¡Ya disponible! Investigación de Telegram 2025 — los principales insights del año 
Роман с данными
Ir al canal en Telegram
Все о данных, ML, AI Founder LLM Arena. Ex-Founder TrainingData.Pro Окончил ВМК МГУ, 8 лет занимаюсь сбором и разметкой данных Контакты: @roman_kucev
Mostrar más2 706
Suscriptores
-124 horas
-47 días
+230 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Sin datos
¿Algún problema? Por favor, actualice la página o contacte a nuestro gerente de soporte.
Nube de Etiquetas
Sin datos
¿Algún problema? Por favor, actualice la página o contacte a nuestro gerente de soporte.
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
junio '26
junio '26
+29
en 2 canales
mayo '26
+47
en 4 canales
Get PRO
abril '26
+58
en 1 canales
Get PRO
marzo '26
+74
en 1 canales
Get PRO
febrero '26
+101
en 5 canales
Get PRO
enero '26
+66
en 1 canales
Get PRO
diciembre '25
+84
en 2 canales
Get PRO
noviembre '25
+112
en 3 canales
Get PRO
octubre '25
+135
en 3 canales
Get PRO
septiembre '25
+276
en 10 canales
Get PRO
agosto '25
+167
en 1 canales
Get PRO
julio '25
+85
en 7 canales
Get PRO
junio '25
+131
en 1 canales
Get PRO
mayo '25
+109
en 2 canales
Get PRO
abril '25
+145
en 7 canales
Get PRO
marzo '25
+84
en 0 canales
Get PRO
febrero '25
+111
en 4 canales
Get PRO
enero '25
+154
en 3 canales
Get PRO
diciembre '24
+71
en 3 canales
Get PRO
noviembre '24
+69
en 0 canales
Get PRO
octubre '24
+72
en 0 canales
Get PRO
septiembre '24
+55
en 3 canales
Get PRO
agosto '24
+253
en 5 canales
Get PRO
julio '240
en 0 canales
Get PRO
junio '240
en 0 canales
Get PRO
mayo '240
en 0 canales
Get PRO
abril '240
en 0 canales
Get PRO
marzo '240
en 0 canales
Get PRO
febrero '240
en 0 canales
Get PRO
enero '240
en 0 canales
Get PRO
diciembre '230
en 0 canales
Get PRO
noviembre '230
en 12 canales
Get PRO
octubre '230
en 2 canales
Get PRO
septiembre '23
+113
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+64
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+37
en 0 canales
Get PRO
junio '23
+219
en 0 canales
Get PRO
mayo '230
en 0 canales
Get PRO
abril '230
en 0 canales
Get PRO
marzo '230
en 0 canales
Get PRO
febrero '230
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+3
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+10
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+25
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+24
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+465
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 15 junio | +2 | |||
| 14 junio | 0 | |||
| 13 junio | +1 | |||
| 12 junio | 0 | |||
| 11 junio | +2 | |||
| 10 junio | +6 | |||
| 09 junio | +4 | |||
| 08 junio | +3 | |||
| 07 junio | +2 | |||
| 06 junio | +3 | |||
| 05 junio | +1 | |||
| 04 junio | +1 | |||
| 03 junio | +3 | |||
| 02 junio | 0 | |||
| 01 junio | +1 |
Publicaciones del Canal
| 2 |  +9Sin texto... | 449 |
| 3 |  +9Sin texto... | 392 |
| 4 |  +9Sin texto... | 377 |
| 5 |  +9Sin texto... | 426 |
| 6 | Лечу на Southub отмечать свой 31-й день рождения 🥳
Рейс задержали на 2 часа, нашел время зайти в галерею.
Год был крайне интересный и насыщенный:
- 2 поездки в США
- 2 купленных мотоцикла (да, кризис 30-ти такой)
- 2 месяца в Гоголь Скул на программе, которая сильно поменяла отношение к миру
- 2 поездки POLUBVI
- 2-е место у llmarena.ru на Gen AI Awards
- 20+ конференций
- х2 каждый месяц растет vsellm.ru последние пол года
Вместо умных мыслей и выводов - запечатленные моменты | 454 |
| 7 | Через 5 минут начинаем!
Ссылка для подключения: https://dion.vc/event/datafest-b
Инструкция по подключению | 237 |
| 8 | Всем привет!
Я уже много лет подряд организую на DataFest секцию Data Collection & Labeling — про данные, разметку, контроль качества и всё то, без чего AI на самом деле не работает.
Все говорят, что “LLM заменят разметку”, но по факту разметка не умирает — она превращается в новую инженерную дисциплину вокруг данных, качества и автоматизации.
В этом году я постарался собрать максимально прикладную программу: без воды, с реальными кейсами от сильных команд.
Пятница — офлайн в Лемана Тех
12:10 — Контроль качества CV-разметки (Яндекс)
12:40 — LegalEval: бенчмарк + Kaggle (Физтех)
13:10 — Как LLM снижает шум в разметке изображений (Яндекс)
13:40 — RL-инструмент для анализа контекстов (Яндекс)
Воскресенье — онлайн
12:00 — Как угодить заказчикам и почему этого мало (Тбанк)
12:30 — Аналитика платформы разметки (Тбанк)
13:00 — AI-разметчик и контроль качества авторазметки (Тбанк)
Если вы работаете с ML, LLM, CV, датасетами или AI-продуктами — заглядывайте. Мне кажется, получилась живая и полезная секция про то, как сегодня реально устроено производство данных для AI. | 1 106 |
| 9 | 🚜 Разметка данных — это новый трактор для экономики знаний
Есть ощущение, что мы сейчас смотрим на очень большой сдвиг, но пока не до конца его осознаём.
Раньше, чтобы человечество стало продуктивнее, нужно было, чтобы миллионы людей сами учились лучше пахать землю, лучше работать руками, лучше делать одно и то же действие.
Потом кто-то умный придумал трактор.
И внезапно стало не нужно, чтобы каждый фермер умел проектировать двигатель, собирать коробку передач и разбираться в металлургии.
Достаточно было, чтобы небольшая группа инженеров где-то в одном месте придумала и произвела трактор.
А дальше миллионы людей по всему миру просто научились им управлять — и их продуктивность выросла в десятки раз.
Мне кажется, с ИИ сейчас происходит примерно то же самое.
Раньше, чтобы человек научился программировать, анализировать данные, писать юридические документы, делать научные исследования или решать сложные инженерные задачи, ему нужно было самому пройти долгий путь:
• Годы обучения.
• Универ.
• Практика.
• Ошибки.
• Книги.
• Менторы.
• Опыт.
То есть знание распространялось через обучение каждого отдельного человека.
А теперь появляется новая схема.
Не нужно 5 миллионов PhD, чтобы 5 миллионов людей могли решать сложные задачи.
Достаточно найти 15–20 очень сильных экспертов, профессоров, олимпиадников, инженеров, врачей, юристов, аналитиков — и посадить их размечать самые сложные frontier-задачи для OpenAI, Anthropic, Google или других лабораторий.
Они показывают модели:
• как думать;
• как рассуждать;
• где ошибка;
• какой ответ лучше;
• как выглядит хорошее решение;
• как выглядит плохое решение;
• как эксперт принимает решение в сложной ситуации.
И дальше происходит магия.
Их знания не остаются внутри этих 15–20 людей.
Они дистиллируются в модель.
А потом эта модель попадает к миллионам пользователей по всему миру.
То есть разметка данных становится не просто “ручной работой для датасетов”.
Она становится трубой, через которую знания лучших людей планеты перетекают в массовый продукт.
Раньше знание масштабировалось через образование.
Теперь знание масштабируется через разметку данных и обучение моделей.
Это очень сильный сдвиг, а вы как считаете?
VseLLM | LLM Arena | AI Roman | 1 292 |
