Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
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📈 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 18 037 subscribers, ranking 7 435 in the Technologies & Applications category and 37 502 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 18 037 subscribers.
According to the latest data from 09 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -54 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 9.06%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.39% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 635 views. Within the first day, a publication typically gains 792 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 10.
- 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 10 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.
18 037
Subscribers
+324 hours
-157 days
-5430 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
June '26
June '26
+18
in 0 channels
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 | |
| 10 June | +2 | |||
| 09 June | +7 | |||
| 08 June | +1 | |||
| 07 June | +1 | |||
| 06 June | +2 | |||
| 05 June | +1 | |||
| 04 June | +1 | |||
| 03 June | +1 | |||
| 02 June | 0 | |||
| 01 June | +2 |
Channel Posts
| 2 |  ⚡️ Wasserstein Learning Theory: когда ИИ учится сравнивать не точки, а целые распределения
В машинном обучении всё чаще важен не один конкретный пример, а то, как устроены данные целиком.
Например, модель обучали на одном распределении картинок, текстов или действий, а в реальности она получает немного другие данные. Обычная метрика может сказать: “распределения отличаются”. Wasserstein-подход показывает глубже: насколько далеко одно распределение нужно “перенести”, чтобы оно стало похоже на другое.
Идея пришла из оптимального транспорта. Представьте две кучи песка: одна форма - это первое распределение, другая второе. Расстояние Вассерштейна считает минимальную работу, которую нужно сделать, чтобы переложить песок из первой формы во вторую.
Почему это важно для ML:
* помогает анализировать сдвиг данных
* полезно для domain adaptation
* даёт инструменты для устойчивого обучения
* применяется в генеративных моделях
* помогает изучать обобщение нейросетей
* используется в reinforcement learning
В отличие от KL-дивергенции, Wasserstein distance учитывает геометрию пространства. Поэтому два распределения могут отличаться не просто “сильно” или “слабо”, а с учётом того, где именно находятся эти различия.
На практике это важно там, где модель должна быть устойчивой: новые домены, шумные данные, генерация, перенос знаний, обучение агентов.
Wasserstein Learning Theory даёт более точный язык для современной ML-задачи: не просто подогнать модель под датасет, а понять, как она ведёт себя при изменении распределения данных. | 662 |
| 3 | Claude 5 Fable - кратко:
- почти на всех проверенных бенчмарках модель показывает уровень SOTA
- особенно сильна в разработке, работе со знаниями, vision-задачах и научных исследованиях
- чем длиннее и сложнее задача, тем сильнее Fable 5 отрывается от других моделей Claude
- модель эффективнее расходует токены, чем прошлые версии Claude
- Fable 5 удерживает фокус на задачах длиной в миллионы токенов и улучшает результат, используя собственные заметки
Fable 5 - это не просто «лучше бенчмарки». Она эффективнее, дольше работает без потери контекста, лучше управляет длинными задачами и даёт больше возможностей для сложных агентных сценариев.
GPT-5.6 уже близко.
Интересно, выпустит ли OpenAI свой аналог Mythos.
Во время раннего тестирования Stripe заявила, что Fable 5 сжала месяцы инженерной работы до нескольких дней. В Ruby-кодовой базе на 50 млн строк модель за один день провела миграцию по всему репозиторию - работу, которая вручную заняла бы у целой команды больше двух месяцев.
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5 | 887 |
| 4 | 20 июня – Летняя школа ШЕН Центрального университета
Хочешь узнать, как применять математику, код и машинное обучение в биологии и медицине, но не понимаешь, с чего начать?
Приглашаем на Летнюю школу программы «ИИ в биотехе» Школы естественных наук Центрального университета!
Программа реализуется совместно с инженерной школой и факультетом биоинженерии и биоинформатики МГУ, а также индустриальными партнёрами: Genotek и BIOCAD.
Что будет на Летней школе:
— Узнаешь, как ИИ меняет биотех: от анализа геномов до дизайна лекарств с помощью нейросетей;
— Послушаешь лекции от ведущих экспертов: Дмитрия Пензара, Александра Ракитько, Александра Надолинского и победителя конкурса «Биомолекула» Андрея Кузнецова;
— Познакомишься с магистерской программой «ИИ в биотехе»: направления подготовки, курсы, преподаватели, карьерные перспективы;
— Примешь участие в квестах и получишь шанс выиграть фаст-трек на грант до 75% от стоимости обучения.
Фаст-трек – это возможность поступить в магистратуру, минуя онлайн-контест: достаточно пройти собеседование и ревью анкеты.
Как попасть на Летнюю школу?
Регистрация по ссылке.
Отбор участников – до 15 июня. Результаты пришлём на почту.
Место проведения: кампус Центрального университета, м. Маяковская, ул. Гашека, 7
Ждём тебя на Летней школе «ИИ в биотехе»! | 933 |
| 5 | WSJ пишет, что OpenAI сделала первый официальный шаг к IPO.
Компания конфиденциально подала черновые документы для выхода на биржу.
Конфиденциальная форма S-1 позволяет OpenAI начать проверку в SEC, не раскрывая сразу выручку, убытки, структуру клиентов, расходы на вычисления и зарплаты руководителей. Так компания может готовиться к листингу, сохраняя чувствительные цифры закрытыми.
На прошлой неделе Anthropic уже подала свои конфиденциальные документы для IPO. Поэтому это больше не только гонка моделей, а ещё и гонка капитала между лабораториями, которым нужно финансировать следующее поколение ИИ-инфраструктуры.
wsj.com/tech/ai/openai-kicks-off-ipo-process-in-test-of-investor-appetite-for-top-ai-labs-eb7bebe1 | 817 |
| 6 |  ✔️ OpenAI переделает ChatGPT в суперприложение
В ближайшие недели компания проведёт первый крупный редизайн ChatGPT с 2022 года. Сервис трансформируется из диалогового чат-бота в платформу автономных агентов.
Обновлённый интерфейс интегрирует партнёрские сервисы для самостоятельного выполнения многошаговых задач без дополнительных промптов и переключения между приложениями.
Смена курса обусловлена низкой рентабельностью чат-бота. Перед IPO OpenAI смещает фокус на B2B-сегмент и реструктуризирует продуктовые команды. Бизнес-модель переориентируется на корпоративных клиентов со стабильной монетизацией по аналогии со стратегией Anthropic.
ft.com
✔️ Инженер из аппаратного подразделения OpenAI перешёл в Anthropic
Anthropic наняла бывшего инженера OpenAI Клайва Чана для разработки собственных ИИ-чипов. До этого у компании не было профильного аппаратного подразделения.
В OpenAI Чан проектировал кастомный кремний и участвовал в партнёрстве с Broadcom. До этого он разрабатывал чипы для обучения ML-моделей в Tesla Autopilot, где отвечал за архитектуру дата-центров и энергоэффективные вычисления.
Найм Чана должен помочь Anthropic сформировать команду аппаратных инженеров. Переход на собственное железо планируется для снижения себестоимости вычислений и повышения маржинальности.
Clive Chan в сети Х
✔️ TSMC испытывает дефицит производственных мощностей
Google заказала у Intel производство более 3 млн TPU на 2028 год. Nvidia пока не заключила контракт, но тестирует техпроцессы Intel для будущей GPU-архитектуры Feynman. Причина переноса заказов - из-за нехватки производственных линий у TSMC.
Глава TSMC подтвердил, что индустрия не сможет покрыть спрос на ИИ-чипы в ближайшие несколько лет. Дефицит позволил Intel привлечь новых клиентов на фоне прошлых финансовых убытков и срывов дедлайнов.
Параллельно SK Hynix проверяет совместимость своей памяти с новыми технологиями упаковки Intel.
theinformation.com
✔️ Sakana AI займётся алгоритмической эволюцией ИИ
Японский стартап открыл исследовательскую лабораторию рекурсивного самосовершенствования (RSI). Цель - создание сетей, которые итеративно переписывают, тестируют и оптимизируют собственный код.
Компания рассчитывает, что алгоритмическая эволюция позволит отказаться от парадигмы масштабирования вычислений.
В портфеле стартапа уже есть система LLM-Squared, где одни LLM создают алгоритмы обучения для других, и платформа AI Scientist, автоматизирующая научные исследования.
Следующий этап дорожной карты Sakana AI - разработка автономных агентов, способных улучшать свою архитектуру без участия человека.
sakana.ai
✔️ Динамический биллинг лишил 74% бизнеса контроля над ИИ-бюджетами
По данным неопубликованного отчета KPMG, только 26% компаний полностью контролируют свои расходы на ИИ. 50% ведут ограниченный мониторинг, а 22% узнают о затратах постфактум из выставленных счетов. Причина - неготовность финансовых отделов к токенизированному биллингу и динамическому ценообразованию.
Из-за непрогнозируемой нагрузки потребление ресурсов в отдельных проектах возрастает до 6 раз. Это приводит к исчерпанию годовых бюджетов на облачные вычисления и API за несколько месяцев. По итогам текущего квартала ожидается пересмотр расходов после получения бизнесом реальных счетов от ИИ-провайдеров.
Текущую ситуацию сравнивают с закупками облачных мощностей во время пандемии, за которыми последовало сокращение инфраструктурных бюджетов.
wsj.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 584 |
| 7 | Как не потеряться в потоке кандидатов?
На каждую DS-вакансию десятки откликов, а работодатели становятся разборчивее: хотят не только технические навыки, но и понимание бизнеса, умение решать реальные задачи.
11 июня в 19:00 Вера Коливерда, старший аналитик данных Райффайзен Банка и преподаватель НИУ ВШЭ, расскажет, какие навыки востребованы в аналитике в 2026 году и как выстроить траекторию.
На бесплатном вебинаре разберем задачу предсказания оттока - реальный кейс: сегментация клиентов и алгоритмы ML без учебных датасетов.
Подойдет тем, кто входит в DS или хочет структурировать знания для уверенного старта на рынке/
Присоединяйтесь к эфиру 11 июня в 19:00 по ссылке: https://clc.to/erid_2W5zFG65QBs
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFG65QBs | 911 |
| 8 |  Rust теперь можно компилировать в JVM bytecode.
rustc_codegen_jvm - экспериментальный backend для компилятора Rust, который берёт Rust MIR и превращает его в .class файлы, а затем собирает runnable .jar под JVM 8+.
Что уже заявлено:
- генерация исполняемого .jar
- поддержка базового core
- if/else, match, for, while, loop
- structs, tuples, arrays, slices, enums
- traits, closures, dynamic dispatch
- function pointers, recursion, generics
- часть unsafe, включая unions
- оптимизации вроде constant folding, propagation и dead code elimination
Пайплайн выглядит так:
Rust frontend → MIR → OOMIR → JVM classfile → R8 → .jar
https://github.com/IntegralPilot/rustc_codegen_jvm | 1 367 |
| 9 |  Liquid AI выпустили две компактные модели под японский язык: речевую LFM2.5-Audio-1.5B-JP и языковую LFM2.5-1.2B-JP-202606.
Самое интересное здесь - речевая модель. LFM2.5-Audio-1.5B-JP умеет принимать японскую речь и отвечать японской речью напрямую. Это не связка из ASR + LLM + TTS, а единая end-to-end модель для полного речевого цикла.
Что заявляют по LFM2.5-Audio-1.5B-JP:
- 1.5B параметров
- первая японская speech-to-speech модель Liquid AI
- превосходит J-Moshi примерно на 77B параметров
- показывает уровень, близкий к Qwen2.5-Omni-3B
- подходит как базовая модель для дальнейшего дообучения
Вторая модель - LFM2.5-1.2B-JP-202606, обновлённая японская LLM на 1.2B параметров. Предыдущая версия уже обходила Qwen3-1.7B и Llama 3.2 1B на JMMLU, M-IFEval и GSM8K. В новой версии улучшили смесь японских данных, промежуточное обучение и пост-тренинг.
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-Audio-1.5B-JP
https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-1.2B-JP-202606 | 1 379 |
| 10 | 🚀 GPU-библиотека для классического машинного обучения
FlashLib предлагает высокопроизводительные реализации операторов машинного обучения, таких как kmeans, PCA и DBSCAN, с использованием Triton и CuteDSL. Библиотека позволяет эффективно обрабатывать данные на GPU, обеспечивая простоту использования и высокую скорость выполнения.
🚀Основные моменты:
- Поддержка 15 высокоуровневых примитивов для машинного обучения.
- Информативный API для оценки производительности операций.
- Оптимизированные реализации для кластеризации, регрессии и декомпозиции.
- Легкая интеграция с PyTorch и sklearn.
📌 GitHub: https://github.com/FlashML-org/flashlib
#python | 1 546 |
| 11 | 🚀 Упрощение разработки с GSD Redux
GSD Redux — это легковесная система для метапромптинга и управления контекстом, помогающая разработчикам эффективно работать с AI. Она решает проблему деградации качества контекста, позволяя создавать четкие спецификации и контролировать процесс разработки.
🚀 Основные моменты:
- Легкая интеграция с различными AI-платформами.
- Поддержка автоматизации разработки и управления проектами.
- Обеспечивает безопасность и прозрачность через аудит.
- Подходит для индивидуальных разработчиков и небольших команд.
📌 GitHub: https://github.com/open-gsd/get-shit-done-redux
#javascript | 1 668 |
| 12 |  ⚡️ Сэм Альтман подтвердил возвращение OpenAI к разработке воплощенного ИИ
Проект вырос из исследований по симуляции физического мира, к которым присоединилась команда видеогенератора Sora.
На начальном этапе компания сосредоточится на разработке специализированных машин для помощи в строительстве инфраструктуры.
Конечная цель проекта - обеспечить каждого человека персональным роботом, способным выполнять любые бытовые и рабочие поручения.
В 2020 году компания закрыла предыдущие проекты в робототехнике из-за дефицита обучающих данных.
Для перезапуска направления OpenAI открыла наем инженеров по аппаратному обеспечению, системной интеграции и ML.
Возвращение связано с развитием воплощенного ИИ: взаимодействие алгоритмов с физической средой позволит собрать массивы данных, необходимых для обучения AGI.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 422 |
| 13 | VINS-120K - полезный датасет для следующего этапа image editing моделей: редактирование изображений в 4K+ без развала мелких деталей.
Сейчас многие модели неплохо правят обычные картинки, но на сверхвысоком разрешении быстро всплывают проблемы: текстуры мажутся, локальные правки портят соседние области, а результат выглядит хорошо только после уменьшения. Для реального продакшена этого мало.
VINS-120K закрывает именно этот разрыв. В датасете 120 тысяч троек: инструкция, исходное изображение и отредактированная версия. Все изображения выше 4K, данные собраны из реальных видео высокого разрешения и качественных открытых источников, затем отфильтрованы по визуальному качеству, соответствию инструкции и эстетике.
Покрытие тоже широкое: 13 типов редактирования в 4 категориях - локальные правки, глобальные изменения, движение камеры и персонализированная генерация.
Paper: https://modelscope.ai/papers/2605.23518
Dataset: https://modelscope.cn/datasets/vivo/VINS-120K | 1 503 |
| 14 | Устал инициализировать претрейны весами Qwen? Приходи к нам — мы честно учим с нуля! 😉
Ищем Senior/Senior+ AI Engineer и продактов в RnD-команду: как отдельных специалистов, так и целые команды, — которые готовы разрабатывать прорывные AI-решения.
Познакомиться ближе с нашими направлениями и оставить отклик можно на сайте.
А если хотите следить за тем, как команда RnD ML Сбера исследует и разрабатывает AI-технологии, — подписывайтесь на Telegram-канал команды. Там делятся исследованиями, экспериментами и инсайтами из мира AI, а также свежими вакансиями 🚀 | 1 578 |
| 15 |  +1PaddleOCR-VL 1.6 официально вышел
PaddlePaddle выпустили PaddleOCR-VL 1.6 - новую версию модели для распознавания документов.
Результат: 96.33% на OmniDocBench. Это новый SOTA, причём модель обошла как open-source, так и закрытые решения в распознавании текста, формул и таблиц.
Что улучшили:
- первое место на OmniDocBench v1.5 и Real5-OmniDocBench
- заметно лучше распознаёт таблицы, обычный текст и редкие символы
- улучшено распознавание печатей, отдельных фрагментов и графиков
- полная совместимость с архитектурой v1.5
- миграция не нужна - можно подключать как plug-and-play
Где это полезно:
- финансовые контракты
- юридические документы
- исследовательские отчёты
- исторические архивы
- RAG-пайплайны
- подготовка качественных данных для LLM
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
#PaddlePaddle #PaddleOCR #AI #ComputerVision | 1 976 |
| 16 | 🖥 Python в 2026 - уже не просто «первый язык программирования».
Это инструмент, с которым можно автоматизировать задачи, писать скрипты, собирать проекты, работать с данными, делать ботов и использовать ИИ как ускоритель разработки.
Но есть проблема: большинство новичков учат Python кусками. Немного синтаксиса, пару задачек, немного теории - и потом ступор: «а что с этим делать дальше?»
Этот курс сделан иначе. Здесь упор на реальную практику: вы не просто смотрите уроки, а постепенно учитесь писать код, разбирать ошибки, собирать рабочие решения и понимать, как Python применяется в нормальных задачах.
Что внутри:
- Python с нуля понятным языком
- практика вместо бесконечной сухой теории
- реальные задачи и проекты
- автоматизация рутины
- работа с файлами, данными и API
- понятная логика программирования
- современный подход к разработке с ИИ
- отдельный акцент на вайбкодинг
Вайбкодинг -это умение правильно ставить задачу, проверять код, понимать результат и ускорять работу без слепого копирования. В 2026 году это уже не бонус, а нормальный навык разработчика.
Сегодня скидка 60 процентов: https://stepik.org/course/288218/info | 1 557 |
| 17 |  🐍 Python Roadmap 2026: наконец-то полноценная актуальная карта изучения Python, а не список ссылок «разберись сам»
На GitHub выложили большой русскоязычный роадмап по Python на 2026 год - от первых скриптов до уровня Middle+/Senior.
Маршрут собран под современный Python:
- Python 3.13+
- free-threaded mode без GIL
- JIT
- uv вместо боли с pip/venv/poetry
- ruff, pyright, pytest, hypothesis
- async-first подход
- типизация
- CPython внутри
- web, базы, ML/AI, DevOps и архитектура
В роадмапе есть нормальная последовательность: сначала окружение и база, потом идиомы, ООП, типы, стандартная библиотека, асинхронность, тестирование, внутренности CPython, web, базы данных, AI-направление, продакшн и архитектура.
Отдельный плюс - практический формат. На каждом этапе есть задачи, чеклисты, примеры кода и бесплатные ресурсы. То есть это не мотивационная простыня, а маршрут, по которому реально можно идти несколько месяцев и видеть прогресс.
Для новичков - понятный путь без хаоса.
Для джунов - способ закрыть дыры.
Для тех, кто уже пишет на Python - хороший чеклист, чтобы понять, где ты всё ещё плаваешь.
Python в 2026 году - это tooling, типы, async, инфраструктура, AI и продакшн-дисциплина. И этот роадмап как раз про такой Python.
https://github.com/justxor/pythonroamap2026 | 1 678 |
| 18 |  Я Наша подписка на Claude истекла.
Начальник: Давай создадим нашего собственного Claude, чтобы снизить затраты для нашего стартапа? | 1 818 |
| 19 |  ✔️ MiniMax показали тизер Sparse Attention для M3.
На 1M токенов - 9.7x ускорение префилла и 15.6x на декоде против M2.
В марте их лид по претрейну писал, почему для M2 откатились на full attention: эффективные варианты не были готовы к проду.
Спустя полгода готовы.
Схема двухстадийная. Сначала лёгкая index-ветка выбирает релевантные блоки KV. Дальше sparse attention считается только по ним, а не по всему контексту.
Дешёвый 1M-контекст в опенсорсе - это другой режим работы с длинным контекстом и другая экономика инференса для агентов.
Ждём техрепорт и замеры качества. Ну и приятно, что всё это в опенсорсе.
https://x.com/MiniMax_AI/status/2059286515155599595
#MSA #OpenSource #M3 | 1 620 |
| 20 |  +310 GitHub-репозиториев, чтобы собрать AI-агентов, которые будут отправлять pull request, пока вы спите.
Сохраняйте список, пока менеджер не узнал.
1. OpenHands
74K stars. Раньше проект назывался OpenDevin. Автономный coding agent, который читает GitHub issues, пишет фикс, открывает PR и ждёт ревью. Заявляют 77% на SWE-bench Verified.
Repo: https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
2. SWE-agent
Проект от Princeton и Stanford для автономного решения реальных GitHub issues. Подключаете к репозиторию - просыпаетесь с исправленными багами.
Repo: https://github.com/princeton-nlp/SWE-agent
3. Aider
Git-aware CLI-агент, который работает прямо с вашим репозиторием: делает чистые коммиты, стейджит diff, пишет commit messages и помогает мержить изменения.
Repo: https://github.com/paul-gauthier/aider
4. Cline
VS Code-агент для автономной разработки фич. Читает кодовую базу, редактирует файлы, запускает тесты и может работать через ваш API key.
Repo: https://github.com/cline/cline
5. claude-task-master
Оркестрация задач для multi-agent workflow. Один промпт превращается в набор задач для нескольких специализированных агентов, которые вместе тащат фичу.
Repo: https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master
6. LangGraph
Оркестрационный слой для production AI-систем: состояние, устойчивое выполнение, наблюдаемость и контроль сложных agentic workflows.
Repo: https://github.com/langchain-ai/langgraph
7. CrewAI
Фреймворк для multi-agent workflows, где агенты делят роли, задачи и вместе выполняют работу по пайплайну.
Repo: https://github.com/crewAIInc/crewAI
8. awesome-mcp-servers
Каталог MCP-серверов, через которые агент может подключаться к инструментам: GitHub, Slack, Linear, Stripe, Postgres, Notion и другим сервисам.
Repo: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
9. Browser Use
92K stars. Браузерная автоматизация через vision + DOM. Агент может ходить по сайтам, заполнять формы, собирать данные и возвращать результат.
Repo: https://github.com/browser-use/browser-use
10. n8n
Слой триггеров и автоматизации. Можно связать агента с GitHub webhooks, Slack-сообщениями, календарём, cron-задачами и внешними API. Можно self-host на дешёвом сервере.
Repo: https://github.com/n8n-io/n8n
Все эти инструменты бесплатные и open source. Они не спят, не выгорают и не ждут, пока кто-то вручную разложит задачу по полочкам. | 2 313 |
