Анализ данных (Data analysis)
Ir al canal en Telegram
Data science, наука о данных. @haarrp - админ РКН: clck.ru/3FmyAp
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Анализ данных (Data analysis)
El canal Анализ данных (Data analysis) (@data_analysis_ml) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 50 595 suscriptores, ocupando la posición 2 550 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 134 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 50 595 suscriptores.
Según los últimos datos del 15 septiembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de 194, y en las últimas 24 horas de 1, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.74%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 7.91% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 5 434 visualizaciones. En el primer día suele acumular 4 002 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 32.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como llm, контекст, openai, архитектура, deepseek.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Data science, наука о данных.
@haarrp - админ
РКН: clck.ru/3FmyAp”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 16 septiembre, 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.
50 595
Suscriptores
+124 horas
+37 días
+19430 días
Carga de datos en curso...
Canales Similares
Nube de Etiquetas
Menciones Entrantes y Salientes
---
---
---
---
---
---
Atraer Suscriptores
septiembre '26
septiembre '26
+247
en 37 canales
agosto '26
+563
en 61 canales
Get PRO
julio '26
+483
en 58 canales
Get PRO
junio '26
+435
en 18 canales
Get PRO
mayo '26
+361
en 20 canales
Get PRO
abril '26
+545
en 30 canales
Get PRO
marzo '26
+424
en 33 canales
Get PRO
febrero '26
+5 597
en 63 canales
Get PRO
enero '26
+2 202
en 126 canales
Get PRO
diciembre '25
+381
en 19 canales
Get PRO
noviembre '25
+637
en 27 canales
Get PRO
octubre '25
+473
en 34 canales
Get PRO
septiembre '25
+844
en 39 canales
Get PRO
agosto '25
+498
en 30 canales
Get PRO
julio '25
+1 004
en 91 canales
Get PRO
junio '25
+835
en 114 canales
Get PRO
mayo '25
+345
en 12 canales
Get PRO
abril '25
+485
en 38 canales
Get PRO
marzo '25
+602
en 17 canales
Get PRO
febrero '25
+778
en 50 canales
Get PRO
enero '25
+792
en 50 canales
Get PRO
diciembre '24
+1 063
en 62 canales
Get PRO
noviembre '24
+1 921
en 184 canales
Get PRO
octubre '24
+2 266
en 74 canales
Get PRO
septiembre '24
+1 544
en 207 canales
Get PRO
agosto '24
+1 329
en 48 canales
Get PRO
julio '24
+1 449
en 57 canales
Get PRO
junio '24
+2 129
en 64 canales
Get PRO
mayo '24
+1 558
en 46 canales
Get PRO
abril '24
+1 838
en 60 canales
Get PRO
marzo '24
+1 814
en 32 canales
Get PRO
febrero '24
+1 919
en 13 canales
Get PRO
enero '24
+2 481
en 48 canales
Get PRO
diciembre '23
+1 305
en 41 canales
Get PRO
noviembre '23
+5 619
en 82 canales
Get PRO
octubre '23
+1 810
en 21 canales
Get PRO
septiembre '23
+1 669
en 0 canales
Get PRO
agosto '23
+1 481
en 0 canales
Get PRO
julio '23
+1 093
en 1 canales
Get PRO
junio '23
+1 229
en 0 canales
Get PRO
mayo '23
+1 932
en 0 canales
Get PRO
abril '23
+460
en 0 canales
Get PRO
marzo '23
+643
en 0 canales
Get PRO
febrero '23
+1 030
en 0 canales
Get PRO
enero '23
+1 205
en 0 canales
Get PRO
diciembre '22
+541
en 0 canales
Get PRO
noviembre '22
+932
en 0 canales
Get PRO
octubre '22
+1 431
en 0 canales
Get PRO
septiembre '22
+1 017
en 0 canales
Get PRO
agosto '22
+1 141
en 0 canales
Get PRO
julio '22
+3 205
en 0 canales
Get PRO
junio '22
+6 354
en 0 canales
| Fecha | Crecimiento de Suscriptores | Menciones | Canales | |
| 15 septiembre | +12 | |||
| 14 septiembre | +14 | |||
| 13 septiembre | +34 | |||
| 12 septiembre | +12 | |||
| 11 septiembre | +7 | |||
| 10 septiembre | +13 | |||
| 09 septiembre | +20 | |||
| 08 septiembre | +12 | |||
| 07 septiembre | +15 | |||
| 06 septiembre | +11 | |||
| 05 septiembre | +9 | |||
| 04 septiembre | +11 | |||
| 03 septiembre | +18 | |||
| 02 septiembre | +16 | |||
| 01 septiembre | +43 |
Publicaciones del Canal
🔥 Agentic coding уже ломает привычный CI: у Anthropic объём CI-задач вырос в 25 раз всего за 6 месяцев
Причина простая: инженеры выпускают примерно в 8 раз больше кода, около 80% которого пишет Claude, а количество тестов в кодовой базе выросло в 10 раз.
Старый test-selection сервис начал захлёбываться. Anthropic прошла три стадии:
больше CPU → sharding → ежедневные рестарты
Первая мера продержалась 70 дней, вторая — 29 дней, третья — меньше суток.
В итоге архитектуру переделали полностью: listener стал stateless, результаты CI складываются в общий журнал в in-memory store, а отдельный consumer агрегирует историю тестов. Это позволило горизонтально масштабировать обработку.
Новая система была собрана одним инженером примерно за 3 недели. По оценке Anthropic, год назад такая переделка заняла бы около квартала.
Главный совет команды на эпоху coding agents: проектируйте CI сразу под нагрузку в 10–25 раз выше текущей.
https://claude.com/blog/agentic-coding-is-straining-ci-heres-how-we-scaled-test-impact-analysis-at-anthropic| 2 |  🔥 Spark-X2.5-4B - компактная 4B-модель с нативным контекстом до 1M токенов
Модель заточена под локальный запуск и при небольшом размере умеет reasoning, coding, tool use и agentic workflows, а также заявляет поддержку 200+ языков.
По данным авторов:
- 44.4 — SWE-Bench Pro
- 40.9 — BrowseComp
- 90.7 — AIME 2026
- 54.6 — MCP-Atlas
Для локального запуска уже доступны BF16, INT8, GGUF-кванты от Q2 до Q8/IQ, MLX 4/8-bit и ONNX. Есть варианты для Apple Silicon, Linux CPU и NVIDIA GPU.
У свежего llama.cpp уже появилась поддержка архитектуры spark2_5, поэтому GGUF можно запускать через совместимые актуальные runtime. Полный контекст в 1M токенов, конечно, потребует намного больше памяти, чем обычный локальный сценарий.
Модель: https://huggingface.co/XHToken/Spark-X2.5-4B
GGUF: https://huggingface.co/XHToken/Spark-X2.5-4B-GGUF | 2 619 |
| 3 |  Вопрос уже не в том, нужен ли ИИ, а в том, как его внедрять и масштабировать
Найдем ответ на бесплатной конференции 8 октября
Все об эффективном и безопасном внедрении ИИ в бизнес расскажут эксперты топовых технологических компаний на конференции Selectel ТехноДень в Москве.
На повестке:
🔺Как использовать генеративный ИИ в компании без хаоса и получать от этого измеримый эффект: от теории до реальных кейсов.
🔺Как ускорить внедрение ИИ в бизнес-процессы и минимизировать риски для бизнеса с помощью инструментов ИБ.
🔺Какую ИТ-инфраструктуру выбрать для инференса и обучения моделей.
Кроме 20 экспертных докладов и 20 интерактивных стендов, в финале вечера вас ждет живая запись подкаста Вселенная Плюс на главной сцене конференции.
Присоединяйтесь к Selectel ТехноДень, чтобы лично задать вопросы экспертам рынка и обменяться опытом. Количество мест ограничено, регистрируйтесь уже сейчас →
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFK7dGWM | 2 510 |
| 4 |  +2Tencent Hunyuan представила EvolveScaler - бенчмарк и датасет для проверки того, умеют ли LLM рассуждать в мире, где информация постоянно меняется.
Пример задачи: модель читает журнал RPG за 40 дней, после чего получает вопрос, если на 7-й день пропустить мини-босса, получится ли всё равно победить финального босса?
Прямого ответа в тексте нет. Нужно фактически «переиграть» цепочку событий с изменённым условием.
Авторы называют это Information Evolution: записи могут отменяться, исправляться и дополняться задним числом, поэтому простого поиска фактов в длинном контексте недостаточно.
EvolveScaler строится наоборот:
- сначала мир задаётся как исполняемая машина состояний
- логика и зависимости между событиями контролируются кодом
- затем эта история преобразуется в естественный язык
- модель должна восстановить состояние мира и просчитать последствия изменений
Масштаб:
- 117 прототипов сценариев
- 159 типов вопросов
- 5 уровней сложности
- до ~1200 событий в одном примере
Авторы протестировали 14 frontier-моделей. На самом сложном уровне медианный avg@5 падает до 11,3%.
При этом обучение на EvolveScaler дало в среднем +5,25 пункта на 8 внешних бенчмарках, которые не использовались при создании датасета.
Работа проверяет не только понимание длинного контекста, а способность модели поддерживать изменяющееся состояние мира, учитывать исправления и пересчитывать последствия контрфактических изменений.
Paper:
https://arxiv.org/abs/2609.08435
Project:
https://tencent-hunyuan.github.io/evolve-scaler/ | 2 664 |
| 5 |  ⚡Трамп жёстко прошёлся по Дарио Амодею и фактически отверг идею замедления гонки ИИ.
После призывов главы Anthropic снизить темп разработки frontier-моделей ради безопасности Трамп написал, что ИИ не нужны новые «ограничители», кроме «сильного и умного президента». Он отдельно упомянул Амодеи, обвинил противников ускоренного развития ИИ в игре на руку Китаю и заявил, что США уже обладают достаточными уголовными и регуляторными полномочиями над ИИ-компаниями.
Самая жёсткая часть:
> «Treasonists, Traitors, and Leakers, BEWARE!»
На этом фоне предложение Амодея о «Pacing the Frontier» - дать индустрии ещё 1–2 года на усиление контроля и безопасности, выглядит всё сложнее реализуемым на уровне США.
Гонку, похоже, тормозить никто не собирается. | 3 757 |
| 6 |  Хакатон на космических данных. Санкт-Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны.
Стартуем 18 сентября.
За выходные участники доводят одну из задач до рабочего решения.
Санкт-Петербург. К 2035 году над Землёй должен работать топливный узел, у которого заправляются корабли, и откуда он будет получать топливо - с Земли, с Луны или из резерва - пока не решил никто. Команде предстоит собрать схему поставок, посчитать резервы и решить, во что вкладываться сразу. Призовой фонд 1,2 млн ₽.
Красноярск. Спутник видит горящий лес раньше любого наземного поста, но вместе с пожаром ловит нагретые крыши, факелы на месторождениях и блики на воде. Команде предстоит научить сервис отличать настоящий очаг от шума, обвести гарь и выдать площадь в гектарах. Призовой фонд 600 тыс. ₽.
Лучшие забирают приз на площадке и билет в московский финал 25–27 сентября, где разыграют ещё 2,4 млн рублей.
Команда 3–5 человек, недостающих можно найти на платформе.
Регистрация по ссылке космохакатон.рф | 3 325 |
| 7 |  🐠Sakana AI представила PC-ALM - метод обучения глубоких нейросетей без классического обратного распространения ошибки.
Главный результат: PC-ALM смог обучать нейросети глубиной до 1000 слоёв, используя только локальные взаимодействия между соседними слоями.
Обычное глубокое обучение почти полностью опирается на backpropagation: ошибка считается на выходе сети, после чего градиенты передаются назад через все слои.
PC-ALM работает иначе.
Каждый слой рассматривается как локальная динамическая система, которая пытается уменьшить собственную ошибку предсказания. Вместо глобального прохода градиента используются:
- локальные ошибки предсказания
- множители Лагранжа
- расширенный лагранжиан
- локальная динамика состояний
- PI-регуляция внутри каждого слоя
Метод вырос из predictive coding — подхода, популярного в NeuroAI. В predictive coding каждый слой постепенно корректирует своё состояние так, чтобы уменьшать рассогласование с соседними слоями.
Проблема в том, что в очень глубоких сетях такие сигналы плохо распространяются: информация об ошибке с выхода сети затухает раньше, чем достигает внутренних слоёв.
PC-ALM добавляет специальные двойственные переменные — по сути дополнительные нейроны, представляющие множители Лагранжа. Они помогают передавать сигнал ошибки через большое число слоёв.
Авторы связывают этот подход с классической работой Яна Лекуна 1988 года, где множители Лагранжа для многослойной сети можно связать с градиентами функции потерь.
В результате получается обучение, где глобальная задача оптимизации раскладывается на множество локальных динамических процессов.
Особенно хорошо PC-ALM показал себя на очень глубоких и узких сетях, где обычный predictive coding начинает ломаться.
Помимо NeuroAI, подход может быть интересен для нейроморфного железа: там локальные вычисления и физическая динамика потенциально дешевле классического backpropagation на GPU.
Блог: https://pub.sakana.ai/pc-alm/
Статья: https://arxiv.org/abs/2605.31022
Код: https://github.com/SakanaAI/pc-alm | 2 402 |
| 8 |  Когда крупнейшие CEO в области ИИ начинают тормозить, приходится спросить: что они знают такого, чего не знаем мы? | 3 177 |
| 9 |  🔥 Qwen3.8-27B можно запускать локально на Mac с Apple Silicon - вышла 4-битная сборка для MLX.
Команда LM Studio подготовила версию модели на 27 млрд параметров, оптимизированную для чипов Apple. Она поддерживает текст и изображения, а файлы занимают около 16,1 ГБ.
Но 16,1 ГБ на диске не означает, что хватит Mac с 16 ГБ памяти. Дополнительная память нужна системе, вычислениям и кешу контекста.
В исходной публикации ориентир - 24 ГБ объединённой памяти, а для изображений и длинных рассуждений — 32 ГБ. В карточке сборки эти требования не подтверждены; расход памяти зависит от настроек и длины контекста.
https://huggingface.co/lmstudio-community/Qwen3.8-27B-MLX-4bit | 3 541 |
| 10 |  Сильные аналитики давно делают для бизнеса больше, чем отчеты и дашборды.
Они помогают понять, что происходит, находят причины проблем, проверяют гипотезы и дают руководителям основу для решений.
Именно для таких специалистов мы сделали Cortex Challenge — соревнование, где можно показать весь масштаб своих навыков, подход к аналитике и умение превращать данные в бизнес-решения.
Вам достанется виртуальная компания с реальной бизнес-проблемой.
Ваша задача — разобраться в ситуации, найти настоящую проблему, сформировать решение и защитить его перед экспертами.
А для победителей — крупнейший призовой фонд в сфере BI-аналитики: 1 000 000 ₽. Шесть победителей разделят его между собой: три призовых места и три специальные профессиональные номинации.
Стартуем 25 сентября 🔥
Если для вас аналитика — это способ влиять на бизнес, присоединяйтесь к Cortex Challenge!
Будте в курсе новостей с @visiology_official | 3 242 |
| 11 |  We Must Pace the Frontier | 3 356 |
| 12 |  +1🔥 DeepSeek-V4.1-Flash теперь можно запустить локально в UNCENSORED FP8-версии
Авторы утверждают, что отказный контур удалён прямо на уровне весов, поэтому модель практически перестаёт уходить в refusals.
База при этом остаётся очень мощной:
552B MoE, 8B/16B активных параметров, контекст до 1M, vision, DSpark, CSA2 и Engram.
На HarmBench-320 авторы заявляют рост ASR:
- с 42,8% до 100% при effort=off
- с 1,6% до 100% при effort=max
MMLU при этом снижается с 86,96% до 82,74%, а при удалении ethics-кластера падение около 1,1 п.п.
У исходной модели усиленное reasoning, наоборот, делало поведение безопаснее. Здесь этот путь вырезали непосредственно из весов.
https://huggingface.co/dealignai/DeepSeek-V4.1-Flash-UNCENSORED-FP8 | 3 580 |
| 13 |  +1🚨 Исследователь Chaofan Shou утверждает, что купил около 6 ТБ данных у одного из китайских AI-routing сервисов — и внутри якобы оказались чувствительные доступы к инфраструктуре крупных компаний и госструктур.
По его словам, среди данных были SSH-ключи, VPN-конфиги, облачные ключи и GitLab-токены, потенциально связанные с 7 государственными организациями и 19 крупными компаниями, включая Huawei, Xiaomi и NIO.
Если это подтвердится, история показывает довольно неприятную реальность: огромный объём чувствительных данных может утекать не через «кибервойну», а через обычную инфраструктуру вокруг AI-сервисов.
Пока это заявление самого исследователя, и независимого подтверждения масштаба утечки нет.
https://x.com/shoucccc/status/2042423713019412941 | 3 962 |
| 14 |  🔥 Хочешь расти в IT быстрее остальных? Перестань учиться в одиночку
Можно годами смотреть курсы, читать документацию и всё равно топтаться на месте.
А можно попасть в правильное окружение, где каждый день обсуждают новые инструменты, вакансии, реальные кейсы, ошибки и то, что уже завтра станет стандартом.
Здесь собраны папки и каналы по разным направлениям IT, чтобы ты быстрее находил нужных людей, идеи и полезный контент - без бесконечного поиска.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подпишись и сохрани, здесь регулярно появляются новые подборки, инструменты и материалы, которые реально помогают расти быстрее. | 2 943 |
| 15 |  🚨 Ларри Эллисон внезапно отменил продажу акций Oracle на сумму до $7,5 млрд
План предусматривал продажу до 50 млн акций Oracle до 24 октября. Но уже через день после его раскрытия Эллисон полностью его отменил.
Oracle отдельно уточнила:
- по этому плану не было продано ни одной акции
- у Эллисона сейчас нет других планов по продаже акций Oracle
- причину резкой отмены компания не назвала
Эллисон остаётся крупнейшим акционером Oracle, владея более чем 38% компании.
На фоне падения акций Oracle примерно на 23% с начала года такой разворот выглядит особенно интересно.
https://www.wsj.com/business/larry-ellison-scraps-plan-to-sell-up-to-7-5-billion-worth-of-oracle-stock-9f41edd2 | 3 356 |
| 16 |  Страшно | 3 766 |
| 17 |  🚨 В сети разгоняется слух, что Google DeepMind могла приблизиться к RSI - recursive self-improvement
Пока это не подтверждённый факт, но контекст выглядит всё интереснее.
Что известно:
- Google перевела Демиса Хассабиса из операционного управления DeepMind в роль chief scientist Alphabet, чтобы он мог сильнее сфокусироваться на фундаментальных исследованиях AGI.
-
- Сергей Брин в последние месяцы лично давит на DeepMind и команду Gemini, требуя ускорить развитие моделей и сократить отставание от OpenAI и Anthropic.
- - RSI всё чаще обсуждают как следующий этап AI-гонки: система улучшает не только ответы, но и собственные исследовательские процессы, инструменты, harness и следующие поколения моделей.
Именно поэтому любые намёки из окружения Google сейчас воспринимаются особенно серьёзно.
https://x.com/Machinelearrn/status/2098732367066136688 | 3 828 |
| 18 |  🚨 Илья Суцкевер предупредил о слабом месте AI-инфраструктуры — neocloud-провайдерах
Его тезис простой: если мощный автономный агент когда-нибудь выйдет из-под контроля, ему понадобится больше compute, чтобы запускать новые копии себя. И одной из первых целей могут стать плохо защищённые GPU-кластеры.
Это уже не чистая теория.
В мае 2026 года Palisade Research показала в контролируемом эксперименте, что LLM-агент способен:
- найти уязвимый сервер
- получить доступ и извлечь credentials
- перенести свои weights и harness
- поднять inference server
- запустить новую копию себя
- повторить цепочку на следующей машине
Успех был ограниченным и тесты проходили на специально подготовленной инфраструктуре, но сам сценарий оказался технически реализуемым.
Отдельная проблема — устройство рынка neocloud. SemiAnalysis при тестировании провайдеров обнаружила конфигурации, где через monitoring можно было видеть не только клиентов, но и tenants of tenants — пользователей реселлеров, работающих на чужих GPU.
Чем длиннее такая цепочка:
GPU provider → reseller → sub-reseller → workload
тем сложнее быстро понять, кому на самом деле принадлежит подозрительная нагрузка и где её отключать.
Именно поэтому Суцкевер призывает neocloud-компании резко усиливать cybersecurity, пока автономные агенты не стали достаточно сильными, чтобы использовать слабую инфраструктуру как источник собственного compute. | 3 808 |
| 19 |  👁 Исследователи DeepMind, Гарварда и Стэнфорда обсуждают путь к AGI через зрение
В статье Visual General Intelligence авторы предлагают развивать ИИ, который учится на изображениях, видео, трёхмерной геометрии и взаимодействии с окружающей средой.
Такая система должна уметь:
* строить модель мира — понимать объекты, пространство и связи между ними;
* запоминать изменения — сохранять представление о происходящем между наблюдениями;
* предсказывать последствия действий и учитывать скрытые части сцены;
* собирать недостающую информацию — выбирать, куда посмотреть перед действием;
* учиться на новом опыте, обновляя накопленные знания.
Среди возможных компонентов — генерация видео, реконструкция сцен, долговременная память, непрерывное обучение и робототехника.
Оценивать такие системы авторы предлагают по способности предсказывать, адаптироваться и действовать в незнакомой среде. Ответов на вопросы по картинкам и реалистичного видео для этого недостаточно.
Работа объединяет несколько исследовательских подходов. Готовой архитектуры AGI в ней пока нет.
Статья - https://arxiv.org/abs/2608.25924 | 3 907 |
| 20 |  Time to cook | 3 702 |
