en
Feedback
Generative AI

Generative AI

Open in Telegram
2 218
Subscribers
-124 hours
-67 days
-2830 days
Attracting Subscribers
July '26
July '26
+3
in 0 channels
June '26
+18
in 0 channels
Get PRO
May '26
+25
in 0 channels
Get PRO
April '26
+22
in 0 channels
Get PRO
March '26
+29
in 0 channels
Get PRO
February '26
+22
in 0 channels
Get PRO
January '26
+27
in 0 channels
Get PRO
December '25
+34
in 0 channels
Get PRO
November '25
+25
in 0 channels
Get PRO
October '25
+96
in 0 channels
Get PRO
September '25
+126
in 1 channels
Get PRO
August '25
+79
in 0 channels
Get PRO
July '25
+79
in 1 channels
Get PRO
June '25
+22
in 0 channels
Get PRO
May '25
+128
in 0 channels
Get PRO
April '25
+318
in 0 channels
Get PRO
March '25
+505
in 0 channels
Get PRO
February '25
+111
in 4 channels
Get PRO
January '25
+70
in 0 channels
Get PRO
December '24
+40
in 0 channels
Get PRO
November '24
+155
in 0 channels
Get PRO
October '24
+27
in 0 channels
Get PRO
September '24
+46
in 0 channels
Get PRO
August '24
+32
in 0 channels
Get PRO
July '24
+31
in 0 channels
Get PRO
June '24
+39
in 2 channels
Get PRO
May '24
+65
in 0 channels
Get PRO
April '24
+50
in 0 channels
Get PRO
March '24
+74
in 0 channels
Get PRO
February '24
+85
in 1 channels
Get PRO
January '24
+92
in 0 channels
Get PRO
December '23
+90
in 0 channels
Get PRO
November '23
+91
in 1 channels
Get PRO
October '23
+97
in 0 channels
Get PRO
September '23
+90
in 0 channels
Get PRO
August '23
+100
in 0 channels
Get PRO
July '23
+86
in 0 channels
Get PRO
June '23
+114
in 0 channels
Get PRO
May '23
+40
in 0 channels
Get PRO
April '23
+45
in 0 channels
Get PRO
March '23
+203
in 0 channels
Get PRO
February '23
+219
in 0 channels
Get PRO
January '23
+1 377
in 0 channels
Date
Subscriber Growth
Mentions
Channels
09 July0
08 July0
07 July0
06 July+2
05 July0
04 July0
03 July+1
02 July0
01 July0
Channel Posts
ИИ решил задачу Эрдёша за 80 минут. Люди тратили на неё годы GPT-5.4 Pro закрыл проблему №1196 из списка Эрдёша. Это задачи п
ИИ решил задачу Эрдёша за 80 минут. Люди тратили на неё годы GPT-5.4 Pro закрыл проблему №1196 из списка Эрдёша. Это задачи про primitive sets - наборы чисел, где ни одно число не делит другое. Пример простой: • {2, 3, 5} работает • {2, 4} ломается, потому что 2 делит 4 На этом простота заканчивается. Дальше начинается сложная теория чисел, связанная с простыми числами и факторизацией. Конкретно эта задача про то, как такие наборы ведут себя в целом. Не один пример, а общая структура и ограничения. Контекст важный. Один из главных экспертов по теме, Jared Lichtman, разбирал эту задачу около 7 лет вместе с топовыми математиками. Это не забытая проблема, её активно пытались решить. ИИ справился примерно за 80 минут. Все десятилетиями шли через один и тот же подход. Аналитика плюс вероятностные методы. Это стало негласным стандартом. Модель просто отказалась от этого пути и осталась в чистом анализе, используя веса фон Мангольдта. Фактически она пошла дорогой, которую люди игнорировали из-за математической интуиции и привычек. В результате получилось не просто решение, а аккуратное доказательство, которое потенциально упрощает более широкий класс задач. Если это подтвердится, это повлияет не на одну задачу, а на целый кусок теории чисел. Похоже, что модели начали находить не только ответы, но и неожиданные идеи, которые люди системно пропускали. https://x.com/jdlichtman/status/2044298382852927894

2
🚀 Head of SEO AI-content (Content/ AI / SEO) Anubis Team Удалённо · $1500–3000 Пишите: @anubishr Ищем увлечённого AI инструментами специалиста по контенту, разбирающийся в SEO текстах и тексовой оптимизации, понимающий как воспринимает контент google 🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨 Задачи • Создание SEO контента через AI • Построение идеальной структуры страницы • Масштабирование • Анализ SERP и конкурентов • Постоянное тестирование новых инструментов • Качество и хьюманитизация • Контроль качества Что мы даём: ⛏ Все нужные инструменты 🐂 Финансовый и корпоративный рост ❤️ Тимбилдинги с командой Если вы понимаете BERT / Helpful Content (на уровне практики), entity-based SEO, как Google читает текст — будем рады пообщаться. Пишите: @anubishr
411
3
Невероятное открытие: Математики тихо провернули безумную вещь: нашли «универсальную операцию» для всей математики Польский ф
Невероятное открытие: Математики тихо провернули безумную вещь: нашли «универсальную операцию» для всей математики Польский физик показал, что любую функцию вообще можно собрать из одного примитива. Да, буквально всё: exp, π, i, sin, cos, сложение, умножение и дальше по списку. Раньше нужно было много разных операций, а теперь теоретически всё можно выразить через одну формулу. Если знаком с NAND, ты уже понял вайб. В булевой логике это одна операция, через которую выражается вообще всё. Из-за этого реальные процессоры по сути собираются из NAND-гейтов. Так вот здесь сделали то же самое, только для непрерывной математики. Вместо кучи операций вводится одна: eml(x, y) = e^x - ln(y) И дальше начинается магия. Любую функцию можно развернуть в композицию таких выражений. Иногда это выглядит как монстр из вложенных вызовов, но формально всё сводится к одному строительному блоку. Например, даже логарифм можно собрать через такие вложенности. Для более сложных вещей выражения становятся длинными, но они существуют и это доказано. И вот тут начинается самое интересное. Обычно symbolic regression это ад. Нужно перебирать формулы из кучи операций: плюс, умножение, синусы, логарифмы. Огромное дискретное пространство, почти не оптимизируется. С EML всё упрощается. У тебя один тип узла. Всё пространство формул становится однородным деревом. А значит можно делать то, что раньше было болью: оптимизировать формулы градиентами, как нейросети. То есть модель не просто фитит данные. Она может реально схлопнуться в точную формулу. Если это масштабируется, это прям мост между ML и классической наукой. Не просто предсказания, а извлечение законов из данных. www.alphaxiv.org/abs/2603.21852v2
337
4
⚡️ Вышло большое обновление популярного курса- Ai AI агенты, которые реально работают в проде! Вы всё ещё пишете обёртки над
⚡️ Вышло большое обновление популярного курса- Ai AI агенты, которые реально работают в проде! Вы всё ещё пишете обёртки над ChatGPT и называете это «AI-продуктом»? Пока вы промптите - рынок переходит на агентные системы. Те, что принимают решения, ходят в API, работают с Postgres и Redis, управляют браузером через Playwright. И 90% таких систем ломаются между ноутбуком и продом. AI Agents Engineering - курс, который закрывает этот разрыв. LangGraph, AutoGen, Computer Use, LLMOps. 8 модулей, 120+ шагов - от архитектуры до деплоя в Docker. На выходе: реальный опыт на большой практической базе, а production-агент и навыки, за которые уже платят. 👉 48 часов действует скидка на курс 55 процентов: https://stepik.org/a/276971/
242