epsilon correct
رفتن به کانال در Telegram
Машинное обучение, графы, языковые модели. Чуток про карьеру исследователя в FAANG, путь PhD и щепотка полезной математики. Связаться с автором: @deltaincorrect. Рекламы в канале нет.
نمایش بیشتر8 199
مشترکین
+324 ساعت
+37 روز
+4930 روز
در حال بارگذاری داده‌ها
کانال‌های مشابه
ابر برچسب‌ها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
نوامبر '26نوامبر '26
نوامبر '26
+17
در 0 کانال‌ها
اکتبر '26
+138
در 2 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '26
+166
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اوت '26
+110
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+98
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+157
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+148
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+218
در 6 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+111
در 1 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+256
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+171
در 3 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+109
در 5 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+152
در 2 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+106
در 3 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+148
در 3 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+156
در 6 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+147
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+214
در 5 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+159
در 5 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+213
در 3 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+521
در 10 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+541
در 10 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+150
در 6 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+381
در 9 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+152
در 3 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+388
در 10 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+2 489
در 19 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+198
در 10 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+232
در 4 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+76
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+85
در 4 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+138
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+185
در 8 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+105
در 3 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+119
در 1 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+408
در 3 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+52
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+165
در 3 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+106
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+140
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+1 495
در 0 کانال‌ها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانال‌ها | |
| 05 نوامبر | +2 | |||
| 04 نوامبر | +4 | |||
| 03 نوامبر | +5 | |||
| 02 نوامبر | +5 | |||
| 01 نوامبر | +1 |
پست‌های کانال
| 2 |  State of AI report каждый год Нейтан делает толковую презентацию с тем, что произошло в иишечке за год от развития рынка до исследований. Довольно подробное саммари на ~240 слайдов, которое приятно читать – без приукрашиваний, слопа и кучи хайпа.
прямая ссылка на pdf | 4 704 |
| 3 |  И в догонку (нет, канал не будет перепрофилироваться в эпоху RSI) – посмотрите в кино You can see everything, где из документалки про Элизабет Холмс сделали психологический триллер про то, насколько сильно наши впечатления могут меняться от малейшего выбора слов, настроения, контекста; как не могут быть точными повествования даже записанные на камеру.
10/10 no notes, удивительно, как именно в этом году такой расцвет | 4 154 |
| 4 |  Разбавлю канал, а то одни релизы. Digger – гениальный фильм. Не слушайте Долиных, это – лучшая сатира, которую я видел; бегите, котики, смотреть в кино, а то из-за низких кассовых сборов его снимут и придётся наслаждаться дома. Технически превосходен, прекрасная музыка от Cosmo Sheldrake. По сюжету и смыслу спойлерить не буду, скажу лишь, что видел 3-4 прочтения от людей, которые абсолютно уверены, что их-то – правильное. | 5 187 |
| 5 | General availability
С сегодняшнего дня Gemini 4 Argon можно потрогать по API и в приложении.
блогпост | 5 766 |
| 6 |  +4Галерею бенчмарков вам – разные сторонние компании тестировали 4 Argon и получилось неплохо:
• топ-1 в аггрегированом Vals Index с первыми местами в выполнении финансовых, аналитических и юридических задач
• 5 место в artificial analysis intelligence index (который сильно сместился в сторону агентского кодинга, хз). Зато почти без галлюцинаций!
туда же бенчмарки от mercor, andon labs и тп. Надеюсь, быстро доберётся до юзеров! | 6 523 |
| 7 |  Gemini 4 Argon
Пока только по превью (ну или устраивайтесь к нам работать). Бенчмарки норм.
Анонс | 5 737 |
| 8 |  Gemini 3.8 Flash
Наконец-то достали до опуса по агентским бенчмаркам, вот только скорость в 5-10 раз выше, ну и цена в несколько раз меньше. | 5 545 |
| 9 | Что-то я сюда не писал уже почти месяц, будем исправляться. Произошло много чего, анонсы через неделю уже никому не интересны, поэтому чуток расскажу про то, что запомнилось.
Gemini 3.7 Flash – первая модель от гугла, которой можно пользоваться для агентского кодинга, хоть и сама по себе очень специфичная. Она поглупее других, но из-за супер быстрого сёрвинга на >300 TPS превращается во что-то полезное. Или напрототипировать что-то для других агентов.
RSI Simulator – симулятор неолабы, которая пытается достичь recursive self improvement (RSI), когда модельки начнут бесконечно улучшать себя 📈. Начинается как простой кликер, потом тратим деньги, балансируя количество рисёрчеров, количество компьюта и баланс того, на что тратим деньги. Если у кого-то получится раньше, чем в 2029 году – пишите в комменты, как получилось! | 4 422 |
| 10 | Куртку продали за $960.000
Если купили дорогие подпищеки, дайте поносить? | 3 046 |
| 11 |  у нашей с вами геммы пофиксили темплейт чата, стало лучше на бенчах 👀
бежим качать обновление с хф | 4 106 |
| 12 | Техрепорт Gemma 4 наконец-то докатился до архива ☺️, особо ничего нового, немного больше эвалов в long-context и для аудио | 5 826 |
| 13 |  Мечта всех, кто хотел кожаночку как у Дженсена Хуанга – на следующем Sotheby's можно будет купить подписанную им куртку Tom Ford. Средства пойдут на благотворительность, ориентировочная цена – 40-60k$, хотя зачастую у аукционных домов не всё хорошо с оценкой спроса, и куртка может уйти за сильно больше какому-нибудь сотруднику фронтирной лабы. | 7 212 |
| 14 | ![Пока я откисаю в Корее от очередного сезона исхода дорогих коллег [1, 2, 3, и др.] перед ICML, наша с читателями любимая Лили](data:image/jpeg;base64,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){kind=small} Пока я откисаю в Корее от очередного сезона исхода дорогих коллег [1, 2, 3, и др.] перед ICML, наша с читателями любимая Лилиан Вэн – авторка топ-1 блога по диплёрнингу – написала первый за почти два года пост про историю и развитие науки об оценке правил масштабирования (scaling laws) языковых моделей. Почему "правил", а не "законов" – чтобы не создавать ощущения универсальности самих законов: всех необходимых факторов для по-настоящему точных предсказательных правил для конкретных архитектур, моделей, данных, оптимизаторов и других факторов, на них влияющих.
Особого почтения заслуживает упоминание статьи Lovelace et al., где в первый раз в академическом мире разбираются, как влияют повторения данных на scaling laws. Так что у кого знания остановились на шиншилле – бежим освежать знания, чтобы фронтир толкался предсказуемо и безопасно. | 6 780 |
| 15 |  Проверяемся, запомнили ли вас ллмки на intheweights.com
Гпт 5.5 меня задизреспектила 😭 | 6 207 |
| 16 |  MTP спекулятивный декодинг в Gemma 4: ускоряемся в два раза без потери качества 🥳
В нашу дорогую гемму наконец завезли спекулятивный декодинг, когда более маленькая модель предсказывает токены, которые могут верифицироваться большой моделью параллельно, существенно ускоряя инференс для локальных юзкейзов.
Попробовать можно через HuggingFace transformers, остальные движки тоже скоро будут поддерживать.
блогпост, технический блог | 0 |
| 17 |  Продолжаем геммапропаганду. В прошлом году у NVIDIA вышла неплохая статья о том, как ловить людей, которые доливают тест в трейн. CoDeC – нормализованный показатель перплексии, где для тестсета бенчмарка считают изменения в перплексии с дополнительными примерами из того же бенчмарка. Для неконтаминированных моделек мы ожидаем, что дополнительные примеры не будут сбивать модель с толку, а в лучшем случае помогут. С другой стороны, если модель запомнила текст из теста, дополнительные примеры собьют её с толку и уверенность модели в ответе упадёт. Шкала нормализована от 0 до 100, где ~80% значит, что примеры из теста модель видела буквально, ~40% – в перефразированном виде. Товарищ с твиттера посчитал CoDeC для Gemma 4 и сравнил с Qwen 3.5 – почему-то у наших китайских коллег модель почти запоминает примеры из теста. | 0 |
| 18 |  WeirdML – один из самых необычных бенчмарков для ЛЛМок. В него входят необычные open-ended задачки по МЛю, например, распознавание цифр со всего 28 размеченными примерами и ~50к неразмеченными, распознавание формы фигур, или восстановление перемешанных фрагментов изображений.
Gemma 4 31B оказалась самой сильной открытой моделью на этом бенчмарке, опередив GLM 5 (MoE на 700B) и GPT-OSS с хорошим отрывом, показав результат на уровне с О3 или Gemini 2.5 Pro. | 0 |
| 19 |  Мои любимые artificial analysis выложили своё независимое тестирование Gemma 4 (твит, страница с результатами), по результатам вышло хуже квенов из-за просадки на 𝜏²-bench, ну и ладно с ним.
В этой версии мне довелось поработать над околонаучными бенчмарками и работой с длинным контекстом, а там мы наступаем на пятки китайским моделям на порядок больше вроде GLM 5 или DS 3.2. | 0 |
| 20 |  Gemma 4
blogpost | huggingface
4 размера: E2B, E4b (бывшие Gemma 3n/Gemini Nano); 26A4B, 31B Dense | 0 |
