Data Secrets
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Data Secrets
Channel Data Secrets (@data_secrets) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 91 161 subscribers, ranking 1 374 in the Technologies & Applications category and 6 151 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 91 161 subscribers.
According to the latest data from 10 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 813 over the last 30 days and by 38 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Verified (Officially confirmed by Telegram)
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 25.51%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 18.68% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 23 259 views. Within the first day, a publication typically gains 17 026 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 275.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as claude, openai, контекст, стартап, llm.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Главный по машинному обучению
Сотрудничество: @veron_28
РКН: clck.ru/3FY3GN”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 11 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.
«Мы запускали оценку R1 на предмет того, насколько она способна выдавать опасную информацию (например о биооружии), которую обычно нелегко найти в интернете или в книгах. И это буквально худшая в этом смысле модель, которую мы тестировали, в ней абсолютно нет блоков. Так что на месте DeepSeek я бы обратил на это внимание»
"Такие системы состоят из LLM и внутренней агентной структуры. И в то время, пока сранимые с o1 LLM уже есть в опенсорсе, про агентную структуру OpenAI мало чего известно. Поэтому мы решили воспроизвести ее и выложить в открытый доступ"В итоге агент HF выбил результат 55% на GAIA (основной бенч агентов). Для сравнения, OpenAI набрали на нем 67%. Это достаточно крутой результат, и сами инженеры в блогпосте говорят, что добились такого в основном благодаря тому, что заменили json-структуру агента на кодовую. То есть чаще всего такие агенты (а именно планирование в них) работают на основе JSON-команд. Но HF решили, что это долго и муторно, и заменили все на CodeAgent. Получается, что для выполнения всей задачи LLM просто пишет код и выполняет его с помощью прикрученных инструментов: веб-браузера и тулзы для чтения файлов. Весь код здесь, а демо можно потыкать тут
«Вы полностью отдаетесь вибрациям и забываете, что код вообще существует. Я пользуюсь голосовым вводом, поэтому практически не касаюсь клавиатуры. Я всегда «Принимаю все», я больше не читаю дифы. Когда получаю сообщения об ошибках, просто копирую и вставляю их без комментариев, обычно это исправляет ситуацию. Если LLM не может исправить ошибку, я просто обхожу ее или прошу вносить случайные изменения, пока она не исчезнет. В итоге я просто вижу что-то, говорю что-то, запускаю что-то, копирую и вставляю что-то, и это в основном работает»Таким образом Андрей уже накодил LLM reader, в котором можно читать любую литературу попутно задавая вопросы модельке, а еще морской бой, в котором можно наблюдать, как выбранные вами LLM сражаются между собой. Лайк, если каждый твой рабочий день – это vibe coding x.com/karpathy/status/1886192184808149383?s=46&t=pKf_FxsPGBd_YMIWTA8xgg
