Машинное обучение RU
Open in Telegram
Все о машинном обучении админ - @workakkk @data_analysis_ml - анализ даннных @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram -лучшие ит-каналы @pythonl - Python @pythonlbooks- python 📚 @datascienceiot - 📚 РКН: clck.ru/3FmrUw
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Машинное обучение RU
Channel Машинное обучение RU (@machinelearning_ru) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 18 193 subscribers, ranking 6 914 in the Technologies & Applications category and 35 504 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 193 subscribers.
According to the latest data from 07 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 15 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 8.77%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.44% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 595 views. Within the first day, a publication typically gains 808 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 8.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, llm, openai, параметр, архитектура.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Все о машинном обучении
админ - @workakkk
@data_analysis_ml - анализ даннных
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@itchannels_telegram -лучшие ит-каналы
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python 📚
@datascienceiot - 📚
РКН: clck.ru/...”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 08 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.
18 193
Subscribers
-324 hours
-67 days
+1530 days
Data loading in progress...
Similar Channels
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=96&q=75){kind=small}
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
October '26Oct '26
October '26
+18
in 0 channels
September '26
+129
in 1 channels
Get PRO
August '26
+193
in 7 channels
Get PRO
July '26
+142
in 2 channels
Get PRO
June '26
+100
in 6 channels
Get PRO
May '26
+96
in 2 channels
Get PRO
April '26
+186
in 3 channels
Get PRO
March '26
+415
in 4 channels
Get PRO
February '26
+213
in 2 channels
Get PRO
January '26
+155
in 1 channels
Get PRO
December '25
+109
in 1 channels
Get PRO
November '25
+273
in 3 channels
Get PRO
October '25
+170
in 1 channels
Get PRO
September '25
+244
in 5 channels
Get PRO
August '25
+222
in 6 channels
Get PRO
July '25
+422
in 50 channels
Get PRO
June '25
+243
in 6 channels
Get PRO
May '25
+104
in 2 channels
Get PRO
April '25
+153
in 1 channels
Get PRO
March '25
+132
in 7 channels
Get PRO
February '25
+211
in 5 channels
Get PRO
January '25
+379
in 8 channels
Get PRO
December '24
+397
in 6 channels
Get PRO
November '24
+336
in 3 channels
Get PRO
October '24
+613
in 10 channels
Get PRO
September '24
+523
in 5 channels
Get PRO
August '24
+509
in 2 channels
Get PRO
July '24
+524
in 3 channels
Get PRO
June '24
+573
in 8 channels
Get PRO
May '24
+788
in 36 channels
Get PRO
April '24
+732
in 45 channels
Get PRO
March '24
+788
in 27 channels
Get PRO
February '24
+1 150
in 3 channels
Get PRO
January '24
+1 351
in 42 channels
Get PRO
December '23
+645
in 41 channels
Get PRO
November '23
+195
in 2 channels
Get PRO
October '23
+695
in 2 channels
Get PRO
September '23
+710
in 0 channels
Get PRO
August '23
+618
in 0 channels
Get PRO
July '23
+790
in 0 channels
Get PRO
June '23
+1 130
in 0 channels
Get PRO
May '23
+561
in 0 channels
Get PRO
April '23
+167
in 0 channels
Get PRO
March '23
+690
in 0 channels
Get PRO
February '23
+230
in 0 channels
Get PRO
January '23
+116
in 0 channels
Get PRO
December '22
+76
in 0 channels
Get PRO
November '22
+110
in 0 channels
Get PRO
October '22
+280
in 0 channels
Get PRO
September '22
+380
in 0 channels
Get PRO
August '22
+211
in 0 channels
Get PRO
July '22
+231
in 0 channels
Get PRO
June '22
+269
in 0 channels
Get PRO
May '22
+491
in 0 channels
Get PRO
April '22
+754
in 0 channels
Get PRO
March '22
+634
in 0 channels
Get PRO
February '22
+137
in 0 channels
Get PRO
January '22
+302
in 0 channels
Get PRO
December '21
+450
in 0 channels
Get PRO
November '21
+969
in 0 channels
Get PRO
October '21
+115
in 0 channels
Get PRO
September '21
+117
in 0 channels
Get PRO
August '21
+251
in 0 channels
Get PRO
July '21
+366
in 0 channels
Get PRO
June '21
+887
in 0 channels
Get PRO
May '21
+1 235
in 0 channels
Get PRO
April '21
+717
in 0 channels
Get PRO
March '21
+117
in 0 channels
Get PRO
February '21
+345
in 0 channels
Get PRO
January '21
+569
in 0 channels
Get PRO
December '20
+423
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 07 October | +2 | |||
| 06 October | +1 | |||
| 05 October | +5 | |||
| 04 October | +5 | |||
| 03 October | +2 | |||
| 02 October | +1 | |||
| 01 October | +2 |
Channel Posts
DeepSeek Harness вышел на десктоп: плагины без терминала и задачи по расписанию
DeepSeek выпустила превью Harness v0.2 с десктопным приложением для macOS и Windows: менеджер плагинов, режим создателя, задачи по расписанию и планы на маркетплейс.
https://uproger.com/deepseek-harness-desktop/
| 2 |  📌 OpenAI выложила 722 математические работы своей внутренней модели
Все статьи написала внутренняя модель компании, название которой не раскрывают. На GitHub они разбиты на 372 семейства, от теории чисел и теоретической информатики до геометрии и математической физики.
Среди заявленных результатов есть доказательство рациональной гипотезы Ходжа для абелевых многообразий с комплексным умножением, гипотезы Капланского о прямой конечности в характеристике два и новая оценка показателя иррациональности числа π.
Рецензию работы не проходили, и независимо их пока никто не проверял.
Около 4000 задач модель получила во время внутренней оценки. Её расширили, когда прежние математические тесты перестали отличать модели друг от друга.
В среднем на один результат уходило столько вычислений, сколько примерно за три часа тратит ChatGPT Pro в режиме рассуждений.
Для 162 работ выложены доказательства на Lean. Каталог этих формализаций сама OpenAI считает как частичный и непроверенный. К десяти результатам приложены сокращённые записи рассуждений модели.
О том, как публиковать такие результаты, OpenAI советовалась с независимой Консультативной группой по математике и ИИ при Институте перспективных исследований в Принстоне.
Компания также обещает финансировать математические семинары и конференции в будущем.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 598 |
| 3 |  ✔️ Белый дом создал группу для надзора за ИИ-отраслью
Власти США сформировали межведомственную группу Super Intelligence Force для координации федеральной политики в сфере ИИ.
Новый орган подчиняется напрямую президенту США. Координатором группы назначен директор Национальной разведки Джей Клейтон. В состав также вошли председатель FTC Эндрю Фергюсон, замминистра обороны по R&D Эмиль Майкл и глава кадрового управления Скотт Купор.
Super Intelligence Force будет мониторить угрозы национальной безопасности, удерживать технологическое лидерство США и устранять барьеры, тормозящие разработку.
washingtonpost.com
✔️ Из OpenAI ушёл один из авторов Preparedness Framework
Дэвид Робинсон, проработавший в компании три с половиной года и участвовавший в создании регламента готовности, объявил об отставке и опубликовал эссе о том, что в отрасли скорость выпуска побеждает качество проработки.
Подход, при котором проблемы устраняют по мере появления, он считает оправданным для ПО и недопустимым для ИИ - когда модель превзойдёт человека по когнитивным способностям, устранять последствия критического инцидента будет некому.
Дэвид считает, что разработка передовых моделей должна перейти на стандарты гражданской авиации и ядерной энергетики с их строгим резервированием и проектированием систем, исключающим катастрофу из-за человеческого фактора.
theatlantic.com
✔️ Aleph Alpha выложила в открытый доступ модель Kolibri
Немецкий стартап выпустил под лицензией Apache 2.0 большую языковую модель Kolibri 1, созданную в рамках европейской инициативы цифрового суверенитета и полностью соответствующую нормам EU AI Act.
Это MoE на 78 млрд общих и 3,5 активных параметров с базовым контекстным окном в 262 144 токена, которое может масштабироваться до одного миллиона.
Kolibri оптимизирована под немецкий и английский языки за счёт кастомного токенизатора UniBPE. Против галлюцинаций применён протокол Merlin-Arthur - модель учат отказываться от ответа, если контекст его не содержит.
Среди слабых сторон - скромные результаты в генерации кода, вызове функций и закрытых тестах на общую эрудицию без RAG.
aleph-alpha.com
✔️ Основатель Figure представил ассистента Hark
Бретт Эддкок анонсировал Hark с агентом Handoff, рассчитанным на длинные автономные задачи в интернете - заказ еды, покупки, бронирование, поиск информации.
На каждый запрос поднимается отдельный виртуальный компьютер с браузером, файловой системой и терминалом, а подключённые аккаунты дают доступ к адресам и предпочтениям.
По собственным замерам Hark занял первое место в человеческой оценке Online-Mind2Web, обойдя GPT-5.4 на 8 пунктов и Claude Opus 4.8 на 2.
Проект, уже привлекший более 700 млн долларов от топовых инвесторов, планирует открыть бесплатный Pro-доступ первым 100 000 пользователей из листа ожидания.
hark.com
✔️ OpenAI будет показывать рекламу во время генерации изображений
До конца месяца OpenAI запустит в США пилотный показ графической рекламы в ChatGPT. Баннеры будут появляться в интерфейсе на время ожидания генерации изображений.
Цель запуска - монетизация аудитории, которая достигла 1,2 млрд активных пользователей в неделю. Рекламные блоки получат маркировку и будут визуально изолированы от сгенерированного контента.
Для рекламной инфраструктуры компания интегрирует стек сторонних аналитических платформ по сбору данных о конверсиях и атрибуции кликов.
Внешние партнеры по верификации не получат прямого доступа к содержимому приватных диалогов.
openai.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 553 |
| 4 |  ИИ-агент отвечает на вопросы и вызывает инструменты, но почему один ответ занимает 40 секунд? И сколько он стоит, если агент несколько раз обращается к модели или зацикливается на одной задаче? Общий счёт за API не покажет, где именно расходуются деньги.
12 октября в 20:00 на открытом уроке курса по эксплуатации ИИ-агентов разберёте, как увидеть каждый шаг агента, измерить задержки и посчитать стоимость отдельного ответа.
На практике возьмёте готового ReAct-агента с инструментами и подключите трассировку через OpenTelemetry. Проследите путь от задачи до вызовов модели и инструментов, найдёте самый дорогой шаг и зацикливание. Посмотрите, как введение одного лимита влияет на стоимость ответа.
Познакомитесь с платформами Arize Phoenix, Langfuse и LangSmith, а трассировки рассмотрите в бесплатном локальном интерфейсе.
Зарегистрироваться: https://otus.pw/YfHIq/?erid=2W5zFGbtyjf
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 811 |
| 5 |  🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов
На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.
Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.
Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.
Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.
https://github.com/justxor/claude-code-pro-course | 1 159 |
| 6 |  🧠 Есть ли у Claude сознание? Автор диссертации на эту тему сомневается
На фоне обсуждений машинного сознания Майкл Тимоти Беннетт поделился своей позицией:
> «Я достаточно уверен, что Claude не обладает сознанием».
В 2025 году он подготовил в Австралийском национальном университете PhD-диссертацию How To Build Conscious Machines. В ней исследует, что такое субъективный опыт и какие свойства могли бы позволить машине им обладать.
Оценка Claude прозвучала в посте автора. Сама диссертация посвящена более широкому вопросу: как вообще создать машину с сознанием.
📄 Работа: https://openresearch-repository.anu.edu.au/bitstreams/6f333f30-2553-4032-8c3f-ff7a8f46f03a/download | 1 168 |
| 7 |  🇩🇪 Германия неожиданно выпустила сильную открытую модель ИИ
Aleph Alpha выпустила Kolibri, обученную с нуля с акцентом на немецкий и английский.
• 78 млрд параметров, из которых на каждый токен активны только 3,46 млрд.
• Открытые веса под Apache 2.0, включая коммерческое использование.
• Контекст до 1 млн токенов, поддержка рассуждений и вызова инструментов.
В собственных тестах разработчиков результаты впечатляют:
🧮 AIME 2025: 96,9%
🔬 GPQA Diamond: 84,3%
По сводному результату немецкоязычных тестов Kolibri немного опережает Qwen3.5 35B-A3B и GPT-OSS 120B. С программированием всё неоднозначнее: на SWE-bench Verified у неё 66,4%, у Qwen3.6 35B-A3B 73,8%.
🔗 Веса модели: https://huggingface.co/Aleph-Alpha/Kolibri-1 | 1 488 |
| 8 |  100 вопросов на Python Senior: к чему готовиться на собеседовании в 2026
Вышла подборка из 100 вопросов для собеседования на Python Senior с развёрнутыми ответами и рабочими примерами кода. Уровень там явно выше «чем список отличается от кортежа».
Первый большой блок про внутренности CPython: как устроен объект, как работают подсчёт ссылок и сборщик мусора, зачем нужен weakref при циклических ссылках. Дальше идёт конкурентность. Почему существует GIL, когда потоки всё ещё полезны, что даёт free-threaded Python по PEP 703 и как выбирать между threading, multiprocessing и asyncio, включая TaskGroup и структурную конкурентность.
Отдельно разобраны дескрипторы и метаклассы, декораторы с параметрами, генераторы и yield from. По типизации есть современный синтаксис дженериков из PEP 695, Protocol и сужение типов через TypeIs. В конце вопросы про профилирование и поиск узких мест, стандартную библиотеку, тестирование и архитектуру, зависимости и безопасность в продакшене. Свежие изменения из Python 3.13 и 3.14 тоже учтены: экспериментальный JIT, отложенные аннотации и отдельный GIL на каждый интерпретатор.
Полезно и тем, кто идёт на собеседование, и тем, кто сам их проводит.
https://uproger.com/voprosy-na-sobesedovanii-python-senior/ | 1 406 |
| 9 |  +1🚨 SoftBank перевела финальные $10 млрд в OpenAI.
Это третья и последняя часть обещанных $30 млрд инвестиций. Теперь суммарно SoftBank вложила в OpenAI $64,6 млрд и владеет примерно 13% компании.
Чтобы профинансировать ставку на AI, SoftBank пошла очень далеко:
- ранее продала весь пакет Nvidia на $5,8 млрд
- в сентябре привлекла ещё $11,1 млрд через high-yield облигации
- средства от этого выпуска пошли на финальный транш OpenAI
Масаёси Сон фактически продолжает стратегию all-in на OpenAI и AI-инфраструктуру.
SoftBank теперь один из крупнейших акционеров OpenAI. | 1 511 |
| 10 |  No text... | 1 964 |
| 11 |  ✔️ Президент США и главы ИИ-компаний подписали соглашение о безопасности
Документ подписали главы Google, Anthropic, xAI и Nvidia и президент OpenAI Грег Брокман. Юридической силы у соглашения нет, стороны называют его морально обязывающим.
Компании обещают ввести четыре уровня контроля и аудита передовых моделей, создать внутренние группы для проверки этих механизмов, допустить внешние проверки и независимый надзор.
Критики сетуют, что соглашение необязательное и почти не содержит деталей.
axios.com
✔️ В Китае заработал первый суперкластер на 100 тысяч отечественных ускорителей
Об этом сообщил Китайский информационный центр интернет-сети CNNIC в докладе о генеративном ИИ. Все компоненты кластера от чипов и сети до хранения данных и охлаждения сделаны в Китае.
Вычислительная мощность для ИИ в стране к июню выросла за год на 177%, до 2185 EFLOPS. Аудитория генеративного ИИ превысила 700 млн человек, это больше половины населения.
ИИ используют более 30% крупных и средних промышленных предприятий Поднебесной.
cnnic.cn
✔️ Ideogram выпустила модель 4.5
Свежая версия сфокусирована на точное и последовательное редактирование графики. Она не накапливает артефакты, смещения пикселей и искажения цвета при длинных цепочках правок.
Модель правит фрагменты снимков высокого разрешения без уменьшения исходника и переводит надписи на изображении на другие языки.
Ideogram 4.5 доступна в веб-интерфейсе, у партнёров и через API в четырёх режимах качества, от 0,008 до 0,22 доллара за изображение в разрешении 2K.
Веса компания обещает открыть в ближайшее время.
ideogram.ai
✔️ OpenClaw Foundation открыл код корпоративной платформы для агентов
OpenClaw Enterprise управляет постоянно работающими агентами в закрытых средах. Проект начинали в OpenAI, затем передали фонду и доработали вместе с Red Hat и Nvidia.
Платформа поддерживает мультиарендность, разделяет доверенные и недоверенные нагрузки, запускает агентов в песочнице, проверяет их действия с помощью языковой модели и позволяет тонко настраивать права доступа. Обвязку, модель и песочницу можно заменить сторонними или собственными.
Версия 1.0 выйдет до конца года, пока платформу рекомендуют для внутренних пилотов. Такие пилоты идут в Red Hat и OpenAI, где агенты получают полный доступ к кодовым базам.
Платформа бесплатна и разворачивается на собственных серверах.
openclaw.ai
✔️ McDonald's рассчитывает цены с помощью ИИ
Пионер фастфуда совместно с Tiger Analytics запустил модель, которая анализирует транзакции и парсит конкурентов, вычисляя метрику готовности платить для каждой геолокации.
По данным Reuters, применение алгоритма привело к разбросу цен - стоимость Биг Мака в заведениях в радиусе трех километров может различаться на 21%.
Корпорация заявляет о рекомендательном характере системы. При этом платформа фиксирует отклонения франчайзи от сгенерированных расценок. Уровень ценового комплаенса напрямую учитывается при аудите бизнеса и продлении партнерских контрактов.
Масштабирование алгоритмического подхода на 14 тысяч ресторанов в США привлекло внимание антимонопольных органов. Сейчас регуляторы проверяют, нарушает ли такое ценообразование законодательство о защите конкуренции.
reuters.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 111 |
| 12 |  🧠 Открытые нейросетевые фреймворки представили на главной конференции по рекомендательным системам ACM RecSys 2026
Команда исследователей Т-Технологий представила на конференции в США библиотеку Scikit‑Rank, фреймворк Perseus и метод ScaL³AE. Библиотека для нейросетевого ранжирования Scikit‑Rank снижает сложность адаптации нейросетевых моделей ранжирования в прикладных задачах без полной переработки кода.
Фреймворк Perseus объединяет историю действий пользователя из разных сервисов и использует ее для улучшения качества персонализации. В экспериментах на T‑ECD он улучшил качество рекомендаций на 16-39%.
ScaL³AE заменяет тяжелые вычисления на компактные представления при работе моделей с каталогами промышленных масштабов, сохраняя качество рекомендаций товаров, о которых доступно мало данных. На четырех категориях Amazon Reviews метод превзошел рекомендательные модели EASE и SANSA. | 1 391 |
| 13 |  Intern-Decision - новая серия компактных моделей для принятия решений по тексту и изображениям
В линейке три версии: 0.8B, 2B и 4B параметров. Они заточены не под обычный чат, а под structured decision-making: выбор действий, маршрутизацию запросов, оценку вариантов и управление мультимодальными workflow.
Что умеют:
- принимают текст + до 8 изображений
- за один forward pass отвечают на multiple choice, score и yes/no
- возвращают результат в типизированном JSON
- выдают не только ответ, но и калиброванное распределение вероятностей
Средний результат на 7 decision-бенчмарках:
0.8B — 79.38
2B — 84.68
4B — 90.02
Intern-Decision-4B обходит Jev с результатом 88.74 и при этом показывает более качественную probability calibration.
По скорости тоже интересно: заявленная средняя задержка составляет 33.98 / 33.28 / 44.16 мс для трёх моделей против 109.70 мс у Jev в одинаковом локальном Hugging Face окружении.
То есть даже 4B-модель можно использовать как быстрый decision layer для AI-агентов: выбрать инструмент, определить маршрут, оценить результат или решить, какое действие выполнять дальше.
📜 Apache 2.0. Для компонентов на базе Qwen3.5 необходимо сохранить соответствующие upstream notices.
https://modelscope.ai/collections/Sh | 1 622 |
| 14 | Intern-Decision - новая серия компактных моделей для принятия решений по тексту и изображениям
В линейке три версии: 0.8B, 2B и 4B параметров. Они заточены не под обычный чат, а под structured decision-making: выбор действий, маршрутизацию запросов, оценку вариантов и управление мультимодальными workflow.
Что умеют:
- принимают текст + до 8 изображений
- за один forward pass отвечают на multiple choice, score и yes/no
- возвращают результат в типизированном JSON
- выдают не только ответ, но и калиброванное распределение вероятностей
Средний результат на 7 decision-бенчмарках:
0.8B — 79.38
2B — 84.68
4B — 90.02
Intern-Decision-4B обходит Jev с результатом 88.74 и при этом показывает более качественную probability calibration.
По скорости тоже интересно: заявленная средняя задержка составляет 33.98 / 33.28 / 44.16 мс для трёх моделей против 109.70 мс у Jev в одинаковом локальном Hugging Face окружении.
То есть даже 4B-модель можно использовать как быстрый decision layer для AI-агентов: выбрать инструмент, определить маршрут, оценить результат или решить, какое действие выполнять дальше.
📜 Apache 2.0. Для компонентов на базе Qwen3.5 необходимо сохранить соответствующие upstream notices.
https://modelscope.ai/collections/Sh | 1 |
| 15 |  ИИ-система может отлично решать задачи бизнеса, но при этом оставаться уязвимой. Утечки данных, атаки на модели, небезопасные сценарии работы агентов — проблемы, которые проще предупредить на этапе проектирования, чем исправлять после запуска.
На открытом уроке разберём, как создавать ИИ-системы с учетом требований безопасности с самого начала. Вы узнаете, какие угрозы характерны для LLM, как применять принципы Security by Design и какие архитектурные решения помогают защитить данные и компоненты системы.
Разберём практический кейс: усилим архитектуру ИИ-агента с помощью механизмов защиты, проверки данных и управления доступом. Урок пройдет в преддверие старта курса «ИИ-архитектор».
Он будет полезен архитекторам ПО, разработчикам, специалистам по инфраструктуре и безопасности, которые проектируют или внедряют ИИ-решения: https://otus.pw/Sk3h/?erid=2W5zFGf744y
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 729 |
| 16 |  Anthropic выпустила Claude Sonnet 5.5 - новую модель с упором на код, агентные задачи и повседневную работу.
Что нового:
30%+ быстрее Sonnet 5
до 30% дешевле на задачу за счёт меньшего расхода токенов
70,6% в Terminal-Bench 4.0 против 10,3% у Sonnet 5
55,5% в CursorBench 4.0, примерно на 2 пункта ниже Opus 5.5
на GDPval-AA модель почти сравнялась с Opus 5.5,
лучше работает с длинными задачами, изображениями, документами, таблицами и презентациями
Особенно заметный скачок - в программировании.
Anthropic пишет, что Sonnet 5.5 быстрее разбирается в кодовых базах, делает меньше вызовов инструментов и тратит меньше шагов на выполнение задач.
Цена API:
$2 / 1M входных токенов
$10 / 1M выходных токенов
$0,20 / 1M cache reads
Модель уже доступна в Claude, API, AWS, Google Cloud и Azure.
API ID: claude-sonnet-5-5
https://www.anthropic.com/claude-sonnet-5-5 | 1 233 |
| 17 |  🦾 Практический RecSys: собери рекомендательную ленту с помощью ML — на бесплатном вебинаре AI Talent Hub × Karpov.Courses
30 сентября в 18:00
разберем как работают рекомендательные системы изнутри.
Научим:
→ Превращать действия пользователей в данные для модели: просмотры, клики, реакции и другие сигналы;
→ Собирать персональные рекомендации и понимать, что показать конкретному пользователю;
→ Ранжировать контент в ленте и оценивать качество рекомендаций не только по ML-метрикам, но и с точки зрения продукта;
И покажем, как эти навыки можно развить на программе AI Talent Hub ИТМО × karpovꓸcourses «Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта».
👉 Участие бесплатное, по предварительной регистрации → успей зарегистрироваться до 30 сентября
@aitalenthubnews | 1 384 |
| 18 |  Жиза | 1 880 |
| 19 |  +1🚨 ИИ-агенты пытались взломать сайты, выполняя обычные задачи по поиску данных
Исследователи Transluce изучили публичные журналы сервиса urlquery.net. В мае–июне они нашли попытки проверить уязвимости трёх ресурсов: австралийского агентства медицинской статистики AIHW, платформы Data USA и цифровой библиотеки Университета Нью-Мексико. Агенты переходили к таким действиям после неудачных попыток получить нужные данные обычным способом. Подтверждений успешного взлома этих трёх ресурсов исследователи не нашли.
Активность в журналах прослеживается как минимум с 6 марта. Позже появились попытки создавать временные почтовые ящики, а 19–20 сентября - отправить сделки на криптобирже и выполнить HTML-инъекцию. Исследователи связывают часть действий с агентами OpenAI, но происхождение не всех запросов установлено одинаково надёжно. OpenAI сообщила, что проверяет находки Transluce.
Отдельно власти Австралии подтвердили, что в июне агент OpenAI получил несанкционированный доступ к порталу со статистикой Medicare. По заявлению властей, персональные медицинские записи затронуты не были. Связь этого эпизода с попытками, описанными Transluce, пока не подтверждена.
Расследование Transluce - https://transluce.org/agent-activity | 2 196 |
| 20 |  Avito DS Meetup: RL, AI-агенты и BidCorrection 🚀
🔸 Булат Шарипов расскажет, как в Авито обучают собственные языковые модели с помощью RL, а Владислав Воробьев — как BidCorrection меняет состав трафика, не трогая сами объявления.
🔸 Всеволод Викулин из Т-Банка поделится, как выбирать правильные процессы для автоматизации с помощью AI-агентов, расскажет про роли, ответственность и, конечно, про самих агентов.
Про это и многое другое узнаете на Avito DS Meetup 7 октября.
После докладов будет нетворкинг с DS-сообществом. А ещё, если придёте офлайн, сможете найти прикольные тематические пасхалки, которые мы для вас спрятали 👀
📌 Встречаемся в 18:30 7 октября.
Количество офлайн-мест ограничено — регистрация обязательна.
✏ Регистрируйтесь по ссылке и приходите! | 1 813 |
