Generative AI
رفتن به کانال در Telegram
2 225
مشترکین
-224 ساعت
-87 روز
-2230 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئیه '26
ژوئیه '260
در 0 کانالها
ژوئن '26
+18
در 0 کانالها
Get PRO
مه '26
+25
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+22
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+29
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+22
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+27
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+34
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+25
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+96
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+126
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '25
+79
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+79
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+22
در 0 کانالها
Get PRO
مه '25
+128
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+318
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '25
+505
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+111
در 4 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+70
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+40
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+155
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+27
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+46
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '24
+32
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+31
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+39
در 2 کانالها
Get PRO
مه '24
+65
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+50
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '24
+74
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+85
در 1 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+92
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+90
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+91
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+97
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+90
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+100
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+86
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+114
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+40
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+45
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+203
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+219
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+1 377
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 02 ژوئیه | 0 | |||
| 01 ژوئیه | 0 |
پستهای کانال
Repost from Анализ данных (Data analysis)
ИИ решил задачу Эрдёша за 80 минут. Люди тратили на неё годы
GPT-5.4 Pro закрыл проблему №1196 из списка Эрдёша. Это задачи про primitive sets - наборы чисел, где ни одно число не делит другое.
Пример простой:
• {2, 3, 5} работает
• {2, 4} ломается, потому что 2 делит 4
На этом простота заканчивается. Дальше начинается сложная теория чисел, связанная с простыми числами и факторизацией.
Конкретно эта задача про то, как такие наборы ведут себя в целом. Не один пример, а общая структура и ограничения.
Контекст важный. Один из главных экспертов по теме, Jared Lichtman, разбирал эту задачу около 7 лет вместе с топовыми математиками. Это не забытая проблема, её активно пытались решить.
ИИ справился примерно за 80 минут.
Все десятилетиями шли через один и тот же подход. Аналитика плюс вероятностные методы. Это стало негласным стандартом.
Модель просто отказалась от этого пути и осталась в чистом анализе, используя веса фон Мангольдта.
Фактически она пошла дорогой, которую люди игнорировали из-за математической интуиции и привычек.
В результате получилось не просто решение, а аккуратное доказательство, которое потенциально упрощает более широкий класс задач.
Если это подтвердится, это повлияет не на одну задачу, а на целый кусок теории чисел.
Похоже, что модели начали находить не только ответы, но и неожиданные идеи, которые люди системно пропускали.
https://x.com/jdlichtman/status/2044298382852927894
| 2 | 🚀 Head of SEO AI-content (Content/ AI / SEO)
Anubis Team
Удалённо · $1500–3000
Пишите: @anubishr
Ищем увлечённого AI инструментами специалиста по контенту, разбирающийся в SEO текстах и тексовой оптимизации, понимающий как воспринимает контент google
🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨
🎨🎨🎨🎨🎨
Задачи
• Создание SEO контента через AI
• Построение идеальной структуры страницы
• Масштабирование
• Анализ SERP и конкурентов
• Постоянное тестирование новых инструментов
• Качество и хьюманитизация
• Контроль качества
Что мы даём:
⛏ Все нужные инструменты
🐂 Финансовый и корпоративный рост
❤️ Тимбилдинги с командой
Если вы понимаете BERT / Helpful Content (на уровне практики), entity-based SEO, как Google читает текст — будем рады пообщаться.
Пишите: @anubishr | 411 |
| 3 | Невероятное открытие: Математики тихо провернули безумную вещь: нашли «универсальную операцию» для всей математики
Польский физик показал, что любую функцию вообще можно собрать из одного примитива. Да, буквально всё: exp, π, i, sin, cos, сложение, умножение и дальше по списку. Раньше нужно было много разных операций, а теперь теоретически всё можно выразить через одну формулу.
Если знаком с NAND, ты уже понял вайб. В булевой логике это одна операция, через которую выражается вообще всё. Из-за этого реальные процессоры по сути собираются из NAND-гейтов.
Так вот здесь сделали то же самое, только для непрерывной математики.
Вместо кучи операций вводится одна:
eml(x, y) = e^x - ln(y)
И дальше начинается магия. Любую функцию можно развернуть в композицию таких выражений. Иногда это выглядит как монстр из вложенных вызовов, но формально всё сводится к одному строительному блоку.
Например, даже логарифм можно собрать через такие вложенности. Для более сложных вещей выражения становятся длинными, но они существуют и это доказано.
И вот тут начинается самое интересное.
Обычно symbolic regression это ад. Нужно перебирать формулы из кучи операций: плюс, умножение, синусы, логарифмы. Огромное дискретное пространство, почти не оптимизируется.
С EML всё упрощается. У тебя один тип узла. Всё пространство формул становится однородным деревом.
А значит можно делать то, что раньше было болью: оптимизировать формулы градиентами, как нейросети.
То есть модель не просто фитит данные. Она может реально схлопнуться в точную формулу.
Если это масштабируется, это прям мост между ML и классической наукой. Не просто предсказания, а извлечение законов из данных.
www.alphaxiv.org/abs/2603.21852v2 | 337 |
| 4 | ⚡️ Вышло большое обновление популярного курса- Ai AI агенты, которые реально работают в проде!
Вы всё ещё пишете обёртки над ChatGPT и называете это «AI-продуктом»?
Пока вы промптите - рынок переходит на агентные системы. Те, что принимают решения, ходят в API, работают с Postgres и Redis, управляют браузером через Playwright.
И 90% таких систем ломаются между ноутбуком и продом.
AI Agents Engineering - курс, который закрывает этот разрыв. LangGraph, AutoGen, Computer Use, LLMOps. 8 модулей, 120+ шагов - от архитектуры до деплоя в Docker.
На выходе: реальный опыт на большой практической базе, а production-агент и навыки, за которые уже платят.
👉 48 часов действует скидка на курс 55 процентов: https://stepik.org/a/276971/ | 242 |
| 5 | Claude убили для агентов. Что делать?
Anthropic только что заблокировала подписочные OAuth-токены для всех сторонних агентских инструментов, включая OpenClaw и Hermes. Для многих это стало холодным душем: если попробовать использовать OpenClaw через API Claude, выйдет в 20-30 раз дороже. Так что самое время присмотреться к альтернативам.
Если вы среди тех, кого эта новость застала врасплох, ниже разберем три сильных варианта замены, локальные LLM, которые реально работают, и три приема, как сделать любую модель похожей на Claude по части живости и эмоционального интеллекта.
GLM 5.1
Одна из лучших альтернатив прямо сейчас. Модель стоит в три раза дешевле подписки Claude, и вряд ли компания когда-нибудь скажет “давайте забаним OpenClaw”. В open-source-сообществе GLM уважают давно, хотя на X (Twitter) про нее почему-то мало шума. GLM 5 уже доступна бесплатно с открытым кодом для локального запуска, а версия 5.1 скоро тоже станет open source. Пока что 5.1 работает только через платные тарифы.
Подписка: https://z.ai/subscribe
Minimax 2.7
Minimax набирает популярность, и это заслуженно. Подписка дает не только LLM для кода, но и генерацию картинок, музыки, речи. Версия 2.5 уже open source, а 2.7 обещают открыть в ближайшее время. Эта модель тоже поддерживает OpenClaw, и блокировки сторонних инструментов от них ждать не стоит, потому что рост пользователей Minimax во многом идет именно через сторонние харнессы.
KiloCode провели бенчмарки, сравнив Minimax 2.7 и Claude Opus 4.6 на задачах по сборке, код-ревью и билдам. Результаты впечатляют, особенно если смотреть на соотношение цена/качество.
Minimax: https://www.minimax.io/
OpenAI GPT 5.4 (Codex)
Codex уже обходит Opus 4.6 по большинству задач, а OpenAI купила OpenClaw, так что бан со стороны OpenAI вам не грозит (по крайней мере для OpenClaw). С Hermes ситуация менее однозначная, там блокировка возможна.
Что часто не нравится людям в Codex: он не такой разговорчивый и эмоционально тонкий, как Claude. Плюс UI/UX-дизайны у него слабее. Зато по части бэкенда и кода Codex сейчас зверь, равных которому нет. По токенам за доллар Codex щедрее Claude в 3-4 раза, а недельные лимиты они регулярно сбрасывают бонусом. Минус один: нет промежуточного плана между $20 и $200.
Локальные модели
Если у вас хороший ПК или Mac, вы можете запустить GLM 5, Qwen 3.5, Kimi 2.5 и Minimax 2.5 вообще без подписки, просто на своем железе, приватно. Скоро к ним добавятся GLM 5.1 и Minimax 2.7. Вложиться в хорошую машину для локального инференса становится все более разумной инвестицией.
Как сделать новую модель не хуже Claude
Справедливо сказать, что Claude был хорош в диалогах, оркестрации задач и понимании хорошего UI/UX. У Claude был вкус и характер. Но все это можно воспроизвести, если целенаправленно настроить своего агента.
Рецепт состоит из трех слоев, которые вставляются в SOUL.md (OpenClaw) или аналогичный конфиг вашего харнесса.
Первый слой: гуманизация текста. Вы убираете типичные AI-паттерны, банальные фразы вроде “delve into” и “it’s worth noting”, однообразную длину предложений и шаблонную структуру. Вместо этого прописываете правила: короткие предложения чередуются с длинными, допускаются фрагменты и вопросы в прозе, никаких списков там, где можно написать абзацем.
Второй слой: эмоциональный интеллект. Модель учится определять семь эмоциональных состояний пользователя и реагировать адекватно. Фрустрация – сразу решение без “я понимаю ваши чувства”. Восторг – одно предложение в тон, дальше к делу. Путаница – меньше слов, другая аналогия.
Третий слой: движок личности. Это не шаблон, а система из 15 вопросов, которая помогает собрать уникальный профиль агента. Имя, должность, стиль мышления, фирменные речевые обороты, уровень категоричности. На выходе получается SOUL.md, который делает модель узнаваемой и стабильной.
https://uproger.com/claude-ubili-dlya-agentov-chto-teper/ | 467 |
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
