اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Роман с данными
رفتن به کانال در 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
نمایش بیشتر2 706
مشترکین
-124 ساعت
-47 روز
+230 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
هیچ دادهای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
ابر برچسبها
هیچ دادهای
مشکلی وجود دارد؟ لطفاً صفحه را تازه کنید یا با مدیر پشتیبانی ما تماس بگیرید.
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+29
در 2 کانالها
مه '26
+47
در 4 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+58
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '26
+74
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+101
در 5 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+66
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+84
در 2 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+112
در 3 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+135
در 3 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+276
در 10 کانالها
Get PRO
اوت '25
+167
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+85
در 7 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+131
در 1 کانالها
Get PRO
مه '25
+109
در 2 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+145
در 7 کانالها
Get PRO
مارس '25
+84
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+111
در 4 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+154
در 3 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+71
در 3 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+69
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+72
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+55
در 3 کانالها
Get PRO
اوت '24
+253
در 5 کانالها
Get PRO
ژوئیه '240
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '240
در 0 کانالها
Get PRO
مه '240
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '240
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '240
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '240
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '240
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '230
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '230
در 12 کانالها
Get PRO
اکتبر '230
در 2 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+113
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+64
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+37
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+219
در 0 کانالها
Get PRO
مه '230
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '230
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '230
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '230
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+3
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+10
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+25
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+24
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+465
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 15 ژوئن | +2 | |||
| 14 ژوئن | 0 | |||
| 13 ژوئن | +1 | |||
| 12 ژوئن | 0 | |||
| 11 ژوئن | +2 | |||
| 10 ژوئن | +6 | |||
| 09 ژوئن | +4 | |||
| 08 ژوئن | +3 | |||
| 07 ژوئن | +2 | |||
| 06 ژوئن | +3 | |||
| 05 ژوئن | +1 | |||
| 04 ژوئن | +1 | |||
| 03 ژوئن | +3 | |||
| 02 ژوئن | 0 | |||
| 01 ژوئن | +1 |
پستهای کانال
| 2 |  +9بدون متن... | 449 |
| 3 |  +9بدون متن... | 392 |
| 4 |  +9بدون متن... | 377 |
| 5 |  +9بدون متن... | 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 |
