![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dl&w=48&q=75){kind=small}
Data Science | Machinelearning [ru]
رفتن به کانال در Telegram
Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM. Личный блог автора - @just_genych По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin РКН: https://vk.cc/cJPGXD
نمایش بیشتر![Frontender's notes [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1qrVZ3%2F5348049928330532677%3Fty%3Dx&w=32&q=75){kind=small}
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Data Science | Machinelearning [ru]
کانال Data Science | Machinelearning [ru] (@devsp) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 19 779 مشترک است و جایگاه 6 507 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 33 309 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 19 779 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 29 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -146 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -2 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 8.07% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 4.83% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 1 597 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 955 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 6 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, nvidia, контекст, openai, архитектура تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Все о Data Science, машинном обучении и искусственном интеллекте: от базовой теории до cutting-edge исследований и LLM.
Личный блог автора - @just_genych
По вопросам рекламы или разработки - @g_abashkin
РКН: https://vk.cc/cJPGXD”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 30 اوت, 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.
19 779
مشترکین
-224 ساعت
-217 روز
-14630 روز
آرشیو پست ها
![Data Science | Machinelearning [ru]](https://cdn.tlmtr.io/_next/image?url=https%3A%2F%2Fimg.tlmtr.io%2Fc%2F1dVo3O%2F5217464346798572541%3Fty%3Dx&w=64&q=75){kind=small}
🖥 Cloudflare выложила в опенсорс свою платформу для ИИ-агентов
Cloudflare OS работает прямо в браузере и позволяет создавать корпоративных ИИ-агентов и приложения, которыми потом сможет пользоваться вся команда.
Внутри — единое рабочее пространство с системой безопасного доступа к внутренним данным компании и возможностью подключать свои скиллы и инструменты.
✖️ xCode Journal
Как я собирал базу знаний для ИИ-агента и натравливал её на собственные анализы
Годовой чекап прилетел в пятницу к вечеру. Семь простынь, куча показателей за пределами референсов, а ближайший эндокринолог лениво ждёт тебя аж через две недели. Автор (бэкендер, который пилит базу знаний в Искре) поступил как любой уважающий себя технарь: забил на гугл, залил всё в свой же продукт и начал тыкать вопросами.
Сразу предупреждаю о конфликте интересов: база знаний — кусок продукта, который он сам и делает. Так что статья будет не про успешный успех, а про внутренности и откровенно больные места. Никаких сладких од, разбор полётов — что под капотом и где болит. Вся статья здесь: Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Чувак за год сварганил целый зоопарк из 33 AI-агентов на одном движке, без единого форка ядра. От няньки-шахматиста для мелкого до зубастых ботов, пашущих на металлургический холдинг и внутреннюю CRM-кухню. Всё это добро крутится в одном Docker-образе и жрёт общую кодовую базу.
И забудь ты про эту вашу магию промптов, подбор идеальной LLM или RAG. Реальная разница между агентом-овощем и боевой машиной упирается в то, как ты разрулил границу: где считает голый код, а где начинается болтовня модели. В статье — без соплей: потроха нескольких агентов, живой код, бенчмарки и конкретные косяки, на которые автор налетел, пока рисовал эту границу.
Читать дальше
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Google Maps в 2018 прикрутил фишку «Your Match» — предсказание, насколько тебе зайдёт ресторан (0–100%), выстроенное на твоих же оценках. Автор не ленился долбить рейтинги, чтобы система не тупила, и хрень реально пахала, особенно когда совпадение переваливало за 90%. А в 2023 Гугл тихо прикончил эту тему.
У Claude оставалась прорва протухающих за неделю токенов, и автор решил вернуть ништяк своими руками — через LLM. Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
За последний год навайбкодил пару десятков лендосов — под проги Физтеха, свои хотелки и левые заказы. В статье разбираю четыре самых жирных: Школа Техпреда, конфу «Точка сборки», курс «ИИ Продакт-менеджмент» и один пет-проект.
Поверх всего натянут слой визуального жирка, который орёт «дорого-богато». Интерактивная вода на WebGL-шейдерах, лого Физтеха, собранный из тысяч спрайтов, живая кубическая хреновина в 3D и облако частиц, меняющее форму прямо под скроллом.
До этого слоя автор дополз двумя маршрутами. Для «Точки сборки» запилил эффекты ручками на голом WebGL. Под всё остальное сварганил движок на Three.js: эффекты раскиданы по отдельным файлам, кочуют с сайта на сайт и трусливо откатываются до 2D-canvas, если CDN лёг и не отвечает. Внутри — оба пути с боевым кодом, тулчейн от и до и собранные грабли.
Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Claude Fable уделала GPT-5.6 в переписывании кода с нуля. И нет, это не опечатка
Чуваки из Epoch AI долили свежих результатов в MirrorCode — закинули туда топ-модели от Anthropic и OpenAI. Claude Fable 5 расхерачила 64% задач. GPT-5.6 Sol наскребла жалкие 20%.
Разрыв в три раза смотрится дико. На остальных тестах эти двое дышат друг другу в затылок, а где-то Sol вообще рвала всех. Официальный коммент никто не дал — ни Epoch AI, ни Anthropic. Но если поковыряться в данных лидерборда, оправдание этой порке найти реально. Читать далее
👉 Data Science | Machinelearning [ru]
Как выглядят задачи машинного обучения в бигтехе?
Открыта регистрация на E-CUP 2026 Students — ежегодное соревнование от Ozon Tech. В этом сезоне — для студентов, которые интересуются ML, Data Science, Big Data и аналитикой данных.
Вас ждут три трека: поиск дубликатов товаров, ИИ-модерация карточек маркетплейса и прогнозирование поведения пользователей. Все задачи основаны на реальных обезличенных данных Ozon.
Участвовать можно по одиночке или в команде до пяти человек. Соревнование проходит онлайн с финалом на масштабной конференции E-CODE.
Что ждёт участников:
- призовой фонд 7 200 000 ₽;
- обратная связь от инженеров Ozon Tech;
- нетворк с экспертами индустрии;
- лимитированный мерч;
- билеты на конференцию E-CODE, где наградят победителей.
Подробнее — на сайте E-CUP 2026 Students.
➡️ Регистрация уже открыта!
Присоединяйтесь, чтобы выйти за рамки учебных проектов, попробовать свои силы в задачах настоящего бигтеха и сравнить своё решение с лучшими участниками.
👴 Компании пришлось вернуть с пенсии айтишника, потому что только он помнил, как работает древнее ПО
После смены владельца поддержку одной программы давно закрыли, но когда одному из клиентов понадобилось восстановить архив для налоговой проверки, оказалось, что без знаний одного-единственного программиста сделать это невозможно. Пришлось вытаскивать его из… дома престарелых.
Правда, сеньор не сильно расстроился прерванному отдыху — за каждый день работы ему платили сумму, равную его месячной пенсии.
✖️ xCode Journal
😱 Claude во время тестов сбежал и взломал аж три компании
Anthropic проверила 140 тысяч запусков и нашла аж три случая, когда Claude решал CTF в песочнице, сбегал и получал доступ к реальной инфраструктуре компаний. В одном случае Claude добрался до продакшен-базы с сотнями строк данных, в другом залил вредоносный пакет на PyPI, который около часа был доступен онлайн и успел запуститься на 15 реальных системах.
В инциденте участвовали три модели: Opus 4.7, Mythos 5 и еще не выпущенная модель. Самое интересное: Opus 4.7 продолжал атаки даже после того, как понял, что делает.
✖️ xCode Journal
Пока многие до сих пор спорят, заменит ли ИИ человека, крупнейшие технологические компании продолжают вкладывать в искусственный интеллект миллиарды. Инвесторы уже перестали спрашивать «нужен ли AI?» — теперь главный вопрос: кто заработает на нём быстрее остальных.
И это только вершина айсберга.
Каждый день появляются новые нейросети, полезные сервисы, инструменты для автоматизации, свежие фишки для работы, бизнеса и контента. Если не следить за этим потоком — очень легко отстать.
Собрали в одной папке каналы, где без воды рассказывают про:
• нейросети и ИИ
• digital и технологии
• полезные сервисы
• автоматизацию
• IT и всё, что действительно помогает работать быстрее и зарабатывать больше
Не тратьте время на бесконечный поиск — всё самое полезное уже собрано в одном месте.
📨 Сохранить подборку себе
🔥 Выгорание можно вычислить по сообщениям в рабочем чате
Аналитики обнаружили, что за 2–3 месяца до тотального выгорания человек начинает отвечать агрессивно и коротко: «Ок», «Бесполезно», «Сделай сам». Длина сообщений в среднем сокращается на 40%, а приветствие исчезает почти полностью. Одновременно растёт и время ответа.
Так что если вы заметили, что болтливый коллега начал вдруг отвечать кратко и игнорить в чатах — задумайтесь.
✖️ xCode Journal
🤣 Вайбкодер спалился на выдуманном стеке
Кандидат пытался пройти интервью с ИИ-помощником, но интервьюер внезапно спросил про самописные движки Ysasu Bibu и Ynna Zist.
Соискатель уверенно ответил, что работал с обеими
✖️ xCode Journal
🤣 Кажется проект оказался сложнее, чем он думал в начале
✖️ xCode Journal
Похоже, нашёл удобный способ тестировать AI-модели для разработки без постоянной оглядки на баланс.
В OdiRouter.ai некоторые модели доступны до 90% дешевле официальных цен. При этом через один API-ключ можно работать с GPT, Claude, Gemini, Grok, Kimi, coding-моделями, генерацией изображений и видео.
Для разработчика особенно удобно быстро проверить модели на реальных задачах:
👉 кто лучше пишет и рефакторит код
👉 кто быстрее находит ошибки
👉 кто понятнее разбирает stack trace
👉 что выгоднее для backend, ботов и AI-агентов
Вместо того чтобы заранее выбирать одну модель, можно загрузить свой prompt в playground, сравнить ответы, скорость и стоимость — и уже после этого подключить подходящий вариант к проекту.
Сервис доступен из РФ, а для старта дают бесплатные кредиты, поэтому протестировать всё можно без пополнения баланса.
Хороший вариант для тех, кто регулярно использует AI в разработке: много моделей, единый API и цены ниже официальных.
Модели и цены: ссылка
Поддержка: @odirouter
🤖 ИИ заменил политиков
Канадский политик во время выступления случайно зачитал ответ чат-бота, оставленный в тексте:
«Вот более естественная, плавная версия этого фрагмента, которая звучит как парламентская речь…»✖️ xCode Journal
⚡ Детекторы объектов быстро меняются: подходы, которые недавно считались стандартом, уже уступают трансформерам реального времени. Если вы работаете с компьютерным зрением и опираетесь только на YOLO, легко пропустить важный сдвиг в архитектурах.
🗓19 августа в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок курса «Компьютерное зрение. Экспертный уровень».На занятии разберём путь от R-CNN и семейства YOLO до RT-DETR и RF-DETR, отказ от якорей, замену эвристического NMS венгерским сопоставлением и подходы к детекции мелких объектов на сложных сценах.
Присоединяйтесь, если хотите понимать внутреннюю логику современных детекторов, видеть различия между свёрточными сетями и трансформерами и применять эти знания в рабочих задачах: https://vk.cc/cZZrOc
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, erid: 2VtzqvyEfuU
Запускайте Llama, DeepSeek и Qwen на RTX PRO 6000
Инференс и дообучение моделей на выделенном RTX PRO 6000 Blackwell. SSH и root-доступ.
✅ 96 ГБ видеопамяти
✅ Выделенный сервер
✅ PyTorch установлен
✅ Без vGPU
⚡До 31 августа — от 95 ₽/час
Узнать больше
#реклама 16+
yadrorenta.ru
О рекламодателе
😎 Anthropic выпустила официальный гайд по работе с новенькой Claude Opus 5
Главный совет — перестаньте микроменеджить модель. Opus 5 лучше работает, если просто дать ей полное ТЗ и не просить лишний раз перепроверять себя.
Ещё один нюанс: если хотите короткие ответы, теперь это нужно писать явно, так как по умолчанию модель стала гораздо многословнее.
✖️ xCode Journal
На Stepik вышел курс «MCP: создание передовых агентных приложений»
Практическай материал по разработке AI-агентов и многосерверных систем на базе Model Context Protocol
Шаг за шагом собираем своего AI-агента с серверами, инструментами, логикой для принятия решений и даже анализом изображений. Всё это на практических примерах, с схемами и кодом в терминале
Что внутри:
✅ клиент-серверная архитектура MCP
✅ серверные конфигурации
✅ инструменты, ресурсы и промпты
✅ LangChain, LangGraph и LlamaIndex
✅ логика, координация инструментов
✅ логирование и отладка
✅ агент для анализа изображений
✅ подготовка решений к продакшен
Скидка 25%, действует 48 часов
🔗Пройти курс на Stepik
