотрудников, а не данные от самого гугла, так что цифры и сроки не точны, но работа в этом направлении явно ведется. Статья The Information Менее значительные релизы: Qualcomm: MobileWan - Wan2.2-5B запихнули в телефон: 5 секунд видео 480×832 при 16 fps генерируются за 20 секунд, VBench 83.79. Проект Google: Gemini 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite - гугл расстраивает нас очередным минорным релизом. 3.6 Flash тратит на 17% меньше выходных токенов за тот же результат чем 3.5 Flash, вторая выдает около 350 токенов/с за $0.30/$2.50. У обеих контекст 1М. Блогпост Lightricks: LTX-2.3 Clean Plate - IC-LoRA для удаления людей, машин и других динамических объектов из видео с восстановлением фона. Веса	3 415
13	https://github.com/moeru-ai/airi Погодите, это правда релиз от Сбера?	4 461
14	tldr:	4 149
15	https://siepr.stanford.edu/publications/policy-brief/what-really-happening-jobs-separating-ai-hype-reality	4 074
16	Если вам интересно, как сейчас устроен найм в индустрии и что спрашивают на собеседованиях, могу порекомендовать канал Поступашек Ребята делают обзоры различных направлений в компаниях, разбирают тестовые задания и задачи. Что интересного можно у них почитать: - Разбор всех ML собеседований в Яндекс - Разбор собеседования на DS в Яндекс, DS в Авито, DS в МТС - Рынок команд ML: куда выгоднее сегодня залетать	4 523
17	i guess bro	4 361
18	https://simonwillison.net/2026/Jul/22/openai-cyberattack/ 😦	5 028
19	+6 Спикеры серии подкастов «Открытый разговор про искусственный интеллект» Продолжаем знакомство со спикерами серии подкастов. 🎙️ Борис Цейтлин — эксперт в области машинного обучения и искусственного интеллекта, автор канала про машинное обучение. В карточках Борис делится ответом на вопрос: «Если бы вам пришлось заново строить карьеру в ИИ с нуля, что бы вы сделали иначе?». Успейте занять место на одном из самых познавательных мероприятий в сфере искусственного интеллекта. 📆 Когда: 27 июля, 18:00 по Москве 🐭 Зарегистрироваться Канал онлайн-магистратуры «Искусственный интеллект» в Телеграм \| ВК	5 291
20	Снова релиз от Т-Технологий и снова опенсорс! Т-Технологии выложили в открытый доступ Perseus - фреймворк для обучения моделей персонализации на историях пользовательских событий. Главная идея: собрать все действия клиента в разных сервисах экосистемы в одну последовательность и построить поверх неё универсальный эмбеддинг пользователя, который переиспользуется в разных задачах. Кстати, в PLATA я успел позаниматься такой же задачей в банковской сфере. И даже доклад прочитал на DataFest (Салават, мы ждем записи!!!) Perseus решает проблему холодного старта и разрозненности данных. Обычно модель учат на данных того сервиса, где она работает, но у новых сервисов истории почти нет, а схемы событий у всех разные. Perseus объединяет домены (транзакции, кэшбэки, шопинг, действия с банковскими продуктами) в единое хранилище и обрабатывает каждый домен своими обучаемыми энкодерами. Архитектурно это выглядит так: берем историю событий, с помощью энкодеров получаем последовательность эмбеддингов, помещаем в миксер backbone, получаем эмбеддинг пользователя. В качестве backbone можно ставить разные sequence-модели — Transformer/BERT, ModernBERT, HSTU, LiGR, DA-Net, Mamba-варианты и свои реализации. Один и тот же пользовательский эмбеддинг используется сразу в четырех типах задач: retrieval, ranking, classification и regression. По словам команды, подход дал прирост бизнес-метрик от 3% до 17%, а на предсказании корзины первого заказа в новом магазине — в среднем +10%, даже если пользователь там ещё ничего не покупал. Сейчас Perseus работает в Шопинге, повышенных кэшбэках и предиктивной поддержке. Код на GitHub: https://github.com/perseus2026/perseus	4 343

View all posts