Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Mostrar más📈 Análisis del canal de Telegram Machinelearning
El canal Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 278 410 suscriptores, ocupando la posición 330 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 357 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 278 410 suscriptores.
Según los últimos datos del 09 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -3 277, y en las últimas 24 horas de 0, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.75%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.06% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 582 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 877 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 152.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 10 octubre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
Например, спросить, как у него дела. в ответ растение "сверится со своими недавними наблюдениями" и оценит текущую обстановку.Растению можно задать имя, характер и голос, а также настроить, на что именно обращает внимание камера. Очевидно, что без дополнительных датчиков система судит о состоянии растения лишь по тому, что видит камера. К системе можно подключить микроконтроллер Arduino с датчиком влажности почвы и модулем освещённости LM393, тогда к разговору добавятся реальные измерения. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #PlantTalk #OpenAI
Первое, блок Local-λ Mix Interaction, который перестраивает механизм внимания, сводя пространственный и смысловой контекст к матрицам фиксированного размера.
Второе - дистилляция знаний от более крупной модели-учителя PixelHacker, выполненная в латентном пространстве.На Hugging Face технический отчет Moebius занял первое место в ежедневном рейтинге статей, а сам проект подан на конференцию ECCV 2026. Опубликованы код для дообучения и веса: 🟢Базовый чекпоинт 🟠Дообученная версия на Places2 (общие знания); 🟠Дообученная версия на CelebA-HQ (фото знаменитостей); 🟠Дообученная версия на FFHQ (люди с Flickr). 📌Лицензирование кода : Apache 2.0 License 📌Лицензирование моделей: MIT License 🟡Страница проекта 🟡Arxiv 🟡Веса 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Diffusers #InPaint #Moebius
Для контекста: Альтман не владеет долей в самой OpenAI, поэтому его доходы зависят от внешних инвестиций.🟡Механизм OpenAI заключает контракт или соглашение о сотрудничестве, что поднимает оценку стартапа. Затем крупные акционеры OpenAI (например, Thrive Capital) или партнёры (SoftBank) выкупают доли стартапа, от чего личное состояние Альтмана растёт, так как он является их инвестором. 🟡Helion В 2025 году Сэм предлагал OpenAI вложить около $500 млн в термоядерный стартап Helion. Часть сотрудников восприняла идею с настороженностью, и от прямых инвестиций компания отказалась. В марте 2026 года стороны подписали пересмотренное соглашение о сотрудничестве и тогда же Альтман вышел из совета директоров Helion, объяснив это конфликтом интересов. В июне 2026 года Helion оценили в $15,5 млрд, а личная доля Альтмана выросла как минимум до $4,1 млрд. 🟡Cerebras После того как производитель чипов получил от OpenAI обязательство о закупках и провёл IPO, стоимость доли Альтмана выросла более чем в 6 раз по сравнению с декабрём 2025 года. 🟡Retro Biosciences После соглашения о научном сотрудничестве с OpenAI доля Альтмана в этой компании по продлению жизни к декабрю 2025 года достигла $258 млн.
Всего, по данным WSJ, не менее 10 компаний из инвестиционного портфеля Альтмана имеют сделки с OpenAI.🟡На это обратили внимание власти Комитет Палаты представителей США по надзору начал официальное расследование, а генеральные прокуроры нескольких штатов призвали Комиссию по ценным бумагам и биржам проверить деятельность главы OpenAI в преддверии IPO.
Сам Альтман и представители компаний называют сотрудничество обычной практикой.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
python3 -c "
import base64, time, sys
cap = '\n\n⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣀⠤⠿⢤⢖⡆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n⠀⠀⠀⡔⢩⠂⠀⠒⠗⠈⠀⠉⠢⠄⣀⠠⠤⠄⠒⢖⡒⢒⠂⠤⢄⠀⠀⠀⠀\n⠀⠀⠀⠇⠤⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠀⠀⠈⠀⠈⠈⡨⢀⠡⡪⠢⡀⠀\n⠀⠀⠀⠈⠒⠀⠤⠤⣄⡆⡂⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠢⠀⢕⠱⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⢳⣐⡐⠐⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠀⠁⠇\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠑⢤⢁⠀⠆⠀⠀⠀⠀⠀⢀⢰⠀⠀⠀⡀⢄⡜⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠘⡦⠄⡷⠢⠤⠤⠤⠤⢬⢈⡇⢠⣈⣰⠎⠀⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣃⢸⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠈⢪⢀⣺⡅⢈⠆⠀⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠶⡿⠤⠚⠁⠀⠀⠀⢀⣠⡤⢺⣥⠟⢡⠃⠀⠀⠀\n⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠉⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀\n > Обнаружен зашифрованный пакет...'
print(cap)
time.sleep(1)
sys.stdout.write(' > Декодирование')
sys.stdout.flush()
for _ in range(5):
time.sleep(0.4)
sys.stdout.write('.')
sys.stdout.flush()
encrypted = '0J/RgNC40LPQu9Cw0YjQsNC10Lwg0L3QsCBUdXJibyBNTCBDb25mCjE4INC40Y7Qu9GPLCDQlNCaINCh0LXRgNC/INC4INCc0L7Qu9C+0YI='
decrypted = base64.b64decode(encrypted).decode('utf-8')
print('\n\n ' + decrypted.replace('\n', '\n ').replace('Â', ''))
print('\\n > Капибара подмигнула и уплыла готовиться.')
"Если коротко: Cursor окончательно перестал быть умным редактором кода и превратился в экосистему, где ИИ - полноценный кодер-коллега, а не просто продвинутый автокомплит.🟡Релиз Cursor 3 Сооснователь Майкл Труэлл начал с интересной статистики: сейчас около 95% пользователей Cursor взаимодействуют с ним в первую очередь как с агентом, такие запросы превышают использование классического автокомплита в 5 раз. Ответом на это стал Cursor 3. Редактор переписали с нуля, сделав его полностью агентным. Интерфейс переработали под взаимодействие с ИИ-командами, появилась поддержка рекурсивных субагентов (это когда агент может вызывать других агентов). Отдельная фича - Design Mode: теперь можно буквально ткнуть агента в нужный элемент UI на экране, и он сам найдет и поправит соответствующий код. 🟡Cursor SDK Стартап уходит от концепции закрытого проприетарного продукта и выпускает SDK, позволяющий расширять функционал среды под себя. Помимо этого, прокачали CLI. Всего более 50 QoL-улучшений от комьюнити. Теперь Cursor можно интегрировать с внутренними инструментами компаний, базами данных, а также использовать сторонние API и протокол MCP. Платформа открыта для плагинов от сообщества. 🟡Cloud Agents Продакт-лид Кевин Нипарко уверяет, что Cursor хочет, чтобы ваши ИИ-коллеги работали 24/7, даже когда вы спите, катаете в фифу или общаетесь с клиентами. На помошь в этом приходят облачные агенты. Под капотом - инфраструктура с изолированными виртуалками, у которых есть свои клонированные репозитории, терминал, браузер, зависимости и т.д. Агенты могут сами запускать тесты, верифицировать работу и делать скриншоты для отчета.
Кевин привел кейс: компания Amplitude сейчас использует эту автоматизацию для миграции 20 000 React-компонентов на Tailwind.🟡 Origin: замена GitHub В январе 2026 года Cursor купили стартап Graphite, и его сооснователь Томас Реймерс представил новую агентную Git-платформу Origin. Томас посетовал что классические Git и CI/CD сценарии ломаются под скоростью и объемом кода, который генерирует сейчас ИИ. Origin построен с учетом реалий: 🟢держит нагрузки от тысяч одновременно работающих агентов (синхронизация по всему миру <400 мс, 99.9% аптайм); 🟢агенты в Origin умеют самостоятельно резолвить merge-конфликты, чинить упавшие CI-тесты и отвечать на комментарии в PR, тегая кожаного только в крайнем случае. Полноценный релиз для всех запланирован на осень этого года, пока можно постучаться в вейтлист. 🟡Cursor Mobile на iOS Чтобы управлять агентами отовсюду, выкатили мобильное приложение, в котором видно, над чем сейчас трудится ИИ, можно аппрувить PR, разблокировать зависшие таски и просматривать скриншоты. Если агент где-то затроил, достаточно прямо на скрине с телефона обвести проблему, написать коммент и отправить переделывать. Бета-версия под iOS в TestFlight уже доступна. Но мест уже нет 🟡Модель на 1.5T+ параметров Cursor развивал свою линейку моделей Composer, фокусируясь на скорости и дешевизне. Но пришло время идти ва-банк. На подходе новая модель, которая обучается прямо сейчас: 🟠1.5+ триллиона параметров (уровень GPT-4 / ClaudeOpus); 🟠Учат с нуля на кластере из более чем 100 000 GPU (привет, SpaceX); 🟠На инференс выделят в 10–20 раз больше компьюта, чем во всех предыдущих моделях; 🟠Модель проектируется для сложного планирования, архитектурных решений и использования тулзов. Релиз состоится в ближайшие пару недель. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Это низкокачественный контент, который создаётся автоматически ради накрутки просмотров и подписок либо влияния на мнения.По данным Kapwing, из первых 500 видео в рекомендациях у нового аккаунта TikTok таким контентом оказались 294 ролика (59%). В аналогичном тесте с новым аккаунтом в YouTube Shorts доля составила 21% (104 из 500), то есть на TikTok подобных видео было примерно втрое больше.
Справедливости ради - лента TikTok подстраивается под пользователя по мере просмотра, а тест отражает опыт первых часов использования.Отдельно Kapwing вручную проанализировала 10 742 ролика по популярным тегам в 20 категориях. Наибольшая доля сгенерированных видео пришлась на категорию для детей - 57,4% (1147 из 2000 роликов), далее следуют "Наука и образование" (35%), "Здоровье" (33,8%) и "История" (33,5%). Меньше всего ИИ-слопа в категориях "Фитнес" (1,6%), "Музыка" (1,5%) и "Мода" (1,3%). Под тегом
cartoonkids, по подсчётам платформы, лишь 3 из 100 видео были сняты людьми.
Для контекста, сам TikTok в 2025 году говорил, что многим нравится контент, созданный с помощью ИИ, и ввёл настройку, позволяющую регулировать долю таких роликов в ленте, а также объявил о фонде в 2 млн долларов на просветительские проекты об ИИ.По собственным данным TikTok, к ноябрю 2025 года платформа пометила как сгенерированные 1,3 млрд видео. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
