Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
Open in Telegram
админ - @workakkk @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 № 5037635661
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека
Channel Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека (@machinelearning_books) is an active participant. Currently, the community unites 16 861 subscribers, ranking 7 467 in the Technologies & Applications category and 38 757 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 16 861 subscribers.
According to the latest data from 02 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -30 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 8.42%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 3.94% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 420 views. Within the first day, a publication typically gains 664 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 9.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as llm, контекст, точность, рассуждение, архитектура.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“админ - @workakkk
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
№ 5037635661”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 03 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.
16 861
Subscribers
-324 hours
-217 days
-3030 days
Data loading in progress...
Similar Channels
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
October '26Oct '26
October '26
+6
in 0 channels
September '26
+97
in 1 channels
Get PRO
August '26
+103
in 2 channels
Get PRO
July '26
+83
in 2 channels
Get PRO
June '26
+47
in 1 channels
Get PRO
May '26
+53
in 0 channels
Get PRO
April '26
+91
in 0 channels
Get PRO
March '26
+95
in 1 channels
Get PRO
February '26
+266
in 1 channels
Get PRO
January '26
+356
in 0 channels
Get PRO
December '25
+90
in 1 channels
Get PRO
November '25
+250
in 0 channels
Get PRO
October '25
+93
in 0 channels
Get PRO
September '25
+201
in 1 channels
Get PRO
August '25
+169
in 0 channels
Get PRO
July '25
+264
in 0 channels
Get PRO
June '25
+223
in 2 channels
Get PRO
May '25
+37
in 3 channels
Get PRO
April '25
+120
in 2 channels
Get PRO
March '25
+72
in 0 channels
Get PRO
February '25
+155
in 0 channels
Get PRO
January '25
+190
in 1 channels
Get PRO
December '24
+576
in 1 channels
Get PRO
November '24
+1 297
in 1 channels
Get PRO
October '24
+1 165
in 2 channels
Get PRO
September '24
+533
in 1 channels
Get PRO
August '24
+361
in 1 channels
Get PRO
July '24
+394
in 3 channels
Get PRO
June '24
+963
in 3 channels
Get PRO
May '24
+2 746
in 44 channels
Get PRO
April '24
+690
in 43 channels
Get PRO
March '24
+592
in 21 channels
Get PRO
February '24
+889
in 4 channels
Get PRO
January '24
+1 283
in 43 channels
Get PRO
December '23
+838
in 39 channels
Get PRO
November '23
+296
in 1 channels
Get PRO
October '23
+1 102
in 19 channels
Get PRO
September '23
+515
in 0 channels
Get PRO
August '23
+600
in 0 channels
Get PRO
July '23
+367
in 0 channels
Get PRO
June '23
+691
in 0 channels
Get PRO
May '23
+1 715
in 0 channels
Get PRO
April '23
+139
in 0 channels
Get PRO
March '23
+130
in 0 channels
Get PRO
February '23
+128
in 0 channels
Get PRO
January '23
+259
in 0 channels
Get PRO
December '22
+747
in 0 channels
Get PRO
November '22
+2 777
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 03 October | +3 | |||
| 02 October | 0 | |||
| 01 October | +3 |
Channel Posts
📚 Бесплатная 309-страничная книга по Machine Learning: _Patterns, Predictions, and Actions_.
Авторы — Moritz Hardt и Benjamin Recht. Это полноценный учебник, который разбирает ML через три идеи: паттерны в данных → предсказания → действия.
Внутри:
- supervised learning
- optimization и generalization
- causality
- causal inference
- reinforcement learning
- sequential decision making
- история и влияние ML на общество
Для чтения достаточно базовых знаний теории вероятностей, матанализа и линейной алгебры.
Хороший способ одновременно прокачать математику и лучше понять, как устроен современный ML.
Книга
| 2 |  11 бесплатных книг по AI и Machine Learning, которые можно читать онлайн или скачать 📚
Подборка сильная: от классического ML и deep learning до RL, multi-agent систем и probabilistic ML.
1. Foundations of Machine Learning
https://cs.nyu.edu/~mohri/mlbook/
2. Understanding Deep Learning
https://udlbook.github.io/udlbook/
3. Introduction to Machine Learning Systems
Vol. 1: https://mlsysbook.ai/vol1/
Vol. 2: https://mlsysbook.ai/vol2/
4. Algorithms for Machine Learning
https://algorithmsbook.com/
5. Deep Learning
https://www.deeplearningbook.org/
6. Reinforcement Learning
https://www.andrew.cmu.edu/course/10-703/
7. Distributional Reinforcement Learning
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/
8. Multi-Agent Reinforcement Learning
https://www.marl-book.com/
9. Agents in the Long Game of AI
https://direct.mit.edu/books/oa-monograph/
10. Fairness and Machine Learning
https://fairmlbook.org/
11. Probabilistic Machine Learning
Part 1: https://probml.github.io/pml-book/book1
Part 2: https://probml.github.io/pml-book/book2
Хороший набор, если хочется закрыть путь от базового ML до современных агентных и вероятностных подходов без покупки дорогих учебников. | 911 |
| 3 |  Как сегодня строят рекомендательные системы — и что будет с ними завтра?
30 сентября собираем RecSys-сообщество — разработчиков, ML/DS-специалистов и всех, кто делает персонализацию и рекомендации в реальных продуктах.
В программе — доклады от экспертов Сбера. Поговорим о свежих подходах и нестандартных решениях на реальных кейсах.
А после докладов переключаемся на неформальный режим: знакомимся, спорим про RecSys, обсуждаем идеи, находим единомышленников и просто хорошо проводим вечер среди своих.
📍г. Нижний Новгород, пространство «Гараж»
Количество мест ограничено — успей забрать своё по ссылке! | 836 |
| 4 |  💼 ИИ всегда поддерживает подростка. А помогает ли это ему взрослеть?
В статье на arXiv исследователи описывают риск, который называют «эмоциональным поддакиванием». Если чат-бот постоянно подтверждает тревожные мысли и сразу выдаёт готовое решение, ребёнок может реже учиться проверять свои выводы и справляться со сложной задачей самостоятельно.
Авторы предлагают иной подход для детских ИИ-сервисов: сохранять доброжелательность, но задавать уточняющие вопросы, мягко оспаривать ошибочные выводы и помогать ребёнку думать самому.
Важная оговорка: статья выдвигает гипотезу и предлагает архитектуру такой системы. Она не доказывает, что ChatGPT уже вызвал у детей «когнитивную атрофию» или что предложенное решение работает.
Исследование - https://arxiv.org/abs/2603.29886 | 1 054 |
| 5 |  📚За 146 часов обучения покажем на практике, как внедрять модели машинного обучения в рабочую среду на курсе: «MLOps».
🎁 Записывайтесь на 3 бесплатных вебинара — познакомьтесь с программой обучения и преподавателями. Задайте свои вопросы экспертам!
1⃣29 сентября, 20:00 мск — «MLFlow — контроль над ML-экспериментами»: разберём, как не терять лучшие модели и параметры, и на практике внедрим MLFlow для трекинга экспериментов и версионирования.
2⃣15 октября, 18:00 мск — «Автоматизация ML-экспериментов с GitLab CI/CD и CML»: покажем, как запускать обучение моделей автоматически при каждом коммите и отслеживать метрики прямо в Merge Requests.
3⃣26 октября, 20:00 мск — «Data Drift в машинном обучении: почему модели деградируют в продакшене»: разберём, как вовремя замечать смещение данных и не дать модели незаметно потерять качество.
Записывайтесь ➡ https://otus.pw/IW3i/?erid=2W5zFK7KpTK
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 659 |
| 6 |  📘 195 страниц математики, чтобы понять, как устроен Generative AI
Вышла The Little Book of Generative AI Foundations: An Intuitive Mathematical Primer — компактная книга, которая объясняет математическую основу современных генеративных моделей без ухода в бесконечную теорию.
Внутри:
- PCA и probabilistic PCA;
- VAE;
- diffusion models;
- normalizing flows;
- autoregressive models;
- GAN и Wasserstein GAN;
- energy-based models.
Автор показывает, как они математически связаны между собой и откуда выводятся основные идеи.
Подойдёт тем, кто уже пользуется LLM и diffusion-моделями, но хочет разобраться глубже, чем на уровне «вот нейросеть, вот loss».
195 страниц, один цельный маршрут по фундаменту Generative AI.
PDF: https://arxiv.org/pdf/2605.29713 | 1 230 |
| 7 |  Математика глубокого обучения в одном учебнике
737 страниц о математических основах Deep Learning: методы, теория и практические реализации.
Внутри линейная алгебра, оптимизация, нейронные сети, архитектуры и объяснение того, почему современные модели действительно работают.
Бесплатный PDF:
https://arxiv.org/pdf/2310.20360 | 1 605 |
| 8 |  Бесплатная книга по Physics-based Deep Learning
461-страничный учебник о применении глубокого обучения в физических симуляциях.
Внутри:
- Physics-Informed Neural Networks
- физические ограничения в loss-функциях
- дифференцируемые симуляции
- обучение с подкреплением
- моделирование неопределённости
- практические примеры в Jupyter Notebook
Полезно для изучения научного ML, PINN и нейросетевого решения физических задач.
https://arxiv.org/abs/2109.05237 | 1 569 |
| 9 |  Лучший coding-агент провалил 76% реальных задач
Новый бенчмарк τᵗ-bench проверяет не просто генерацию кода, а весь процесс разработки AI-агента для клиента.
Модель получает:
— разрозненные данные компании;
— существующий код и API;
— требования клиента;
— ограничения по бюджету;
— неизвестные заранее пользовательские сценарии.
Лучший результат показала связка Claude Opus 5 + Claude Code — всего 23,9% успешно пройденных симуляций. Эталонные решения экспертов набрали 82,2%.
Большинство ошибок оказалось связано не с написанием кода. Агенты поверхностно изучали данные, почти не задавали уточняющих вопросов, выбирали знакомую архитектуру и писали тесты, которые не замечали собственных ошибок.
Показательная цифра: решения без вопросов клиенту набирали в среднем 0,16, а с четырьмя и более вопросами — 0,50.
Вывод: улучшать только генерацию кода недостаточно. Coding-агенты должны уметь выяснять требования, сравнивать архитектуры, учитывать стоимость и находить собственные ошибки до запуска.
https://arxiv.org/abs/2609.04611 | 1 587 |
| 10 |  📚 MIT Advanced Data Structures - бесплатный продвинутый курс по структурам данных от MIT.
Курс ведёт профессор Erik Demaine. Внутри — видеолекции, конспекты, задачи, проекты и материалы на GitHub.
Темы далеко выходят за рамки обычных массивов и деревьев: persistence и retroactivity, геометрические структуры данных, dynamic optimality, иерархия памяти и cache-efficient алгоритмы, hashing, integer data structures, динамические графы, строки и succinct data structures.
Уровень продвинутый: желательно уже знать дискретную математику и алгоритмы.
https://courses.csail.mit.edu/6.851/spring21/ | 1 627 |
| 11 |  17 сентября в Москве прошла AI R&D DAY — конференция для исследовательских команд и создателей ИИ-систем.
Более 600 участников на одной площадке, 20+ докладов — концентрат практического опыта, знаний и инструментов, готовых к внедрению сразу по возвращению в офис.
Обсудили альтернативные архитектуры, обучение моделей и AI-агентов, долгосрочную мультимодальную память, новые модальности и коммуникации, а также бенчмаркинг и стандарты качества AI.
Среди спикеров — эксперты Сбера (Sber AI, Kandinsky Lab, Центра «ИИ для науки», Центра практического ИИ, Центра робототехники), института AIRI, Лондонского института практических наук, Национального суперкомпьютерного центра в Цзинане и другие создатели ИИ-систем.
Видеозаписи докладов уже доступны в наших соцсетях.
А если вы хотите стать частью исследовательского коммьюнити Сбера, то переходите по ссылке
#реклама
О рекламодателе | 628 |
| 12 |  ✔️ xAI отозвала претензии к Apple, но продолжит судиться с OpenAI
xAI и X Corp. подали в федеральный суд Техаса ходатайство об отзыве претензий к Apple. Иск компании Илона Маска подали в августе 2025 года - они обвиняли Apple и OpenAI в сговоре против конкурентов из-за интеграции ChatGPT в Siri и iOS.
По версии истцов, другие разработчики чат-ботов лишились равного доступа к аудитории iOS. Условия урегулирования стороны не раскрывают.
Претензии к OpenAI остаются в силе - xAI продолжит оспаривать, как компания Сэма Альтмана удерживает монополию на рынке ИИ-ассистентов.
bloomberg.com
✔️ Apple начала бета-тест новой Siri
Ассистент построен в партнёрстве с Google на семействе Gemini. Часть запросов обрабатывает на устройстве модель AFM Core Advanced, остальные уходят в изолированное облако Apple Private Cloud Compute. Siri считывает контекст с экрана, ищет данные в переписке и выполняет действия в системных и сторонних приложениях.
У ассистента появилось отдельное приложение с синхронизацией истории диалогов через iCloud, а сгенерированный контент помечается водяными знаками SynthID.
Пока Siri работает только на английском, запуск в Европе и Китае отложен из-за требований регуляторов. Часть облачных функций позже станет платной.
apple.com
✔️ Andon Labs представила платформу Pion, где агенты управляют бизнесом
Человек задаёт стратегию, а управляющий агент Andonos распределяет задачи между подчинёнными моделями. Им открыт доступ к терминалу, браузеру, корпоративной почте, телефонии и банковским счетам, с клиентами, подрядчиками и сотрудниками агенты общаются сами.
По данным компании, Pion уже ведёт продажи и логистику торговых автоматов, управляет магазином в Сан-Франциско, кафе в Стокгольме и стриминговой радиостанцией. Andon Labs называет проект открытым экспериментом - агенты ошибаются, а эти точки убыточны.
Pion доступен в превью по списку ожидания, части команд компания обещает гранты на тесты.
andonlabs.com
✔️ HardFlow от MIT удерживает генеративные модели в физических ограничениях
Метод рассчитан прежде всего на модели flow matching, которые генерируют траектории для роботов. HardFlow подключается к обученной модели на этапе инференса и не требует дообучения.
Он опирается на теорию управления - промежуточные состояния модель генерирует свободно, а динамика корректируется так, чтобы итоговая траектория попала в заданные ограничения.
По данным авторов, в тестах на навигацию и управление манипуляторами метод во всех случаях выполнил условия безопасности, оптимизировал длину маршрута и не увеличил задержки по сравнению с существующими подходами.
mit.edu
✔️ Reward AI представила перчатку Omnibody Hand и модель управления роботами OM-1
Стартап называет OM-1 политикой, общей для разных роботов. По данным компании, ей хватает меньше 30 минут записей человеческих демонстраций, чтобы освоить новую задачу, в том числе с контактом и длинным горизонтом.
Записи собирает перчатка Omnibody Hand с тактильными датчиками, сенсорами приближения и камерами. Электромагнитное позиционирование в ней дополняет визуально-инерциальное и, по оценке Reward AI, на высоких скоростях снижает погрешность на 60%.
OM-1 задаёт направление, скорость, силу и моменты ключевых событий, а исполняет команды отдельный слой управления, обученный с подкреплением в симуляции, который сглаживает задержки инференса и компенсирует возмущения.
rewardai.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 328 |
| 13 |  📘 Бесплатная 348-страничная книга по Machine Learning для учёных и инженеров
Machine Learning for Scientists and Engineers - большой практический учебник по ML с упором на математику, алгоритмы и инженерное понимание моделей.
Внутри:
- основы машинного обучения
- линейные и нелинейные модели
- оптимизация
- вероятностные методы
- обучение с учителем и без
- оценка качества моделей
- математические основы, нужные для ML
Хороший вариант для тех, кто хочет не просто пользоваться библиотеками, а понимать, почему алгоритмы работают именно так.
PDF:
https://smlbook.org/book/sml-book-draft-latest.pdf
#DataScience #DataScientist #ML #Mathematics #Algorithms | 1 453 |
| 14 |  📘 Глубокое понимание AI Agent: принципы проектирования и инженерная практика
AI Agents in Depth: Design Principles and Engineering Practice - одна из самых сильных новых книг по AI Agents: context engineering, RAG, MCP, coding agents, post-training, multi-agent. 10 глав и более 100 практических экспериментов, есть русская версия.
https://github.com/bojieli/ai-agent-book/blob/main/docs/ru/README.md | 1 798 |
| 15 |  🔥 Хочешь расти в IT быстрее остальных? Перестань учиться в одиночку
Можно годами смотреть курсы, читать документацию и всё равно топтаться на месте.
А можно попасть в правильное окружение, где каждый день обсуждают новые инструменты, вакансии, реальные кейсы, ошибки и то, что уже завтра станет стандартом.
Здесь собраны папки и каналы по разным направлениям IT, чтобы ты быстрее находил нужных людей, идеи и полезный контент - без бесконечного поиска.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подпишись и сохрани, здесь регулярно появляются новые подборки, инструменты и материалы, которые реально помогают расти быстрее. | 1 351 |
| 16 |  🔥 Thinking with Looped Flows - новый подход к reasoning через рекуррентное обновление скрытого состояния
Обычные looped-модели могут тратить больше compute, многократно обновляя hidden state, но truncated backprop плохо обучает ранние шаги: то, что модель выучила в начале, часто не остаётся полезным позже.
Авторы предлагают другой подход — обучать recurrence через последовательность denoising-задач с постепенно уменьшающимся шумом.
Идея:
noise → промежуточное состояние → всё более чистое решение
При этом recurrent state переносится между шагами и постепенно уточняется.
Результаты:
- более стабильный test-time scaling
- 58,8% на ARC-AGI-1
- 12,2% на ARC-AGI-2
- в целом лучше предыдущих looped-моделей
Интересный сдвиг: reasoning здесь рассматривается не как цепочка токенов, а как постепенное движение внутреннего состояния модели от шума к решению.
https://alphaxiv.org/abs/2609.11801 | 1 278 |
| 17 |  FrogNano: кодинг-агент на 4 млрд параметров, дообученный без копирования ответов больших моделей
В новом отчёте Microsoft описан подход к обучению небольших агентов для разработки ПО. FrogNano проходил постобучение исключительно через reinforcement learning на синтетических задачах примерно в 1 500 программных окружениях, без традиционной дистилляции от более крупной модели.
Особенность - генерация задач прямо по ходу обучения. Их сложность подстраивается под текущие возможности агента: он получает задания, которые уже способен решить, но пока с трудом.
По мере улучшения модели меняется и набор задач. Это позволяет поддерживать полезную сложность, вместо того чтобы снова обучать агента на уже освоенных примерах.
Авторы связывают результат прежде всего с точностью подбора сложности. В их экспериментах такой подход позволил получить конкурентоспособного небольшого кодинг-агента на синтетических задачах.
Цель проекта - работа на ограниченном железе. В отчёте разобраны методика обучения, оценки в разных окружениях и анализ приобретённых навыков.
Статья - https://arxiv.org/abs/2609.07925 | 1 530 |
| 18 |  ✔️ Anthropic сдвинула IPO на середину октября
Компания скорректировала график подготовки к первичному размещению - теперь оно ориентировано на середину октября. Причинами называют финальное согласование отчётности и желание андеррайтеров поймать более устойчивое окно на рынке.
Размещение будет заметным для всей отрасли - Anthropic первой среди создателей передовых моделей переходит от венчурных денег к регулярной публичной отчётности и рынок впервые увидит, сходится ли экономика больших языковых моделей с затратами на вычисления.
reuters.com
✔️ OpenAI набирает лоббистов для работы в штатах
В команду по связям с госорганами пришли трое: Джессика Шумер из Amazon, Колдер Харвилл-Чайлдс из команды Цукерберга и Томас Маклеллан из Palo Alto Networks.
Ставка на штаты объясняется тем, что единый федеральный закон об ИИ застрял в Конгрессе. Под руководством вице-президента по глобальной политике Криса Лехейна компания собирается напрямую участвовать в разработке законопроектов в Нью-Йорке, Калифорнии и других крупных штатах.
Расчёт в том, чтобы закрепить нормы прозрачности и кибербезопасности на региональном уровне и сделать их фактическим стандартом для всей индустрии.
axios.com
✔️ Microsoft выпустила облегчённый генератор изображений MAI-Image-2.6-Flash
Это упрощённая версия флагманской MAI-Image-2.6. Она умеет генерировать картинки по тексту, править фрагменты, работать с несколькими референсами, сама подбирает соотношение сторон и ходит в веб-поиск.
В рейтинге Artificial Analysis модель взяла 1311 Elo в редактировании (третье место, выше GPT Image 2) и 1297 Elo в генерации по тексту, восьмое место.
Доступна в публичном превью на Microsoft Foundry. Генерация стоит 19 долларов за миллион токенов, что вдвое дешевле родительской модели и в несколько раз бюджетнее GPT Image 2.
microsoft.ai
✔️ GitHub научил Copilot раздавать задачи разным моделям
Project HydraFusion меняет прежнюю схему с одной моделью на ансамбль специализированных. Задачи распределяются на лету - маленькие модели отвечают за автокомплит в строках кода, а большие берут на себя архитектуру, рефакторинг и поиск граничных случаев.
Прежде чем результат попадёт в IDE или в пул-реквест, его проверяют модели-критики и статический анализ.
От этого проекта GitHub ждёт меньше галлюцинаций и логических ошибок в больших репозиториях без потери скорости. Предварительная версия уже доступна всем подписчикам Copilot.
github.blog
✔️ ComfyOrg отправит своих инженеров работать внутри студий
Разработчики нодового движка запустили программу Forward Deployed Creatives, скопировав модель Palantir - технические художники и инженеры компании сядут прямо в команды киностудий, игровых компаний и агентств.
Задача - встроить ComfyUI в существующую инфраструктуру на Blender, Maya и Unreal Engine и написать под неё нестандартные ноды, чтобы генерация стала управляемой и повторяемой в реальном производстве.
Обратная связь с проектов пойдёт напрямую разработчикам ядра ComfyUI.
comfy.org
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 417 |
| 19 |  📚 Бесплатная книга по математике для Computer Science и Machine Learning - более 2200 страниц
Жан Галлье и Джоселин Куэйнтанс собрали в одном учебнике алгебру, топологию, дифференциальное исчисление и теорию оптимизации.
Материал для тех, кто хочет глубже разобраться в математической основе алгоритмов и машинного обучения. Книга на английском, полная рукопись доступна бесплатно в PDF.
https://www.cis.upenn.edu/~jean/gbooks/geomath.html | 1 737 |
| 20 |  📖 OpenAI обновила гайд по GPT-6 Astra API - модель явно заточена под длинные агентные задачи
GPT-6 Astra позиционируется как самая сильная модель OpenAI для computer use, браузера, software engineering, науки и сложных профессиональных workflows.
Главные возможности:
- Async tool calling — модель может продолжать рассуждать и выполнять другие части задачи, пока внешний tool ещё работает
- Mid-turn steering — требования можно менять прямо во время выполнения задачи, не начиная всё заново
- Динамический reasoning — reasoning effort можно повышать или снижать по ходу диалога с сохранением prompt cache
- Multi-agent orchestration
- Computer use
- Structured Outputs
- Programmatic Tool Calling
- Persisted reasoning
- Compaction
OpenAI отдельно отмечает, что Astra во многих тестах использует заметно меньше output-токенов, поэтому стоимость успешно выполненной задачи может быть ниже даже при более высокой цене токена.
https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model?model=gpt-6-astra | 1 781 |
