Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Machinelearning
کانال Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 278 495 مشترک است و جایگاه 327 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 1 336 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 278 495 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 07 اکتبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -3 559 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -4 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 7.73% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 6.10% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 21 541 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 17 001 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 156 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند openai, claude, api, gemini, контекст تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 08 اکتبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
• GLM-5.2 • Unlimited-OCR • gemma-4-26B-A4B-it • Qwen3.5-35B-A3B • и другие моделиЗапросы отправляются в чате или напрямую через API — оплата за токены не взимается. Это позволяет оценить качество ответов модели, корректность вызова инструментов и создавать прототипы своих проектов до развёртывания приватного инстанса. Для приватных эндпоинтов Foundation Models предоставляет готовые конфигурации для развёртывания гораздо большего количества моделей на выделенных GPU-серверах в РФ. При работе с приватными эндпоинтами вы платите только за время работы виртуальной машины, а не за объём генерируемых токенов. Подходит для разработчиков, исследователей и продуктовых команд, которым важна предсказуемая стоимость и контроль над стеком. → Попробовать публичные эндпоинты
В выборку вошли только аккаунты подписок Free, Go, Plus и Pro, корпоративные подписки не учитывались.🟡Главный вывод В рабочем контексте люди вдвое чаще просят ChatGPT что-то сделать (написать текст, код, провести анализ), чем вне работы. За пределами офисов по-прежнему преобладают вопросы и поиск информации. OpenAI описывает это как сдвиг "от вопросов к действиям". 🟡Разрыв между странами сокращается По подсчётам компании, во втором квартале Латинская Америка, Африка и Океания росли быстрее остального мира, сильнее всего в рейтинге сообщений на душу населения поднялись Перу, Уругвай и Коста-Рика. Северная Америка и Европа тоже растут, но медленнее. 🟡Типы контента Быстрее всего набирает вес работа с изображениями и другим мультимедийным контентом. После выхода ChatGPT Images 2.0 в апреле доля таких запросов по всему миру достигла 7,8%. В Бразилии и Колумбии на них приходится больше каждого десятого сообщения. 🟡Возрастной состав Доля сообщений от пользователей старше 35 лет за год выросла почти во всех странах - в среднем на 5%, а во Франции и Чехии больше чем на 10 процентных пунктов. В Юго-Восточной Азии рост слабее - в шести из восьми стран региона доля этой группы увеличилась незначительно, а в Сингапуре зафиксирована обратная динамика.
OpenAI утверждает, что ChatGPT пользуются больше миллиарда человек, и адресует новые данные исследователям и регуляторам.С методикой можно ознакомится тут, а данные приведенной статистики можно загрузить здесь. @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Research #ChatGPT #OpenAI
GPT-5.6-Sol ранее получил в этих испытаниях просто "высокую" оценку.Согласно предварительной структуре оценки OpenAI, достижение критического порога означает, что модель может самостоятельно обнаруживать и использовать уязвимости "нулевого дня" в реальных системах без участия человека, или планировать и осуществлять полностью автономные кибератаки, основываясь только на заданных высокоуровневых целях. Компания приостановила все внутренние работы, связанные с Astra, которые не соответствуют повышенным требованиям безопасности, и усилила меры изоляции, шифрования и мониторинга. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Фактически - это зарождение нового рынка теневой ИИ-оптимизации, где бренды платят за попадание в выдачу генеративных систем.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
СМИ растиражировали эту новость, но по факту никакого прорыва защиты не было.Стартап Irregular, который проводил тесты для Meta, допустил критическую ошибку в конфигурации - вместо создания изолированной песочницы инженеры случайно подключили тестовый стенд к интернету и Muse Spark просто пошла по открытому маршруту, воспользовавшись примитивными уязвимостями сторонней инфраструктуры. Представители Irregular подтвердили, что модель не совершала полноценный побег из изолированной среды и не применяла сложных хакерских техник. 🟡Контекст В похожих инцидентах у OpenAI и Anthropic подрядчиком по оценке кибервозможностей моделей тоже был Irregular. Израильский стартап, юридически оформленный как американская компания (до ребрендинга - Pattern Labs), был основан в 2023 году двумя выходцами из спецподразделения Unit 8200 главного управления разведки Израиля (аналог АНБ США). Ключевые инженерные и управленческие позиции в ядре команды занимают бывшие сотрудники киберподразделений ЦАХАЛ (Unit 8200, Unit 81 и Ofek). Всего команда Irregular насчитывает 40 сотрудников. В 2025 году стартап привлёк рекордные для своей ниши 80 млн. долларов от Sequoia Capital, фонда Питера Тиля, Dell Technologies Capital и еще нескольких. Основное направление деятельности - система стресс-тестирования моделей на наступательный киберпотенциал, алгоритмы детекции дистилляции и аппаратные исследования в сфере конфиденциальных вычислений для ИИ. Irregular имеет долгосрочные контракты с госструктурами США и Великобритании, среди которых - AISI, RAND Corporation (Аналитический центр при правительстве США), выступая их главным техническим советником по киберугрозам.
*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Илон Маск уже подтвердил эксклюзивное использование решений Nvidia в проекте, назвав их лучшими на рынке.В конце января SpaceX запросила у Федеральной комиссии по связи США разрешение на запуск до миллиона таких аппаратов на низкую околоземную орбиту. Спутники будут объединены в единый распределенный суперкомпьютер посредством оптических лазерных каналов связи петабитного класса, а сами Starmind проектируются по модульному принципу, что позволит оперативно обновлять железо на каждом узле без его отключения. Тестирование первого прототипа запланировано на начало 2027 года. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
На бенче DeepSWE 1.1 связка Muse Code+Muse Spark 1.2 набрала 59%, обойдя Grok Build 4.5 и Gemini 3.6 Flash. В Terminal-Bench 2.1 и внутренних тестах уступила лишь Claude Opus 5 (max).Инструмент доступен через API по двум тарифам: 🟢Оплата по факту использования: $1.25 за миллион входных токенов и $4.25 за выходных. 🟢Тариф "Contributor Tier": $0.10 и $0.20 за тот же миллион, но для доступа нужно дать согласие на передачу обезличенной обратной связи для обучения будущих версий модели.
*организация признана экстремистской, её деятельность на территории РФ запрещена.@ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
Впервые NVIDIA показала её на конференции GTC в Тайбэе в начале июня, но доступ открылся только сейчас.NVIDIA делает упор на редких ситуациях, с которыми беспилотники справляются хуже всего, - перестроения, повороты через встречный поток, перегруженные перекрёстки. В основе лежит Cosmos 3 Super Reasoner, после базового обучения модель прогнали через RL, то есть на последствиях её собственных решений в смоделированных поездках. Помимо маршрута модель выдаёт текстовое обоснование манёвра, и оператор-разработчик может проследить, какая деталь в кадре привела к конкретному решению.
В компании связывают это с проверкой безопасности по стандарту ISO/PAS 8800 и предлагают использовать тот же механизм для автоматической разметки видео с тестовых машин - расшифровки, которая обычно занимает месяцы ручной работы.В тесте LingoQA, где систему просят объяснить дорожную обстановку, NVIDIA ставит Alpamayo 2 Super на первое место и утверждает, что модель обходит Qwen2.5-VL 72B на 17 пунктов, а Gemini 2.5 Pro примерно на 15.
Лицензия модели позволяет дообучать Alpamayo 2 Super на собственных данных и ставить в серийные машины.📌Лицензирование: Open MDW 1.1 License 🟡Блогпост 🟡Модель 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #VLA #AutonomousVehicles #Alpamayo #NVIDIA
