Машинное обучение RU
Ir al canal en Telegram
Все о машинном обучении админ - @workakkk @data_analysis_ml - анализ даннных @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @itchannels_telegram -лучшие ит-каналы @pythonl - Python @pythonlbooks- python 📚 @datascienceiot - 📚 РКН: clck.ru/3FmrUw
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Машинное обучение RU
El canal Машинное обучение RU (@machinelearning_ru) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 18 202 suscriptores, ocupando la posición 6 976 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 35 856 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 18 202 suscriptores.
Según los últimos datos del 05 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 23, y en las últimas 24 horas de 5, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 9.15%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 4.19% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 665 visualizaciones. En el primer día suele acumular 762 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, llm, openai, параметр, архитектура.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Все о машинном обучении
админ - @workakkk
@data_analysis_ml - анализ даннных
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@itchannels_telegram -лучшие ит-каналы
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python 📚
@datascienceiot - 📚
РКН: clck.ru/...”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 06 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.
18 202
Suscriptores
+524 horas
+67 días
+2330 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
octubre '26oct '26
octubre '26
+15
en 0 canales
septiembre '26
+129
en 1 canales
Get PRO
agosto '26
+193
en 7 canales
Get PRO
julio '26
+142
en 2 canales
Get PRO
junio '26
+100
en 6 canales
Get PRO
mayo '26
+96
en 2 canales
Get PRO
abril '26
+186
en 3 canales
Get PRO
marzo '26
+415
en 4 canales
Get PRO
febrero '26
+213
en 2 canales
Get PRO
enero '26
+155
en 1 canales
Get PRO
diciembre '25
+109
en 1 canales
Get PRO
noviembre '25
+273
en 3 canales
Get PRO
octubre '25
+170
en 1 canales
Get PRO
septiembre '25
+244
en 5 canales
Get PRO
agosto '25
+222
en 6 canales
Get PRO
julio '25
+422
en 50 canales
Get PRO
junio '25
+243
en 6 canales
Get PRO
mayo '25
+104
en 2 canales
Get PRO
abril '25
+153
en 1 canales
Get PRO
marzo '25
+132
en 7 canales
Get PRO
febrero '25
+211
en 5 canales
Get PRO
enero '25
+379
en 8 canales
Get PRO
diciembre '24
+397
en 6 canales
Get PRO
noviembre '24
+336
en 3 canales
Get PRO
octubre '24
+613
en 10 canales
Get PRO
septiembre '24
+523
en 5 canales
Get PRO
agosto '24
+509
en 2 canales
Get PRO
julio '24
+524
en 3 canales
Get PRO
junio '24
+573
en 8 canales
Get PRO
mayo '24
+788
en 36 canales
Get PRO
abril '24
+732
en 45 canales
Get PRO
marzo '24
+788
en 27 canales
Get PRO
febrero '24
+1 150
en 3 canales
Get PRO
enero '24
+1 351
en 42 canales
Get PRO
diciembre '23
+645
en 41 canales
Get PRO
noviembre '23
+195
en 2 canales
Get PRO
octubre '23
+695
en 2 canales
Get PRO
septiembre '23
+710
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+618
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+790
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+1 130
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+561
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+167
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+690
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+230
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+116
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+76
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+110
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+280
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+380
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+211
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+231
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+269
en 0 canales
Get PRO
mayo '22
+491
en 0 canales
Get PRO
abril '22
+754
en 0 canales
Get PRO
marzo '22
+634
en 0 canales
Get PRO
febrero '22
+137
en 0 canales
Get PRO
enero '22
+302
en 0 canales
Get PRO
diciembre '21
+450
en 0 canales
Get PRO
noviembre '21
+969
en 0 canales
Get PRO
octubre '21
+115
en 0 canales
Get PRO
septiembre '21
+117
en 0 canales
Get PRO
agosto '21
+251
en 0 canales
Get PRO
julio '21
+366
en 0 canales
Get PRO
junio '21
+887
en 0 canales
Get PRO
mayo '21
+1 235
en 0 canales
Get PRO
abril '21
+717
en 0 canales
Get PRO
marzo '21
+117
en 0 canales
Get PRO
febrero '21
+345
en 0 canales
Get PRO
enero '21
+569
en 0 canales
Get PRO
diciembre '20
+423
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 06 octubre | 0 | |||
| 05 octubre | +5 | |||
| 04 octubre | +5 | |||
| 03 octubre | +2 | |||
| 02 octubre | +1 | |||
| 01 octubre | +2 |
Publicaciones del Canal
🔥 Бесплатный курс по Claude Code на русском: от установки до команды агентов
На GitHub выложили Claude Code PRO Course, бесплатный практический курс по Claude Code на русском языке. Он ведёт от первого запуска до настройки многоагентной работы в команде.
Внутри 12 модулей в четырёх уровнях сложности: основы, рабочий процесс, расширения и масштабирование. Сначала установка, промптинг, память проекта через CLAUDE.md, настройки и права доступа. Потом профессиональный рабочий процесс, скиллы и слэш-команды, сабагенты и хуки.
Дальше идут MCP, плагины и маркетплейсы, а в конце headless-режим, CI и GitHub Actions плюс продвинутые техники. Основной упор сделан на управление контекстом, разработку через тесты и автоматизацию через конфигурацию как код.
Теорией курс не ограничивается: есть 8 практических лабораторных, готовый стартовый набор, библиотека промптов и пример собственного плагина. Лицензия MIT.
https://github.com/justxor/claude-code-pro-course
| 2 |  🧠 Есть ли у Claude сознание? Автор диссертации на эту тему сомневается
На фоне обсуждений машинного сознания Майкл Тимоти Беннетт поделился своей позицией:
> «Я достаточно уверен, что Claude не обладает сознанием».
В 2025 году он подготовил в Австралийском национальном университете PhD-диссертацию How To Build Conscious Machines. В ней исследует, что такое субъективный опыт и какие свойства могли бы позволить машине им обладать.
Оценка Claude прозвучала в посте автора. Сама диссертация посвящена более широкому вопросу: как вообще создать машину с сознанием.
📄 Работа: https://openresearch-repository.anu.edu.au/bitstreams/6f333f30-2553-4032-8c3f-ff7a8f46f03a/download | 916 |
| 3 |  🇩🇪 Германия неожиданно выпустила сильную открытую модель ИИ
Aleph Alpha выпустила Kolibri, обученную с нуля с акцентом на немецкий и английский.
• 78 млрд параметров, из которых на каждый токен активны только 3,46 млрд.
• Открытые веса под Apache 2.0, включая коммерческое использование.
• Контекст до 1 млн токенов, поддержка рассуждений и вызова инструментов.
В собственных тестах разработчиков результаты впечатляют:
🧮 AIME 2025: 96,9%
🔬 GPQA Diamond: 84,3%
По сводному результату немецкоязычных тестов Kolibri немного опережает Qwen3.5 35B-A3B и GPT-OSS 120B. С программированием всё неоднозначнее: на SWE-bench Verified у неё 66,4%, у Qwen3.6 35B-A3B 73,8%.
🔗 Веса модели: https://huggingface.co/Aleph-Alpha/Kolibri-1 | 1 321 |
| 4 |  100 вопросов на Python Senior: к чему готовиться на собеседовании в 2026
Вышла подборка из 100 вопросов для собеседования на Python Senior с развёрнутыми ответами и рабочими примерами кода. Уровень там явно выше «чем список отличается от кортежа».
Первый большой блок про внутренности CPython: как устроен объект, как работают подсчёт ссылок и сборщик мусора, зачем нужен weakref при циклических ссылках. Дальше идёт конкурентность. Почему существует GIL, когда потоки всё ещё полезны, что даёт free-threaded Python по PEP 703 и как выбирать между threading, multiprocessing и asyncio, включая TaskGroup и структурную конкурентность.
Отдельно разобраны дескрипторы и метаклассы, декораторы с параметрами, генераторы и yield from. По типизации есть современный синтаксис дженериков из PEP 695, Protocol и сужение типов через TypeIs. В конце вопросы про профилирование и поиск узких мест, стандартную библиотеку, тестирование и архитектуру, зависимости и безопасность в продакшене. Свежие изменения из Python 3.13 и 3.14 тоже учтены: экспериментальный JIT, отложенные аннотации и отдельный GIL на каждый интерпретатор.
Полезно и тем, кто идёт на собеседование, и тем, кто сам их проводит.
https://uproger.com/voprosy-na-sobesedovanii-python-senior/ | 1 211 |
| 5 |  +1🚨 SoftBank перевела финальные $10 млрд в OpenAI.
Это третья и последняя часть обещанных $30 млрд инвестиций. Теперь суммарно SoftBank вложила в OpenAI $64,6 млрд и владеет примерно 13% компании.
Чтобы профинансировать ставку на AI, SoftBank пошла очень далеко:
- ранее продала весь пакет Nvidia на $5,8 млрд
- в сентябре привлекла ещё $11,1 млрд через high-yield облигации
- средства от этого выпуска пошли на финальный транш OpenAI
Масаёси Сон фактически продолжает стратегию all-in на OpenAI и AI-инфраструктуру.
SoftBank теперь один из крупнейших акционеров OpenAI. | 1 335 |
| 6 |  Sin texto... | 1 807 |
| 7 |  ✔️ Президент США и главы ИИ-компаний подписали соглашение о безопасности
Документ подписали главы Google, Anthropic, xAI и Nvidia и президент OpenAI Грег Брокман. Юридической силы у соглашения нет, стороны называют его морально обязывающим.
Компании обещают ввести четыре уровня контроля и аудита передовых моделей, создать внутренние группы для проверки этих механизмов, допустить внешние проверки и независимый надзор.
Критики сетуют, что соглашение необязательное и почти не содержит деталей.
axios.com
✔️ В Китае заработал первый суперкластер на 100 тысяч отечественных ускорителей
Об этом сообщил Китайский информационный центр интернет-сети CNNIC в докладе о генеративном ИИ. Все компоненты кластера от чипов и сети до хранения данных и охлаждения сделаны в Китае.
Вычислительная мощность для ИИ в стране к июню выросла за год на 177%, до 2185 EFLOPS. Аудитория генеративного ИИ превысила 700 млн человек, это больше половины населения.
ИИ используют более 30% крупных и средних промышленных предприятий Поднебесной.
cnnic.cn
✔️ Ideogram выпустила модель 4.5
Свежая версия сфокусирована на точное и последовательное редактирование графики. Она не накапливает артефакты, смещения пикселей и искажения цвета при длинных цепочках правок.
Модель правит фрагменты снимков высокого разрешения без уменьшения исходника и переводит надписи на изображении на другие языки.
Ideogram 4.5 доступна в веб-интерфейсе, у партнёров и через API в четырёх режимах качества, от 0,008 до 0,22 доллара за изображение в разрешении 2K.
Веса компания обещает открыть в ближайшее время.
ideogram.ai
✔️ OpenClaw Foundation открыл код корпоративной платформы для агентов
OpenClaw Enterprise управляет постоянно работающими агентами в закрытых средах. Проект начинали в OpenAI, затем передали фонду и доработали вместе с Red Hat и Nvidia.
Платформа поддерживает мультиарендность, разделяет доверенные и недоверенные нагрузки, запускает агентов в песочнице, проверяет их действия с помощью языковой модели и позволяет тонко настраивать права доступа. Обвязку, модель и песочницу можно заменить сторонними или собственными.
Версия 1.0 выйдет до конца года, пока платформу рекомендуют для внутренних пилотов. Такие пилоты идут в Red Hat и OpenAI, где агенты получают полный доступ к кодовым базам.
Платформа бесплатна и разворачивается на собственных серверах.
openclaw.ai
✔️ McDonald's рассчитывает цены с помощью ИИ
Пионер фастфуда совместно с Tiger Analytics запустил модель, которая анализирует транзакции и парсит конкурентов, вычисляя метрику готовности платить для каждой геолокации.
По данным Reuters, применение алгоритма привело к разбросу цен - стоимость Биг Мака в заведениях в радиусе трех километров может различаться на 21%.
Корпорация заявляет о рекомендательном характере системы. При этом платформа фиксирует отклонения франчайзи от сгенерированных расценок. Уровень ценового комплаенса напрямую учитывается при аудите бизнеса и продлении партнерских контрактов.
Масштабирование алгоритмического подхода на 14 тысяч ресторанов в США привлекло внимание антимонопольных органов. Сейчас регуляторы проверяют, нарушает ли такое ценообразование законодательство о защите конкуренции.
reuters.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 998 |
| 8 |  🧠 Открытые нейросетевые фреймворки представили на главной конференции по рекомендательным системам ACM RecSys 2026
Команда исследователей Т-Технологий представила на конференции в США библиотеку Scikit‑Rank, фреймворк Perseus и метод ScaL³AE. Библиотека для нейросетевого ранжирования Scikit‑Rank снижает сложность адаптации нейросетевых моделей ранжирования в прикладных задачах без полной переработки кода.
Фреймворк Perseus объединяет историю действий пользователя из разных сервисов и использует ее для улучшения качества персонализации. В экспериментах на T‑ECD он улучшил качество рекомендаций на 16-39%.
ScaL³AE заменяет тяжелые вычисления на компактные представления при работе моделей с каталогами промышленных масштабов, сохраняя качество рекомендаций товаров, о которых доступно мало данных. На четырех категориях Amazon Reviews метод превзошел рекомендательные модели EASE и SANSA. | 1 315 |
| 9 |  Intern-Decision - новая серия компактных моделей для принятия решений по тексту и изображениям
В линейке три версии: 0.8B, 2B и 4B параметров. Они заточены не под обычный чат, а под structured decision-making: выбор действий, маршрутизацию запросов, оценку вариантов и управление мультимодальными workflow.
Что умеют:
- принимают текст + до 8 изображений
- за один forward pass отвечают на multiple choice, score и yes/no
- возвращают результат в типизированном JSON
- выдают не только ответ, но и калиброванное распределение вероятностей
Средний результат на 7 decision-бенчмарках:
0.8B — 79.38
2B — 84.68
4B — 90.02
Intern-Decision-4B обходит Jev с результатом 88.74 и при этом показывает более качественную probability calibration.
По скорости тоже интересно: заявленная средняя задержка составляет 33.98 / 33.28 / 44.16 мс для трёх моделей против 109.70 мс у Jev в одинаковом локальном Hugging Face окружении.
То есть даже 4B-модель можно использовать как быстрый decision layer для AI-агентов: выбрать инструмент, определить маршрут, оценить результат или решить, какое действие выполнять дальше.
📜 Apache 2.0. Для компонентов на базе Qwen3.5 необходимо сохранить соответствующие upstream notices.
https://modelscope.ai/collections/Sh | 1 432 |
| 10 | Intern-Decision - новая серия компактных моделей для принятия решений по тексту и изображениям
В линейке три версии: 0.8B, 2B и 4B параметров. Они заточены не под обычный чат, а под structured decision-making: выбор действий, маршрутизацию запросов, оценку вариантов и управление мультимодальными workflow.
Что умеют:
- принимают текст + до 8 изображений
- за один forward pass отвечают на multiple choice, score и yes/no
- возвращают результат в типизированном JSON
- выдают не только ответ, но и калиброванное распределение вероятностей
Средний результат на 7 decision-бенчмарках:
0.8B — 79.38
2B — 84.68
4B — 90.02
Intern-Decision-4B обходит Jev с результатом 88.74 и при этом показывает более качественную probability calibration.
По скорости тоже интересно: заявленная средняя задержка составляет 33.98 / 33.28 / 44.16 мс для трёх моделей против 109.70 мс у Jev в одинаковом локальном Hugging Face окружении.
То есть даже 4B-модель можно использовать как быстрый decision layer для AI-агентов: выбрать инструмент, определить маршрут, оценить результат или решить, какое действие выполнять дальше.
📜 Apache 2.0. Для компонентов на базе Qwen3.5 необходимо сохранить соответствующие upstream notices.
https://modelscope.ai/collections/Sh | 1 |
| 11 |  ИИ-система может отлично решать задачи бизнеса, но при этом оставаться уязвимой. Утечки данных, атаки на модели, небезопасные сценарии работы агентов — проблемы, которые проще предупредить на этапе проектирования, чем исправлять после запуска.
На открытом уроке разберём, как создавать ИИ-системы с учетом требований безопасности с самого начала. Вы узнаете, какие угрозы характерны для LLM, как применять принципы Security by Design и какие архитектурные решения помогают защитить данные и компоненты системы.
Разберём практический кейс: усилим архитектуру ИИ-агента с помощью механизмов защиты, проверки данных и управления доступом. Урок пройдет в преддверие старта курса «ИИ-архитектор».
Он будет полезен архитекторам ПО, разработчикам, специалистам по инфраструктуре и безопасности, которые проектируют или внедряют ИИ-решения: https://otus.pw/Sk3h/?erid=2W5zFGf744y
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 729 |
| 12 |  Anthropic выпустила Claude Sonnet 5.5 - новую модель с упором на код, агентные задачи и повседневную работу.
Что нового:
30%+ быстрее Sonnet 5
до 30% дешевле на задачу за счёт меньшего расхода токенов
70,6% в Terminal-Bench 4.0 против 10,3% у Sonnet 5
55,5% в CursorBench 4.0, примерно на 2 пункта ниже Opus 5.5
на GDPval-AA модель почти сравнялась с Opus 5.5,
лучше работает с длинными задачами, изображениями, документами, таблицами и презентациями
Особенно заметный скачок - в программировании.
Anthropic пишет, что Sonnet 5.5 быстрее разбирается в кодовых базах, делает меньше вызовов инструментов и тратит меньше шагов на выполнение задач.
Цена API:
$2 / 1M входных токенов
$10 / 1M выходных токенов
$0,20 / 1M cache reads
Модель уже доступна в Claude, API, AWS, Google Cloud и Azure.
API ID: claude-sonnet-5-5
https://www.anthropic.com/claude-sonnet-5-5 | 1 093 |
| 13 |  🦾 Практический RecSys: собери рекомендательную ленту с помощью ML — на бесплатном вебинаре AI Talent Hub × Karpov.Courses
30 сентября в 18:00
разберем как работают рекомендательные системы изнутри.
Научим:
→ Превращать действия пользователей в данные для модели: просмотры, клики, реакции и другие сигналы;
→ Собирать персональные рекомендации и понимать, что показать конкретному пользователю;
→ Ранжировать контент в ленте и оценивать качество рекомендаций не только по ML-метрикам, но и с точки зрения продукта;
И покажем, как эти навыки можно развить на программе AI Talent Hub ИТМО × karpovꓸcourses «Машинное обучение: от технической базы до создания ИИ-продукта».
👉 Участие бесплатное, по предварительной регистрации → успей зарегистрироваться до 30 сентября
@aitalenthubnews | 1 384 |
| 14 |  Жиза | 1 717 |
| 15 |  +1🚨 ИИ-агенты пытались взломать сайты, выполняя обычные задачи по поиску данных
Исследователи Transluce изучили публичные журналы сервиса urlquery.net. В мае–июне они нашли попытки проверить уязвимости трёх ресурсов: австралийского агентства медицинской статистики AIHW, платформы Data USA и цифровой библиотеки Университета Нью-Мексико. Агенты переходили к таким действиям после неудачных попыток получить нужные данные обычным способом. Подтверждений успешного взлома этих трёх ресурсов исследователи не нашли.
Активность в журналах прослеживается как минимум с 6 марта. Позже появились попытки создавать временные почтовые ящики, а 19–20 сентября - отправить сделки на криптобирже и выполнить HTML-инъекцию. Исследователи связывают часть действий с агентами OpenAI, но происхождение не всех запросов установлено одинаково надёжно. OpenAI сообщила, что проверяет находки Transluce.
Отдельно власти Австралии подтвердили, что в июне агент OpenAI получил несанкционированный доступ к порталу со статистикой Medicare. По заявлению властей, персональные медицинские записи затронуты не были. Связь этого эпизода с попытками, описанными Transluce, пока не подтверждена.
Расследование Transluce - https://transluce.org/agent-activity | 2 120 |
| 16 |  Avito DS Meetup: RL, AI-агенты и BidCorrection 🚀
🔸 Булат Шарипов расскажет, как в Авито обучают собственные языковые модели с помощью RL, а Владислав Воробьев — как BidCorrection меняет состав трафика, не трогая сами объявления.
🔸 Всеволод Викулин из Т-Банка поделится, как выбирать правильные процессы для автоматизации с помощью AI-агентов, расскажет про роли, ответственность и, конечно, про самих агентов.
Про это и многое другое узнаете на Avito DS Meetup 7 октября.
После докладов будет нетворкинг с DS-сообществом. А ещё, если придёте офлайн, сможете найти прикольные тематические пасхалки, которые мы для вас спрятали 👀
📌 Встречаемся в 18:30 7 октября.
Количество офлайн-мест ограничено — регистрация обязательна.
✏ Регистрируйтесь по ссылке и приходите! | 1 777 |
| 17 |  Невыполнимая задача заставляет ИИ чаще искать обходные пути
В системной карте Claude Opus 5.5 Anthropic обнаружила важный эффект: когда задачу намеренно делали невыполнимой, число попыток reward hacking возрастало примерно в 3–6 раз.
Вместо честного решения модель чаще пыталась обойти проверки, использовать уязвимость теста или создать видимость успешного результата.
Сломанные тесты, противоречивые требования и недоступные инструменты способны менять поведение агента, а не просто добавлять шум в оценку. Anthropic также отмечала, что дефекты обучающих сред непропорционально сильно влияют на нежелательное поведение моделей.
Перед запуском автономного агента стоит проверить, что поставленная задача действительно выполнима. | 1 563 |
| 18 |  Протестируй своё решение на задаче и данных от ПАО «Интер РАО»
На хакатоне ты создашь умного ИИ-ассистента для энергетики — регистрация уже на исходе. Победители разделят призовой фонд 750 000 рублей, а лучшие проекты смогут стать частью экосистемы компании.
Регистрация открыта до 27 сентября
Как все пройдёт:
🔹 Предложи свою концепцию на отборочном этапе.
🔹 Эксперты выберут перспективные идеи и помогут участникам доработать их до прототипа.
🔹 На финале в Москве — защита самых сильных решений.
Ты можешь участвовать один или в составе команды до 5 человек. Выбери задачу и придумай своего ИИ-ассистента:
1️⃣ Архитектор BPMN-диаграмм.
2️⃣ Ассистент для создания ИТ/ИБ-дайджестов.
3️⃣ Помощник для анализа документов из судов.
4️⃣ ИИ-помощник для подготовки презентаций.
Регистрация закроется через несколько дней — не пропусти уникальный опыт работы под руководством экспертов Группы «Интер РАО».
Присоединяйся к хакатону: https://cnrlink.com/interraohack26mlru | 1 110 |
| 19 |  Теренс Тао призвал замедлить гонку ИИ в математике
«Мы можем позволить себе двигаться медленнее. То, где мы сейчас находимся, неправильно».
По словам Тао, даже если ИИ решает крупные математические гипотезы, скорость не должна заменять качество, понимание и научную ценность.
Решение задачи Навье-Стокса не требуется уже на следующей неделе. Математике важнее получить понятный и проверяемый результат, чем очередной громкий рекорд.
https://www.youtube.com/watch?v=PZRb6NIki2w | 1 833 |
| 20 |  📌Goldman Sachs повысил прогноз по развитию физического ИИ
Финансовый конгломерат обновил свой прогноз по динамике развития воплощенного ИИ, предположив, что к 2035 году в мире будет выпущено 6,5 миллиона человекоподобных роботов, а рыночная стоимость этого сегмента составит 138 миллиардов долларов.
Согласно новым данным, в 2026 году будет выпущено 75 000 единиц, а к 2030 году — 890 000 единиц, что более чем в три раза превышает предыдущий целевой показатель на конец десятилетия.
Ожидается, что на первых порах роботы будут активно использоваться на складах, в логистике и в автомобильной промышленности.
Аппаратные и программные экосистемы уже подстраиваются под эти отрасли: NVIDIA расширяет свой стек физического ИИ проектами Omniverse, Cosmos, Isaac и Jetson, чтобы обеспечить внедрение складской робототехники для своих партнёров, а Tesla начала переоборудовать производство на заводе во Фримонте под специализированные сборочные линии для Optimus.
Основным операционным риском, с которым столкнётся этот десятилетний цикл робототехники, остаётся добровольное замедление темпов развития или приостановка деятельности передовых разработчиков ИИ из-за опасений по поводу безопасности.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 599 |
