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 278 545 suscriptores, ocupando la posición 331 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 1 358 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 278 545 suscriptores.
Según los últimos datos del 06 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -3 711, y en las últimas 24 horas de 142, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.81%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.07% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 21 740 visualizaciones. En el primer día suele acumular 16 916 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 157.
- 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 07 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.
Жюри выставки отдало ему официальную награду Innovation Award в категории Content Creation Technology.🟡 Дата-центр под столом AMD впервые показала рабочую станцию Threadripper Halo Station. Внутри процессор Threadripper Pro с 96 ядрами Zen 5 и два ускорителя Instinct MI350P по 144 ГБ памяти HBM3E каждый. Система поддерживает до 2 ТБ оперативной памяти DDR5, а с четырьмя ускорителями, которые заявлены как опция, объём HBM3E вырастет до 576 ГБ. По словам AMD, этого хватает, чтобы локально запускать модели с более чем триллионом параметров и гонять масштабные агентские сценарии без облака. 🟡Спарринг-партнёр для корта Роботизированная теннисная пушка ACEMATE S10 Pro сама ездит по корту, следит за игроком и мячом через две 4K-камеры с HDR и в режиме Battle решает, каким ударом ответить, подражая разным стилям игры. Мяч подаёт с скоростью до 120 км/ч, задаёт разные виды вращения, в памяти больше 100 тренировочных программ. После занятия ИИ разбирает данные и предлагает упражнения на следующее. Цена 2999 евро. 🟡Кибер-питомец OlloBot пробует новую категорию где-то между роботом, домашним животным и ИИ-компаньоном. OlloNi SS1 реагирует на голос и прикосновения, запоминает привычки и настроение хозяина, а система EmpathCore подбирает под них эмоциональную реакцию. На IFA у него европейский дебют. 🟡Два пылесоса в одном iRobot Roomba Duo - тандем из большого робота iRobot и маленького Roomba Plus 575, которого механическая рука опускает на пол. Большой пылесосит открытые зоны и моет паром, маленький забирается под мебель и в узкие места. Оба пользуются общей картой квартиры и делят задачи между собой с помощью ИИ. Пока это прототип без цены и даты выхода.
cuda-oxide использует собственный бэкенд кодогенерации для rustc и даёт прямой контроль над потоками. Тайловый фреймворк cutile-rs сам раскладывает вычисления по архитектуре видеокарты, работает со стабильным Rust от версии 1.89 и компилирует ядра прямо при запуске.
Оба проекта в ранней альфе и для продакшена не годятся. При этом cutile-rs уже используют в mistral.rs и в инференс-движке Grout от Hugging Face.
nvidia.com
✔️ DeepSeek открыла временный бета-доступ к V4.1 Flash
Компания выкатила промежуточную версию DeepSeek V4.1 Flash - тестирование ограничено по времени и заканчивается 10 сентября 2026 года. Модель умеет работать с текстом и изображениями из коробки, продолжая экспериментальную ветку V4-Flash-Vision-Exp.
Вызывать её нужно через API по прямому идентификатору deepseek-v4.1-flash-expires-on-0910. На время тестирования действует лимит в 20 параллельных запросов на аккаунт.
Тариф остался прежним, как у deepseek-v4-flash. Но за счёт более экономной токенизации и вычислительной эффективности фактическая стоимость типовых задач, по имеющимся оценкам, упала примерно на 30%.
ycombinator.com
✔️ Samsung покажет прототип гуманоида на CES 2027
Южнокорейская компания представит собственного универсального человекоподобного робота на выставке CES 2027. Команду Robotics курирует лично глава подразделения Device eXperience.
Разработку ускорили, объединив проектирование механики и алгоритмов восприятия в одну работу вместо двух параллельных. Патенты Samsung уже получила на тазобедренное сочленение, кисти-манипуляторы нового поколения и системы управления моторикой.
На рынок компания пойдёт по двум направлениям. Промышленные манипуляторы остаются за дочерней Rainbow Robotics, а сама Samsung возьмётся за потребительских и сервисных андроидов общего назначения - там ей предстоит конкурировать с Atlas от Boston Dynamics, принадлежащей Hyundai.
sedaily.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #mlAnt Ling, команда языковых моделей в inclusionAI, открытой исследовательской инициативе Ant Group. Сама Ant Group входит в экосистему Alibaba, но развивает модели отдельно от неё. На прошлой неделе та же команда выпустила финансовую версию Ling-3.0-flash-Fin на той же базе.Модель специализируется на медицинских рассуждениях, безопасности лекарственной терапии, поиску с опорой на доказательную базу и длинные исследовательские задачи. Общие способности - рассуждения, код, агентная работа сохранены. 🟡Тесты На DiagnosisArena-MCQ модель набрала 83,8 против 81,9 у GPT-5.6 Sol, 78,4 у Kimi K3 и 76,2 у Gemini 3.6 Flash. На MedXpertQA-Text результат скромнее - 53,9 против 53,5 у Kimi K3, но заметно ниже 60,2 у Sol и 62,4 у Gemini. Этика и безопасность на MedEthicAlign и внутреннем AFUSAFE-MedSCE - выше Claude Opus 4.8(max), но чуть ниже GPT-5.6 Sol (max). Модель доступна бесплатно на OpenRouter и в Vercel. О планах по публикации весов сведений нет. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
