Техножрица 👩💻👩🏫👩🔧
رفتن به کانال در Telegram
Люблю высокие технологии и кушать. Добро пожаловать, если в сферу твоих интересов тоже входят математика, DL, NLP, программирование на Python, или тебе просто любопытно, о чем на досуге размышляют люди, занимающиеся разработкой и исследованиями в ML.
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Техножрица 👩💻👩🏫👩🔧
کانال Техножрица 👩💻👩🏫👩🔧 (@tech_priestess) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 14 819 مشترک است و جایگاه 8 439 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 44 051 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 14 819 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 26 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 95 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 51.04% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 18.93% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 7 561 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 2 805 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 207 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند llm, stable, рис, матрица, токенов تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Люблю высокие технологии и кушать.
Добро пожаловать, если в сферу твоих интересов тоже входят математика, DL, NLP, программирование на Python, или тебе просто любопытно, о чем на досуге размышляют люди, занимающиеся разработкой и исследованиями в ML...”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 27 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.
14 819
مشترکین
-224 ساعت
+47 روز
+9530 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
اوت '26
اوت '26
+212
در 8 کانالها
ژوئیه '26
+354
در 9 کانالها
Get PRO
ژوئن '26
+250
در 9 کانالها
Get PRO
مه '26
+299
در 9 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+179
در 7 کانالها
Get PRO
مارس '26
+278
در 6 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+252
در 8 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+292
در 9 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+449
در 15 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+196
در 6 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+263
در 6 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+529
در 18 کانالها
Get PRO
اوت '25
+894
در 33 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+386
در 12 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+297
در 10 کانالها
Get PRO
مه '25
+292
در 3 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+250
در 8 کانالها
Get PRO
مارس '25
+400
در 10 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+314
در 5 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+670
در 21 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+716
در 4 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+1 028
در 21 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+308
در 14 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+379
در 12 کانالها
Get PRO
اوت '24
+442
در 12 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+724
در 7 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+303
در 6 کانالها
Get PRO
مه '24
+479
در 10 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+409
در 8 کانالها
Get PRO
مارس '24
+467
در 10 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+384
در 13 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+1 028
در 10 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+682
در 11 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+554
در 7 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+490
در 4 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+353
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+562
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+527
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+417
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+2 000
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+158
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+263
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+242
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+404
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 27 اوت | +7 | |||
| 26 اوت | +4 | |||
| 25 اوت | +15 | |||
| 24 اوت | +5 | |||
| 23 اوت | +3 | |||
| 22 اوت | +5 | |||
| 21 اوت | +6 | |||
| 20 اوت | +5 | |||
| 19 اوت | +13 | |||
| 18 اوت | +14 | |||
| 17 اوت | +28 | |||
| 16 اوت | +30 | |||
| 15 اوت | +3 | |||
| 14 اوت | +14 | |||
| 13 اوت | +8 | |||
| 12 اوت | +12 | |||
| 11 اوت | +4 | |||
| 10 اوت | +6 | |||
| 09 اوت | +1 | |||
| 08 اوت | +3 | |||
| 07 اوت | +3 | |||
| 06 اوت | +1 | |||
| 05 اوت | +7 | |||
| 04 اوت | +1 | |||
| 03 اوت | +10 | |||
| 02 اوت | +2 | |||
| 01 اوت | +2 |
پستهای کانال
| 2 |  بدون متن... | 1 |
| 3 |  +1بدون متن... | 1 |
| 4 |  بدون متن... | 2 588 |
| 5 | Прохожу новый курс
Начал проходить Стэнфордский курс Language Modeling from Scratch
Моя цель - проходить по два курса в год. Зимой я проходил курс по программированию на CUDA, теперь вот учусь обучать LLM с нуля.
➡️ Мысль за этим следующая. Во-первых, чтобы хорошо делать свою работу, нужно иметь знания на 1-2 уровня глубже чем используешь в повседневной деятельности. Во-вторых, в части задач я все-таки рассчитываю, что мы начнем использовать легкие зафайнтюненные LLM-ки. Чтобы сэкономить, снизить лейтенси и главное - быть менее зависимыми от внешних API. Но тут хз, непонятно, что будет с областью через пару лет 🤷♂️
Прикольный курс. Я пока не смотрю лекции, только делаю домашки. Лекции буду смотреть по факту, когда сделаю. То, что ты не трогаешь руками - не откладывается. На этом курсе абсолютно шикарные домашки с хорошими тестами. Курс рассчитан в том числе и на самостоятельное прохождение.
Уже написал и обучил токенизатор с нуля, сейчас пишу компоненты LLM на торче.
➡️ Из интересного, с домашками идут настройки Клода и Кодекса, которые не дают агенту напрямую писать код за студента, но дают отвечать на вопросы и помогать искать ошибки. Супер полезно.
Буду делиться впечатлениями! | 3 358 |
| 6 | Блин, что-то тоже захотелось посмотреть этот курс, чё там такое | 3 192 |
| 7 |  Да.
(видео покрал отсюда) | 3 499 |
| 8 |  Поэтому теперь мой системный питон сам объясняет, что им пользоваться не надо | 3 736 |
| 9 |  +3А серьезно, почему опус может делать жестб пафосные научные открытия или писать сверхоптимизированный олимпиадный код для решения алгоритмических задач, но не может догадаться использовать .venv окружение, лежащее прямо в папке с проектом и вместо этого засирает системный pip (ls -a в папке он точно делал и видел этот .venv)? Или в другие разы он не мог прикинуть, запустится ли на карте с известным количеством памяти модель с известным количеством параметров в fp32 и все ронял, не понимая в чем дело, пока я не посмотрела в исходники и не постучала ему по голове. А один раз так вообще по неведомой причине решил обрезать до 8000 символов (именно символов, а не токенов!) тексты, которые подавались для классификации другим моделям (хотя было легко увидеть, что они в десять раз длиннее и полезный сигнал по смыслу находился где-то посередине). При этом он никогда в своей писанине и отчетах явно не упоминал эту обрезку, пока я сама её не обнаружила, пытаясь понять, почему результаты такие странные.
И вот как тут заранее угадать, что для него очевидно, а во что надо пальцем тыкать как ребенка малого? | 3 827 |
| 10 |  🚀 AI R&D DAY — 17 сентября, Москва
3️⃣ Мы собираемся третий год подряд!
Ждём не только исследователей и инженеров, но и тех, кто переводит смелые идеи в реальные продукты: R&D-специалистов, AI-архитекторов, продактов и техлидов, отвечающих за внедрение технологий следующего поколения.
Наша R&D-команда поделится результатами флагманского проекта NextGenAI и расскажет о продуктах и технологических треках, над которыми мы работаем для развития ИИ следующего поколения. Также на конференции будут доклады, постеры и демо-стенды от наших коллег из Kandisnky, Physical AI, AIRI, Giga и других.
🔬 О чём:
— альтернативные архитектуры
— процессы обучения, инструменты и агенты
— омнимодальная долгосрочная память и ризонинг
— модальности и коммуникации
— бенчмаркинг, стандарты качества и производительности AI
🎯 Что вас ждёт:
— 22 доклада на двух сценах от ведущих специалистов
— живое общение с коллегами и экспертами
— интерактивные зоны, которые сделают день по-настоящему запоминающимся
Это шанс из первых уст узнать, над какими технологиями работают исследовательские команды Сбера сегодня, обсудить идеи и даже стать частью нашей команды! 💚
📍 Где: Москва (очно или онлайн)
⏰ Когда: 17 сентября
🎁 Цена: Участие бесплатное
Количество мест ограничено! 😉
Регистрация: https://airndday.ontico.ru/
#rndml #conference @rndml_team | 3 224 |
| 11 | Ну сколько там ещё надо работать в Сбере, чтобы, наконец-то, дали чит код на бесконечные деньги в приложении Сбербанк онлайн? 😡 | 3 868 |
| 12 | Хватит запускать мозг мухи в мушиной матрице , майнкрафте и на рабочем столе . | 5 300 |
| 13 | Почему наблюдение за шебуршанием клод кода перед сном вызывает такое уютное чувство? Как будто ты уже постепенно начинаешь засыпать, и тебя ласково укутывает теплое одеяло нейрослопа, а киберпсихоз тихо и нежно напевает колыбельную на ушко 🥰 | 5 683 |
| 14 |  Подписчик в комментариях указал на важную проблему популярных алгоритмов оценки внутренней размерности облака точек, за что ему большое спасибо!
Выяснилось, что при большой истинной размерности облака они дают систематически заниженную оценку этой размерности. При чем чем больше настоящая размерность, тем сильнее занижается оценка.
Я решила проверить это и навайбкодила ноутбук, в котором генерируются облака точек, равномерно заполняющие n-мерные шары:
https://colab.research.google.com/drive/1kIRin8sBBNQDFvruXWITU3i5kL7x7Zww?usp=sharing
Краткие результаты:
- При размерности такого шара 10 и количестве точек 2000, три алгоритма оценки размерности (PHD, TwoNN и MLE) дают что-то между 8.5 и 9, то есть занижают незначительно. А вот при размерности 100, PHD уже даёт оценку в 64, а TwoNN и MLE и вовсе около 50, то есть оценка занижена в целых два раза (см. рис. 1).
- Увеличение количества точек в шаре может помочь подтянуть оценку к истинной, но, похоже, что для этого увеличивать их количество нужно экспоненциально с ростом размерности.
Интересные выводы, и вообще даже странно, что раньше я не знала о таком явлении. Или знала, но забыла? 😅 Честно говоря, мозг от вайбкодинга уже совсем потек, так что ничего не могу сказать с уверенностью 😅
В любом случае, надеюсь, что эта инфа будет полезна всем, кто интересуется внутренней размерностью и т.д.
P S В случае любых ошибок в ноутбуке - все претензии к Клоду 😍
#эксперимент #наука | 5 264 |
| 15 | Часто грущу от того, что нашей с коллегами последней статьей Unveiling Intrinsic Dimension of Texts: from Academic Abstract to Creative Story никто не интересуется и не цитирует... 💢
Напомню, что статья посвящена анализу внутренней размерности активаций LLM и её связи с различными свойствами текста, который подали на вход модели. Более подробное разъяснение статьи можно найти здесь, посмотреть видос про то, что такое в принципе внутренняя размерность (от 3blue1brown) - тут; ещё более подробное разъяснение популярных способов оценить внутреннюю размерность облака точек можно прочитать здесь.
Так вот, вместо этой новой статьи, которая связывает внутреннюю размерность активаций на тестах с лексическим разнообразием и сжимаемостью этих текстов алгоритмом gzip и энтропией (что, на мой взгляд, очень интересно, так как связывает внутреннюю размерность со сжатием представлений в LLM, а, как говорит 3blue1brown, compression is intelligence), челики почему-то цитируют нашу старую статью про детекцию сгенерированных текстов с помощью внутренней размерности, хотя мы же и показали в более поздней статье, что для новых моделей GPT этот метод уже не работает.
Скорее всего, это происходит от того, что старая статья была опубликована на NeurIPS, а новая, на мой взгляд, более актуальная, интересная и вносящая больший вклад в область interpretability of LLM - на EACL - то есть, на конференции поменбше и статусом пониже, где эта область вообще почти не представлена, так что мало кто будет ожидать найти в материалах конференции такие работы...
Я писала про эту работу в дискорде Neel Nanda, но там никто ею не заинтересовался, так как все только рекламируют свои работы, но не читают чужие... В общем, уже и не знаю, что сделать, чтобы на данную работу обратили внимание 🤔🤔🤔
Помогите советом кто сможет 🥺 | 10 488 |
| 16 | Что клоунов ставите, вырожденцы? Может ваш 💬 или 💬 вас помыть?
То-то же. 🚬 | 7 013 |
| 17 |  بدون متن... | 13 752 |
| 18 |  بدون متن... | 5 753 |
| 19 |  В июне, перед тем как уехать на ICML, а потом на подготовку к IOAI, я была учеником на школе ARENA (Alignment Research Engineer Accelerator). Это что-то вроде технической программы по AI Safety. Как я писала выше, я занимаюсь AI interpretability, что довольно сильно связано с AI Safety. Поэтому я пошла на ARENA, чтобы получше понять, что там происходит внутри AI Safety коммьюнити, познакомиться с людьми, которые делают рисерч по теме interpretability, и, возможно, найти себе fellowship или работу.
В итоге у меня сложилось довольно неоднозначное впечатление про коммьюнити AI Safety, но об этом как-нибудь потом. Пока что хотела написать вот о чем: ARENA длилась 5 недель, и в последнюю неделю мы в парах делали небольшие рисерч проекты. В итоге у меня и моего коллеги проект получился достаточно хорошим, с явными результатами, и поэтому мы решили немного его доделать и написать статью на воркшоп.
Ниже кратко опишу, о чем статья, а еще дам ссылку на HF daily papers, куда я ее сегодня выложила и теперь хочу лайки 🙂
Итак, статья: When Activation Oracles Learn Not to Read: Concept-Specific Blind Spots in Fine-Tuned Oracles
Activation Oracles (AO) — это языковые модели, обученные отвечать на вопросы о внутренних активациях другой модели на естественном языке. То есть, это один из подходов анализа активаций моделей, который выдает инфу в виде текста на естественном языке. У модели AO по сути спрашивают "о чём это скрытое состояние?", и AO генерирует ответ. Теперь: пусть у вас есть LLM, в которой есть какая-то скрытая информация — например, backdoor, скрытая цель или знание. Тогда естественно было бы предположить, что если обучить AO на активациях именно этой модели, то он хорошо научится считывать ее внутренние состояния и сможет легко найти эту скрытую информацию.
Так вот, в нашей статье мы показываем, что в реальности может получиться ровно наоборот. Мы взяли пять разных концептов и дообучили LLM скрывать эти концепты. Потом обучили AO на активациях этих моделей. Оказалось, что AO, обученный на активациях модели X, начинает хуже "видеть" именно тот концепт, который скрывала модель X. При этом если этому же AO скормить активации другой модели Y, то он хорошо распознает концепт, который скрывает Y.
Короче, вывод: в некоторых случаях обучение инструмента интерпретации (например, AO) на данных той самой модели, которую он должен интерпретировать, может сделать его систематически слепым именно к той информации, которая содержится в этой модели.
Ссылки:
Статья
HF daily papers (вот тут можно поставить лайк!) | 5 848 |
| 20 |  👁👄👁 | 7 294 |
