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 297 740 подписчиков, занимая 323 место в категории Технологии и приложения и 1 258 место в регионе Россия.
📊 Показатели аудитории и динамика
С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 297 740 подписчиков.
Согласно последним данным от 13 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -7 002, а за последние 24 часа — -157, при этом общий охват остаётся высоким.
- Статус верификации: Не верифицирован
- Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 8.06%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 5.70% реакций от общего числа подписчиков.
- Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 24 001 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 16 986 просмотров.
- Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 182.
- 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 14 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.
Vending Bench 2 - это симуляционный тест для ИИ-агентов, в котором испытуемая модель в течение года управляет виртуальным бизнесом по продаже товаров через вендинговые автоматы. Задачи бенча включают в себя закупку товаров, торговлю с поставщиками, корректировку цен в зависимости от спроса, покрытие расходов, учет погодных условий и сезонов. Метрика теста - избежать банкротства и, в идеале, накопить деньги.Лидерами стали закрытые модели: Gemini 3 Pro и Claude Opus 4.5, которые завершили тестирование с результатом выше 4000 долларов. Тем не менее, GLM 4.7 обошла GPT 5.1 и ряд более мелких моделей, что доказывает: опен-сорс сокращает разрыв в агентских задачах с длительным горизонтом. @ai_machinelearning_big_data #news #ai #ml
uv tool install mistral-vibe.
Mistral AI в сети X
✔️ Google предлагает годовую подписку Ai Pro за полцены.
В преддверии 2026 года Google One запустил промо-кампанию, предлагая новым пользователям скидку 50% на план AI Pro: его стоимость на первый год снижена с $199,99 до $99,99.
Пакет открывает доступ к возможностям модели Gemini 3 Pro, контекстному окну в 1 млн. токенов и инструментам Deep Research.
Акция продлится до 31 декабря 2025 года включительно, после чего подписка будет продлеваться по стандартной цене.
9to5google.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml🤩 инсайды AI-индустрии от разработчиков Сбера
🤩 гайды и лайфхаки по нейросетям
🤩 главные события из мира искусственного интеллекта — AI Journey всё ещё можно посмотреть тут◀️ Запрыгивайте на борт!
Уже доступно! Исследование Telegram 2025 — ключевые инсайты года 
