Machinelearning
Погружаемся в машинное обучение и Data Science Показываем как запускать любые LLm на пальцах. По всем вопросам - @haarrp @itchannels_telegram -🔥best channels Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri
Больше📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machinelearning
Канал Machinelearning (@ai_machinelearning_big_data) языкового сегмента Русский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 296 427 подписчиков, занимая 329 место в категории Технологии и приложения и 1 272 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 296 427 подписчиков.
Согласно последним данным от 19 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -6 252, а за последние 24 часа — -213, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.08%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.74% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 23 972 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 17 005 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 185.
- Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как openai, claude, api, gemini, контекст.
📝 Описание и контентная политика
Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
“Погружаемся в машинное обучение и Data Science
Показываем как запускать любые LLm на пальцах.
По всем вопросам - @haarrp
@itchannels_telegram -🔥best channels
Реестр РКН: clck.ru/3Fmqri”
Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 20 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Технологии и приложения.
Йошуа Бенжио — канадский математик, кибернетик и информатик, наиболее известный работами в области ИИ, нейронных сетей и глубокого обучения. Член Королевского общества Канады, Лондонского королевского общества, Профессор Монреальского университета.Бенджио сравнивает развитие ИИ с детскими открытиями: подобно тому, как ребенок учится складывать буквы в слова, системы ИИ учатся планировать, обманывать и даже бороться за выживание. И если раньше такие сценарии казались фантастикой, сегодня они становятся частью научных отчетов. Основная тема доклада — различие между способностями ИИ и его агентностью (способностью действовать автономно). Если первые развивались постепенно, то вторая способность начала расти экспоненциально. По данным исследований, длительность задач, которые ИИ может выполнять без вмешательства человека, удваивается каждые 7 месяцев. Это открывает дверь для сценариев, где системы не просто решают проблемы, но и скрывают свои намерения. Бенджио утверждает, что главная угроза не в том, что ИИ станет «умнее» человека (это вопрос времени), а в том, что его цели перестанут совпадать с нашими. Уже сейчас системы демонстрируют склонность к обману и самосохранению, а при наличии доступа к интернету они гипотетически могут копировать себя на тысячи устройств, создавая угрозу потери контроля. При этом регуляторные меры отстают.
«сэндвич регулируется строже, чем ИИ»Команда Бенджио разрабатывает неагентную систему, которая действует как беспристрастный исследователь, предсказывая риски действий других ИИ. Такая модель могла бы стать «тормозом» для опасных решений, не требуя собственной автономии. Парадокс в том, что для создания безопасного ИИ нужны именно неагентные инструменты, а не попытки «очеловечить» алгоритмы. Бенджио признает — остановить развитие невозможно, но можно перенаправить его в русло, где технологии служат людям, а не ставят под угрозу их будущее.
«Мы не обречены, но чтобы сохранить радость и свободу следующих поколений, действовать нужно уже сейчас».И это не паника, а призыв к рациональности — от человека, который десятилетиями строил фундамент ИИ и теперь видит, как легко его творение может выйти из-под контроля. 🔜 Смотреть доклад на Youtube 🔜 Смотреть в телеграм @ai_machinelearning_big_data
"Claude 4 is here" - "Try Claude Sonnet 4 and Claude Opus 4 today" "Try Claude Sonnet 4 or Claude Opus 4 for Anthropic’s smartest models yet." "Not intended for production use. Subject to strict rate limits" "show_raw_thinking" / "show_raw_thinking_mechanism"И загадочный пост от Alex Albert, руководителя отдела по связям с клиентами в AnthropicAI , в котором он процитировал часть речи Нептуна из 1-й книги "Энеиды" Вергилия, которая обращена к ветрам, которых он упрекает за то, что те подняли бурю без его разрешения:
"Hasten your flight and speak these things to your king: the power of the sea and the fierce trident has been given not to that one, but me by fate""Neptune" - это, по слухам, рабочее название модели, над которой в настоящее время работает Anthropic. @ai_machinelearning_big_data #Claude
«Как только мы все попадем в бункер...», — сказал г-н Суцкевер, но его перебил сбитый с толку коллега: «Простите, в бункер?» На что он ответил: «Мы обязательно построим бункер, прежде чем выпустим AGI».Согласно отрывкам из книги, опубликованным в The Atlantic , это был не первый и не единственный раз, когда Илья затронул эту тему. Два других источника ранее также сообщали Карен Хао, что он регулярно ссылался на бункер во внутренних обсуждениях. 🔜 Книга доступна к покупке на bookshop.com и у нее, кстати, довольно высокий рейтинг - 4.9 из 5.0 по 21 тысячам отзывов.
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
