es
Feedback
Борис опять

Борис опять

Ir al canal en Telegram

life = curiosity + irreducible noise Whois: https://t.me/boris_again/3400 Лс: @btseytlin

Mostrar más

📈 Análisis del canal de Telegram Борис опять

El canal Борис опять (@boris_again) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 16 595 suscriptores, ocupando la posición 7 958 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 40 632 en la región Rusia.

📊 Métricas de audiencia y dinámica

Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 16 595 suscriptores.

Según los últimos datos del 10 junio, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 159, y en las últimas 24 horas de 8, conservando un alto alcance.

  • Estado de verificación: No verificado
  • Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 43.53%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 17.43% de reacciones respecto al total de suscriptores.
  • Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 7 225 visualizaciones. En el primer día suele acumular 2 893 visualizaciones.
  • Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 114.
  • Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como блогпост, llm, контекст, alice, vlm.

📝 Descripción y política de contenido

El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
life = curiosity + irreducible noise Whois: https://t.me/boris_again/3400 Лс: @btseytlin

Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 11 junio, 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.

16 595
Suscriptores
+824 horas
+117 días
+15930 días
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+119
en 2 canales
mayo '26
+421
en 13 canales
Get PRO
abril '26
+325
en 7 canales
Get PRO
marzo '26
+326
en 13 canales
Get PRO
febrero '26
+649
en 18 canales
Get PRO
enero '26
+735
en 21 canales
Get PRO
diciembre '25
+173
en 15 canales
Get PRO
noviembre '25
+214
en 18 canales
Get PRO
octubre '25
+292
en 4 canales
Get PRO
septiembre '25
+220
en 12 canales
Get PRO
agosto '25
+519
en 27 canales
Get PRO
julio '25
+559
en 23 canales
Get PRO
junio '25
+307
en 5 canales
Get PRO
mayo '25
+469
en 9 canales
Get PRO
abril '25
+304
en 7 canales
Get PRO
marzo '25
+577
en 15 canales
Get PRO
febrero '25
+362
en 12 canales
Get PRO
enero '25
+612
en 17 canales
Get PRO
diciembre '24
+316
en 10 canales
Get PRO
noviembre '24
+1 029
en 14 canales
Get PRO
octubre '24
+234
en 8 canales
Get PRO
septiembre '24
+588
en 17 canales
Get PRO
agosto '24
+546
en 6 canales
Get PRO
julio '24
+1 120
en 18 canales
Get PRO
junio '24
+1 684
en 16 canales
Get PRO
mayo '24
+384
en 10 canales
Get PRO
abril '24
+327
en 2 canales
Get PRO
marzo '24
+680
en 13 canales
Get PRO
febrero '24
+605
en 8 canales
Get PRO
enero '24
+752
en 8 canales
Get PRO
diciembre '23
+607
en 12 canales
Get PRO
noviembre '23
+718
en 21 canales
Get PRO
octubre '23
+451
en 5 canales
Get PRO
septiembre '23
+215
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+306
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+351
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+325
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+1 873
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+258
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+292
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+218
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+324
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+209
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+164
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+79
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+405
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+218
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+45
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+42
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+163
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+30
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+377
en 0 canales
Fecha
Crecimiento de Suscriptores
Menciones
Canales
12 junio+5
11 junio+4
10 junio+10
09 junio+5
08 junio+14
07 junio+3
06 junio+8
05 junio+6
04 junio+11
03 junio+15
02 junio+17
01 junio+21
Publicaciones del Canal
На конференции infra.conf’26 команда Yandex Infrastructure представила сервис Dev Cluster для динамического распределения GPU-ресурсов, который помогает ускорять проведение ИИ-экспериментов и сокращает время разработки моделей. Кто хоть раз воевал за ресурсы с соседней командой, тот знает какая же это всегда боль. Я помню как мы в Толоке проводили наши эксперименты на Нирване, которая вообще для этого не предназначена, потому что там проще было получить пул GPU. Dev Cluster позволяет ML-разработчикам за несколько кликов получать готовые GPU-конфигурации для обучения моделей и тестирования гипотез без сложной настройки и обслуживания инфраструктуры. Теперь разработчики моделей могут сфокусироваться на экспериментах, а не на инфраструктурных задачах. Решение повышает эффективность использования ресурсов за счёт сокращения простоев GPU. Dev Cluster входит в состав единой ML-платформы Яндекса, которая охватывает все этапы жизненного цикла машинного обучения: подготовку данных, разработку, обучение и применение моделей. Развитием платформы занимается команда Yandex Infrastructure, создающая внутреннюю инфраструктуру компании, включая дата-центры, сетевые решения, распределённые хранилища данных, платформы разработки и инфраструктуру для машинного обучения. Очень интересно как этот сервис сравнивается с Kubeflow и другими аналогами.

2
Сейфти
Сейфти
3 772
3
Как джуну найти работу? Многие сейчас задаются этим вопросом и получают советы вроде "поступить в ШАД" или "нетворкинг решает
Как джуну найти работу? Многие сейчас задаются этим вопросом и получают советы вроде "поступить в ШАД" или "нетворкинг решает." Давайте пойдем от первых принципов. Объективно джун не может быть полезен для работы. Так же все знают, что если вдруг он станет полезен, то уйдет от вас на нормальную работу, так что на вырост его нанимать тоже нет смысла. Таким образом, единственная причина нанимать джуна, это чтобы он тебя развлекал. Вообще всё равно, что он умеет, главное, чтобы с ним было прикольно. Поэтому чтобы джуну найти работу нужно: 1. Демонстрировать готовность слушать нытье 2. Играть на гитаре, смешно танцевать, травить анекдоты или иным образом развлекать окружающих В общем, советую забить на ШАД и прокачивать присутствие в тиктоке #щитпостинг, или нет?
4 674
4
Дайджест AI/ML за две недели 25 мая–7 июня 2026 NVIDIA: конференция Computex Nemotron 3 Ultra - 550B MoE (55B активных), гибрид Mamba-2 + MoE + Attention с Multi-Token Prediction, контекст 1M, оупенсорс. Бесплатно на OpenRouter, платно цена - $0.50/$2.50. Isaac GR00T Reference Humanoid Robot - открытый дизайн человекоподобного робота. Тело от Unitree, кисти от сингапурской Sharpa, мозг Jetson AGX Thor 128 ГБ VRAM и открытый стек Isaac GR00T с моделями, данными и симуляцией. RTX Spark - спаситель твоей спины от тяжелых ноутбуков с GPU. 20-ядерный ARM-процессор+Blackwell GPU 128 ГБ и все в одном чипе. В продаже осенью. SANA-Streaming - редактирование видео текстом в реальном времени, на одной RTX 5090: 1280×704/24 FPS на 5.56 ГБ VRAM, визуально не супер, скорее концепт. Статья Cosmos3 - семейство омнимодальных моделей (давайте не пойдем на третий уровень вложенности новостей и я не буду их перечислять), например Cosmos3-Super-Text2Image - лучший оупенсорсный Text2Image на ArtificiAlanalysis. Microsoft: Microsoft AI семейство моделей разных модельностей, впервые от мелкомягких. MAI-Thinking-1: ризонер на 1T параметров (35B активных), 256K контекста. Выложили подробный техрепорт на 108 страниц. Бенчи: AIME 2025 97.0, SWE-bench Verified 73.5, LiveCodeBench v6 87.7. MAI-Image-2.5 - на LMArena второе место в редактировании картинок, и уже встроена в PowerPoint. MAI-Code-1-Flash - модель для агентного программирования, уже в GitHub Copilot. MAI Transcribe-1.5 - SOTA переводчик на 43 языка, MAI-Voice-2 - tts на 15 языков, есть русский Все модели уже есть на OpenRouter. Блогпост, Техрепорт Anthropic: Claude Opus 4.8 Новый Opus по прежней цене $5/$25, прирост в основном на агентных и кодинг-задачах: SWE-bench Verified 88.6%, SWE-bench Pro 69.2%, Terminal-Bench 2.1 74.6%, на Online-Mind2Web 84%. Вместе с моделью в Claude Code завезли Dynamic Workflows: модель сама пишет оркестрацию и гоняет сотни параллельных саб-агентов. Блогпост MiniMax: M3 Превью открытой M3 - уже доступна через API и бесплатно в OpenCode, веса и техрепорт обещают "в течение 10 дней". По собственным бенчам метят в уровень GPT-5.5 - ждём независимых замеров. Блогпост Google: Gemma 4 12B Мультимодальный ризонер (текст, картинки, видео до 60 сек, аудио до 30 сек). Что необычно: мультимодальность без отдельного энкодера - сырые патчи и аудио-волну проецируют прямо в эмбеддинг-пространство LLM. Техрепорта пока нет. Заодно Google выложила квантированные версии линейки Gemma 4. Веса, QAT Alibaba: Qwen-VLA Единая vision-language-action модель от команды Qwen под управление роботами: манипуляция, навигация и предсказание траекторий для разных платформ через DiT-декодер действий. Статья Reve: Reve 2.0 Image модель со ставкой на слои как в фотошопе: модель сначала собирает композицию, где у каждого объекта свои координаты, слой и описание, а потом рендерит в 4K. В итоге можно править отдельные объекты без деградации качества. Блогпост, Попробовать Ideogram: Ideogram 4 - первая открытая модель Ideogram 9.3B. Лучшая среди открытых по внутренней дизайнерской арене. GitHub, Блогпост xAI: Grok Imagine Video 1.5 Preview - видеогенератор 15 сек, 720p, нативный звук. По качеству где-то на фронтире. цена API $0.14/сек. FAL ByteDance (Dreamina): OCTO - видео-вайб-режиссеринг(?)-агент. Делает сценарий, концепт, раскадровку и генерацию поверх Seedream 5.0 и Seedance 2.0. Dreamina Genesis AI: Genesis World 1.0 - открытый стек симуляции для робототехники (физический движок + path-traced рендер + кросс-платформенный GPU-компилятор). Заявляют ускорение оценки политик в 400раз и 89% корреляции с реальным железом. Блогпост Google: Magenta RealTime 2 - реалтайм генеративный синтезатор музыки. Работает локально на Мак. Латентность управления ~200 мс. Блогпост
4 317
5
Sin texto...
4 953
6
Да это реально. Первый в мире бенчмарк для оценки качества эмбеддингов в 1С (вместе с фреймворком для eval) Первая в мире мод
Да это реально. Первый в мире бенчмарк для оценки качества эмбеддингов в 1С (вместе с фреймворком для eval) Первая в мире модель затюненная под эмбеддинги 1С (на базе моего любими user2). SOTA метрики и проптаченный токенайзер в комплекте😄
3 519
7
Да это реально. Первый в мире бенчмарк для оценки качества эмбеддингов в 1С (вместе с фреймворком для eval) Первая в мире мод
Да это реально. Первый в мире бенчмарк для оценки качества эмбеддингов в 1С (вместе с фреймворком для eval) Первая в мире модель затюненная под эмбеддинги 1С (на базе моего любими user2). SOTA метрики и проптаченный токенайзер в комплекте😄
1 061
8
В Яндекс Музыке появились ИИ-компаньоны — люмены В декабре Яндекс впервые их анонсировал. Помните про деймонов из Пулмана? Се
В Яндекс Музыке появились ИИ-компаньоны — люмены В декабре Яндекс впервые их анонсировал. Помните про деймонов из Пулмана? Сегодня концепт зашёл в прод. Как это работает? Люмен живёт в поиске Яндекс Музыки и переводит свободный запрос юзера в параметры для Моей волны. Пишешь «мне грустно, хочу поднять настроение» → он запускает рекомендации по этому запросу. Что под капотом? LLM-прослойка между текстовым вводом и рекомендательной системой. Люмен не создает плейлисты сам, он формирует запрос к алгоритмам Моей волны, которые знают, какую музыку подобрать конкретному слушателю. Персонализация в две стороны: → Моя волна: накопленные данные о вкусах, о треках, о внешнем контексте  → Люмен: интерпретация текущего запроса Зачем это нужно? Яндекс переосмысливает UI для ИИ – никакого чат-бота и сложного промпт-инжиниринга. Пользователь пишет как думает — а ИИ сам переводит пожелания в технический запрос.
5 850
9
Профессии будущего: - Слоповар - Трудовик в рагостроительном колледже - ComfyUI гунинг-инженер первой категории - Инженер-технолог контент завода - Токен-казначей - Просптописец - Харнессоплет - Санитар в киберпсихозном диспансере
6 173
10
Да это реально. Первый в мире бенчмарк для оценки качества эмбеддингов в 1С (вместе с фреймворком для eval) Первая в мире мод
Да это реально. Первый в мире бенчмарк для оценки качества эмбеддингов в 1С (вместе с фреймворком для eval) Первая в мире модель затюненная под эмбеддинги 1С (на базе моего любими user2). SOTA метрики и проптаченный токенайзер в комплекте
168
11
В прошлом году в мы брали интервью у Насти из Avaturn, а сегодня мы принесли вам потрясающий релиз от ребят💃 Команда Avaturn
В прошлом году в мы брали интервью у Насти из Avaturn, а сегодня мы принесли вам потрясающий релиз от ребят💃 Команда Avaturn.live выложила в опенсорс AVTR-1 - фреймворк, который позволяет вести видео диалог с аватаром в реалтайме. Загружаете фотку, и болтаете с героями любимых мемов! (если конечно у вас есть видеокарта) 🐰В релиз входят: — веса модели — инференс-стек, оптимизированный под TensorRT — бэкенд для запуска живой диалоговой сессии end-to-end 💅Насколько мы знаем, это первый публичный опенсорс-релиз, где в комплекте идёт не только модель, но и серверный стек для интерактивной сессии. Производительность: — RTX 3070 / 4060 Ti — реал-тайм — A100 / L40 — более чем 2× быстрее реал-тайма 💻То есть вам хватит обычной игровой карты, чтобы поговорить с кастомным аватаром, а если лень - с демо версией. 💻 https://github.com/avaturn-live/avtr-1 🌐 https://avaturn.live/demo 🤗 https://huggingface.co/avaturn-live/avtr-1 С вас лайки и звездочки на гит! Оставляйте ваши технические вопросики в комментах, вам ответят авторы этого шикарного дропа 🎉
5 515
12
Вообще пользование китайскими моделями выглядит так
Вообще пользование китайскими моделями выглядит так
4 749
13
Наброшу в копилку про фронтир лабы. Часто в интернетах любят рассуждать про Open Weight Models. Мол скоро вот вот они догонят и всегда поджимают. Что думается мне после общения с разными людьми и какие проблемы я вижу: • проблема таланта, как нанять команду делать небольшую или открытую модель, если норм рисерч талант в антропике получает 10м в год (реальные цифры), и это тебе еще надо compute и все такое • допустим ты готов инвестировать в обучение людей годик другой, но тогда догонять будешь очень долго - как решить? ну надо поднимать сотку другую сразу и чилить, иначе я не очень понимаю в чем конкуретное преимущество в оффере • но допустим ты привлекаешь апсайдом, тогда ходит такое мнение что "мол фронтир модели это 90% рынка в деньгах", откуда брать данные на обучение и RL, то есть буквально все покупают только "самое лучшее" (готовы давать рычноную премию к "модель чуть получше" - 20% больше платить или даже в 2 раза) • условный Opus в 10 раз дороже китайских моделей и все его покупают • в такой ситуации конкуренция усложняется еще тем, что процесс дистилляции начинают прикрывать тем самым что есть закрытые модели для индустрий и даже специальные деплой команды, которые эти модели в закрытом режиме интегрируют (см мифос, и математические модели openai). Или другими словами задистилить модель в claude code будет легко, но вот ту которая работает в банке - никак. Все это напоминает типичную олигополию и места для OSS думаю со временем не будет за исключением определенных вертикалей или решений. Думаю что китайцы делают все открытым чтобы хотя немного данных иметь и привлекать людей. Других причин настоящих не вижу. Ах да децентрализованный инфернес чушь.
4 591
14
Ещё такая нашлась
Ещё такая нашлась
5 349
15
Настало время историй на ночь. У меня самый странный путь попадания в ML, потому что я познакомился с ним на срочной службе в
Настало время историй на ночь. У меня самый странный путь попадания в ML, потому что я познакомился с ним на срочной службе в армии. Я служил в научной роте МЧС и моей задачей было прогнозировать техногенные пожары в Москве. Задача у нас была немного безумная. Мы знали где и когда в прошлом происходили пожары и пытались предсказать, сколько их будет через N дней. Проблема в том, что количество пожаров вчера особо не связано с количеством пожаров завтра. Ведь две главные причины это короткое замыкание и сигареты. Мы долбились лбом в этот временной ряд, но дело не двигалось. А в армии нельзя сказать "это просто распределение Пуассона, тут лучше не предскажешь." Сказано предсказать, значит надо предсказать. Мой руководитель, капитан (на тот момент) Белоусов, не очень разбирался в ML, но не зря был КТН и обладал настоящим умом учёного. Поэтому постоянно искал новые хитрые способы посмотреть на проблему. Однажды вызвал меня к себе и говорит: Борис, смотри, в Яндексе проходит митап, там будут рассказывать про латентные представления слов и библиотеку gensim. Можно вель представить, что вчерашний день у нас это слово? И обрабатывать с помощью этой библиотеки. Хочешь поехать послушать? У меня было две мысли: 1. Чушь какая-то. Причем тут слова? У нас пожары вообще-то. 2. Ого, это шанс съебаться отлучиться из части, да еще и в Яндекс! Я сказал: конечно хочу! И увидел как капитан Белоусов изменился в лице, потому что осознал, что теперь ему нужно организовать первую в истории человечества поездку солдата срочной службы в увольнение на митап в Яндекс. Однако мой руководитель был человеком слова и действительно всё организовал. Я поехал в Яндекс, по форме одежды, в кителе с погонами и морковном берете, всё как полагается. Был тщательно проинструктирован представлять МЧС. В Красной Розе все смотрели меня как будто на митап пришел ФСБшник. Меня это всё очень забавляло и я решил для закрепления впечатления почаще делать фотографии, пикрилейтед. Доклад был классный. Я впкрвые узнал про эмбеддинги и word2vec. К тому же до митапа к Красной Розе приехала моя тогдашняя девушка и я попил с ней чай. Да и вообще я был не в армии на целых несколько часов. День уже удался. На обратном пути, прямо перед входом в часть, я не заметил офицера в патруле курсантов, не выполнил воинское приветствие и за это впоследствии дежурил в части в новый год. Но это уже другая история. Gensim для прогнозирования пожаров так и не пригодился. Однако на днях, спустя 9 лет после тех событий, я осознал: Белоусов был прав! В 2017 году, далеко до всяких трансформеров, он предвидел, что мы будем представлять любую хрень как слово (и особенно во временных рядах) и обрабатывать эмбеддинги!
6 350
16
Мой бывший коллега из Толоки зарелизил опенсорсный Mellum 12B в JetBrains! https://x.com/nv_pavlichenko/status/2061438808290172935?s=20
13 655
17
The real returns on investment are the friends we made along the way
5 887
18
https://github.com/neuratechcompany-ops/openclaw-max-bridge 😦
6 928
19
Sin texto...
7 652
20
По итогам DataFest 2026 я сделал следующие выводы про прогресс ИИ: 1. Claude Design должен быть забанен. 2. Если я увижу ещё один элемент точка-в-эллипсе-с-текстом, я повешусь. 3. Зря я сам использовал Claude Design для презентации.
8 463