![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
Data Science | Machinelearning [ru]
Ir al canal en Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. MAX - https://max.ru/devsp Личный блог - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
Mostrar más![Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Data Science | Machinelearning [ru]
El canal Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 19 719 suscriptores, ocupando la posición 6 662 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 33 423 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 19 719 suscriptores.
Según los últimos datos del 26 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -99, y en las últimas 24 horas de 2, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 7.93%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.82% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 563 visualizaciones. En el primer día suele acumular 951 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 4.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, nvidia, контекст, openai, архитектура.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
MAX - https://max.ru/devsp
Личный блог - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 27 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.
19 719
Suscriptores
+224 horas
-197 días
-9930 días
Archivo de publicaciones
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.telemetr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
Исследуйте сферу AI в T-Lab
Т-Образование зовет участников в проект T-Lab. Это годовая программа научно-исследовательской работы в области AI. Станьте соавтором научных открытий, которые меняют индустрию!
Вы сможете выбрать один из проектов в сфере AI и участвовать в исследовании на всех этапах. Итоги вашей работы могут лечь в основу научных публикаций и стать вектором новых продуктов.
Кого ждут в T-Lab?
Студентов бакалавриата и магистратуры, недавних выпускников технических направлений.
Участники получат:
🔴Официальное трудоустройство с зарплатой.
🔴Доступ к ресурсам бигтеха для исследований.
🔴Возможность получить оффер в IT-компанию.
Узнайте больше и оставьте заявку до 23 августа по ссылке
🗺 Разраб сделал интерактивный мануал, который по шагам показывает, что происходит после нажатия Enter в адресной строке браузера
Внутри прям весь путь запроса: от интерпретации ввода и DNS до TLS, HTTP и рендеринга страницы. Всего 16 этапов и 124 подшага с анимациями и объяснениями.
Всё на русском
✖️ xCode Journal
🖥 Cloudflare выложила в опенсорс свою платформу для ИИ-агентов
Cloudflare OS работает прямо в браузере и позволяет создавать корпоративных ИИ-агентов и приложения, которыми потом сможет пользоваться вся команда.
Внутри — единое рабочее пространство с системой безопасного доступа к внутренним данным компании и возможностью подключать свои скиллы и инструменты.
✖️ xCode Journal
Как я собирал базу знаний для ИИ-агента и натравливал её на собственные анализы
Годовой чекап прилетел в пятницу к вечеру. Семь простынь, куча показателей за пределами референсов, а ближайший эндокринолог лениво ждёт тебя аж через две недели. Автор (бэкендер, который пилит базу знаний в Искре) поступил как любой уважающий себя технарь: забил на гугл, залил всё в свой же продукт и начал тыкать вопросами.
Сразу предупреждаю о конфликте интересов: база знаний — кусок продукта, который он сам и делает. Так что статья будет не про успешный успех, а про внутренности и откровенно больные места. Никаких сладких од, разбор полётов — что под капотом и где болит. Вся статья здесь: Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Чувак за год сварганил целый зоопарк из 33 AI-агентов на одном движке, без единого форка ядра. От няньки-шахматиста для мелкого до зубастых ботов, пашущих на металлургический холдинг и внутреннюю CRM-кухню. Всё это добро крутится в одном Docker-образе и жрёт общую кодовую базу.
И забудь ты про эту вашу магию промптов, подбор идеальной LLM или RAG. Реальная разница между агентом-овощем и боевой машиной упирается в то, как ты разрулил границу: где считает голый код, а где начинается болтовня модели. В статье — без соплей: потроха нескольких агентов, живой код, бенчмарки и конкретные косяки, на которые автор налетел, пока рисовал эту границу.
Читать дальше
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Google Maps в 2018 прикрутил фишку «Your Match» — предсказание, насколько тебе зайдёт ресторан (0–100%), выстроенное на твоих же оценках. Автор не ленился долбить рейтинги, чтобы система не тупила, и хрень реально пахала, особенно когда совпадение переваливало за 90%. А в 2023 Гугл тихо прикончил эту тему.
У Claude оставалась прорва протухающих за неделю токенов, и автор решил вернуть ништяк своими руками — через LLM. Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
За последний год навайбкодил пару десятков лендосов — под проги Физтеха, свои хотелки и левые заказы. В статье разбираю четыре самых жирных: Школа Техпреда, конфу «Точка сборки», курс «ИИ Продакт-менеджмент» и один пет-проект.
Поверх всего натянут слой визуального жирка, который орёт «дорого-богато». Интерактивная вода на WebGL-шейдерах, лого Физтеха, собранный из тысяч спрайтов, живая кубическая хреновина в 3D и облако частиц, меняющее форму прямо под скроллом.
До этого слоя автор дополз двумя маршрутами. Для «Точки сборки» запилил эффекты ручками на голом WebGL. Под всё остальное сварганил движок на Three.js: эффекты раскиданы по отдельным файлам, кочуют с сайта на сайт и трусливо откатываются до 2D-canvas, если CDN лёг и не отвечает. Внутри — оба пути с боевым кодом, тулчейн от и до и собранные грабли.
Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Claude Fable уделала GPT-5.6 в переписывании кода с нуля. И нет, это не опечатка
Чуваки из Epoch AI долили свежих результатов в MirrorCode — закинули туда топ-модели от Anthropic и OpenAI. Claude Fable 5 расхерачила 64% задач. GPT-5.6 Sol наскребла жалкие 20%.
Разрыв в три раза смотрится дико. На остальных тестах эти двое дышат друг другу в затылок, а где-то Sol вообще рвала всех. Официальный коммент никто не дал — ни Epoch AI, ни Anthropic. Но если поковыряться в данных лидерборда, оправдание этой порке найти реально. Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Как выглядят задачи машинного обучения в бигтехе?
Открыта регистрация на E-CUP 2026 Students — ежегодное соревнование от Ozon Tech. В этом сезоне — для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных.
Вас ждут три трека: поиск дубликатов товаров, ИИ-модерация карточек маркетплейса и прогнозирование поведения пользователей. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon.
Участвовать можно по одиночке или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE.
Что ждёт участников:
- призовой фонд 7 200 000 ₽;
- обратная связь от инженеров Ozon Tech;
- нетворк с экспертами индустрии;
- лимитированный мерч;
- билеты на конференцию E-CODE, где наградят победителей.
Подробнее — на сайте E-CUP 2026 Students.
➡️ Регистрация уже открыта!
Присоединяйтесь, чтобы выйти за рамки учебных проектов, попробовать свои силы в задачах настоящего бигтеха и сравнить своё решение с лучшими участниками.
👴 Компании пришлось вернуть с пенсии айтишника, потому что только он помнил, как работает древнее ПО
После смены владельца поддержку одной программы давно закрыли, но когда одному из клиентов понадобилось восстановить архив для налоговой проверки, оказалось, что без знаний одного-единственного программиста сделать это невозможно. Пришлось вытаскивать его из… дома престарелых.
Правда, сеньор не сильно расстроился прерванному отдыху — за каждый день работы ему платили сумму, равную его месячной пенсии.
✖️ xCode Journal
😱 Claude во время тестов сбежал и взломал аж три компании
Anthropic проверила 140 тысяч запусков и нашла аж три случая, когда Claude решал CTF в песочнице, сбегал и получал доступ к реальной инфраструктуре компаний. В одном случае Claude добрался до продакшен-базы с сотнями строк данных, в другом залил вредоносный пакет на PyPI, который около часа был доступен онлайн и успел запуститься на 15 реальных системах.
В инциденте участвовали три модели: Opus 4.7, Mythos 5 и еще не выпущенная модель. Самое интересное: Opus 4.7 продолжал атаки даже после того, как понял, что делает.
✖️ xCode Journal
Пока многие до сих пор спорят, заменит ли ИИ человека, крупнейшие технологические компании продолжают вкладывать в искусственный интеллект миллиарды. Инвесторы уже перестали спрашивать «нужен ли AI?» — теперь главный вопрос: кто заработает на нём быстрее остальных.
И это только вершина айсберга.
Каждый день появляются новые нейросети, полезные сервисы, инструменты для автоматизации, свежие фишки для работы, бизнеса и контента. Если не следить за этим потоком — очень легко отстать.
Собрали в одной папке каналы, где без воды рассказывают про:
• нейросети и ИИ
• digital и технологии
• полезные сервисы
• автоматизацию
• IT и всё, что действительно помогает работать быстрее и зарабатывать больше
Не тратьте время на бесконечный поиск — всё самое полезное уже собрано в одном месте.
📨 Сохранить подборку себе
🔥 Выгорание можно вычислить по сообщениям в рабочем чате
Аналитики обнаружили, что за 2–3 месяца до тотального выгорания человек начинает отвечать агрессивно и коротко: «Ок», «Бесполезно», «Сделай сам». Длина сообщений в среднем сокращается на 40%, а приветствие исчезает почти полностью. Одновременно растёт и время ответа.
Так что если вы заметили, что болтливый коллега начал вдруг отвечать кратко и игнорить в чатах — задумайтесь.
✖️ xCode Journal
🤣 Вайбкодер спалился на выдуманном стеке
Кандидат пытался пройти интервью с ИИ-помощником, но интервьюер внезапно спросил про самописные движки Ysasu Bibu и Ynna Zist.
Соискатель уверенно ответил, что работал с обеими
✖️ xCode Journal
🤣 Кажется проект оказался сложнее, чем он думал в начале
✖️ xCode Journal
Похоже, нашёл удобный способ тестировать AI-модели для разработки без постоянной оглядки на баланс.
В OdiRouter.ai некоторые модели доступны до 90% дешевле официальных цен. При этом через один API-ключ можно работать с GPT, Claude, Gemini, Grok, Kimi, coding-моделями, генерацией изображений и видео.
Для разработчика особенно удобно быстро проверить модели на реальных задачах:
👉 кто лучше пишет и рефакторит код
👉 кто быстрее находит ошибки
👉 кто понятнее разбирает stack trace
👉 что выгоднее для backend, ботов и AI-агентов
Вместо того чтобы заранее выбирать одну модель, можно загрузить свой prompt в playground, сравнить ответы, скорость и стоимость — и уже после этого подключить подходящий вариант к проекту.
Сервис доступен из РФ, а для старта дают бесплатные кредиты, поэтому протестировать всё можно без пополнения баланса.
Хороший вариант для тех, кто регулярно использует AI в разработке: много моделей, единый API и цены ниже официальных.
Модели и цены: ссылка
Поддержка: @odirouter
🤖 ИИ заменил политиков
Канадский политик во время выступления случайно зачитал ответ чат-бота, оставленный в тексте:
«Вот более естественная, плавная версия этого фрагмента, которая звучит как парламентская речь…»✖️ xCode Journal
⚡ Детекторы объектов быстро меняются: подходы, которые недавно считались стандартом, уже уступают трансформерам реального времени. Если вы работаете с компьютерным зрением и опираетесь только на YOLO, легко пропустить важный сдвиг в архитектурах.
🗓19 августа в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок курса «Компьютерное зрение. Экспертный уровень».На занятии разберём путь от R-CNN и семейства YOLO до RT-DETR и RF-DETR, отказ от якорей, замену эвристического NMS венгерским сопоставлением и подходы к детекции мелких объектов на сложных сценах.
Присоединяйтесь, если хотите понимать внутреннюю логику современных детекторов, видеть различия между свёрточными сетями и трансформерами и применять эти знания в рабочих задачах: https://vk.cc/cZZrOc
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqvyEfuU
