Data Secrets
Главный по машинному обучению Сотрудничество: @veron_28 РКН: clck.ru/3FY3GN
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Data Secrets
کانال Data Secrets (@data_secrets) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 90 794 مشترک است و جایگاه 1 406 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 6 168 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 90 794 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 30 ژوئن, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 572 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 8 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید شده (به صورت رسمی توسط تلگرام)
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 26.18% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 19.14% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 23 775 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 17 377 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 311 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند claude, openai, контекст, стартап, llm تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Главный по машинному обучению
Сотрудничество: @veron_28
РКН: clck.ru/3FY3GN”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 01 ژوئیه, 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.
Маск позиционирует Grokipedia как альтернативу Wikipedia, которая, по его словам, должна «очистить от пропаганды» последнюю. По состоянию на 28 октября 2025 года, на сайте размещено более 800 000 статей, созданных ИИ. Материалы создаются и редактируются языковой моделью Grok. Многие статьи основаны на статьях из Википедии, и некоторые из них почти дословно повторяют оригиналы. Отмечается, что тексты проходят проверку фактов с помощью модели Grok. Часть контента, по утверждениям критиков, согласуется с личными взглядами Маска и бывшего CEO Twitter Парага Агравала на темы вроде гендерного перехода.Пассивная агрессия, уровень: Wikipedia
– Как в обычной дистилляции, у нас есть модель-учитель (большая, сильная модель) и модель-ученик (модель поменьше, которую обучаем). – Из RL берем идею об обучении на своих же траекториях. То есть прогоняем батч промптов и сэмплим именно ответы студента. – Даем учителю точные префиксы ответов ученика и делаем прямой проход. – Считаем reverse-KL лосс по каждому токену, сравнивая лог-prob ученика и учителя.В итоге получаем одновременно и плотную оценку, и обучение на собственных ответах без проблем с распределением. Работает это весьма неплохо. На AIME’24 on-policy distillation довела Qwen3-8B с 60% до 70% точности всего за 150 шагов. Для сравнения, RL-тренинг по отчётам Qwen занял около 17 900 GPU-часов и дал 67,6 %. Это экономия в десятки раз. Отличная работа. thinkingmachines.ai/blog/on-policy-distillation/
Лидеры компаний думают об ИИ, как будто это ассистент, а мы боссы. Но это невозможно. Мы не должны пытаться доминировать. Мы должны создавать ИИ как родителя. Только в таком случае эти системы будут помогать нам достигать лучшего, даже если мы будем слабее их.👶
اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
